The purpose of this study is to examine the moderating effect of emotional intelligence in the relationship between transformational leadership and organizational citizenship behavior. To achieve this research purpose, theoretical and empirical studies related to transformational leadership, organizational citizenship behavior, and emotional intelligence were carried out simultaneously. A field survey was undertaken through questionnaire sampling a population of public organization in Chungchungnamdo. The established hypotheses related to transformational leadership, organizational citizenship behavior, and emotional intelligence were verified by the hierarchical regression analysis using SPSS. The result of this research are as followers : First, hypothesis1 proposed that emotional intelligence will be moderate the effect of charisma on organizational citizenship behavior. The hierarchical regression analysis revealed that moderation term was insignificant. The interaction term for charisma and emotional intelligence had a insignificant and positive relationship with organizational citizenship behavior. Therefore, hypothesis1 was not supported by the data. Second. hypothesis2 stated that emotional intelligence will be moderate the effects of inspirational motivation on organizational citizenship behavior. Hypothesis2 The result of the hierarchical regression analysis show a insignificant interaction between inspirational motivation and emotional intelligence on organizational citizenship behavior. Therefore, hypothesis2 was not supported by the data. Third, hypothesis3 stated that emotional intelligence will moderate the effect of intellectual stimulation on organizational citizenship behavior. The result of the hierarchical regression analysis show a significant interaction between intellectual stimulation and emotional intelligence on organizational citizenship behavior. Therefore, hypothesis3 was supported by the data. Fourth, hypothesis4 proposed that emotional intelligence will moderate effect of individualized consideration on organizational citizenship behavior. The hierarchical regression analysis revealed that the interaction term for individualized consideration and emotional intelligence had a significant and positive relationship with organizational citizenship behavior. Therefore, hypothesis4 was supported by the data. This study revealed that emotional intelligence moderate the relationship between intellectual stimulation, individualized consideration, and organizational citizenship behavior. It concludes that organizational citizenship behavior varies with coalignment of transformational leadership and emotional intelligence.
This study is to investigate an impact of emotional index, social network, and trust to customers on sales performance with emotional intelligence theory and social relationship theory. We found that the higher is seller's emotional index, the higher are cognitive and affective trust, and the high trust improves sales performance. We also found that the higher emotional index strengthens social network, but does not have an effect on cognitive and affective trust. With these results we provide the sales competency in clothing shop.
The purpose of this study is to examine the moderating effects of emotional intelligence in the relationship between transformational leadership and organizational commitment. To achieve the this research purpose, theoretical and empirical studies related to transformational leadership, organizational commitment, and emotional intelligence were carried out simultaneously. The established hypotheses related to transformational leadership, organizational commitment, and emotional intelligence were verified by the hierarchical regression analysis using SPSS. The result of this research are as followers : First, the hierarchical regression analysis revealed that moderation term was significant(${\beta}$=0.146, p<.01). The interaction term for charisma and emotional intelligence had a significant and positive relationship with organizational commitment. Second, the hierarchical regression analysis revealed that moderation term was insignificant(${\beta}$=2.295, p<.05) The interaction term for inspirational motivation and emotional intelligence had a significant and positive relationship with organizational commitment. Third, the hierarchical regression analysis revealed that moderation term was significant(${\beta}$=0.200, p<.001). The interaction term for intellectual stimulation and emotional intelligence had a significant and positive relationship with organizational commitment. Fourth, the hierarchical regression analysis revealed that moderation term was significant(${\beta}$=2.213, p<.01).
