Purpose: This study aims to investigate the individual and environmental factors related to emotional/behavioral problems to early adolescence in Korea by applying multilevel modeling. Methods: From the database of the 2014 Korean Child and Youth Panel Survey (KCYPS), the researchers selected 1,977 adolescents who are in the second year of middle school. Multilevel model analysis was performed to estimate the impact of relevant factors at the individual and environmental levels. Results: At the individual level, the significant factors associated with emotional/behavioral problems included BMI and study tendency in boys, and drinking, study tendency and economic levels in girls. At the environmental level, the significant factor associated with emotional/behavioral problems included relationship with the teacher. Conclusion: The emotional/behavioral problems of early adolescence are influenced not only by the individual factors but also by the environment factor. Therefore, the environment surrounding the adolescents should also be considered to prevent emotional/behavioral problems.
The technology of emotion recognition is necessary for human computer interaction communication. There are many cases where one cannot communicate without considering one's emotion. As such, emotional recognition technology is an essential element in the field of communication. n this regard, it is highly utilized in various fields. Various bio-sensor sensors are used for human emotional recognition and can be used to measure emotions. This paper proposes a system for recognizing human emotions using two physiological sensors. For emotional classification, two-dimensional Russell's emotional model was used, and a method of classification based on personality was proposed by extracting sensor-specific characteristics. In addition, the emotional model was divided into four emotions using the Support Vector Machine classification algorithm. Finally, the proposed emotional recognition system was evaluated through a practical experiment.
Objective: The purpose of this research was to examine the moderating effect of children's negative emotionality on the relationship between maternal attitude toward children's emotional expression based on the differential susceptibility model. Methods: Participants were 216 preschool children including 116 boys and 100 girls from day care centers and preschools located in Chungchung province and Seoul. EAS was used to measure the children's negative emotionality. The children's empathy quotient was used to measure empathy. Mothers reported their attitude toward children's emotional expression. Results: The results revealed that the association between empathy and maternal suppression of children's emotional expression was significant only for the children with high levels of negative emotionality. Moreover, the magnitude of association between empathy and maternal acceptance of children's emotional expression was greater for high levels of negative emotionality. Conclusion/Implications: It was concluded that these findings supported the differential susceptibility model.
본 논문에서는 얼굴 표정에서 나타나는 동적인 정서상태 변화를 고려한 얼굴 영상 기반 정서 인식 연구를 제안한다. 본 연구는 얼굴 영상 기반 정서적 특징 검출 및 분석 단계와 정서 상태 분류/인식 단계로 구분할 수 있다. 세부 연구의 구성 중 첫 번째는 Facial Action Units (FAUs)과 결합한 Active Shape Model (ASM)을 이용하여 정서 특징 영역 검출 및 분석기법의 제안이며, 두 번째는 시간에 따른 정서 상태의 동적 변화를 고려한 정확한 인식을 위하여 Hidden Markov Model(HMM) 형태의 Dynamic Bayesian Network를 사용한 정서 상태 분류 및 인식기법의 제안이다. 또한, 최적의 정서적 상태 분류를 위한 HMM의 파라미터 학습 시 Harmony Search (HS) 알고리즘을 이용한 휴리스틱 최적화 과정을 적용하였으며, 이를 통하여 동적 얼굴 영상 변화를 기반으로 하는 정서 상태 인식 시스템을 구성하고 그 성능의 향상을 도모하였다.
Purpose: The purpose of this study was to construct a structural equation model of organizational commitment in hospital nurses based on a job demands-resources model and to confirm the moderating effect(s) according to the nurses' generation. Methods: The model was constructed of the exogenous variables of social support, emotional intelligence, emotional labor, and job conflict and the endogenous variables of burnout, job engagement, and organizational commitment. The participants were 560 hospital nurses working in 3 general hospitals. Data were collected from August 1 to September 30, 2021, and analyzed using SPSS Window 23.0 and IBM AMOS 23.0. Results: The strongest factor directly influencing hospital nurses' organizational commitment was social support. In a multiple group analysis, nurses' generation had a partial moderating effect. In a generation-specific analysis, the Z generation group was higher than the X and Y generation groups in the variables of emotional labor and burnout related to organizational commitment. Conclusion: Based on the findings of this study, to improve hospital nurses' organizational commitment, social support is needed as an important management strategy. At the organizational level, we need to develop ways to improve organizational commitment by reducing the emotional labor and burnout of Generation Z.
본 연구는 직장인의 자기방어적/관계관여적 정서표현 양가성이 대인관계 스트레스에 영향을 미치는데 있어 사회적 지지와 인지적 정서조절전략의 매개효과를 알아보고자 하였다. 이를 위하여 2018년 8-9월에 걸쳐 직장인 413명을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 수집된 자료는 SPSS, AMOS, Mplus 프로그램을 사용하여 기술통계, 상관분석, 구조방정식 모형검증을 비롯하여 매개효과 검증 분석을 실시하였다. 분석 결과, 자기방어적 정서표현 양가성 모형에서는 부분매개효과가 유의하였고, 관계관여적 정서표현 양가성 모형에서는 완전매개효과가 유의하였다. 자기방어적 정서표현 양가성 모형과 관계관여적 정서표현 양가성 모형 모두에서 정서표현 양가성과 대인관계 스트레스의 관계에서 사회적 지지와 정서조절전략을 거쳐 가는 이중매개효과가 유의한 것으로 나타났다. 이러한 연구는 직장인의 사회적지지에 대한 지각수준을 높이고, 적응적 인지적 정서조절전략을 사용하게 함으로써 대인관계 스트레스를 낮추는 방법을 모색하였다.
