• 국제지역연구
• /
• 제15권2호
• /
• pp.225-245
• /
• 2011

본 연구는 중국의 북경, 청도, 상해 등에 거주하는 대학생과 일반인을 대상으로 중국 소비자들의 공정성 차원 즉 분배 공정성, 절차 공정성, 상호작용 공정성과 부정적 감정, 회복 만족 및 행동의도(재구매 의도, 구전의도) 간의 상호 관련성을 연구하고자 하는 것이다. 또한 공정성 차원과 회복 만족 간의 관계에서 부정적 감정의 매개효과를 조사하는 것이다. 본 연구의 결과에 의하면, 공정성 차원 즉 분배 공정성, 절차 공정성 및 상호작용 공정성은 부정적 감정에 부의 영향을, 회복만족에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 부정적 감정은 회복만족에 부의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 본 연구의 결과, 서비스 실패에 따른 회복 만족은 행동의도 즉 재구매 의도와 긍정적 구전의도에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 지각된 공정성 차원이 회복만족에 미치는 영향에 있어 부정적 감정의 매개효과를 검증한 결과, 부정적 감정은 공정성 차원 즉 분배 공정성, 절차 공정성 및 상호작용 공정성은 부정적 감정의 매개를 통해서 뿐만 아니라 직접적으로 회복만족에 미치는 것으로 나타났다. 본 논문은 서비스 실패에 따른 회복 과정에서 중국 소비자들의 구매행동을 이해하고, 이에 따른 할인점의 수익성 및 고객 유지 관리를 위한 전략 수립에 필요한 지식을 제공하고 있다.

• 한국IT서비스학회지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.149-160
• /
• 2017

Sentiment analysis is the process of determining whether a piece of document, text or conversation is positive, negative, neural or other emotion. Sentiment analysis has been applied for several real-world applications, such as chatbot. In the last five years, the practical use of the chatbot has been prevailing in many field of industry. In the chatbot applications, to recognize the user emotion, sentiment analysis must be performed in advance in order to understand the intent of speakers. The specific emotion is more than describing positive or negative sentences. In light of this context, we propose deep learning models for conducting multi-class sentiment analysis for identifying speaker's emotion which is categorized to be joy, fear, guilt, sad, shame, disgust, and anger. Thus, we develop convolutional neural network (CNN), long short term memory (LSTM), and multi-layer neural network models, as deep neural networks models, for detecting emotion in a sentence. In addition, word embedding process was also applied in our research. In our experiments, we have found that long short term memory (LSTM) model performs best compared to convolutional neural networks and multi-layer neural networks. Moreover, we also show the practical applicability of the deep learning models to the sentiment analysis for chatbot.

• 인지과학
• /
• 제19권4호
• /
• pp.499-517
• /
• 2008

본 논문에서는 한국어 감정 분류에 기반이 되는 감정 자질 추출의 효과적인 추출 방법을 제안하고 평가하여, 그 유용성을 보인다. 한국어 감정 자질 추출은 감정을 지닌 대표적인 어휘로부터 시작하여 확장할 수 있으며, 이와 같이 추출된 감정 자질들은 문서의 감정을 분류하는데 중요한 역할을 한다. 문서 감정 분류에 핵심이 되는 감정 자질의 추출을 위해서는 영어 단어 시소러스 유의어 정보를 이용하여 자질들을 확장하고, 영한사전을 이용하여 확장된 자질들을 번역하여 감정 자질들을 추출하였다. 추출된 한국어 감정 자질들을 평가하기 위하여, 이진 분류 기법인 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 사용해서 한국어 감정 자질로 표현된 입력문서의 감정을 분류하였다. 실험 결과, 추출된 감정 자질을 사용한 경우가 일반적인 정보 검색에서 사용하는 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 약 14.1%의 성능 향상을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
• /
• pp.225-226
• /
• 2019

오피니언 마이닝은 온라인 문서의 감성을 추출하여 분석하는 기법이다. 별도의 여론조사 없이 감성을 분석 가능하므로, 최근 활발한 연구 분야이다. 그러나 소셜미디어에는 신조어 등이 많이 포함되어 있어 기존 감성분석 시스템으로는 정확한 분석이 어려울 뿐만 아니라, 복합적인 감성에 대한 분석을 내리기에 불리하다. 이에 본 연구에서는 직관적인 감성모델을 제안하고 SNS에서 주목받는 다양한 신조어를 수용한 감성단어사전을 구축한 후, 이를 적용하여 소셜미디어에 나타나는 복합적인 감성을 분석하는 감성분석시스템을 설계한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제16권12호
• /
• pp.1137-1142
• /
• 2010

This paper studied the speech parameters less affected by the human emotion for the development of the robust speech recognition system. For this purpose, the effect of emotion on the speech recognition system and robust speech parameters of speech recognition system were studied using speech database containing various emotions. In this study, mel-cepstral coefficient, delta-cepstral coefficient, RASTA mel-cepstral coefficient and frequency warped mel-cepstral coefficient were used as feature parameters. And CMS (Cepstral Mean Subtraction) method were used as a signal bias removal technique. Experimental results showed that the HMM based speaker independent word recognizer using vocal tract length normalized mel-cepstral coefficient, its derivatives and CMS as a signal bias removal showed the best performance of 0.78% word error rate. This corresponds to about a 50% word error reduction as compare to the performance of baseline system using mel-cepstral coefficient, its derivatives and CMS.

