• 대순사상논총
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• 제40집
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• pp.273-302
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• 2022

이 논문은 고전시가 <정읍사>가 갖는 지역문화적 가치를 제고하기 위해, 작품에 대한 해석을 다시 시도하고 <정읍사>를 기반으로 콘텐츠 개발 현황과 문제를 되짚어보는 것을 목적으로 한다. 논의의 결과는 다음과 같다. 첫째, <정읍사> 해석에 대한 기왕의 연구를 정리하여 그에 대한 문제를 제기하였다. <정읍사>를 음설지사 논쟁과 관련된 견해는 아내의 질투 혹은 분노의 감정이 부각되며, 지고지순한 아내의 노래로 보는 견해는 남편의 안위를 바라는 아내의 태도가 수동적인 여성상을 그려내는 데 집중되어 있음이 확인된다. 이 두 가지 해석은 오늘날 지역문화콘텐츠로 <정읍사>를 활용할 적에 얼마만큼 효용적일 수 있는지 의문이 들게 한다. 둘째, <정읍사>는 시적대상과의 공간적 분리를 시적대상의 부재로 이해하지 않는 성숙한 태도가 여성 화자에게 드러나며, 나아가 능동적이고 주체적인 기다림의 자세를 보여준다고 이해되었다. 그러기에 <정읍사>를 음설지사로 간주하거나 수동적 여인상으로 이해하는 것은 재고의 여지가 있다고 보았다. 셋째, <정읍사>에 대한 해석을 기반으로 할 때, 그동안 개발되어 <정읍사> 기반의 콘텐츠는 <정읍사>의 건강성을 담보하지 못하고 슬픔과 분노의 감정에 매몰되어 있다는 문제점이 제기되었다. 이에 <정읍사>가 지역문화콘텐츠로서 활용되기 위해서는 <정읍사>만이 가지는 긍정적 가치를 부각하고 제고되어야 함이 요구된다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제19권1호
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• pp.1-20
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• 2022

본 연구의 목적은 국내 자폐스펙트럼장애 아동(Autism Spectrum Disorder, 이하 ASD)과 일반 아동(Typically developing, 이하 TD)의 음악 단서와 시각 단서 조건에 따른 4가지 기본정서(행복, 슬픔, 분노, 두려움) 인식 정확도를 평가하기 위해 실험연구가 실시되었다. 본 연구의 참여자는 ASD 진단 기준을 충족한 만 7세~13세 아동 9명과 일반 아동 14명으로, 모든 참가자를 대상으로 4가지 기본정서 인식 능력을 평가하는 음악 과제와 시각 과제를 실시하였다. ASD 아동과 TD 아동의 단서 조건, 즉 음악 단서와 시각 단서에 따른 정서를 인식하는 정확도와 정서 유형에 있어 차이가 있는지를 비교 분석한 결과, ASD 아동이 TD 아동에 비해 정서 인식 정확도가 유의하게 낮게 나타났다. 또한, 시각 단서보다 음악 단서에서 정서 인식 정확도가 높은 경향으로 나왔다. 마지막으로 정서 유형에 따른 차이는 ASD 아동과 TD 아동 두 그룹 모두 음악 단서에서 행복이 정서 인식 정확도가 높게 나타났고, 시각 단서에서 ASD 아동은 행복이 TD 아동은 분노가 가장 높게 나타났다. 이 결과를 바탕으로 ASD 아동은 음악 매체가 제공되었을 때 시각 매체보다 정서를 보다 잘 인식할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 국내에서 ASD 아동 대상 정서와 관련된 첫 시도라는 점에 의의가 있으며 본 연구의 결과를 바탕으로 관련한 후속 연구가 지속적으로 시행되기를 기대한다.

