본 연구의 목적은 치과위생사의 공감 능력, 감성 지능과 정서노동 간의 관계를 조사하는 것이다. 치과 병 의원에 근무하는 192명의 치과위생사를 대상으로 2017년 1월 동안 자체 개발 설문지에 의해 수집되었다. 수집된 자료는 SPSS/WIN 21.0 프로그램을 사용하여 기술통계, t-test, One-way ANOVA, Pearson's corelation 및 다중 회귀 분석을 사용하여 산출하였다. 정서노동의 평균 점수는 $3.61{\pm}0.24$, 공감 능력은 $3.01{\pm}0.28$, 감성 지능은 $3.47{\pm}0.24$였다. 다중 회귀 분석에서 정서 노동에 유의한 영향을 미치는 요인으로 공감 능력과 정서 지능이 확인되었고, 이에 대한 설명력은 26%였다(F=13.58, p<.001). 따라서 치과 의료기관은 치과위생사의 감정노동 수준을 감소시키기 위한 중재 프로그램을 개발하고 중재할 필요가 있다.
세계화 및 정보화 시대에 접어들면서 시장 환경에 많은 변화가 나타나고 있다. 인터넷의 보급과 글로벌 네트워크의 등장으로 세계 어디서나 정보 습득과 상거래가 가능해졌기 때문이며, 소비자의 의식수준과 기호를 동질화시켜 새로운 트렌드와 라이프스타일이 동시에 정착되고 있는 것이다. 본 연구에서는 웰빙 소비자와 로하스 소비자의 이론적 개념을 정립해 보았다. 사전 설문조사를 통해 로하스 단계의 소비자를 분류하였으며, 웰빙 브랜드와 일반 브랜드의 의. 식. 주 업체를 선정하여 업체의 웹 디자인을 분석하였다. 이를 통해 로하스 소비자들이 느끼는 웰빙 감성, 감성과 이성의 인지도, 긍정과 부정, 또한 심리적 감성 인지도, 웹 디자인을 통한 선호도 변화를 통해 그들의 가치관과 트렌드를 파악하여 웹 디자인이 나아 가야할 방향을 모색하였다. 연구를 통해 얻어진 결론은 첫째, 소비자들은 웰빙 브랜드의 웹 페이지에서 일반 브랜드의 웹 페이지 보다 웰빙에 대한 감성을 느낄 수 있다. 둘째, 웰빙 브랜드의 웹 페이지에서는 감성보다는 이성을 인지하고 있다. 셋째, 웰빙 브랜드의 웹 디자인이 일반 브랜드의 웹 디자인 보다 호감과 친근감 즉 긍정적인 면에서 좀 더 높은 점수를 얻었으며, 심리적 감성인지가 높아도 웹 디자인에 대한 선호도에 크게 영향을 미치지는 못한다. 넷째, 웰빙 브랜드가 일반 브랜드보다는 기본적인 선호도가 높으며, 웹 페이지를 방문 후 선호도 역시 높았다. 다섯째, 웰빙 브랜드의 웹 디자인을 통한 감성 형용사를 추출한 결과 동적, 정적 어느 곳에 치중하지 않은 약간 심미적인 쪽의 그래프를 표시할 수 있었다. 위의 조사 결과를 통해 앞으로 점차 변화 되어가는 소비자들을 산업저인 차원에서 적극적으로 이용하기 위한 전략을 세우는 데 작은 기초가 되길 바란다.
