• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.152-157
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• 2008

인간은 감정을 인지하는데 있어 시각을 많이 사용한다. 인간은 감정을 인지하는데 있어 시각을 많이 사용한다. 빛에 의해 물체를 지가하며 색채의 한가운데 살아간다. 그만큼 색채는 우리 생활과 매우 밀접하게 관련되어있어 많은 시각정보 중에서도 색채에 대해 민감하게 받아들인다. 그래서 감정을 색채로 표현한다면 직관적으로 받아들일 수 있다. 본 논문은 색상과 감정 간의 관계연구를 통한 색상을 이용한 감정표현을 목적으로 한다. 정서를 동그라미 모형으로 표현한 Plutchik의 정서동그라미와 색상을 동그라미 모형으로 표현한 모세스 해리스의 해리스1은 기준 축을 중심으로 결합하여 다른 감정을 찾아내거나 색채가 만들어지기 때문에 색상과 감정 간의 관계연구를 하는데 사용하였다. 두 모델의 유사특징을 이용해 Plutchik의 정서동그라미에서 기본이 되는 감정을 선택해 비슷한 느낌과 특정을 가지는 색상을 모세스 해리스의 해리스1에서 찾아 감정을 매칭 시키는 방법으로 색상환을 이용해 감정을 표현한다. 색상과 감정 간의 매칭 만족도를 알아보기 위해서는 감정의 자극이 계속적으로 들어와 많은 감정의 변화를 실시간으로 확인할 수 있어야 한다. 비행슈팅 게임은 여러 가지 감정의 자극이 계속적으로 들어오고, 실시간으로 감정의 변화를 확인할 수 있기 때문에 본 연구를 적용하기에 적합하다. 따라서 비행슈팅게임의 캐릭터 색상으로 적용해보았다.

• 감성과학
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• 제17권1호
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• pp.53-62
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• 2014

인간의 감정을 인식하는 기술은 많은 응용분야가 있음에도 불구하고 감정 인식의 어려움으로 인해 쉽게 해결되지 않는 문제로 남아 있다. 인간의 감정 은 크게 영상과 음성을 이용하여 인식이 가능하다. 감정 인식 기술은 영상을 기반으로 하는 방법과 음성을 이용하는 방법 그리고 두 가지를 모두 이용하는 방법으로 많은 연구가 진행 중에 있다. 이 중에 특히 인간의 감정을 가장 보편적으로 표현되는 방식이 얼굴 영상을 이용한 감정 인식 기법에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 지금까지 사용자의 환경과 이용자 적응에 따라 많은 차이와 오류를 접하게 된다. 본 논문에서는 감정인식률을 향상시키기 위해서는 이용자의 내면적 성향을 이해하고 분석하여 이에 따라 적절한 감정인식의 정확도에 도움을 주어서 감정인식률을 향상 시키는 메카니즘을 제안하였으며 본 연구는 이러한 이용자의 내면적 성향을 분석하여 감정 인식 시스템에 적용함으로 얼굴 표정에 따른 감정인식에 대한 오류를 줄이고 향상 시킬 수 있다. 특히 얼굴표정 미약한 이용자와 감정표현에 인색한 이용자에게 좀 더 향상된 감정인식률을 제공 할 수 있는 방법을 제안하였다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제29권2호
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• pp.87-108
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• 2014

항공기 승객을 포함하여 소위 악성소비자에 의한 감정노동자의 피해는 소비자의 권한 남용이 노동자의 인권을 침해할 가능성이 많다는 이유로 심각한 사회 문제가 되고 있다. 감정노동은 공개적으로 얼굴과 신체를 나타내며 만들어 내는 감정 조절의 한 형태이며, 또한 노동자에 의한 감정의 관리가 시장에서 교환될 수 있는 상황을 만들어내는 직업에서의 감정의 관리에 해당한다. 감정노동을 요구하는 직업의 예로서 간호사, 의사, 대기 직원 및 TV 배우 등을 들 수 있다. 그러나 경제가 제조업으로부터 서비스업으로 이동함에 따라 더 많은 노동자들이 다양한 서비스의 직업 환경에 처해 있는데 과거에 비해 고용주의 요구에 따라 그들의 감정을 관리하도록 요구받고 있다. 감정노동으로부터 오는 증상의 하나는 소위 스마일증후군인데 마코토 나츠메교수는 노동자가 계속되는 부자연한 웃음의 결과로 우울증과 신체적 질병을 발전하게 된다고 주장한다. 직장에서의 심한 정도의 감정 통제는 종사자의 심한 정도의 감정 고갈 및 낮은 수준의 직업 만족도로 연결되어진다. 대부분의 경우, 감정노동자는 구매한 상품 및 서비스와 관련하여 공급자에게 대하여 불만을 제기하여 악의적으로 보상을 받으려는 악성소비자에 의한 권리 남용으로 상처를 받고 있다. 이러한 배경 하에서 한국 정부는 "소비자보호법"을 폐기하고 2006년 "소비자기본법"을 제정하였는데, 소비자는 보호를 받기도 하지만 동시에 의무와 책임을 가질 것을 규정하고 있다. "항공안전 및 보안에 관한법률"은 항공기 승객이 여행 중에 기내난동 등 금지되는 행위를 예시하고 있다. 또한 감정노동자의 인권은 예절과 품격 및 근로 환경의 문화적인 향상이 이루어질 때 더욱 보호될 수 있다.

