본 연구는 변혁적 리더십과 조직시민행동 간의 관계에서 감성적 지능의 조절효과를 분석하여 효과적인 조직의 경영을 위해 상사가 부하 구성원에게 보이는 리더십의 발휘에서 감성적 지능의 개발과 활용에 필요한 이론적 근거를 제시하는 것을 연구의 목적으로 하고 있다. 이러한 연구의 목적을 달성하기 위하여 변혁적 리더십과 조직시민행동, 그리고 감성적 지능에 관한 선행연구와 이론 검토를 통해 연구 모델을 도출하고 가설을 설정하였으며, 이러한 가설은 현장에서 수집한 1차 자료의 통계적 분석을 통해 검증하였다. 가설 검증을 위한 위계적 회귀분석 결과에 의하면, 변혁적 리더십과 조직시민행동 간의 관계에서 감성적 지능은 조절변수로서의 역할을 하는 것으로 밝혀졌으며, 변혁적 리더십을 구성하는 하위 요인으로서 카리스마 및 영감동기부여와 조직시민행동 간의 관계에서 감성적 지능은 조절변수로서의 역할을 하지 않는 것으로 나타났으나, 지적 자극 및 개별적 배려와 조직시민행동간의 관계에서 감성적 지능은 조절변수로서의 역할을 하는 것으로 분석되었다.
본 연구는 감성지능이론, 사회적 관계이론에 기반을 두고, 의류매장에서 판매자의 감성지능, 사회 네트워크, 그리고 고객에 대한 신뢰가 영업성과에 미치는 영향을 계량적으로 탐색하는데 목적을 두고 있다. 본 연구의 분석 결과는 의류매장에서 판매원의 감성지능이 높을수록 고객에 대한 지식기반인 인지적 신뢰와 감정기반인 감성적 신뢰가 높아져, 고객에 대한 인지적 신뢰는 판매원의 영업성과를 향상시키고 있지만, 고객에 대한 감성적 신뢰는 영업성과에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 또한 판매원의 감성지능이 높을수록 판매원과 고객 간 강한 사회 네트워크를 형성하고 있음을 알 수 있다. 의류매장의 판매원과 고객간 사회 네트워크는 인지적 신뢰와 감성적 신뢰에 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대했지만, 인지적 신뢰에는 부정적 영향을 미치고, 감성적 신뢰에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구는 분석결과를 기반으로 의류 영업매장 관리자에게 필요한 매장 판매원의 감성지능 향상을 위한 각종 교육 훈련이 필요함을 알 수 있다.
본 연구는 인적자원 개발 기관에서 상사의 변혁적 리더십과 부하 직원의 조직몰입 간의 영향관계에서 상사의 감성적 지능이 미치는 조절효과를 분석하여 효과적인 리더십의 발휘를 위한 이론적 근거를 제시하는 것을 연구의 목적으로 하고 있다. 이러한 연구의 목적을 달성하기 위하여 관련 이론과 선행연구를 검토하고 설정한 가설을 검증하기 위해 실정분석을 하였다. 가설 검증을 위한 통계분석 기법으로써 위계적 회귀분석을 실시한 결과, 상사의 변혁적리더십 특성을 구성하는 하위 요인으로서 카리스마, 지적자극 특성과 부하 직원의 조직몰입 간의 관계에서 상사의 감성적 지능은 통계적으로 유의한 조절효과를 발휘하는 것으로 나타났으며, 상사의 영감적 동기부여와 개별적 배려는 부하 직원의 조직몰입 간의 관계에서 감성적 지능의 조절효과는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 따라서 인적자원개발 기관에서 상사는 부하 직원이 조직의 목표와 가치 및 경영 철학을 자기의 그것과 동일시하고 조직의 목표를 달성하기 위하여 최선의 노력을 다하고 조직에 몰입하도록 하기 위해서는 감성적 지능을 지속적으로 개발하고 최대한 활용하여 변혁적 리더십을 발휘함으로써 효과적인 리더십의 발휘가 가능하고 나아가서 조직의 성과를 극대화 할 수 있을 것으로 사료된다.
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.
빅데이터는 고객 관계 관리, 관계 마케팅, 금융 업무 개선, 신용정보 및 위험 관리 분야에서 크게 활용되고 있다. 더욱이 최근에 COVID-19 바이러스로 인하여 비대면 금융거래가 보다 활발해지면서 고객과의 관계 측면에서 금융 빅데이터의 활용이 더 요구되고 있다. 고객 관계 측면에서 금융 빅데이터는 기술적인 접근보다 감성적적인 접근이 필요한 시기가 도래하였다. 관계 마케팅 측면에서도 인지적, 이성적, 합리적인 면보다는 감성적인 면을 중요시 할 필요성이 대두되었다. 하지만, 기존의 금융 데이터는 텍스트 형태의 고객 거래 데이터, 기업재무정보, 설문지등을 통하여 수집되고 활용되었다. 본 연구는 SNS를 통하여 고객의 문화 활동, 여가 활동 기반의 고객의 감성적인 이미지 데이터 즉, 비정형 데이터를 획득하여 고객의 활동 이미지를 인공지능 CNN 알고리즘으로 분석한다. 활동 분석은 다시 주석을 달은 인공지능에 적용하고, 주석에 나타난 행동 모델을 분석하는 인공지능 빅데이터 모델을 설계한다.
