4 세대 모바일폰은 카메라, MP3, 블루투스, DMB, 전자수첩, PC, 웹브라우징의 복합 기능을 가진 제품으로 진화하고 있으며, 이를 위한 사용자의 요구와 경험디자인의 요소를 탐색하고 분석하는 것이 요구된다. 하지만 기존의 사용자 요구의 조사와 경험디자인은 많은 비용과 시간을 투입하고도 기존 요구의 재확인에 머물거나, 제한적이고 예측 가능한 결과만을 도출하는 문제점을 가지고 있어 창의적 디자인 아이디어 도출에는 한계를 가지고 있다. 이는 사용자의 선정과 분석의 방법이 마케팅 중심의 통계적 방법에 기초하고 있으며, 사용자의 선정에 분석의 결과가 좌우되기 때문이다. 본 연구는 창의적 경험디자인의 방법으로서 1% 이미지 추출의 작업과 국내외 커뮤니티 사이트를 중심으로 한 디지털 포켓리서치의 방법을 활용하였나 2차 사용자 조사는 '1% UX 리서치'로 명명한 극단적 사용자 분석의 방법을 개발하고 적용하였으며, 주요 디자인 요구와 암시점은 K-J 매트릭스를 통하여 체계화하였다. 디지털포켓리서치와 1% 사용자의 리서치의 방법론은 근 미래의 사용자 예측과 풍부한 경험디자인의 아이디어를 발상할 수 있다는 측면에서 기존의 방법론 보다 비용과 시간 측면에서 효율적으로 활용할 수 있었다.
본 논문의 목적은 퍼지 엔트로피를 이용하여 비선형신호를 예측하는 것이다. 이 방법은 분할된 여러 부 공간(subspace)에 대해 입력 데이터로부터 퍼지 엔트로피를 이용하여 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 바람직한 규칙베이스를 구성하도록 한 것이다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 역전파 알고리즘에 의해 적응되어진다. 또한 매개변수의 수를 줄이기 위하여 제어규칙의 결론부의 출력값은 신경망의 가중치로 구성하였다. 결국 퍼지 신경망의 복잡도를 줄일 수 있다. Mackey-Glass 시계열의 예측에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 입증하고, 제안된 방법을 EEG 생리신호 분석에 이용될 수 있다.
본 연구의 목적은 간호대학생의 학습참여와 학업탄력성과의 관계에서 감성지능의 매개효과를 확인하고, 학습참여와 감성지능의 관계에서 자기조절이 조절하는지를 검증하기 위함이다. 이를 위해 J지역 3개교 간호대학생 277명을 대상으로 하였으며, 각 변인들 간의 관계는 회귀분석과 부트스트래핑으로 분석하였다. 연구결과, 첫째, 간호대학생의 학습참여, 감성지능, 학업탄력성 그리고 자기조절 간의 인과모형의 적합도가 양호한 것으로 나타나, 변인 간의 인과관계를 타당하게 예측하였다. 둘째, 간호대학생의 학습참여가 학업탄력성에 영향을 미치는 경로에서 감성지능의 부분 매개효과를 확인하였다. 셋째, 간호대학생의 학습참여가 감성지능에 미치는 영향에서 자기조절은 조절효과를 보이는 것으로 나타났다. 끝으로, 본 연구의 의의는 간호대학생의 학업탄력성에 영향을 줄 수 있는 다양한 변인들의 영향관계를 검증하였다는 것과 학업탄력성을 증진시키기 위해서는 대상자들의 학업참여, 감성지능과 자기조절도 함께 고려한 전략이 필요하다는 것이다.