감성분석은 비정형 텍스트에 나타나는 사람들의 의견이나 성향 등을 분석하는 오피니언 마이닝의 응용 분야이다. 최근에는 소셜미디어에 대한 감성분석이 주목받고 있으나 소셜미디어에는 신조어, 속어 등이 포함되어있어 기존 감성분석으로는 분석이 쉽지 않다. 본 연구에서는, 이러한 문제점을 해결하기 위해, 새로운 감성분석 시스템을 설계한다. 제안 시스템은 신조어, 속어 등이 포함된 소셜미디어에서도 긍/부정 뿐만아니라 다양한 감성분석이 가능하다. 먼저, 현재 소셜미디어에서 많이 나타나는 감성관련 신조어와 속어 등을 수집한다. 그리고 나서, 기존의 감성모델을 확장하고 이를 활용하여 감성단어에 감성정도를 수치화 한다. 또한 감성정도를 반영하여 새로운 감성단어 사전을 구축한다. 최종적으로, 신조어가 포함된 감성사전과 확장된 감성모델을 적용한 감성분석시스템을 설계한다.
이 논문에서 우리는 다중 감정 에이전트를 이용한 자동 이야기 생성 시스템을 제안한다. 다중 감정 에이전트는 서로 다른 감정 모델을 가진 에이전트를 말하며 이러한 에이전트가 서로 작용하여 새로운 상황을 생성해 나가는 것이다. 이러한 다중 에이전트는 기본적으로 아바타나 컴퓨터 게임에서 NPC 로 사용될 수 있다. 제안된 시스템에서 감정 에이전트는 성격이나 선호도가 서로 다른 등장인물로 사용되며, 이러한 시스템에 의해 생성된 이야기는 여러 성격을 가진 다중 에이전트의 사용으로 매우 현실적인 이야기 생성을 가능하게 한다.
본 논문에서는 기존 감정 인식 시스템의 성능 향상을 위하여 감정 적응을 사용한 감정 학습 방법이 제안되었다. 감정 적응을 위하여 적은 개수의 학습 감정 음성과 감정 적응 방식을 사용하여 감정이 없는 음성 모델로부터 감정 음성 모델이 생성되었다. 이러한 방법은 기존 방법보다 적은 개수의 감정 음성을 사용하여도 우수한 성능을 나타내었다. 학습을 위하여 충분한 감정 음성을 얻는 것은 쉽지 않기 때문에 적은 개수의 감정 음성을 사용하는 것은 실제 상황에서 매우 실용적이다. 4가지 감정이 포함된 한국어 데이터베이스를 사용한 실험 결과에서 감정 적응을 이용한 제안된 방법이 기존 방법보다 우수한 성능을 나타내었다.
본 연구는 정서 표현의 억제 구인을 Kennedy-Moore & Watson의 정서 처리의 인지 평가모델에 따라 구체적으로 구분하여 정서 억제의 구성개념을 명료화하고 정서 억제의 다차원적 이해를 돕고자 하였다. 또한 정서 억제와 관련한 구성개념과 성차와 관련한 선행연구들의 이슈들을 종합하여 정서 억제를 성별 비교를 통해 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 성인 남녀 657명을 대상으로 정서에 대한 태도, 감정표현 불능증, 정서 조절 곤란 척도와 우울, 분노, 일상적 스트레스 척도를 실시하였다. 정서 억제 요인과 관련한 척도들을 대상으로 탐색적 요인분석을 실시한 결과 KMW모델의 각 단계에 해당하는 정서 억제 요인들이 나타나 '정서적 정보에 대한 주의 어려움', '정서의 이해와 해석 어려움', '정서 통제 신념', '정서 표현 취약성 신념'으로 명명하였다. 다음으로 요인분석에서 나타난 각 정서 억제 요인을 기준으로 군집분석을 실시하여 연구참가자들을 분류하였다. 그 결과 4가지 군집이 추출되어 '정서 통제 신념 군집', '정서 표현 군집', '정서주의 실패 군집', '전반적 억제 군집'으로 명명하였다. 각 군집을 대상으로 우울, 분노, 일상적 스트레스의 평균차이를 검증한 결과, 모든 종속변수에서 유의한 차이가 나타났다. 또한 성별에 따른 정서억제 군집들의 빈도가 차이가 있는지 알아본 결과 남성에서는 전반적 억제 군집의 빈도가 높게 나타났으며, 여성에서는 정서표현 군집의 비율이 높게 나타났다. 마지막으로 정서 억제에 대한 네가지 군집이 심리 사회적 적응에 미치는 영향에서의 성차가 존재하는지 분석하였고, 본 연구 결과를 바탕으로 시사점을 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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