본 연구의 목적은 TV 화질에 대한 사용자들의 심리적 특성을 평가하기 위한 화질평가척도를 개발하고, TV 화질의 심리 특성과 물리적 특성의 관계를 확인하는 것이다. TV 화질과 관련된 형용사 152개 중 집단설문(남녀 대학생 80명)을 통하여 TV 화질을 잘 표현하는 형용사로 19개의 형용사를 선정하였다. 선정된 형용사는 다음과 같다; '깔끔하다-지저분하다', '깨끗하다-더럽다', '산뜻하다-침울하다', '편안하다-긴장된다', '매끄럽다-거칠다', '밝다-어둡다', '화려하다-수수하다', '변화스럽다-단조롭다', '자연스럽다', '감각적이다', '만족스럽다'. 126명의 남녀 대학생을 대상으로 이들 형용사의 유사성 평정을 실시하고, 유사성 점수에 대하여 요인분석(주성분분석, oblique 회전)을 실시한 결과, '깔끔함' 차원과 '화려함' 차원으로 분류되었다. 그리고 31명의 남녀 대학생을 대상으로 TV 화질에 대한 감성과 물리적 특성과의 관계를 확인하였다. 그 결과 TV 화질에 대한 감성 형용사들은 밝기, 명암, 색농도와 색상의 변화에는 민감하였으나, 선명도의 변화에는 민감하지 않은 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 음성 인터페이스(Voice User Interface, VUI)를 이루는 설계변수 중 사용자에게 긍정적인 감성을 유발하는 설계변수를 확인하는 것이다. 특히, 사용자의 성별과 설계변수의 조절 효과를 분석하여 VUI와 상호작용하는 동안 사용자가 만족할 수 있는 적절한 설계변수 수준을 찾아보고자 하였다. 선행연구를 통해 VUI에 사용되는 음성설계변수 중에서 사용자의 감성 만족도에 영향을 미칠 수 있는 설계변수 6가지를 도출하였다. 설계변수는 수준을 조절할 수 있도록 Wizard of OZ를 활용하여 VUI 시스템을 구현하였고, 6가지 설계변수의 수준을 조합하여 사용자와 음성으로 대화를 할 수 있도록 구성하였다. 실험에 참여한 사용자는 총 80명으로, 남/여 성비를 고려하여 각 40명씩 모집하였다. 사용자는 VUI와 주어진 임무에 대한 정답을 알아내기 위해 자연스러운 대화를 진행하며, 그동안의 얼굴표정 변화에 대한 이미지 데이터를 수집 및 표정 분석 소프트웨어를 통해 Valence 점수로 변환하였다. Valence 데이터를 기반으로 빈도 및 카이제곱 분석을 통해 확인한 결과, 사용자의 성별과 AI gender간의 조절효과가 유의한 것으로 나타났다. 이 결과는 VUI를 설계할 때 사용자의 성별 차이를 고려하는 것이 좋다는 것을 의미한다. 결론적으로, 남성 사용자의 경우 성인/남성/높은 톤의 음성, 여성 사용자의 경우 성인/여성/중간톤의 음성이 향후 만족스러운 인터랙션 구현을 위한 VUI 설계에 주요한 가이드라인인 것을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 향후 다양한 인적 요소를 고려하여 UX 관점에서 인간-AI 상호작용을 보다 섬세하게 분석할 수 있을 것이며, 표정을 통한 실시간 감성 측정을 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 코로나바이러스감염증-19 (이하 코로나19) 확산 이후 대학의 부분 또는 전면 비대면 수업으로의 전환에 대해 소셜 미디어 플랫폼 중 하나인 트위터에서 이를 어떻게 생각하고 논의하고 있는지를 파악하기 위해 진행되었다. 이를 위해 트위터에서 비대면 수업 관련 트윗을 수집한 후 감성분석 및 시계열 주제 분석을 실시하였다. 감성분석결과, 전반적으로 긍정적인 여론보다 부정적인 여론이 많았지만 시간이 지남에 따라 점차 부정적인 여론이 줄어드는 경향이 나타남을 확인하였다. 또한 월별 감성점수분포를 통해 학기 중이 방학기간보다 감성점수 분포의 폭이 넓음을 확인하였고, 이를 통해 학기 중일 때가 방학 때보다 비대면 수업에 대해 더 다양한 감정과 의견을 교환한다는 사실을 확인할 수 있었다. 다음으로 긍정트윗과 부정트윗을 구분하여 시계열 주제 분석을 실시한 결과, 긍정트윗에서는 수업환경 및 장비, 긍정적인 감정 표현, 강의시청장소, 언어수업, 시험 및 과제와 같은 다섯 가지 주요한 주제가 나타났으며, 부정트윗에서는 시간(수업시간, 쉬는시간), 시험 및 과제, 부정적인 감정 표현, 수업환경 및 장비와 같은 네 가지 주요한 주제가 나타남을 확인하였다. 또한 각 주제별 대표 키워드들의 비율을 통해 시간에 따른 주제의 변화를 파악함으로써 비대면 수업에 대한 여론의 트렌드를 살펴 보고자 하였다. 본 연구는 기존 비대면 수업 관련 연구들과는 달리 소셜 미디어 중 하나인 트위터를 활용하여 국내 대학의 비대면 수업에 대한 전반적인 의견을 파악하고자 하였으며, 감성분석과 시계열 주제 분석을 활용하여 비대면 수업에 대한 긍부정 여론을 나누어 식별 및 시간의 흐름에 따른 트렌드의 변화를 파악하였다는 점에서 학문적 함의를 지닌다. 또한 연구결과는 국내 대학에서의 비대면 수업에 대한 구성 및 개선방안 등에 활용될 수 있으며, 비대면 수업을 설계하는 대학 및 교수자들에게 도움이 될 수 있다는 점에서 실질적인 함의를 지닌다.
