본 논문은 다차원 정서모델 기반 영상, 음성, 뇌파를 이용한 멀티모달 복합 감정인식 시스템을 제안한다. 사용자의 얼굴 영상, 목소리 및 뇌파를 기반으로 각각 추출된 특징을 심리학 및 인지과학 분야에서 인간의 감정을 구성하는 정서적 감응요소로 알려진 다차원 정서모델(Arousal, Valence, Dominance)에 대한 명시적 감응 정도 데이터로 대응하여 스코어링(Scoring)을 수행한다. 이후, 스코어링을 통해 나온 결과 값을 이용하여 다차원으로 구성되는 3차원 감정 모델에 매핑하여 인간의 감정(단일감정, 복합감정)뿐만 아니라 감정의 세기까지 인식한다.
최근 COVID-19로 인한 코로나 블루로 상담의 중요성이 높아지고 있다. 또한 비대면 서비스의 증가로 상담 매체에 변화를 준 챗봇에 관한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 챗봇을 통한 비대면 상담에서는 내담자의 감정을 정확하게 파악하는 것이 가장 중요하다. 하지만 내담자가 작성한 문장만으로 감정을 인식하는 데는 한계가 있으므로 더 정확한 감정 인식을 위해서는 문장에 내제되어있는 차원 감정을 인식하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 상담 챗봇의 감정 인식 개선을 위해 원본 데이터를 데이터의 특성에 맞게 보정한 후 Word2Vec 모델을 학습하여 생성된 벡터와 문장 VAD(Valence, Arousal, Dominance)를 딥러닝 알고리즘으로 학습한 다차원 감정 인식 모델을 제안한다. 제안한 모델의 유용성 검증 방법으로 3가지 딥러닝 모델을 비교 실험한 결과로 Attention 모델을 사용했을 때 R-squared가 0.8484로 가장 좋은 성능을 보인다.
관광산업에서는 종사자들이 고객들과 직접 대면 접촉을 할 기회가 빈번하다는 점에서 감정노동과 관련된 문제가 발생할 가능성이 매우 높은 분야이다. 그렇지만 감정노동이 유사한 상황에서 항상 모두에게 동일한 형태로 인식되는 것은 아니다. 조사지에서 보는 것과 같이 감정노동은 개인의 특성과 사회문화적, 경제적 상황에 따라 다양하게 나타난다. 감정노동에 영향을 미치는 요소가 대단히 많고, 또 이런 요소들이 미치는 영향력의 수준은 시기와 장소에 따라 상이하게 표출될 수도 있다. 감정노동에 대한 생각이나 감정 노동으로 인한 스트레스 등 심리적, 정신적 고통은 여러 가지 요인에 의해 달라진다. 연령, 근무기간, 성별에 따라 감정노동에 대한 판단은 분명한 차이를 보인다. 특히 미국으로의 국제노동이주의 경험이나 향후에 국제노동 이주에 참여할 의사가 있는 사람들의 경우에는 감정노동을 심각한 문제로 인식하지 않거나 오히려 긍정적인 사회문화적 경험으로 받아들이는 경우가 많았다. 실제로 오아하카에 다양한 형태의 관광분야 종사자들이 존재하고, 이들이 겪는 경험은 개인과 경제적, 사회문화적 환경에 따라 매우 다르다. 오아하카의 관광 분야 종사자들의 감정노동도 여러 가지 조건에 따라 다양한 형태를 지니고 있다. 감정노동의 긍정적 혹은 부정적 인식과 결과는 개인과 작업조건의 상황에 따라 상이하게 표출된다. 즉 개인의 인성이나 경험, 사회문화적 특성, 작업장에서의 자율성 등 사회경제적 조건이 상당한 영향을 미친다. 결과적으로 개인에게 표현되고 이해되는 감정노동의 형태와 영향은 상당히 다양하고 상황에 따라 변화할 수도 있다. 이런 문제들을 고려하면 감정노동이 나타나는 방식은 경제적 요소 뿐 아니라 사회문화적 혹은 개인적 요소에 의해 상당한 영향을 받는다. 또 특정 업종이나 일의 성격에 따라 감정노동의 존재와 심각성을 주어진 것으로 간주하기보다, 개인에 따른 감정노동의 차이를 인지하고, 감정노동으로 인한 문제의 심각성을 경험하는 방식과 내용이 개인마다 상당히 다르다는 점도 함께 인식해야 한다. 이런 의미에서 감정노동의 역동성과 다양성, 다차원성을 분명하게 새로운 시각으로 파악할 필요가 있다.
