• 한국빅데이터학회지
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• 제3권1호
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• pp.13-20
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• 2018

주식 시장에 대한 예측은 오랜 기간 많은 이들의 꿈이었다. 하지만 수많은 노력에도 불구하고 주식 시장을 정확하게 예측하기란 쉬운 일이 아니었다. 본 연구는 주식 시장의 방향성에 주목하여 이 방향성을 예측할 수 있는 감성사전을 구축하는 새로운 방법을 제시한다. 이를 위해 2015년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지 3년간의 증시 뉴스 25,000여 건의 데이터를 수집하여, 문맥을 고려하기 위한 Word2Vec을 적용하였다. 이를 바탕으로 뉴스에 감성분석을 실시하여 KOSPI 종가 지수를 예측해 보았다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.350-363
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• 2016

본 연구는 감성지능과 직무성과 사이의 관계성을 보다 명확히 규명하기 위하여 자기효능감의 매개효과와 개인-상사 적합성의 조절효과를 측정하였다. 첫째로, 감성지능이 높을수록 직무성과가 높아 질 것으로 예측하였다. 둘째로, 감성지능과 직무성과의 관계에서 자기효능감을 통해 직무성과를 더 잘 예측할 것이라고 예상하였다. 셋째로, 감성지능과 자기효능감 사이의 관계에 있어서 개인-상사 적합성이 높을수록 자기효능감이 높아 질 것으로 예측하였다. 이러한 연구 가설을 검증하기 위해 기업에 종사하는 영업사원 173명을 대상으로 설문조사를 진행하였고 기존의 선행연구들을 토대로 가설을 설정하고 검증하였다. 실증분석 결과 감성지능이 높을수록 직무성과가 높을 것이라는 가설은 지지되었다. 또한 자기효능감의 매개효과를 통해 직무성과를 더 잘 예측할 것이라는 가설도 지지되었다. 마지막으로 감성지능과 자기효능감의 관계는 개인-상사 적합성이 높아질수록 강해지는 것으로 나타났다. 본 연구 결과에 대한 이론적, 실무적 시사점과 연구의 한계점 및 향후 연구방향을 제시하였다.

• 감성과학
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• 제14권1호
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• pp.127-136
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• 2011

본 연구에서는 견직물의 색채 특성이 촉감각/감성 이미지에 미치는 영향을 고찰하고 견직물의 역학적 성질과 색채 특성을 이용한 촉감각/감성 이미지 예측모델을 제안하고자 하였다. 연구결과로서 무채색과 유채색 견직물 모두 견직물의 역학적 성질이 기본적으로 촉감각/감성 이미지에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면에 '매끄럽다', '하늘하늘하다', '독특하다', '두껍다', '뻣뻣하다', '전원적이다', '캐주얼하다', '내추럴하다', '모던하다'는 무채색과 유채색에 따라 유의한 차이가 있었다. 특히 '두껍다'와 '뻣뻣하다'는 견직물이 Red 또는 Green 색상일 때, 그리고 pale 또는 vivid 색조일 때 무채색일 때보다 더 강하게 인지되었고, '전원적이다'와 '캐주얼하다'는 Green 색상의 견직물과 pale 또는 vivid 색조의 견직물에서 무채색 견직물에서보다 더 강하게 느껴지는 경향이어서, 견직물의 색채가 주관적 촉감각/감성에 영향을 줄 수 있음을 시사하였다. 마지막으로 역학적 성질과 색채 특성을 함께 설명변수로 이용한 예측모델을 수립하여 제안하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2007년도 춘계학술대회 및 국제감성 심포지엄
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• pp.48-50
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• 2007

본 연구에서는 기능성 의류소재로서 나노캡슐화 상전이 물질 처리 직물의 적합성을 평가를 위한 기초자료를 제시하고자 직물의 역학적 특성과 촉감 감성과의 관계에 대해 분석하였다. 분석결과, 면직물과 폴리에스테르직물에 모두 영향을 미치는 요인으로는 최대 하중시의 신장성, 전단강성, 표면마찰계수, 인장선형성, 두께 총 5가지로 나타났다. 이를 바탕으로 역학적 특성이 면직물과 폴리에스테르직물의 촉감 감성을 예측할 수 있는지 확인하기 위한 회귀분석 결과 두 직물 모두 R2가 0.7이상으로 예측력이 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권3호
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• pp.29-38
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• 2005

직관력은 의사결정시 자주 의존되나, 효과적인 의사결정지원 시스템의 개발 목적으로는 거의 고려되고 있지 않다. 본 연구는 의사결정자의 인지특성 및 감성특성과 시계열 직관 예측 간의 상관성을 자기조직 인공신경망에 의해 확인하고 비교함으로써, 시계열 직관 예측에 영향을 주는 의사결정자의 인지적 특성과 감성적 특성을 도출하고 궁극적으로는 효과적인 의사결정 환경을 조성하는데 공헌하고자 한다. 이 실험에 사용하는 인공신경망은 자기감독적응 알고리듬을 이용하는데, 이의 특징은 학습 기간 중 자기조직 층의 뉴런 클러스터 간에 정보를 교류함으로써 본질적으로 입력 벡터간의 상관성을 이용할 수 있다는 것이다. 실험결과, 인지 특성과 감성 특성이 모두 시계열 예측과 상관성이 있는 것으로 나타났으며, 또한 인지 특성이 감성 특성보다 상관성이 높은 것으로 나타났다. 유형별로는, 개념적 인지유형이 분석적 또는 행동적 인지유형보다, 불쾌-이완 감성유형이 쾌활-각성 감성유형보다 시계열 직관 예측의 상관성이 높은 것으로 관찰되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.898-899
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• 2014