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2002.11a
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pp.392-398
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2002
사용자와 상호 작용할 수 있도록 애니메이션으로 만들어진 캐릭터는 튜터, 상품 발표 및 어시스턴트 등과 같이 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 캐릭터 에이전트를 사용하여 사용자와 상호작용하는 환경을 개발하는 경우에 캐릭터 에이전트를 감성적 에이전트의 성격을 띠는 형태로 정의하고 이 캐릭터를 웹 브라우저상에서 할 수 있는 언어가 필요하다. 따라서 XML 기술을 사용한 스크립트 언어를 통해서 이 문제점을 해결하고자 한다. XML의 장점은 데이터를 구조적으로 기술할 수 있고 각 데이터들을 손쉽게 얻어서 제어할 수 있다. 따라서 XML을 기반으로 스크립트 언어를 사용하면, 추론 과정에서 표현되는 정보를 구조화시키고, 사용자와의 동시 과정에서 정보의 전달이 용이하고 캐릭터를 표현하는데 손쉽게 다를 수 있다. 따라서 본 연구에서는 XML을 기반으로 캐릭터 에이전트를 위한 스크립트 언어를 개발하고 테스트하는데 목적을 둔다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.232-234
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2022
Big data is widely used in customer relationship management, relationship marketing, financial business improvement, credit information and risk management. Moreover, as non-face-to-face financial transactions have become more active recently due to the COVID-19 virus, the use of financial big data is more demanded in terms of relationships with customers. In terms of customer relationship, financial big data has arrived at a time that requires an emotional rather than a technical approach. In relational marketing, it was necessary to emphasize the emotional aspect rather than the cognitive, rational, and rational aspects. Existing traditional financial data was collected and utilized through text-type customer transaction data, corporate financial information, and questionnaires. In this study, the customer's emotional image data, that is, atypical data based on the customer's cultural and leisure activities, is acquired through SNS and the customer's activity image is analyzed with an artificial intelligence CNN algorithm. Activity analysis is again applied to the annotated AI, and the AI big data model is designed to analyze the behavior model shown in the annotation.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.1005-1008
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2021
메타버스의 산업적/학술적 가치가 증대되면서, 실세계 인간과 메타버스 내 디지털 휴먼과의 상호작용 시스템 또한 큰 조명을 받고 있다. 본 논문에서는 인간과 디지털 휴먼이 상호작용할 때, 인간의 발화에 대해 감성적 지지가 가능한 디지털 휴먼 프로토타입을 소개한다. 대화의 의미에 따른 동작 생성이 가능한 아바타 구축 공개 프레임워크를 도입하고, 사전학습모델을 바탕으로 감성적 지지가 가능한 심층 대화 생성 모델 기반 대화 시스템을 여기에 통합하여 인간의 감성 상태에 따른 동작과 대화를 진행하는 감성 지지형 디지털 휴먼 프로토타입을 구현하였다. 이러한 프로토타입을 고도화 하면, 향후 메타버스 기반 정신 건강 케어 및 디지털 치료제로의 확장이 가능할 것으로 사료된다.
The age of the $4^{th}$ Industrial revolution characterized with artificial intelligence leads to increased interest in emotional aspects representing humanity as counterpart competence to the digital literacy, As the educational model to foster emotional intelligence, noticed is 'maker education based on design thinking process,' since it cultivates the spirits of empathy, intuitive thinking, collaboration, communication, sharing, and openness. In this context, this study aimed to examine relationship between the educational model and emotional intelligence. For this purpose, a case study has been conducted with 37 undergraduate students in an University general education class, and the results of data collection and analysis confirmed positive influences of the program in enhancing most components of the emotional intelligence.
Nowadays, many research have been conducted on robots or interactive characters that properly respond to the users affection. In this paper, we develop an intelligent messenger that provides appropriate responses to text inputs according to user's intention and affection. In order to properly respond, the intelligent messenger adapts methods to recognize user's speech act and affection. And it uses an AIML-based interactive script to which tags are additionally attached to express affection and speech act. If the intelligent messenger finds a proper reply in the interactive scripts, it displays the reply in a dialog window, and an animation character expresses emotion assimilated with a user's affection. If the animation character is synchronized with a content robot through a wireless link, the robot in the same space with the user can provide emotional response.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2008.04a
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pp.115-118
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2008
본 논문에서는 음성으로부터 감정을 인식하고 감성적인 운율로 음성 출력을 산출해 내는 시스템을 제안 한다. 음성적인 운율로부터 감정을 인식하기 위해서 퍼지룰(rule)을 이용한다. 본 논문에서 감정 인식 시스템은 음성 샘플들로 학습 데이터를 구축하고 이를 기반으로 하여 추출된 20개의 특징 집합으로부터 가장 중요한 특징들을 자동적으로 선택한다. 화남, 놀람, 행복, 슬픔, 보통의 5가지 감정 상태를 구분하기 위하여 접근법에 기반한 퍼지를 이용하였다.
Artificial intelligence (AI) technology has been evolving to recognize and learn the languages, voice tones, and facial expressions of users so that they can respond to users' emotions in various contexts. Many AI-based services of particular importance in communications with users provide emotional interaction. However, research on nonverbal interaction as a means of expressing emotion in the AI system is still insufficient. We studied the effect of lighting on users' emotional interaction with an AI device, focusing on color and flickering motion. The AI device used in this study expresses emotions with six colors of light (red, yellow, green, blue, purple, and white) and with a three-level flickering effect (high, middle, and low velocity). We studied the responses of 50 men and women in their 20s and 30s to the emotions expressed by the light colors and flickering effects of the AI device. We found that each light color represented an emotion that was largely similar to the user's emotional image shown in a previous color-sensibility study. The rate of flickering of the lights produced changes in emotional arousal and balance. The change in arousal patterns produced similar intensities of all colors. On the other hand, changes in balance patterns were somewhat related to the emotional image in the previous color-sensibility study, but the colors were different. As AI systems and devices are becoming more diverse, our findings are expected to contribute to designing the users emotional with AI devices through lighting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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