사용자와 감성적인 소통(Emotional Communication)이 중요한 제품 디자인 영역에서 디자이너가 사용자 감성을 보다 명확하고 신속하게 파악하는 것은 제품 디자인 연구의 매우 핵심적인 활동이다. 이에 본 연구는 제품디자인과정에 감성측정의 활용가능성을 높이기 위한 방법으로서 행위적 감성 측정 방법인 표정 부호화 시스템(Facial Action Coding System, FACS)을 제품디자인 평가에 활용하였다. 표본으로 선정한 감성 제품의 Image Map을 활용하여 긍정적, 부정적, 중성 감성을 유발하는 제품 자극물 총 6개를 선정하여 20대 일반 제품 사용자를 실험 대상으로 FACS 실험을 진행하고 사용자 얼굴 표정을 통하여 자극물에 대한 감성상태를 분석하였다. 이러한 실험을 통하여 표정 부호화 시스템이 제품디자인에 적용 과정에서 "사용자 무의식적인 얼굴 표정을 기록할 수 있다" 등 장단점을 분석하였으며 "사용자 반응도 높은 제품 자극물을 선정해야 한다" 등 적용방안을 제시하였다. 본 연구는 향후 새로운 제품을 시장에 출시하기 전에 제품디자인 시안 단계에서 사전 사용자 감성 예측 방법으로 FACS를 활용성 검토에 도움을 줄 것으로 전망된다.
본 연구는 개인의 사회적 배척 경험과 소속 욕구 수준이 사회적 사건에 대한 정서 예측 및 정서 예측 오류의 크기에 미치는 영향을 검증하기 위하여 실시되었다. 참가자들은 예비 연구를 통해 구성된 8가지 종류의 사회적 사건과 비사회적 사건에 대해 각 사건이 실제로 벌어진다면 얼마나 기쁠지 혹은 괴로울지에 대해 응답하였다. 연구 1에서는 사회적 배척 경험이 많을수록 또는 소속 욕구가 높을수록 비사회적 사건에 비해 사회적 사건이 가지고 올 괴로움을 더욱 부정적으로 예측하는 것으로 나타났다. 그러나 연구 2에 의하면, 사회적 배척 경험이 많거나 소속 욕구가 높다고 해서 실제로 사회적 부정적 사건을 경험했을 때 더 괴로운 것은 아니라는 것이 밝혀졌다. 본 연구의 결과는 사회적 배척 경험이 많거나 소속 욕구가 높은 개인의 사회적 사건에 대한 민감한 정서 예측이 그들이 사회적 사건으로부터 경험하는 실질적 괴로움이 더 크기 때문이 아니라 사회적 사건으로 인해 겪게 될 미래 정서를 과대 추정하기 때문이라는 것을 시사한다. 본 연구 결과의 함의와 제한점, 추후 연구에 대한 논의가 제시되었다.
최근 빅데이터 분야의 높아진 관심과 더불어 빅데이터의 처리를 통한 응용 분야에 대한 관심도 높아지고 있다. 개인의 감성을 파악할 수 있는 오피니언마이닝은 사용자 개인 맞춤 서비스 제공 분야에서 많이 이용되고 있는 빅데이터 처리 기법이다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 사용자들의 장소에 대한 텍스트 형태의 리뷰를 오피니언마이닝 기법으로 처리하고 k-means 클러스터링 작업을 통해 사용자의 감성을 분석하였다. 클러스터링 작업으로 분류된 비슷한 범주의 감성을 가진 사용자들끼리 동일한 수치 값을 부여한다. 부여된 수치 값으로 협업 필터링 추천 시스템을 이용해 선호도를 예측하고 예측 값이 높은 장소 순으로 지도위에 마커와 함께 내용을 표시하여 사용자에게 추천내용을 보여줄 수 있는 방안을 제안하였다.
최근 빅데이터 분석은 대량의 데이터로부터 미래를 예측하여 가치를 창출할 수 있어 다양한 분야에서 주목받고 있으며, 정치 캠페인 운영이나 결과 예측에도 활용되고 있다. 하지만 기존의 연구는 특정 SNS 데이터만을 분석하여 후보자들에 대한 정보를 취합하는데 한계가 있었다. 이에 본 연구는 2017년 한국 대선 후보별 뉴스와 댓글을 수집하여 뉴스 생성 추이, 토픽 추출, 감성 분석, 키워드 분석, 키워드 감성 분석을 하였다. 분석 결과, 대선 후보 간 다양한 토픽들이 생성되는 것을 확인하였으며, 후보별 이슈가 되는 중점 키워드와 이에 대한 유권자들의 호응도가 추출되었다. 본 연구는 포털 뉴스에서 생성되는 대선 캠페인에 대한 동향을 마이닝 할 수 있게 했다는 점과 감성 분석을 통해 대권주자들에 대한 유권자들의 관심과 의견들을 정량화하여 수치화한 것에 의의가 있다. 본 연구가 여론 수렴의 도구적 방법을 제시함으로써 이를 바탕으로 전략적인 행동 방안을 도출할 수 있을 것을 기대한다.