• 말소리와 음성과학
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• 제14권3호
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• pp.77-86
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• 2022

본 연구는 운율을 기반으로 감정을 인식하는 능력을 측정할 때 이용할 수 있는 한국형 감정 음성 데이터베이스(Korean Affective Voice Database, 이하 KAV DB)를 개발하고, 해당 DB가 의사소통장애 관련 임상과 연구에서 활용될 수 있는지를 점검하기 위하여 신뢰도, 민감도, 특이도를 산출하여 그 타당성을 살펴보았다. 본 연구에서는 배우 2명(남 1명, 여 1명)이 의미적으로 중립적인 문장 10개를 행복, 분노, 공포, 슬픔, 놀람, 중립의 6개 정서로 표현하도록 하여 음성을 녹음하였다. 녹음된 음성 중에서 목표 정서가 잘 표현된 문장을 선별하여 타당도 점검을 위한 음성파일 세트를 구성하였으며, 청자 31명(남 14명, 여 17명)이 시각적 아날로그 평정법을 이용하여 각 음성에서 6개의 정서가 얼마나 반영되었는지 평정하도록 하였다. 그 결과, KAV DB에 대한 청자의 내적 일관성 신뢰도는 .872, 전체 민감도 82.8%, 전체 특이도 83.8%였다. 이를 통하여, 타당도가 확보된 KAV DB는 감정 음성 인식 및 산출과 관련된 연구와 임상 콘텐츠 제작 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 산업융합연구
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• 제20권11호
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• pp.49-55
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• 2022

본 연구는 중증장애인의 대리응답 여부에 따른 심리적·지지적 요인의 응답 차이를 확인하기 위한 연구로 2020년 장애인 실태조사 원시자료를 활용한 이차자료분석 연구이다. 만 19세 이상 성인 중 주장애가 지적장애가 아니고 장애의 정도가 심한 장애인으로 등록된 738,169명을 최종 분석대상으로 하였다. 자료 분석은 IBM SPSS Statistics 26.0을 이용하여 실수, 백분율, 평균과 표준오차를 확인하였고 χ²-test와 t-test를 실시하였다. 분석결과, 대리응답군이 자가응답군에 비해 슬픔이나 절망감(χ²=952.20, p<.001), 자살 생각(χ²=369.45, p<.001), 주관적 건강상태(t=30.61, p<.001)에서 더 부정적인 응답을 보였으며, 일상생활을 하는데 타인의 지원이 더 많이 필요하고(t=209.43, p<.001) 의료서비스 이용 시 의사소통에 어려움이 더 많다(t=41.74, p<.001)고 응답하였다. 대리응답을 허용하는 경우 연구자는 대리응답자가 취해야 할 관점을 명확히 명시하고, 대리응답은 다양한 요인에 의해 영향을 받을 수 있음을 고려하여 연구결과를 해석해야 한다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제23권4호
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• pp.605-634
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• 2017

본 연구는 성소수자들이 가족에게 커밍아웃 후 경험하는 가족의 반응을 알아보고, 가족의 태도가 성소수자의 정신 건강에 어떠한 영향을 미치는지를 연구하였다. 가족에게 커밍아웃한 만 19~30세의 남녀 성소수자 12명을 대상으로 심층 인터뷰를 진행하였으며, 추출된 자료는 합의적 질적 연구방법으로 분석하였다. 커밍아웃에 대한 가족의 태도는 대부분 부정적인 양상으로 거부적 또는 회피적 태도를 보였고, 일부만 수용적 태도를 취하는 것으로 나타났다. 이에 성소수자들도 맞대응을 하기도 하고, 설득, 전문가 상담 참여, 포기 및 회피, 또는 가출과 같은 대처 행동을 취하기도 하였다. 가족의 태도가 성소수자에게 미치는 영향은 대부분 분노, 슬픔, 소외감, 우울함, 불안감 및 두려움, 트라우마, 무력감, 자존감 하락, 알코올 의존, 자살생각 및 시도와 같은 부정적인 심리적 영향이었으며, 수용적인 태도를 보인 가족의 경우 성소수자가 안정감을 느끼는 것으로 나타났다. 연구 참여자들은 사회의 부정적인 태도보다 가족의 부정적 태도에 의해 더 상처를 받는 것으로 보고하였다. 성소수자가 커밍아웃 이후 가족으로부터 어떠한 태도를 경험하고 그들이 느끼는 심리적 어려움은 무엇인지 구체적으로 파악하였으며, 커밍아웃 전후의 과정과 성소수자의 극복방안 등을 심층적으로 보여주었다. 성소수자 개인이나 가족의 상담을 위한 실천적 전략을 마련하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다.

