당뇨병 유병율이 증가함에 따라 당뇨병은 사회경제적 및 보건학적 이슈이다. 당뇨병 조절은 질병의 치료라기보다 평생에 걸쳐 관리해야 하는 것으로 자기간호가 수행되어야 한다. 본 연구는 성인 당뇨병을 혈당 조절군과 비조절군으로 구분하여 당뇨병 유병 위험 요인의 차이에 대해 입증하고자 한다. 나아가 당뇨병 환자들이 지각하는 감정요인과 당뇨병 유병과의 관련성을 밝히고자 한다. 이를 위해 5년치 국민건강영양조사 자료의 당뇨병 유병 성인들의 혈당조절 수준 영향요인을 분석하였다. 결과, 당뇨병 유병자인 혈당비조절군과 혈당조절군에 대한 유병률의 요인에 대해 입증하였으며, 특히 우울증이나 스트레스와 같은 부정감정이 당뇨병 유병 및 혈당조절에 유의한 연관이 있음을 확인하였다. 따라서 당뇨병에 대한 진단은 우울증과 스트레스 같은 부정감정을 고려하여 병행치료가 필요하다고 여겨진다.
아동 청소년 대상 성범죄는 꾸준히 증가 추세에 있지만 실효적인 예방 전략을 수립하기는 역부족이다. 사회문제를 고발하는 영화는 관심을 증폭시키고 조속한 대응방안을 촉구하여 사회변화를 이끌어낸다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 <도가니>, <소원>, 그리고 <한공주>를 중심으로 아동 청소년 대상 성범죄 팩션영화에 대한 수용자의 반응을 살펴보았다. 영화 개봉 이전 네이버 블로그 총 2,727개를 분석한 결과 사건을 설명하는 사실적인 단어가 빈번하게 등장하였고, 영화 개봉 이후 리뷰 코멘트 총 3,000개를 분석한 결과 감정적인 단어가 주로 언급되었다. 각 영화별로 긍정 부정형의 감정 범주와 정도에 있어서도 차이가 나타났다. <도가니>의 경우 '화나다'와 함께 '억울하다'와 같은 부정적 감정표현이 강한 단어들의 빈도가 높았다. <한공주>도 부정형의 감정단어만이 등장하였지만 '슬프다'는 감정이 가장 많이 등장하고 부정형 강도가 다소 약한 단어들이 뒤를 이었다. <소원>에는 긍정형의 감정표현인 '좋다' 범주가 유일하게 등장하였다. 즉 영화가 개봉되기 이전 수용자는 사건에 대해 객관적인 정보위주로 인식한 반면, 영화를 관람한 이후에는 주관적인 감정과 느낌을 표현하였다. 동일주제를 다루고 있지만, <도가니>는 폭발적인 분노를 일으켰고 사회변화를 이끄는 시민 참여적 움직임을 결성시켰다. 그 결과 성폭력 범죄에 대한 처벌을 강화하는 법률안이 처리되어 시행되는 계기를 마련하였다. 사회 고발적 팩션영화에 대한 수용자의 상이한 감정반응을 파악하고, 향후 사회변화를 이끄는 팩션영화의 방향성에 대해 논의하였다는 점에서 연구의 의의가 있다. 또한 텍스트마이닝을 활용하여 감정포현을 분석한 결과를 바탕으로, 향후 영화에 대한 다양한 감정표현을 위계적으로 분류하는 작업의 필요성이 제기된다.
해당 프로젝트 주제는 AR 여행 기록 다이어리로 사용자 다이어리 내용에 감정 분석을 적용해 이모지를 달력에 표시한다. 네이버 클라우드 Sentiment와 ChatGPT를 활용하며, 다양한 감정 범주를 고려한 정확도 향상을 추구하고 입력 데이터에 따라 긍/부정 분석을 수행한다. 중립과 놀람은 모호함으로 분리하여 감정 분석을 실시한다.
