본 연구는 간호사의 감성지능을 파악하고, 경력몰입과 이직의도에 미치는 영향을 규명하기 위해 시도되었다. 2010년 8월 1일부터 30일까지 T시 소재의 종합병원 간호사 200명을 대상으로 구조화된 자기보고형 설문지로 조사하였다. 간호사의 감성지능과 경력몰입은 이직의도와 음의 상관관계를 나타냈으며, 간호사의 감성지능은 경력몰입을 13.9% 설명하고 있었으며, 이직의도는 2.1% 예측설명하고 있었다. 또한 경력 몰입은 이직의도에 대해 13.9%의 예측설명력을 나타냈다. 또한 경력몰입은 감성지능과 이직의도 사이에 매개효과가 있음이 나타났다. 따라서 간호사의 이직의도를 낮추기 위해서는 감성지능과 이직의도 사이의 경력몰입의 매개효과를 고려한 인적자원 관리프로그램 개발이 요구된다.
폴리우레탄 코팅포의 촉감을 예측하기 위하여 신경망 이론이 사용되었다. 본 연구에서는 Neural Connection의 MLP(Multi Layer Perceptron)를 신경망 분석에 사용하였으며, 학습 알고리즘은 백프로파게인션(Backpropagation)을 이용하였다. 사용된 변수는 KES-FB시스템에서 측정된 17가지 역학적 특성치를 설명변수, 촉감치를 목표변수로 하였다. 폴리우레탄 코팅포의 촉감을 정확하게 예측할 수 있는 신경망 모델을 찾기 위해, 은닉층의 노드수를 8에서 34로 변화시켜 보았다. 또한 MLP적용함수로 선형함수, 비선형 시그모이드함수, 탄젠트 함수를 사용하여 목표변수를 예측하여 모형의 정확도를 살펴보았다. 구축된 신경망모델은 17가지 역학적특성치 자료를 이용하여 학습되었으며 학습 완료 후 학습에 사용되지 않은 시료를 시스템에 적용하여 학습된 신경망 시스템이 촉감을 평가하게 한 후 주관적으로 평가된 촉감치와 비교하여 본 시스템의 판단의 정확성을 평가하도록 하였다. 은닉층의 노드수와 MLP적용함수는 촉감예측에 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 촉감 예측에 가장 적절한 모형은 MLP 적용함수가 탄젠트 함수이고 노드수가 22인 것으로 나타났다. 신경망을 통한 폴리우레탄 코팅포의 촉감 예측력은 선행연구에서 이용된 통계적 방법보다 높게 나타나 폴리우레탄 코팅포의 촉감예측에 신경망의 이용은 효과적인 것으로 밝혀졌다.
본 연구에서는 감성 평가 시스템에 가장 적합한 파라미터를 찾기 위하여 3가지 뇌파 파라미터를 이용하여 감정 분류 실험을 하였다. 뇌파 파라미터는 선형예측기계수(linear predictor coefficients)와 FFT 스펙트럼 및 AR 스펙트럼의 밴드별 상호상관계수(cross-correlation coefficients)를 이용하였으며, 감정은 relaxation, joy, sadness, irritation으로 설정하였다. 뇌파 데이터는 대학의 연극동아리 학생 4명을 대상으로 수집하였으며, 전극 위치는 Fp1, Fp2, F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2를 사용하였다. 수집된 뇌파 데이터는 전처리를 거친 후 특징 파라미터를 추출하고 패턴 분류기로 사용된 신경회로망(neural network)에 입력하여 감정 분류를 하였다. 감정 분류실험 결과 선형예측기계수를 이용하는 것이 다른 2가지 보다 좋은 성능을 나타내었다.
본 연구는 면 편성물의 washing 을 통해 주관적인 질감과 선호도와의 관련성을 총체적으로 파악하여 소비자의 감각과 선호도를 예측하고, 그 결과를 고부가가치 면 소재 개발에 필요한 자료를 제공하는 것이다. 이를 위하여 면 소재의 질감을 나타내는 형용사에는 어떤 것이 있으며, 이러한 감각들은 어떻게 분류될 수 있는지를 알아보고, 면 편성물의 감각구조를 통해 촉감과 선호도를 예측해 보았다. washing 방법을 달리한 면편성물 5종을 대상으로 washing 처리를 한 면편성물의 다양한 질감에 대한 감각을 규명하고자 감각형용사에 대하여 요인 분석과 상관분석을 실시하고, 설문조사를 통하여 주관적인 감각과 촉감 및 선호도를 살펴봄으로써, 면편성물의 활용도를 모색하였다.
본 연구는 의미변별법을 사용하여 우리말 형용사의 의미구조를 파악하였다. 우리말. 형용사의 대표적인 반대어 40쌍이 선정되었으며, 요인분석 결과 5개의 요인이 추출되었다. 의미변별법을 색 이미지에 적용시진 결과도 비슷한 요인들을 추출 했으나, 전체 변량을 설명하는 양에 있어서 차이를 나타냈다. 본 연구 결과는 형용사를 사용하는 감성연구의 기반기술을 제공할 것이라 예측된다.