본 연구는 의사소통 훈련을 받은 실험집단과 그렇지 않은 대조집단 사이의 의사소통능력, 감성지능, 자존감과 대인관계능력의 차이를 비교하는 비동등성 유사실험 연구이다. 연구대상은 C시 소재의 D대학병원에 근무하는 21명의 간호사를 실험집단으로, 21명의 간호사를 대조집단으로 구성하여 2017년 4월부터 5월까지, 실험집단에게는 의사소통능력, 감성지능, 자존감 및 대인관계능력 향상을 위한 의사소통 훈련 프로그램을 주 1회 2시간씩 총 4회기를 진행하였고, 연구의 효과성 검정을 위하여 사전, 사후 검사를 실시하였다. 자료 분석은 SPSS for Window 23을 이용하여 사전사후검사의 평균과 표준편차, 독립표본 Mann-Whitney의 U검증, 대응표본 Wilcoxon 부호 순위 검증을 실시하였다. 연구결과 실험집단과 훈련을 받지 않은 대조집단에서 의사소통능력(Z=-3.361, p<.05), 감성지능(Z=-2.209, p<.05), 자존감(Z=-1.633, p<.05), 대인관계능력(Z=-2.577, p<.05)으로 나타나, 의사소통훈련 프로그램 후 실험집단의 의사소통능력, 감성지능(EQ), 자존감 및 대인관계능력 점수가 모두 유의하게 증가하였으며, 모든 가설은 지지되었다. 이러한 결과를 볼 때 임상현장에서 간호업무 수행 시 의사소통 훈련프로그램을 활용한다면 의사소통능력, 감성지능(EQ), 자존감 및 대인관계능력의 향상으로 치료적인 의사소통과 효과적인 간호를 제공하여 환자의 만족감을 높이고 간호의 질 향상에도 기여할 것이다.
본 연구는 미술작품의 선호가 개인의 성격요인과 관련되는지 알아보기 위해 수행되었다. 특정 시대를 대표하는 미술사조에 대한 선호와 성격요인과의 상관에 관한 연구들이 보고되어 왔으나, 감상자에게 예술작품은 사조보다는 그림 자체가 주는 인상과 느낌이 더 중요하게 다가온다. 본 연구에서는 긍정 정서, 부정 정서를 일으키는 그림과 특정 정서를 유발하지 않는 중립적인 그림이 성격요인과 어떤 관계를 가지는지 알아보고자 하였다. 또한 자극의 친숙성이 그림 선호에 미치는 영향을 검토하였다. 참가자는 성격 5요인 질문지에 응답한 후, 제시되는 그림을 보고 그 그림을 얼마나 선호하는지 평정하였다. 선호 평정이 끝난 후, 앞서 제시된 자극들을 다시 보고 그 그림을 알고 있었는지를 평정하였다. 결과, 성격 5요인 중 신경증 점수가 높을수록 부정적 정서를 유발하는 그림을 선호하는 것으로 나타났다. 이는 슬픔, 고통과 같은 부정적 정서를 유발하는 예술에 대한 선호라는 설명하기 어려운 현상에 대해, 신경증이라는 성격요인으로의 설명가능성을 시사한다. 또한 각 정서표현 그림의 친숙점수와 선호점수 간 정적 상관이 나타나 친숙한 그림이 더 선호될 것이라는 가설이 지지되었다. 예술작품에 대한 선호에 대해서는 개인마다 다르다는 주관성과 일반적으로 널리 받아들여지는 미의 객관성이 모두 존재한다. 본 연구는 예술 선호가 갖는 주관성을 성격이라는 개인차를 통해 설명하고, 기존 연구의 사조적 분류방식에서 탈피하여 예술작품을 심리학적 관점에서 연구하였다는 점에서 의미가 있다.