심장의 활동을 기록한 심전도는 심장의 상태에 대한 가치 있는 임상 정보를 제공한다. 지금까지 심전도를 이용한 심장 질환 진단 알고리즘에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나, 심장 질환에 대한 국내 진단 결과의 부정확성 때문에 외국의 진단 알고리즘을 사용하고 있다. 이 논문에서는 원시 심전도 데이터로부터 심장 질환 진단의 파라미터인 ST-segment 추출 방법을 제안한다. ST-segment는 관상동맥 질환 예측에 활용되므로 데이터마이닝의 분류기법을 적용하여 질환을 예측한다. 또한 연관규칙 마이닝을 통해 환자들의 임상 데이터로부터 심장 질환자들의 임상적 특징을 예측한다.
현대에 가장 널리 쓰이는 건축 재료인 콘크리트는 기술의 지속적인 발전에 따라 고강도화 뿐만 아니라 인성 및 연성의 증가, 경량화와 같은 구조적 성능의 향상이 되었다. 또한 인간의 삶의 질이 향상됨에 따라 감성을 충족시킬 수 있는 것에 대한 수요의 급증으로 건축용 외장패널 그리고 건축의 경계를 넘어 인테리어 소품으로까지 다양하게 쓰이는 추세이다. 국내에서는 플라스틱 봉을 삽입하여 빛과 콘크리트의 결합으로 사용자의 감성을 자극하는 빛 감성친화형콘크리트(LEFC)를 개발하였으나, 높은 단위중량으로 인한 현장에서의 시공성 한계를 보여주었다. 이에 본 연구에서는 LEFC에 기포제를 적용하여 단위중량을 감소시켜 경량화를 달성하고 휨 성능 향상을 위해 두 가지 유기섬유(Nylon Fiber, Polyvinyl Alcohol)를 혼입하여 비교분석하였다. 마지막으로 플라스틱 봉 삽입으로 인한 콘크리트 비표면적 손실 및 봉과의 부착력 감소로 인한 휨 강도 변화를 봉의 직경(5mm, 10mm)과 간격(10mm, 15mm, 20mm)에 따른 변수를 적용한 예측 모델을 제안하고자 한다.
기술의 도입과 이용지속성에 관한 많은 연구가 있어왔지만, 대부분 인지적 관점에서 바라본 데 반해, 감성적 측면은 상대적으로 부족하다. 정보시스템 연구에서 사용자의 태도, 만족이 주로 고려된다 하더라도 그것들은 감성의 오로지 일부분일뿐이다. 여러 학계의 연구자들은 인간행동을 이해하고 예측하는데 감성의 중요성을 주목하기 시작했다. 특히, 모바일 인터넷과 같은 현대 응용기술에서는 기술의 이용자로서뿐 아니라 서비스 소비자로서의 역할을 하는 사용자들의 감성이 필수적으로 연구되어야한다. 그래서, 이연구는 정보시스템 지속성을 위한 이성과 감성의 조화모델을 제안한다. 이전 연구들과의 차이점은 Circumplex Model of Affect에 따르는 감성의 주요한 차원인 즐거움과 각성(Pleasure and Arousal)을 고려함으로써, 다른 모든 감성의 요인들이 이 두 축의 조합으로 설명될수있도록 한 점이다. 그래서, 사용자 행동에 관한 이전연구들이 즐김과 흥분과 같은 "감성에 연관된 구조"의 직,간접적 효과를 고려한데 반해, 이 연구는 즐거움과 각성과 같은 "감성에 기반한 구조"의 직접적 효과를 제시한다. 본 연구에서 제안된 이성과 감성의 조화모델은 모바일 인터넷 서비스 사용자들을 대상으로 테스트되고, 그 타당성이 입증된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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