• 패션비즈니스
• /
• 제17권2호
• /
• pp.136-150
• /
• 2013

This study investigates the effect of customer emotions on customer evaluation and behavior intention. The subjects used in this study were customers of a fashion shop in Sunchon South Korea. The questionnaires were conveniently sampled from July 2010 to August, 2010. Questionnaire data from 335 customers of a national brand were analyzed through a reliability analysis, factor analysis, and multiple regression analysis. The results of this study are as follows. First, emotions of customer were divided into 2 patterns, positive emotion and negative emotion. Second positive emotion have significant (+) influences on the trust and negative emotion have significant (-) influences on the trust. Third positive emotion have significant (+) influences on the customer orientation and negative emotion have significant (-) influences on the customer orientation. Forth, the emotions of customer have a considerable impact on the interaction intention. And the positive emotion have significant (+) influences on the word-of-mouth intention and negative emotion have not a considerable impact on it. Fifth the positive emotion have significant (+) influences on the attitude toward store and repurchase intention, and negative emotion have significant (-) influences on the attitude toward store and repurchase intention.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제17권9호
• /
• pp.281-291
• /
• 2017

가상공간의 발달로 인해 비즈니스 환경의 변화도 가속화되고 있다. 이러한 환경에서의 커뮤니케이션은 의미전달 뿐 아니라 감성을 교류하는 감성 커뮤니케이션을 목표로 하고 있다. 그러나 사용자가 필요로 하는 감성에 관한 연구는 부족하다. 본 연구의 목적은 비즈니스 시나리오 기반으로 감성 어휘 모델링을 도출한 후, 해당 감성의 시선 요소를 분석하는 것이다. 이를 위해 417개의 관련 감성 어휘를 수집하여 적합성 검증 후 16개의 대표 어휘를 도출하였고, 다차원척도분석을 통해 2차원 공간에 맵핑하였다. 그 후, FGD를 통해 X축은 협력, 경쟁, Y축은 낮은 몰입, 높은 몰입으로 차원을 정의하였다. 52명의 피험자를 대상으로 해당 감성을 유발하는 자극을 제시하였고 시선 움직임 데이터를 수집하였다. 분석 프로그램을 통해 상대방의 얼굴, 오른쪽 눈, 왼쪽 눈, 코, 입을 관심영역으로 설정한 후, 평균 시간, 비율, 고정점, 다시 돌아오는 횟수의 데이터를 추출하였다. 독립 t-검정 결과, 협력일 때는 경쟁보다 얼굴, 눈, 코 영역에서 시선 요소가 증가하였고, 낮은 집중의 경우 높은 집중보다 오른쪽 얼굴, 코 영역에서 시선요소가 증가한 것을 확인하였다. 이는 가상공간에서의 비즈니스 환경에서 필요한 감성을 평가하는 데 기초 연구로써 활용가능 할 것으로 기대된다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제10권4호
• /
• pp.21-27
• /
• 2021

최근 COVID-19로 인한 코로나 블루로 상담의 중요성이 높아지고 있다. 또한 비대면 서비스의 증가로 상담 매체에 변화를 준 챗봇에 관한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 챗봇을 통한 비대면 상담에서는 내담자의 감정을 정확하게 파악하는 것이 가장 중요하다. 하지만 내담자가 작성한 문장만으로 감정을 인식하는 데는 한계가 있으므로 더 정확한 감정 인식을 위해서는 문장에 내제되어있는 차원 감정을 인식하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 상담 챗봇의 감정 인식 개선을 위해 원본 데이터를 데이터의 특성에 맞게 보정한 후 Word2Vec 모델을 학습하여 생성된 벡터와 문장 VAD(Valence, Arousal, Dominance)를 딥러닝 알고리즘으로 학습한 다차원 감정 인식 모델을 제안한다. 제안한 모델의 유용성 검증 방법으로 3가지 딥러닝 모델을 비교 실험한 결과로 Attention 모델을 사용했을 때 R-squared가 0.8484로 가장 좋은 성능을 보인다.

