• 융합정보논문지
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• 제8권4호
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• pp.231-236
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• 2018

최근 교육상황에서 감성과 관련된 연구가 점차 증대되고 있다. 본 연구는 대학 수업에서 자기조절학습전략과 자기손상전략을 예측하는 변인을 규명하기 위해 선행연구 분석을 통해 성취감성을 선정하여 분석하였다. 연구대상은 수도권의 A대학과 B대학 134명이었으며 자료분석은 상관분석 및 다중회귀분석을 활용하였다. 연구결과, 자기손상전략을 부적으로 예측하는 변인은 성취감성의 수업관련 감성, 학습관련 감성, 시험감성이었다. 그러나 성취감성은 자기조절학습전략에 영향을 미치지 않았다. 이에 대학 수업에서 자기손상전략을 낮추기 위해서는 수업관련 감성, 학습관련 감성, 시험감성 수준을 높여야 할 것이다. 본 연구결과는 학습에서 감성에 대한 이론적 기초와 실제적 유용성을 제공할 것이다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제21권3호
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• pp.53-64
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• 2014

It is important to keep learners' feeling positive during learning to enhance learning performance. According to flow theory,challenge-skill balance is a precondition for flow experience: Learners feel anxiety when the challenge of learning is higher than their ability, feel boredom when the challenge of learning is lower than learners' ability, and engage in flow status when the challenge of learning matches the learners' ability. However, the current empirical study reveals that emotions related to enjoyment may appear when the learners' skill is equal to or higher than the learning challenge. Nevertheless, boredom emotion may appear when learners perceive the courses are difficult but unimportant. These empirical survey results revealed the necessary of rethinking the appearance of boredom and enjoyment emotions in computer education.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.26-34
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• 2024

Most human emotions are conveyed through facial expressions, which represent the predominant source of emotional data. This research investigates the impact of crowds on human emotions by analysing facial expressions. It examines how crowd behaviour, face recognition technology, and deep learning algorithms contribute to understanding the emotional change according to different level of crowd. The study identifies common emotions expressed during congestion, differences between crowded and less crowded areas, changes in facial expressions over time. The findings can inform urban planning and crowd event management by providing insights for developing coping mechanisms for affected individuals. However, limitations and challenges in using reliable facial expression analysis are also discussed, including age and context-related differences.

• 지적과 국토정보
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• 제49권1호
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• pp.65-84
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• 2019

본 연구의 목적은 기계학습 알고리즘을 이용하여 주택모기지 금리에 대한 시민들의 감정을 예측하는 것이었다. 연구목적을 달성하기 위해 본 연구는 관련문헌을 검토한 다음 두개의 연구 질문을 설정하였다. 또한 연구 질문에 대한 답을 구하기 위해 본 연구는 Akman의 분류에 따라 감정을 분류 한 다음 여섯 가지 기계학습 알고리즘을 이용하여 모기지 금리에 대한 시민들의 감정을 예측하였다. 분석결과 AdaBoost가 모든 평가범주에서 가장 우수한 분류기로 확인되었다. 그러나 Naive Bayes의 성능수준은 다른 분류기들의 성능수준보다 낮은 것으로 밝혀졌다. 또한 본 연구는 어느 분류기가 각 감정범주를 잘 예측해주는지를 파악하기 위해 ROC 분석을 실시하였다. 분석결과, AdaBoost가 모든 감정범주에서 주택모기지 금리에 대한 주민들의 감정을 가장 잘 예측해주는 것으로 확인되었다. 그러나 슬픔범주에서 여섯 가지 알고리즘의 성능수준은 다른 감정범주보다 훨씬 낮게 나타났다.