본 논문은 의사표현이 어려운 전신마비환자의 뇌파(EEG)를 이용하여 긍정과 부정을 표현할 수 있는 방법에 대해서 소개한다. 더 나아가 인간의 감정에 따라 긍정과 부정을 민감하게 반응하는 뇌 영역을 분석하였다. 해당영역의 뇌파(EEG)변화를 측정하기 위해 컴퓨터 시스템과 접목시키는 목적도 포함하고 있다. 이를 위해서 미약한 뇌파를 증폭 시키는 전치 증폭기를 구현하였고 인공산물과 뇌파 주파수영역만을 통과시키는 아날로그 전자회로를 구현하였다. 또한 인간의 두뇌피질로부터 측정된 신호는 컴퓨터 시스템에 전송된다. 수신된 신호를 실시간 Fast Fourier Transform(FFT) 신호처리과정을 거쳐 뇌파의 주파수 영역을 분류하게 된다. 이때 분류된 뇌파를 바탕으로 인간의 긍정과 부정을 표현할 수 있는 방법을 제시한다.
수학 교육에서 문제 해결에 대한 중요성은 지속적으로 강조되고 많은 연구가 진행되어 왔지만 정의적 측면에서 문제 해결에 관한 연구는 부족하다. 본 연구는 문제해결 과정에서 나타나는 학생들의 감정이 어떠한지 분석하였다. 그 결과 첫째, 학생들은 문제를 해결하는 동안 여러 차례의 감정 변화를 경험했고, 긍정과 부정의 감정이 공존해서 나타났다. 둘째, 같은 문제를 동일한 풀이 방법으로 해결하였지만 감정변화가 다른 이유는 학생의 수학 문제해결에 대한 신념과 겉보기 난이도 때문이었다. 셋째, 학생이 문제 해결에서 긍정이나 부정의 감정을 느끼는 것은 수학적 태도와 관련이 있었다. 넷째, 학생들은 문제에 대한 겉보기 난이도가 '상'일 때 '하'보다 부정적 감정을 많이 경험했지만 문제 해결 후 성취감은 더 컸다.
본 연구는 지역축제로서 고양국제꽃박람회의 서비스품질이 참관객의 감정반응, 지각된 가치, 만족 및 재방문의도에 미치는 영향을 파악하였다. 우선, 고양국제꽃박람회의 서비스품질 척도를 기념품과 음식과 같은 부대서비스, 전시 내용, 안내 및 홍보, 공간편의성 등 4 가지 차원으로 구성하였다. 영향관계 분석결과, 모든 서비스품질요인이 지각된 가치에 유의한 영향을 미치는 것으로 파악되었으며, 네 가지 요인 중 '공간 편의성'과 '안내 및 홍보'요인의 영향력이 높게 나타났다. 긍정감정에 있어서도 모든 서비스품질 요인이 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이 중 '전시내용'이 가장 높은 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 참관객의 부정적 감정에는 '부대서비스'를 제외한 세 가지 요인이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, '전시내용'이 가장 중요한 영향을 미쳤다. 긍정감정, 부정감정, 지각된 가치와 재방문 간 영향관계를 파악한 결과, 긍정감정과 지각된 가치가 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
감정 분석은 문서의 주관적인 감정, 의견, 기분을 파악하기 위한 방법으로 소셜 미디어, 온라인 리뷰 등 다양한 분야에서 활용된다. 문서 내 텍스트가 나타내는 단어와 문맥을 기반으로 감정 수치를 계산하여 긍정 또는 부정 감정을 결정한다. 2015년에 구축된 네이버 영화평 데이터 20 만개에 12 만개를 추가 구축하여 감정 분석 연구를 진행하였으며 언어 모델로는 최근 자연어처리 분야에서 높은 성능을 보여주는 BERT 모델을 이용하였다. 감정 분석 기법으로는 LSTM(Long Short-Term Memory) 등 기존의 기계학습 기법과 구글의 다국어 BERT 모델, 그리고 KoBERT 모델을 이용하여 감정 분석의 성능을 비교하였으며, KoBERT 모델이 89.90%로 가장 높은 성능을 보여주었다.