• 치위생과학회지
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• 제15권3호
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• pp.280-286
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• 2015

본 연구는 치과병의원에 근무하는 치과위생사의 감정노동과 감정소진 및 이직의도의 관련성에 대해 알아보기 위해 광주지역의 치과병의원에 근무하는 치과위생사 215명을 대상으로 설문조사하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 일반적인 특성에 따른 감정노동, 감정소진, 이직의도를 분석한 결과 감정노동의 경우 4년제졸업 및 대학원 이상이 3.72, 치과병원에서 근무하는 경우가 3.85로, 월 소득 수준은 200만원 미만이 3.76으로 높게 나타나 유의한 차이가 있었다(p<0.05). 감정소진에서는 연령에서, 이직의도는 연령과 임상경력이 5년 이하인 경우에, 치과병원에서 근무한 경우 유의한 차이를 나타났다(p<0.05). 감정노동, 감정소진, 이직의도에 대한 관련성을 파악하기 위해 상관관계 분석을 실시한 결과 감정노동은 감정소진(r=0.280, p<0.01)과 이직의도(r=0.194, p<0.01) 양의 상관관계를 보였고(p<0.01), 감정소진은 이직의도(r=0.359, p<0.01)와 양의 상관관계를 나타냈다. 이직의도에 영향을 미치는 요인들을 알아보기 위하여 다중회귀분석한 결과 임상경력이 5년 이하인 경우, 5일제 근무를 안 하는 경우, 감정소진이 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다(p<0.05). 이상의 결과로 감정노동이 감정소진과 이직의도에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었으며, 감정노동을 완화 및 관리하기 위한 개인 및 조직적인 차원의 관리가 필요하다고 생각된다.

• 인지과학
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• 제18권3호
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• pp.305-324
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• 2007

여러 과학기술에 대해 사람들이 가진 감정적 심상이 각 과학기술의 위험과 이득을 판단할 때 미치는 영향을 조사하였다. 단어 연상 기법을 통해 특정 과학기술에 대해 떠오르는 심상들이 무엇인지 확인하고 그 심상값으로 감정을 측정하였다. 감정추단 가설의 예언대로 과학기술에 대한 전반적인 감정에 따라 해당 과학기술을 더 유익하거나 더 위험하게 지각한다는 것을 확인하였다. 다시 말하면, 사람들이 판단의 대상에 대해 긍정적 감정을 가지고 있으면 부정적 감정을 가진 경우보다 위험을 더 낮게 지각하고 이득은 더 높게 지각하였다. 이와 반대로 부정적 감정을 가지고 있으면 긍정적 감정을 가진 경우보다 위험을 더 높게 지각하고 이득은 더 낮게 지각하였다. 또한 과학기술에 대한 판단에서 지각된 위험과 지각된 이득간에 부적 상관이 있었다. 감정추단의 작용을 시사하는 이런 결과들을 감정 측정 그리고 과학기술에 대한 의사소통의 필요성 측면에서 논의하였다.

• 인지과학
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• 제19권4호
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• pp.477-497
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• 2008

일상생활에서 많이 쓰이는 블로그 문서를 분석하는 것은 다양한 웹 응용서비스를 연결할 수 있는 중요한 단초를 제시하므로, 블로그 문서에 담긴 감정을 파악하는 것을 매우 유용한 일이다. 본 논문에서는 블로그 문서에 존재하는 감정을 보다 정확하게 분류하기 위해 부정어 처리와 새로운 단어 가중치의 적용이 성능에 미치는 영향에 대해 탐구한다. 특히, 감정단서(clue)가 내재된 정규화된 부정어 n-gram을 통해 부정어 처리를 고도화하고 말뭉치기반 단어 가중치 계산법(Corpus-specific Term Weighting, CSTW)을 통해 감정 분류 성능향상을 살펴보기로 한다. 검증을 위해 블로그 문서들로 정답 말뭉치를 구축하고 감정 흐름 분석(Enhanced Mood Flow Analysis, EMFA)과 지지벡터기계기반 감정 분류(Support Vector Machine based Mood Classification, SVMMC)의 두 가지 분류기법에 대해 실험을 하였다. 정규화된 부정어 n-gram의 적용은 EMFA에서 점진적인 감정 분류 성능 향상을 보여주었으며, CSTW의 적용은 TF*IDF나 TF에 비해 보다 높은 감정 분류 성능을 나타내었다.