• 한국과학교육학회지
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• 제41권2호
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• pp.103-114
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• 2021

본 연구의 목적은 과학 교육에서 정서 연구의 역사를 살펴보고 최근 연구 동향을 탐색하여 발전 방향을 모색하는 것이었다. 이를 위하여 관련 문헌들에 대해 고찰하고 그 내용을 연구 문제에 따라 정리하였다. 그 결과, 과학 교육에서 정서 연구는 여러 가지 개념이 혼재된 상태에서 출발하여 과학적 태도와 과학에 대한 태도가 구분되면서 좀 더 체계적인 면모를 갖추게 되었고, 이후 과학 학습에 관련된 긍정적 정서 및 부정적 정서에 관한 연구로 이어져 왔음을 알 수 있었다. 하지만 인지와 정서 사이에는 복잡한 관계가 있으며, 정서를 과학 학습에 영향을 미치는 외부적인 요인으로만 취급하는 이분법적인 시도에 제한점이 있음을 확인할 수 있었다. 이와는 달리 최근 인식적 정서에 관한 연구는 과학적 실천에 정서가 동반되고 인지와 정서가 서로 영향을 주고받으며 통합되어 있다는 새로운 관점을 제공하고 있었다. 따라서 과학적 실천을 통해 과학을 공부하는 학생들이 경험하는 다양한 정서를 이해하고 부정적인 정서까지도 교육적으로 적절히 대응하기 위한 연구가 필요함을 논의하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.467-476
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• 2020

본 연구는 전문대학 비대면 온라인 수업에 대한 교육의 질, 학습정서가 학습성과에 미치는 영향을 살펴보고 이들 간의 관계를 밝혀보는 다각적인 분석을 통해 온라인 수업의 질 향상을 위한 기반연구로서의 목적이 있다. 이를 위해 2020년도 3월 1일부터 2020년도 8월31일까지 수도권 소재 H 전문대학 학생 1000명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 수집된 자료는 SPSS Statistics 18.0 프로그램을 사용하여 통계처리 하였으며 온라인 수업에 대한 인식, 수업의 질, 학습정서와 관련된 요인들이 학습성과에 주는 영향력과 영향관계를 밝히기 위해 t검증, 상관분석, 다중회귀 분석을 실시하였다. 연구결과는 첫째, 온라인 수업에 대해 성별, 학년별로 통계적으로 유의미한 인식 차이가 있었다. 둘째, 온라인 수업에 대한 교육의 질, 학습정서, 학습성과는 정적상관을 보이고 있었다. 셋째, 학습성과 중 성취도에 영향을 미치는 요인은 교육내용과 긍정적 정서로 나타났으며 학습성과 중 만족도에 영향을 미치는 요인은 교육내용, 학습환경으로 타나났다. 결론적으로 전문대학 비대면 온라인 수업에 대한 교육의 질, 학습 정서가 학습성과가 서로 영향을 미치고 있고, 전문대학생들의 학년, 성별에 따라 온라인 수업 만족도에 영향을 미치고 있기에 전문대학 수업의 질적 수월성을 확보하기 위해 향후 노력을 기울여야 하는 부분은 전문대학생들이 자신이 취업하고자 하는 직업 현장의 문제를 창의적으로 해결하고 탐색할 수 있도록 이끄는 학습 내용개발과 학년별, 단계별 접근이 허용되는 학습방법 개발, 학습자들이 안정적으로 수업할 수 있도록 이끄는 수업환경조성이 선행되어야 함을 시사하고 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1759-1768
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• 2022

본 논문은 AI Hub에서 제공하는 웰니스 대화 스크립트, 주제별 일상 대화 데이터세트와 Github에 공개된 챗봇 데이터세트를 활용하여 사용자의 발화에서 우울 관련 감정을 탐지하는 모델을 제안한다. 우울 관련 감정에는 우울감, 무기력을 비롯한 18가지 감정이 존재하며, 언어 모델에서 높은 성능을 보이는 KoBERT와 KoELECTRA 모델을 사용하여 감정 분류 작업을 수행한다. 모델별 성능 비교를 위해 우리는 데이터세트를 다양하게 구축하고, 좋은 성능을 보이는 모델에 대해 배치 크기와 학습률을 조정하면서 분류 결과를 비교한다. 더 나아가, 사람은 동시에 여러 감정을 느끼는 것을 반영하기 위해, 모델의 출력값이 특정 임계치보다 높은 레이블들을 모두 정답으로 선정함으로써, 다중 분류 작업을 수행한다. 이러한 과정을 통해 도출한 성능이 가장 좋은 모델을 Depression model이라 부르며, 이후 사용자 발화에 대해 우울 관련 감정을 분류할 때 해당 모델을 사용한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제34권8호
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• pp.745-754
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• 2014