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.
4차 산업혁명시대의 주요한 변화 동인인 혁신적 테크놀러지와 인공지능의 발전은 상대적으로 인간의 감성적 영역에 대한 관심을 증대시키고 있다. 그리고 이에 대한 교육적 대안으로서 디자인씽킹 프로세스를 활용한 메이커교육에 주목하고 있다. 이는 만들기 활동 과정과 결과로서 경험하게 되는 여러 감성적 측면(타인/사용자의 이해와 공감, 협력활동을 통한 소통, 개방, 공유의 정신, 논리적 사고를 넘어선 직관적 사고의 수용)을 감성지능의 함양이란 가능성과 연결시킬 수 있기 때문이다. 이에 본 연구에서는 대학교 학부생 37명을 대상으로 한 교양과목에서 '디자인씽킹 프로세스 기반의 메이커교육' 프로그램을 개발 및 적용한 뒤 그 결과로서 학생들의 감성지능에 어떤 변화가 이루어지는지 감성지능 검사지를 이용한 양적분석과 면담, 성찰일지와 같은 질적자료분석을 통해 알아보았다. 그 결과로 디자인씽킹기반의 메이커교육 프로그램은 감성지능의 대부분 영역에서 긍정적 영향이 있음을 확인 할 수 있었다.
사용자의 감성 상태에 적절한 반응을 보이는 로봇 또는 인터랙티브 캐릭터에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 문장 입력에 대하여 사용자의 의도와 감성 상태에 적절한 응답을 제공하는 지능형 메신저를 개발한다. 사용자의 의도 및 감성 상태 인식을 위하여, 지능형 메신저는 화행 분석 및 감성 분석 기능을 포함한다. 또한, 감성 및 화행 표현을 위한 태그가 추가된 AIML 기반의 대화형 스크립트를 사용한다. 대화형 스크립트에서 사용자의 감성에 적합한 답변을 찾으면, 지능형 메신저는 그 답변을 대화창에 보여줌과 동시에 애니메이션 캐릭터가 사용자의 감성과 동조화된 감정 표현 동작을 수행하도록 한다. 만일 감정을 표현하는 애니메이션 캐릭터가 무선 네트워크를 통하여 콘텐츠 로봇과 동기화된다면, 사용자와 동일 공간에 존재하는 콘텐츠 로봇은 사용자에 대하여 감성적 반응을 보일 수 있다.
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.
인공지능기술은 사용자의 언어, 목소리 톤, 표정을 인지하고 학습하여 다양한 맥락에서 사용자의 감정에 대응할 수 있도록 발전하고 있다. 여러 인공지능 기반 서비스 중에서 특히 사용자와의 커뮤니케이션이 중요한 서비스 다수는 감정을 표현하는 인터랙션을 제공한다. 그러나 인공지능 시스템의 감정을 표현하는 수단으로서의 비언어적 인터랙션에 관한 연구는 아직 미비하다. 이에 조명효과 중 특히 색상과 깜빡임 운동을 중심으로 인공지능 디바이스의 감성 인터랙션을 연구하였다. 본 연구에서 구현한 인공지능 디바이스 프로토타입은 red, yellow, green, blue, purple, white 6가지의 조명 색상과 느림, 중간, 빠른 세 단계 속도의 깜빡임 효과로 감정을 표현한다. 프로토타입을 활용하여 20대부터 30대 남녀 50명을 대상으로 인공지능 디바이스의 색상별, 속도별 조명 효과가 표현하고 있는 감정에 응답하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 각 조명 색상은 기존 색채감성연구에서 드러난 감성적 이미지와 대체로 유사한 감정을 나타내는 것으로 평가되었다. 조명의 깜빡임 속도는 감정의 각성과 밸런스의 변화에 영향을 주었으며, 이때 각성의 변화 양상은 모든 색상에서 유사한 기조를 보였다. 밸런스 변화 양상은 기존 색채감성연구의 감성적 이미지와 어느 정도 관련이 있지만 색상 별 차이가 있는 것으로 관찰되었다. 인공지능 시스템을 탑재한 사물의 종류와 인공지능 디바이스가 점점 다양해지는 현 시점에서, 본 연구결과는 조명을 통한 인공지능의 감성 인터랙션을 설계할 때 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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