신문 기사 및 상품 평은 특정 주제나 상품을 대상으로 하여 글쓴이의 감정과 의견이 잘 나타나 있는 대표적인 문서이다. 최근 여론 조사 및 상품 의견 조사 등 다양한 측면에서 대용량의 문서의 의미적 분류 및 분석이 요구되고 있다. 본 논문에서는 문서에 나타난 내용을 기준으로 문서가 나타내고 있는 감정을 긍정과 부정의 두 가지 범주로 분류하는 시스템을 구현한다. 문서 분류의 시작은 감정을 지닌 대표적인 종자 어휘(seed word)로부터 시작하며, 자질의 선정은 한국어 특징상 감정 및 감각을 표현하는 명사, 형용사, 부사, 동사를 대상으로 한다. 가중치 부여 방법은 한글 유의어 사전을 통해 종자 어휘의 의미를 확장하여 각각의 가중치를 책정한다. 단어 벡터로 표현된 입력 문서를 이진 분류기인 지지벡터 기계를 이용하여 문서에 나타난 감정을 판단하는 시스템을 구현하고 그 성능을 평가한다.
본 논문은 소비자의 리뷰 데이터를 기반으로 한 새로운 감성 분석 방법을 제안한다. 긍정, 부정, 중립으로 분류하는 전통적 감성 분석방법은 텍스트에 나타난 감정의 섬세한 차이를 파악하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 GPT 모델을 사용하여 텍스트에서 사용자의 감정을 8 가지의 카테고리로 세분화한다. 부정적 정서를 가진 리뷰에서 분노, 혐오, 실망과 같은 구체적인 감정들을 직관적으로 파악할 수 있었고, 감정의 강도까지 파악할 수 있었다. 제안된 방법을 통해 기업은 고객의 요구 사항을 정확하게 인지할 수 있으며, 고객 맞춤형 서비스 개선에 기여할 수 있다는 점이 기대된다.
최근, 제품 디자인의 차별화 방법 중 하나로 제품에 명화(名畵)를 차용하는 이른바 '명화 마케팅(masterpiece marketing)'이 각광받고 있다. 본 연구는 시장에서 널리 사용되고 있는 명화 마케팅에 체계적이고 과학적인 방법을 적용하여, 명화에서 유발되는 감정이 제품 속성 평가에 영향을 미치는 중요한 요소임을 밝혀내고자 하였다. 본 연구는 명화가 가지는 본질적 기능인 감상자의 정서 유발에 초점을 맞추어, 차용된 명화에서 유발되는 감정(affect)이 해당 제품 평가에 어떠한 영향을 미치는 가에 대한 가설을 세웠다. 보다 구체적으로 기존 감정 연구에서 제시된 감정의 두 축, 쾌(pleasure), 환기(arousal)의 수준에서 차이가 나는 명화가 각각 제품에 차용되었을 경우, 소비자의 제품 평가에 어떠한 영향을 미치는 가에 대해 제품의 유형(실용재/ 쾌락재)과 각 속성(실용적 속성/ 쾌락적 속성)에 대한 평가의 차이를 통해 살펴보았다. 분석 결과, 긍정 감정을 야기하는 명화에 대한 선호도가 부정감정을 야기하는 명화에 대한 선호도보다 높았으며, 제품 유형에 관계없이 긍정감정을 유발하는 명화를 제품에 차용하였을 경우 부정감정을 유발하는 명화를 제품에 차용했을 때보다 제품태도가 더 높게 나타났다. 또한 이를 바탕으로 명화가 유발하는 감정이 제품태도에 미치는 영향은 명화에 대한 선호도에 의해 매개됨을 밝혀냈다. 감정의 또 다른 한 축인 환기 수준이 높은 명화를 실용재인 우유에 차용했을 경우, 쾌락적 속성에 대한 평가가 높아진 반면, 환기 수준이 낮은 명화를 차용했을 경우에는 실용적 속성에 대한 평가가 높아졌다. 그러나 쾌락재인 초콜릿의 경우 이러한 차이가 발견되지 않아 제품에 차용된 명화에서 유발되는 감정 수준(환기 수준)이 제품 유형에 따라 각각 다른 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 다음과 같은 점에서 의의가 있다. 첫째, 시장에서 널리 사용되고 있는 명화 마케팅에 체계적이고 과학적인 방법을 적용하여, 명화에서 유발되는 감정이 제품 속성 평가에 영향을 미치는 중요한 요소임을 밝혀내었다. 둘째, 긍정/부정 감정에 초점을 두어 진행되었던 기존 연구에서 더 나아가 감정의 또 다른 축인 환기가 제품 속성평가에 차별적인 영향을 미칠 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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