본 연구의 목적은 정신 질환을 진단받지 않은 일반인들이 양극성 장애 경향성에 따라 변화하는 시공간 주의집중력과 정서 지각 능력을 탐구하는 것이다. 양극성 장애 경향성을 측정하기 위해 한국형 자기보고형 양극성 장애 검사(K-MDQ)를 사용하였고, 시공간 주의집중력와 정서 지각 능력을 측정하기 위해서는 시공간 주의 과제(useful field of view task)와 정서 지각 과제(emotional perception task)를 사용하였다. 또한 본 연구에는 정신 질환 혹은 기타 의학적 문제가 없는 참가자들만 참여하였고 K-MDQ 점수에 따라 세 집단으로 나뉘어졌다. 시공간 주의 과제 수행 결과, K-MDQ 점수가 높은 집단이 다른 집단들에 비해 수행 수준이 낮았다. 이는 양극성 장애 경향성이 높은 일반인은 시공간 주의집중력의 저하가 나타난 것을 의미했다. 또한 정서 지각 과제 수행 결과, K-MDQ 점수가 높은 집단이 다른 집단들에 비해 부정적 정서 지각 편향성이 높게 나타났다. 이는 양극성 장애 경향성이 높은 일반인은 부정적 정서 지각 편향성이 높게 나타났으며 즉, 양극성 장애 경향성이 높은 일반인은 정서 지각 능력이 저하되었음을 의미했다. 이러한 결과는 양극성 장애 환자가 아닌 일반인이 양극성 장애 경향성이 높아지면 양극성 장애 환자에게 나타난 시공간 주의집중력과 정서 지각 능력의 저하가 점진적으로 나타난다는 것을 함의한다.
온라인 사용자들이 소셜 미디어상에 올린 온라인 리뷰 속 숨겨진 감정을 분석하는 감성분석은 소셜미디어의 확산에 힘입어 많은 관심을 받고 있다. 본 연구는 기존 연구들과 차별화된 방법으로 감성분석을 시도하기 위하여 베이지안 네트워크에 기반한 감성 분석 모델을 제안한다. 모델에는 MBFS(Markov Blanket-based Feature Selection)가 속성 선택 기법으로 사용된다. MBFS의 성과를 실증적으로 증명하기 위하여 소셜미디어인 Yelp의 리뷰 데이터를 활용하였다. 벤치마킹 속성 선택 기법으로는 상관관계기반 속성 선택, 정보획득 속성 선택, 획득비율 속성 선택을 사용하였다. 한편, 해당 속성선택방법을 토대로 4개의 머신러닝 알고리즘을 이용하여 분류성과를 비교하였다. 나아가 MBFS로 선택된 속성들 간 인과관계를 확인하고자 베이지안 네트워크를 통해 What-if 분석을 실시하였다. 본 연구에서 택한 머신러닝 분류기는 베이지안 네트워크 기반의 TAN (Tree Augmented Naive Bayes), NB (Naive Bayes), S-Spouses(Sons & Spouses), A-markov (Augmented Markov Blanket)이다. 성과분석 결과 본 연구에서 제안한 MBFS 방법이 정확도, 정밀도, F1점수 측면에서 벤치마킹 방법보다 더 우수한 성과를 나타내었다.
최근 여론조사 분야에서 데이터에 기반을 둔 분석 기법이 널리 활용되고 있다. 기업에서는 최근 출시된 제품에 대한 선호도를 조사하기 위해 기존의 설문조사나 전문가의 의견을 단순 취합하는 것이 아니라, 온라인상에 존재하는 다양한 종류의 데이터를 수집하고 분석하여 제품에 대한 대중의 기호를 정확히 파악할 수 있는 방안을 필요로 한다. 기존의 주요 방안에서는 먼저 해당 분야에 대한 감성사전을 구축한다. 전문가들은 수집된 텍스트 문서들로부터 빈도가 높은 단어들을 정리하여 긍정, 부정, 중립을 판단한다. 특정 제품의 선호를 판별하기 위해, 제품에 대한 사용 후기 글을 수집하여 문장을 추출하고, 감성사전을 이용하여 문장들의 긍정, 부정, 중립을 판단하여 최종적으로 긍정과 부정인 문장의 개수를 통해 제품에 대한 선호도를 측정한다. 그리고 제품에 대한 긍 부정 내용을 자동으로 요약하여 제공한다. 이것은 문장들의 감성점수를 산출하여, 긍정과 부정점수가 높은 문장들을 추출한다. 본 연구에서는 일반 대중이 생산한 문서 속에 숨겨져 있는 토픽을 추출하여 주어진 제품의 선호도를 조사하고, 토픽의 긍 부정 내용을 요약하여 보여주는 제품 평판 마이닝 알고리즘을 제안한다. 기존 방식과 다르게, 토픽을 활용하여 쉽고 빠르게 감성사전을 구축할 수 있으며 추출된 토픽을 정제하여 제품의 선호도와 요약 결과의 정확도를 높인다. 실험을 통해, K5, SM5, 아반떼 등의 국내에서 생산된 자동차의 수많은 후기 글들을 수집하였고, 실험 자동차의 긍 부정 비율, 긍 부정 내용 요약, 통계 검정을 실시하여 제안방안의 효용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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