본 연구의 목적은 노인의 감정조절 어려움이 삶의 질에 어떤 영향을 미치고 있는지를 살펴보고 감정조절 어려움을 예방 또는 해결할 수 있는 방안을 제시하는 것이다. 조사는 65세 이상의 노인대학과 경로당을 이용하고 있는 노인 345명을 대상으로 방문 조사하였다. 감정조절 어려움에 대한 측정도구는 Gratz와 Roemer(2004)가 개발한 것을 본 연구에 적합하게 재구성하여 요인분석을 한 결과, 감정조절 어려움은 5가지 요인으로 재분류하여 내적 감정반응 처리곤란, 표출된 감정의 통제곤란, 명확한 감정인식의 곤란, 감정대처의 어려움, 감정수용의 어려움으로 명명하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 성별과 수입유무, 경제적 상태, 과거 3개월 이내 입원력과 질환유무 등에서 개인특성에 따라 감정조절의 어려움에 차이가 나타났다. 둘째, 노인의 삶의 질은 성별, 연령, 배우자유무, 거주형태, 교육정도, 수입유무, 경제적 상태, 과거 입원력, 질환유무 등에서 집단 간 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 노인의 감정조절의 어려움이 삶의 질에 미치는 영향을 삶의 질 전체로 분석한 결과, 개인특성에서는 남성노인이, 수입이 있으면서, 질환이 적은 경우에 삶의 질은 높게 나타났다. 그리고 감정반응에 대해 처리가 곤란하거나 감정통제가 잘 안되고, 감정처리능력이 부족할 때 노인의 삶의 질이 낮은 것으로 파악되었다. 따라서 감정조절의 어려움과 노인의 삶의 질과의 관련성은 높다고 할 수 있으며, 이러한 연구 결과를 기초로 개인특성에 따른 감정조절 어려움을 극복할 수 있는 접근방법과 노인의 감정조절 어려움을 다차원적으로 분류하여 경감 및 보완하기 위한 구체적인 방안을 제안하였다.
본 연구의 목적은 우리나라 남녀고등학생의 우정에 대한 경험과 인식을 탐색적으로 알아보고, 귀납적으로 우정을 개념화하는 것이었다. 이를 위해 질적 자료를 양적으로 분석하는 개념도 방법을 사용하여 우정에 대한 참여자들의 경험과 인식을 확인하고 그 내용을 시각화하였다. 브레인스토밍 과정을 통해 남학생그룹에서 93개, 여학생그룹에서 100개의 진술문을 산출하였으며, 이를 분류하고 범주화하는 작업을 통해 최종 개념도를 완성하였다. 분석결과, 남녀 집단의 최종 개념도 모두 '실제적-관념적' 측면과 '행동적-정서적' 측면의 2개 차원을 가지는 것으로 나타났다. 범주의 수는 4개로 동일했으나, 범주에 속한 진술문의 구체적 내용에는 남녀 집단에 있어 다소간 차이가 있었다. 남학생들은 우정을 행복의 원천이자, 일상을 공유하는 격 없는 사이, 그리고 감정을 공유하고 정서적인 유대를 나누며 서로 돕고 돌보는 관계로 개념화한 반면, 여학생들은 일상을 공유하는 격 없는 사이이자, 서로 돕고 돌보는 관계, 그리고 행복의 원천이자 정서적 연결과 헌신을 주고받는 관계로 인식하는 것으로 나타났다. 범주의 중요도를 살펴본 결과, 남학생은 '공감과 유대', 그리고 '행복의 원천'을 더 중요시하고, 여학생은 '돌봄과 지원'과 '격 없는 사이'를 더 중요시하는 것으로 나타나 차이를 보였다.
치열한 경쟁구조하의 패션시장에서 강력한 브랜드자산은 기업 경쟁우위의 원천이 될 수 있다. 이는 브랜드 자산이 소비자가 브랜드에 가치를 부여하는 원천을 알게 함으로써 향후 브랜드 전략 수립의 중요한 지침을 제공하기 때문이다. 그러므로 브랜드 자산 관리에서의 핵심이란 곧 소비자 자산의 측정에 관한 부분일 것이다. 과거 20여 년간 마케팅 분야에서는 브랜드 자산 측정방법에 관한 많은 연구가 이루어져 왔다. 하지만 기존의 접근에서 다루어진 패션브랜드 자산의 측정들은 패션브랜드만의 다차원적인 사회 심리적 특성을 반영하기에 미흡하였다. 이러한 관점에서 최근 김혜정과 임숙자(2002)는 Heller(2001)의 Customer Based Brand Equity Model을 기초로 하여 패션 브랜드 자산의 척도를 제안하였다. 그들은 패션브랜드 자산은 소비자 지각에서 위계적인 형성과정을 통해 형성되며 이러한 형성과정은 브랜드 종류에 따라 다소 상이하다는 것을 경험적으로 입증하였다. 그러나 각 브랜드 간의 자산 크기에 대한 상대적 비교는 유보되었는데, 이는 보다 엄격한 psychometric 검증을 결여 하였기 때문이다. 따라서 본 연구는 이의 후속 분석으로, 측정척도에 대한 확증적 요인분석(Confirmatory Factor Analysis)과 이의 측정모델(Measurement Model)에 대한 다모집단(Multi-Group)의 등치테스트(Invariance Test; 동일변량 가정)를 통해 경쟁관계의 두 브랜드에 대한 자산 크기의 상대적 차이를 비교하였다. 통계분석은 AMOA 4.0을 사용하여 구조방정식 모형분석을 하였다. 분석결과 패션브랜드 자산은 6개의 구성요소로 구성된 다차원의 개념이며 이들은 16개의 관찰변수를 통해 유의하게 측정될 수 있음을 검증하였다. 또한 `고객-브랜드 공명'차원을 제외한 5개의 구성요소(고객감정, 고객판단, 브랜드 이미지, 브랜드 성능, 브랜드 인식)의 평균값 비교에서 두 브랜드 간의 상대적 크기에 유의한 차이가 검증됨으로써 특정 브랜드의 자산이 고객에게는 보다 월등한 것으로 지각되고 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구는 브랜드 간 자산 크기의 상대적 비교에 대한 통계적 타당성의 기초를 마련하였다는데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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