여러 가지 예측하기 힘든 요소에 의해서 발생되는 재난을 미리 감지하는 것은 매우 어려운 일이다. 특히, 일부라도 예측할 수가 있는 자연재난이 아닌 복합재난의 경우, 측정될 수가 있는 정형적인 데이터가 존재하지 않기 때문에 재난을 예측하기 위한 데이터가 없는 것이 현실이다. 본 논문에서는 재난에 대한 전조를 감지하기 위해 소셜미디어에서 사람들이 직접 생성하는 소셜 빅데이터를 활용하여 재난과 관련된 메시지의 감성이 재난전조와 연관성이 있다는 것을 알아보고자 한다. 그래서 실제 사람들이 작성한 재난과 관련된 트윗을 수집하고 감성분석하여 재난발생 전후의 감성변화를 분석하였다.

• 융합정보논문지
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• 제8권4호
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• pp.231-236
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• 2018

최근 교육상황에서 감성과 관련된 연구가 점차 증대되고 있다. 본 연구는 대학 수업에서 자기조절학습전략과 자기손상전략을 예측하는 변인을 규명하기 위해 선행연구 분석을 통해 성취감성을 선정하여 분석하였다. 연구대상은 수도권의 A대학과 B대학 134명이었으며 자료분석은 상관분석 및 다중회귀분석을 활용하였다. 연구결과, 자기손상전략을 부적으로 예측하는 변인은 성취감성의 수업관련 감성, 학습관련 감성, 시험감성이었다. 그러나 성취감성은 자기조절학습전략에 영향을 미치지 않았다. 이에 대학 수업에서 자기손상전략을 낮추기 위해서는 수업관련 감성, 학습관련 감성, 시험감성 수준을 높여야 할 것이다. 본 연구결과는 학습에서 감성에 대한 이론적 기초와 실제적 유용성을 제공할 것이다.

• 감성과학
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• 제1권2호
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• pp.75-79
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• 1998

이 논문은 신체온도를 직접 측정하지 않고서 신체온도를 예상하는 모델을 연구한 것이다. 열감지지수 (TPI)를 개발하여 환경으로부터 느끼는 체감온도와 몸의 내부온도인 직장온도(Trec)와 몸의 외부온도인 피부온도 (Tsdin)를 예측하도록 하였다. Kwon과 Ramsey의 개발모델을 Goldman 의 모델과 비교해본 결과 정확도에 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 회귀분석과 경험을 토대로 만든 체감온도를 예측할 수 있는 손쉬운 Kwon의 열감지지수 (KTPI)도 제시하였다. 대부분의 사람들이 쉽게 예측할 수 있도록 측정 또는 사용가능한 몇 개의 환경변수로부터 쉽게 몸의 예산 내부온도와 외부온도를 계산할 수 있게 단순화하였다.

• 감성과학
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• 제2권1호
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• pp.121-128
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• 1999

본 연구는 인지 유형에 따라 시계열 예측의 정확성이 분석적인 사람과 직관적인 사람 간에 다를 것이란 가설을 설정하고 이를 규명하기 위하여 44명의 대학생을 사용하여 실험이 이루어졌다. 피험자는 MBTI에 의거하여 분석적인 그룹과 직관적인 그룹으로 나누고 주어진 시계열 데이터에 대하여 예측을 하게 하였다. 이때 인지 유형에 따른 뇌파의 편측성을 분석하기 위하여 전두엽에서 뇌파(F3, F4)를 측정하였다. 그 결과, 인지유형간의 뇌파의 편측성에 유의적인 차이가 없었으며, 예측의 정확성 (MAPE) 또한 유의적인 차이가 없었다.

• 감성과학
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• 제3권1호
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• pp.25-32
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• 2000

본 논문에서는 언어장애인용 문장발생장치의 통신율을 증진시키기 위한 처리방안으로 신경망을 이용하여 문장발생장치에 동사예측을 적용하는 방법을 제안하였다. 각 단어들은 구문론과 의미론에 따른 정보벡터로 표현되며, 언어처리는 전통적으로 사전을 포함하는 것과는 달리, 상태공간에서 다양한 영역으로 분류되어 개념적으로 유사한 단어는 상태공간에서의 위치를 통하여 알게 된다. 사용자가 심볼을 누르면 심볼에 해당하는 단어는 상태공간에서의 위치를 찾아가며, 신경망 학습을 통해 동사를 예측하였고 그 결과 제한된 공간 내에서 약 20% 통신율 증진을 가져올 수 있었다.