• 인지과학
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• 제21권4호
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• pp.459-480
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• 2010

대화 시스템은 사용자의 의도를 파악하기 위해 발화 문장으로부터 다양한 형태론적 분석을 시도한다. 하지만 사용자는 발화 문장에 포함된 사전적 의미를 통해 의도를 전달할 뿐만 아니라 현재 감정 상태에 따라서 사전적 의미와는 다른 의도를 표현하거나 동일한 의미를 갖는 발화에서 다양한 의도를 표현한다. 따라서 대화에서 사용자의 감정을 파악하는 것은 사용자의 의도를 다양한 방향으로 분석할 수 있게 한다. 본 연구는 기계 학습 방법을 사용하여 사용자 발화 문장에 자동으로 감정 범주를 할당하는 방법을 제안한다. 일반적 감정 범주를 정의하기 위해 세부적인 감정 모델로 인정받고 있는 Plutchick의 감정 모델을 사용하여 9개 감정 범주를 재 정의하고 감정 분류를 위한 자질 집합을 문장 자질과 선험적 자질 그리고 문맥 자질로 구분하였다. 실험을 통하여 3가지 자질들의 최적 조합을 구성하고 감정의 자동 분류를 위해 SVM 분류기를 사용하였다. 실험 결과에서 제안 시스템은 비교 시스템에 비해 15% 높은 62.8%의 F1-평가치 성능을 나타냄으로서 제안된 방법이 감정 분류에 효과적임을 증명한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.415-424
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• 2012

본 연구는 카지노기업 종사원의 감정노동이 소진 및 직무만족에 어떠한 영향을 미치는지 검증하고자 실시하였다. 분석 결과, 카지노기업 종사원의 감정노동 요인 중 심층행위는 정서적 탈진에 부(-)의 영향을 미치며, 표면적 행위는 정서적 탈진에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 심층행위와 감정제어는 개인적 성취감 결여에 부(-)의 영향을 미치며, 표면적 행위는 개인적 성취감 결여에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 드러났다. 심층행위와 감정제어는 비인간화에 부(-)의 영향을 미치는 반면, 표면적 행위는 비인간화에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 드러났다. 다음으로 카지노기업 종사원의 감정노동이 직무만족에 미치는 영향을 분석한 결과, 감정노동 요인 중 심층행위는 직업환경에 부(-)의 영향을 미치며, 표면적 행위는 직업환경에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 심층행위와 감정제어는 종사원의 보상 및 가치공유에 정(+)의 영향을 미치지만 표면적 행위는 보상 및 가치공유에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 드러났다. 한편 카지노기업 종사원의 감정노동은 공정성에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, 감정노동 요인 중 감정제어만이 종사원의 근무환경에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 해양환경안전학회지
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• 제21권6호
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• pp.721-728
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• 2015

행정의 패러다임 변화로 경찰행정도 민간부분과 마찬가지로 고객중심 민원서비스제도의 개선을 위하여 노력하고 있으며 이로 인하여 서비스제공자인 경찰공무원도 부정적인 요소인 감정노동이 발생하고 있다. 이 연구는 해양경찰의 감정노동의 정도를 파악하고 감정노동이 직무소진에 어떠한 영향을 미치는가를 검증하고자 한다. 연구결과는 해양경찰공무원은 공공부분에 종사하는 다른 공무원과 동일하게 감정노동을 경험하고 있는 것으로 조사되었으며, 감정노동이 직무소진에 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 즉 해양경찰공무원이 지각하는 감정적 부조화가 고갈에 정(+)의 영향을 미치며, 또한 감정적 부조화는 냉소에 정(+)의 영향을 미치고, 감정표현의 주의정도는 직업효능감 저하에 부(-)적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러므로 감정노동이 방치된다면 소진에 영향을 미쳐 조직에 부정적인 영향으로 성과달성에 중대한 장애요인이 될 수 있으며, 또한 개인의 신체적, 정신적으로 심각한 문제를 야기할 수 있으므로 이를 예방하기 위한 정책의 시행이 필요하다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.773-778
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• 2009

본 논문에서는 인간의 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 구현하기 위하여 감정 변화의 영향을 최소화 하는 방법에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 우선 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정 변화에 따른 음성 신호의 변화를 관찰하였다. 감정이 포함되지 않은 평상의 음성으로 학습된 음성 인식 시스템에 감정이 포함된 인식 데이터가 입력되는 경우 감정에 따른 음성의 차이가 인식 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 연구에서는 감정의 변화에 따라 화자의 성도 길이가 변화한다는 것과 이러한 변화는 음성 인식 시스템의 성능을 저하시키는 원인 중의 하나임을 관찰하였다. 본 연구에서는 이러한 음성의 변화를 감소시키는 방법으로 성도 길이 정규화 방법을 사용한 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 개발하였다. HMM을 사용한 단독음 인식 실험에서 제안된 학습 방법을 사용하면 감정 데이터의 오차가 기존방법보다 41.9% 감소되었다.