• 한국심리학회지:법
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• 제11권3호
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• pp.329-347
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• 2020

사람들은 불확실한 상황에서 판단을 내릴 때 외부에서 주어진 정보의 영향을 받아 그 정보의 근사치로 판단을 내리는 경향이 있으며 이를 정박효과(anchoring effect)라고 한다. 본 연구에서는 배심원들이 사법적 의사결정을 내릴 때 나타나는 정박효과를 연구 문제로 설정하였다. 사법적 의사결정 상황에서는 검사구형량이 정박점으로 작용하여 최종 판결되는 양형이 검사구형량과 유사해지는 현상이 나타난다. 본 연구는 배심원 자격이 있는 만 20세 이상의 대학생들을 대상으로 진행되었다. 연구 1에서는 범죄사건의 경중과 정박크기에 따른 정박효과의 차이를 검증하였다. 그 결과 중범죄사건에서 경범죄사건에 비해 정박효과가 더 강하게 나타났다. 또한 경범죄사건의 저정박 조건에서 고정박 조건에 비해 정박효과가 더 강하게 나타났다. 연구 2에서는 정서상태에 따라 정박효과가 달라짐을 검증하였다. 그 결과 분노정서를 느낄 때 슬픔정서를 느낄 때보다 정박효과가 강하게 나타났다. 마지막으로 정박효과를 약화시키는 방안에 대한 연구 3에서는, 정박효과의 접근가능성 모델이 활성화되는 것을 방지할 때 정박효과가 유의미하게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과들은 배심원의 사법적 의사결정과정에서 나타나는 정박효과와 관련된 문제들을 파악하고 해결하는 데 기여할 수 있을 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.19-26
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• 2023

본 연구에서는 소셜 미디어 빅데이터 감성분석 방법을 통해 'MZ세대'에 대한 대중 감성을 살펴보았다. 분석을 위해 소비자 계정 SNS 텍스트를 살펴보고 내용상 외부 감성과 MZ세대 본인들의 감성을 분류하여 긍정 및 부정 감성 요인들을 제시하였다. 이에 따른 결론은 'MZ세대' 관련하여 호감과 흥미의 긍정정서가 72.1%로, 부정적인 감성비율 27.9 % 보다 높았다. 긍정감성에서 기성세대들은 'MZ세대의 개성과 당당함에 대한 호감', '새로운 가치관을 가진 MZ세대에 대한 흥미'를 보였다. 이에 비해 MZ세대들은 '자신들의 당당함, 발랄함 및 개성 세대라는 점'과 '소소한 성장주의'에 대한 호감을 갖고 있다. MZ세대 외부의 부정감성은 'MZ세대의 결혼기피, 취업난, 빚투자 및 퇴사 트랜드에 대해 걱정', '꼰대 취급하는 MZ 세대 미움', 'MZ세대와 대화하기 힘듦'으로 나타났다. 한편, MZ세대 본인들이 느끼는 부정감성은 '일반화에 대한 거부감', '세대 및 젠더 갈등과 기성세대보다 심한 경쟁에 대한 거부감', '풍요로운 시대의 상대적 실패감', '예고된 기후재앙 속에서 살아야하는 슬픔'으로 나타났다. 따라서 기성세대는 MZ세대를 일반화하여 바라볼 것이 아니라 개인으로 보아야 하며, 세대간 이해와 공감으로 갈등을 완화해야한다. 세대 갈등, 젠더 갈등 및 환경문제 해결을 위한 공동체적인 고민의 필요성도 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.33-43
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• 2023