• 유통과학연구
• /
• 제10권2호
• /
• pp.19-28
• /
• 2012

포화상태에 이른 우리나라 종합슈퍼들의 심각한 경쟁으로 인한 부작용을 해결할 수 있는 단서를 찾기 위해 본 연구는 종합슈퍼들의 다양한 마케팅 커뮤니케이션 요인들이 소비자들의 점포충성도에 미치는 직접적인 영향과, 마케팅 커뮤니케이션 요인들과 소비감정, 점포충성도 각각에 대해 소비가치와 소비감정이 유인가(valence)를 이끌어낼 수 있는지를 확인하고자 하였다. 특히 미래의 소비자인 대학생들의 관점에서 구성한 연구모델을 분석함으로써 장기적인 차원에서 종합슈퍼들이 경쟁력 강화를 위해 얻을 수 있는 단서를 찾고자 하였다. 본 연구의 수행을 위해 먼저 마케팅 커뮤니케이션의 각 요인들로는 선행연구를 근거로 광고, 퍼블리시티, 판매촉진, 구전, 물리적 환경을 채택하였으며, 가치는 쾌락적 가치와 실용적 가치로 나누어 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 종합슈퍼들의 마케팅 커뮤니케이션 각 요인들이 점포충성도에 미치는 영향을 분석한 결과 광고, 퍼블리시티, 판매촉진, 구전, 물리적 환경의 각 요인들이 모두 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인하였다. 마케팅 커뮤니케이션 하위 요인들 중 어떤 요인이 점포충성도에 미치는 영향이 더 큰지를 확인한 결과에는 구전요인(β =.53, p<.01)만이 통계적으로 유의미한 결과를 보였다. 이에 대해서는 대학생들은 다른 요인들에 비해 구전 요인을 좀 더 점포를 신뢰하는데 중요한 요인으로 생각한다고 해석하는 것이 바람직할 것이다. 둘째, 종합슈퍼들의 마케팅 커뮤니케이션 각 요인들과 점포충성도의 관계에서 쾌락적 가치와 실용적 가치의 조절효과를 검증한 결과 유일하게 퍼블리시티와 점포충성도간에 실용적 가치만이 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 흥미로운 것은 실용적 가치가 퍼블리시티와 점포충성도 간에 부(-)적인 영향을 미치는 것으로 분석되었는데, 이는 최근까지 이슈화된 종합슈퍼들에 대한 매스미디어의 부정적 기사들에 대해 대학생들이 민감하게 반응한 결과로 해석할 수 있다. 셋째, 마케팅 커뮤니케이션 각 요인들과 소비감정 간에 소비가치의 조절효과를 검증한 결과 쾌락적 가치만이 퍼블리시티와 소비감정에 조절효과를 보이지 않았으며, 모든 요인들이 조절효과가 있음을 확인하였다. 따라서 대학생들이 인지하는 소비가치는 마케팅 커뮤니케이션과 점포충성도 간의 관계보다 소비감정 간에 더 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 마지막으로, 마케팅 커뮤니케이션의 각 요인들과 점포충성도의 관계에서 소비감정의 매개효과를 검증한 결과 판매촉진을 제외하고 모든 요인들이 완전 매개 또는 부분 매개하는 것으로 나타났다. 이는 소비감정이 점포충성도를 높이는데 중요한 요인임을 시사하고 있으며 종합슈퍼들이 긍정적 소비감정의 증대를 위한 노력을 하여야 함을 의미한다고 판단된다. 말미에는 이 연구결과를 통해 얻을 수 있는 영향을 제시하였으며 향후에는 범위를 넓혀 일반인들을 대상으로 한 연구와 함께 세대 간 차이를 확인할 필요가 있음을 제안하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
• /
• 한국감성과학회 2009년도 춘계학술대회
• /
• pp.55-58
• /
• 2009

본 연구는 주관적인 사용자의 감성을 객관적으로 정의하여 2차원 감성 모델에 의한 터치폰의 GUI 디자인 요소에 대한 디자인 가이드라인을 제시하고자 한다. 본 연구는 다음과 같은 단계로 연구를 진행하였다. 첫 번째 단계로 그루밍(Grooming) 사용자들의 라이프 스타일을 조사하여 Norman(2002)에 의거한 감각적, 행태적, 그리고 심볼적 세 가지 레벨의 감성요소를 추출하였다. 두 번째 단계로 Russell(1980)의 28개 감성 어휘와 세 단계 감성과의 관계성을 설문하여 감성모델을 구현하였다. 마지막으로 요인분석을 이용하여 대표 감성 어휘를 도출한 후 감성적 터치폰의 GUI(Graphic User Interaction) 디자인 요소를 제시함으로써 사용자의 감성이 반영된 인간 중심적인 제품 디자인을 위한 가이드라인을 제안한다.