감성을 구성하는 중요한 요소인 각성은 자율신경계 반응으로 잘 측정될 수 있음이 보고되고 있다. 그러나 자율신경계 반응만으로 각성차원과 쾌차원으로 구성된 전체감성을 측정할 수 있을지는 의문이다. 본 연구는 자율신경계 반응으로 전체 감성을 평가할 수 있는지 그 생리적 변수는 무엇인지를 분석하였다. 15명의 대학생을 대상으로 실험 목적을 위하여 제작된 8개의 동영상으로 다양한 감성을 유발했으며 자율신경계의 대표적 생리신화인 맥파(PPG), 피부저항(GSR), 피부온도(SKT)를 측정하였다. 자극제시후 주관적 감성평가를 실시하였다. 주관적 감성경험은 크게 3가지 요인으로 구성된 것으로 확인되었으며, 그 중에서 2개의 요인과 생리적 지표를 대응시키는 방안이 탐색되었다. 그 결과, 생리적 지표는 신체적으로 흥분할수록 감성경험에 따라 더욱 분명한 차이를 드러내지만 흥분수준이 낮은 경우에는 생리적인 지표만으로는 감성경험을 예측하기 어려웠다. 흥분과 평온함을 제외한 다른 감성 요인은 생리적인 지표와 직접 대응이 쉽지 않은데, 이는 상관관계가 없어서가 아니라 모든 생리지표와 감성간에 복합적인 관계가 있기 때문이었다. 특히 SKT는 흥분-평온함만을 반영하는 GSR, PPG와는 달리 불쾌-유쾌 경험과도 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 SKT 지표와 불쾌-유쾌 감성 차원의 대응 가능성이 논의되었다.
본 논문은 기존에 연구되었던 음악 감성 모델을 이용하여 음악의 감성을 판단하고 해당 감성 데이터를 사용자가 원하는 감도의 감성으로 변화 시켰을 때 그에 맞는 감성이 표현될 수 있도록 음악의 특성을 변화시키는 것에 대한 논문이다. 기존의 음악 감성 유형만을 판단하는 1차원적 음악 감성 모델을 이용하여 음악의 템포, 역동성, 진폭변화, 밝기, 잡음 등 5가지 요소의 가중치를 계산하여 실제적인 음악의 감성 데이터(X,Y)를 추출하였으며, 예측된 음악의 감성을 다른 감성 값(X',Y')으로 변형시킴으로써 대응되는 5가지 변형 요소의 데이터 계산이 가능하도록 하였다. 이는 밝은 분위기의 음악을 데이터 변형만으로 우울한 분위기의 음악으로 조절이 가능하다는 점에서 향후 음악 감성 변화에 대한 기초모델을 제시하였다.
본 연구는 친환경적이고 감성적인 패션상품의 색채기획을 위한 자료를 제공하고자 수행되었다. 쪽과 괴화로 복합염색 후 무매염 견직물과 4종의 매염제(Al, Cu, Fe, Zn)를 처리한 견직물에 대하여 색채특성을 측정하였다. 또한 복합염색 후 매염처리된 연두색 견직물에 대하여 여대생을 대상으로 색채감성과 색채 선호도를 조사하였으며, 색채특성과 색채감성이 색채 선호도에 미치는 영향을 분석하였다. 쪽/괴화로 복합염색된(무매염) 견직물은 선 염색한 쪽 농도가 $10g/{\ell}$이면 녹색, 쪽 $20g/{\ell}$을 사용하면 청록색을 나타내었으며, 4종의 매염제를 사용하여 처리시 거의 모든 경우 연두색을 나타내었다. 연두색을 나타내는 복합염색된 견직물 10종의 색채감성을 요인분석한 결과, 유쾌성, 품위성, 편안성 요인으로 분류되었으며, 이러한 색채감성은 쪽 농도와 매염제의 종류에 따라 대부분 유의한 차이를 보였다. 또한 복합염색된 연두색 견직물의 색채특성과 색채감성요인 간에는 대부분 유의한 상관성을 보여, $L^*$값, $b^*$값, $C^*$값이 크고 $a^*$값이 작을수록 유쾌성과 편안성 감성을 더 강하게 느끼며, $L^*$값이 작고 $a^*$값이 클수록 품위성 감성을 더욱 느끼는 것으로 나타났다. 따라서 쪽과 괴화로 복합염색하고 매염처리한 연두색 견직물의 색채감성요인을 예측변수로 활용할 수 있는 색채 선호도 예측 회귀식이 제안되었다.
대부분의 부도 예측에 관한 연구는 재무 변수를 중심으로 통계적 방법 또는 인공지능 기법을 적용하여 부도 예측 모형을 구축하였다. 그러나 재무비율과 같은 회계 정보를 이용한 부도 예측 모형은 재무 제표 결산 시점과 신용평가 시점 간 시차를 고려하지 않을 뿐만 아니라 해당 산업의 경제적 상황과 같은 외부 환경적인 요소를 반영하기 어렵다는 한계점이 존재하였다. 기업의 부도 여부를 예측하기 위해 정량 정보인 재무 변수만을 이용하는 것에 한계가 있음에도 불구하고 정성 정보를 부도 예측 모형에 반영한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 재무 변수를 이용하는 기존 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 빅데이터 기반의 정성 정보를 추가적인 입력 변수로 활용하는 부도 예측 모형을 제안하였다. 제안 모형의 성과 향상은 정성 정보를 예측 모형에 통합시키기에 적합한 형태로 정보의 유형을 변환시킬 수 있는가에 따라 달려있다. 이에 본 연구에서는 정성 정보 처리를 위한 방법으로 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝(Text Mining)을 활용하였다. 해당 산업과 관련된 경제 뉴스 데이터로부터 경제 상황에 대한 감성 정보를 추출하기 위해 도메인 중심의 감성 어휘 사전을 구축하고, 구축된 어휘 사전을 기반으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 수행하였다. 형태소 분석 등을 포함한 텍스트 전처리 과정을 거쳐 감성 어휘를 추출하고, 각 어휘에 대한 극성 및 감성 점수를 부여하였다. 분석 결과, 전통적 부도 예측 모형에 경제 뉴스 데이터에서 도출한 정성 정보를 반영하는 것은 모형의 성과를 개선하는 것으로 나타났다. 특히, 경제 상황에 대한 부정적 감정이 기업의 부도 여부를 예측하는 데 더욱 효과적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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