기존 연구에 따르면 감정은 신체 감각 및 신체 움직임과 같은 신체적 변화에 영향을 주고, 감정 자극에 따라 다르게 나타난다고 알려져 있다. 그러나, 감정의 자극에 따른 신체 감각 및 신체 움직임의 활성화 정도 및 Autonomous emotion recognition(AER) 시스템의 성능에 미치는 영향에 대한 연구는 아직 알려져 있지 않다. 본 연구에서는 20명의 피험자를 대상으로 3가지 종류의 감정 자극(단어, 사진, 영상)을 활용하여 AER 시스템에 미치는 영향을 연구하였다. 측정 변인으로는 정서적 반응, 컴퓨터 기반 자가 보고, Motion Capture 장비를 통해 측정한 신체 움직임을 활용하였다. 본 연구의 결과를 통하여 영상 자극이 다른 자극에 비해 더 많은 신체 움직임을 유도하는 것을 확인하고, 영상 자극을 통해 수집한 신체적 특이점이 AER을 위한 분류 정확도 역시 가장 높음을 확인하였다. 신체 움직임을 기반으로 한 감정적 특이점은 행복, 놀람, 분노, 중립 등에서 감정 유도 자극의 종류에 따라 비슷한 패턴이 나타남을 확인하였다. 본 연구의 결과는 향후 신체적 변화를 기반으로 한 AER 시스템 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.409-414
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• 2023

본 연구는 로우폴리곤 캐릭터 애니메이션에서 감정과 성격을 표현하는 데 중요한 역할을 차지하는 캐릭터 표정과 애니메이션을 구현하는 방법을 기술하였다. 영상 산업의 발달로 애니메이션에서의 캐릭터 표정과 입 모양 립싱크는 실사와 가까운 수준으로 자연스러운 모션을 구현할 수 있게 되었다. 그러나 비전문가의 경우 전문가 수준의 고급 기술을 사용하기에 어려움이 있다. 따라서 우리는 저예산의 로우폴리곤 캐릭터 애니메이션 제작자나 비전문가를 위해 접근이 쉽고 사용성이 높은 기능을 사용하여 입 모양 립싱크를 조금 더 자연스럽게 연출할 수 있도록 가이드를 제시하는 것을 목적으로 하였다. 입 모양 립싱크 애니메이션은 'ㅏ', 'ㅔ', 'ㅣ', 'ㅗ', 'ㅜ', 'ㅡ', 'ㅓ'와 구순음을 표현하는 입 모양 총 8가지를 개발하였다. 표정 애니메이션의 경우 폴 에크먼이 분류한 인간의 기본감정인 놀람, 두려움, 혐오, 분노, 행복, 슬픔의 여섯 가지에 선행 연구를 참고로 활용도가 높은 흥미, 지루함, 통증을 더하여 총 아홉 가지 애니메이션을 제작하였다. 본 연구는 복잡한 기술이나 프로그램을 사용하지 않고 모델링 프로그램에 내장된 기능을 사용하여 자연스러운 애니메이션을 손쉽게 제작할 수 있도록 함에 의의가 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.687-692
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• 2023

본 연구는 자연어 처리 딥러닝 모델의 감정분석 정확성을 확인해보고 이를 감성 콘텐츠 개발에 활용하도록 제안한다. GPT-3모델의 개요를 살펴본 후 Aihub에서 제공하는 희곡 대사 데이터 약 6000개를 입력하고 '기쁨', '슬픔', '공포', '분노', '혐오', '놀람', '흥미', '지루함', '통증' 총 9가지 감정 범주로 분류하였다. 이후 자연어 처리 모델 평가 방법인 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 의 평가지표를 활용하여 성능평가를 진행하였다. 감정분석 결과 91% 이상의 정확도를 보였으며 정밀도의 경우 '공포','통증'이 낮은 수치를 보였다. 재현도의 경우 '슬픔', '분노', '혐오'와 같은 부정적인 감정에서 낮은 수치가 나타났고 특히 '혐오'의 경우 데이터 양의 부족으로 인해 오차가 나타난 것으로 확인된다. 기존 연구의 경우 감정분석을 긍정, 부정, 중립으로 나누는 극성분석에만 주로 사용되어 그 특성상 피드백 단계에서만 사용되는 한계가 있었다. 본 연구는 감정분석을 9가지 범주로 확장하여 기획 단계에서부터 이를 고려한 개발을 통해 게임, 전시, 공연, 관광, 디자인, 에듀테크, 미디어 등에서 감성 콘텐츠 개발에 활용될 수 있음을 제안한다. 후속 연구를 통하여 더욱 다양한 일상 대화들을 추가로 수집하여 감정분석을 진행한다면 더욱 정확한 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.