본 연구의 목적은 한국 중학생들이 과학을 학습하는 과정에서 경험하는 성취정서를 측정하기 위한 질문지를 개발하고 그 타당성을 검증하는 것이다. 본 연구에서 개발한 한국 중학생의 과학영역 성취정서 질문지는 영어판 성취정서 질문지를 바탕으로 중학교 교과 운영 특성 및 과학 학습의 특징을 반영하여 개발되었다. 총 232문항으로 3가지 학업상황에서 9개의 과학 영역 성취정서를 측정하도록 구성되어 있으면 통제-가치 이론에 근거를 두고 있다. 검증 결과, 높은 신뢰도를 보였으며, 성취정서의 4가지 구성요인 체계를 확인하기 위한 확인적 요인분석(CFA) 결과, 질문지의 각 문항이 성취정서의 구성 요인을 대표하는 지표로서 적절히 구성되어 있었으며 구조적으로 타당하였다. 또한 질문지를 통하여 측정되는 성취정서들 사이의 상관관계를 분석한 결과, 같은 상황에서 경험하는 각각의 정서 및 서로 다른 상황에서 경험하는 동일한 정서가 서로 적절히 변별 되었다. 성취정서와 학업상황 사이의 잠재적 관계에 대한 확인적 요인 분석 결과에서도 질문지의 내적 구조와 동일하게 3가지 학업상황 및 9가지 성취정서가 잠재변수로서 작용하고 있음을 확인하였다. 외적 타당도 검증은 통제-가치 평가, 학습 전략, 성취동기, 과학 성적 등을 준거 변인으로 하여 실시하였으며 검증 결과, 충분한 외적 타당도를 가지고 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 정량적으로 분석할 수 있는 질문지의 개발을 통해 중학교 과학 교과에서 학생들이 경험하는 성취정서를 이해하는 기본 발판이 마련되었음을 시사한다.

• ETRI Journal
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• 제35권5호
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• pp.869-879
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• 2013

This study is related to the acquisition of physiological signals of human emotions and the recognition of human emotions using such physiological signals. To acquire physiological signals, seven emotions are evoked through stimuli. Regarding the induced emotions, the results of skin temperature, photoplethysmography, electrodermal activity, and an electrocardiogram are recorded and analyzed as physiological signals. The suitability and effectiveness of the stimuli are evaluated by the subjects themselves. To address the problem of the emotions not being recognized, we introduce a methodology for a recognizer using prototype-based learning and particle swarm optimization (PSO). The design involves two main phases: i) PSO selects the P% of the patterns to be treated as prototypes of the seven emotions; ii) PSO is instrumental in the formation of the core set of features. The experiments show that a suitable selection of prototypes and a substantial reduction of the feature space can be accomplished, and the recognizer formed in this manner is characterized by high recognition accuracy for the seven emotions using physiological signals.

• 한국치위생학회지
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• 제21권6호
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• pp.805-812
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• 2021

Objectives: To investigate the perceived quality of classes, academic emotions, and learning achievement levels associated with the non-face-to-face classes of health science students, and to analyze the factors related to class satisfaction. Methods: Using a questionnaire, 238 health science students were surveyed regarding the quality of classes, academic emotions, and learning achievement levels. Factors related to calss satisfaction were analyzed using stepwise multiple regression. Results: Lecture types that the students were most satisfied with were 'video lectures using PPT' and 'recorded lectures provided by LMS', while 'real-time video lectures' were scored the lowest (p=0.005). Factors affecting non-face-to-face class satisfaction were perceived achievement (β=0.425, p<0.001), learning content (β=0.265, p<0.001), learning emotion (β=0.171, p<0.001), and learning environment (β=0.137, p=0.012). The adjusted explanatory power for this model was 63.9%. Conclusions: To increase the satisfaction of health science students with non-face-to-face classes, it is necessary to prepare an institutional foundation and to develop an educational program that can increase perceived achievement.