본 연구는 통합적 브랜드 관리에 있어 매체 간 컬러의 불일치가 브랜드 태도에 긍정적인 영향을 미치며, 브랜드-소비자 자아 일치성이 이 영향에 조절적 효과를 가져 온다는 가정을 실험을 통해 증명하였다. 매체는 컬러의 영향을 살펴보기 위하여 시각적 영향이 부각되는 매체로 제한하였으며, 컬러 이외의 시각적 요인은 일관되도록 하였고, 브랜드에 대한 친숙도가 낮은 브랜드, 브랜드에 대한 이전의 지식이 없는 브랜드를 대상으로 하였다. 결과는 매체 간 컬러의 불일치에 따른 브랜드 태도는 컬러의 일관성에 따른 브랜드 태도에 비해 높게 나타났으며, 브랜드-소비자의 자아일치가 낮은 경우에 높은 경우보다 태도의 변화가 높게 나타나 가설이 모두 지지되었다. 이 결과는 브랜드의 관리적 요소로서 브랜드 표현, 즉 시각적 요인 중 컬러를 통하여 브랜드에 대한 인식을 높이고, 긍정적인 브랜드 태도를 형성할 수 있다는 것을 제안하였다는 것에 의의가 있다. 또한 본 연구는 브랜드 관리자의 직관에 의지하던 브랜드 표현의 일관성과 다양성의 수준이 일반적 의식보다 더 폭넓다는 것을 실증적으로 증명하고, 이전의 연구에서 성숙브랜드(mature brand)를 리포지셔닝 repositioning)하는 전략으로만 연구되었던 불일치를 신생 브랜드의 인지를 높이기 위한 전략으로 그 범위를 확장시켰다고 할 수 있다.
이 연구에서는 예비과학교사가 계획한 맥락적 NOS 수업을 PCK 관점에서 분석하였다. 서울특별시에 소재한 사범대학에서 교육과정을 모두 이수한 예비과학교사 8명이 연구에 참여하였다. 이들이 작성한 CoRe와 교수학습 지도안을 수집하고 면담을 실시하였다. 분석적 귀납법을 활용하여 수집한 자료를 분석하였다. 연구 결과, 예비교사들이 학습 목표로 선택한 NOS는 수업 주제보다는 NOS를 가르치는 맥락에 따라 다르게 나타났다. 또한 예비교사들은 NOS 학습의 가치를 잘 답변하지 못했다. 모든 예비교사가 학생들이 NOS를 잘 이해하지 못할 것을 우려하였으며, NOS를 과학 내용과 함께 다룬다는 점에서 많은 어려움을 느꼈다. 예비교사들은 학생들이 직접 실험을 하면 오차로 인해 학생들이 NOS를 배우는 데 문제가 생길 것이라고 생각하였다. 한편 예비교사들은 자신의 경험을 근거로 학생들의 NOS에 대한 선개념과 오개념을 추측하였으며, 과학 개념이나 학생의 인지 발달 단계가 NOS 학습에 영향을 미칠 것이라고 생각하기도 했다. 교수 전략 측면에서 NOS를 가르치기 위해 다양한 전략을 사용했음에도 불구하고 NOS를 명시적으로 다루지는 않는 경우가 많았다. 평가전략 측면에서도 수업에서 다루는 NOS를 평가하지 않으려는 모습이 나타났다. 이상의 결과를 바탕으로 예비교사 교육을 위한 시사점을 제안하였다.
본 논문은 주로 인지적 발달과 도덕적 정서를 중심으로 기존의 도덕적 판단에 대한 연구가 이루어졌다는 점을 토대로 정서의 역할을 확대시키는데 목적을 두고 이루어졌다. 행위자의 화가 사건판단과 행위자 평가를 관대하게 하고 판단자의 정서에 영향을 줄 것이라는 가설을 실험을 통해 검증하였다. 다양한 도덕적 영역에서 '화'가 판단에 미치는 영향을 알기 위해 정서 처치는 피험자 간 변인으로 다양한 도덕적 영역은 피험자 내 변인으로 구성하였다. 연구결과, 행위자가 화가 나 있었다는 점이 판단자로 하여금 사건의 도덕적 허용성과 일반성을 높게 평가하게 하였다. 그러나 대인 관계적 윤리 영역에서는 유의미한 차이가 없었다. 또한 행위자가 화가 났다는 점은 행위자에 대한 평가를 관대하게 하였다. 행위자에 대한 부정적 평가와 처벌 평가에서 사건 판단과 동일하게 대인관계 윤리 영역에서는 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 행위자가 화가 난 상태라는 점은 모든 영역에서 판단자의 공감을 높였고, 행위자에 대한 화를 낮췄다. 행위자의 화와 판단자의 도덕적 정서인 화의 상관 분석 결과 부모에게 욕한 행위만 제외하고 모든 영역에서 부적상관이 나타났다. 특이한 점은 부모에게 욕한 행위자의 화는 판단자의 대상에 대한 화와 유의미한 정적 상관이 존재한다는 것이다. 즉 다른 영역과 달리 행위자의 화가 판단자의 평가에 부정적인 영향을 주었을 가능성을 보여준다.
가정에서 IoT 장비가 많이 활용되면서, IoT 장비를 통합하여 사용자의 편의에 맞게 사용하는 IoT automation system을 향한 관심도 많아졌다. IoT automation system에서는 사전 정의된 자동화규칙에 따라 IoT 장비의 정보를 수집하고, IoT 장비가 작동한다. 하지만 공격자는 패킷을 지연시켜 실제 상태와 시스템에서 인식한 상태의 불일치가 되는 시간을 만든다. 이 시간 동안 시스템은 사전 정의한 자동화 규칙대로 동작하지 않는다. 제안된 지연공격 탐지방법이 일부 있지만, 트래픽량이나 배터리에 민감한 IoT system에 적용하기에 제한사항이 있다. 본 논문에서는 IoT 시스템에 적용할 수 있는 실용적인 패킷 지연 공격 탐지 방법을 제시한다. 제안 방법은 메시지를 전송할 때, 메세지의 전송을 알리는 패킷을 브로드캐스트로 발송함으로써 서버가 이벤트의 발생을 인지할 수 있도록 한다. 평가를 위하여 Raberry pi로 구현된 IoT system을 구성하고, 패킷 지연 공격에 대하여 평균2.2초이내로탐지할 수 있음을 보였다. 실험 결과 소모 전류 Overhead는 초당 평균 2.5 mA, 트래픽 Overhead는 15% 발생하였고, 기존 제안된 탐지방법보다 효율적으로 Delay attack을 탐지할 수 있음을 밝혔다.
목적 : 본 연구를 통하여 발달장애 아동에게 적용한 전정감각, 고유감각 중심의 감각통합 중재가 공간 지각력, 시-운동 협응력에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 한다. 연구방법 : 본 연구는 발달 장애 아동 만 5~6세 아동 3명을 대상으로 개별실험연구방법(single subject research design) 중 ABA' 설계를 사용하였다. 매주 3회기씩 6주간 30분씩 총 18회기를 진행하였다. 기초선 3회기와 재기초선 3회기는 중재 없이 공간 지각력과 시-운동 협응을 평가하였고 중재기 12회기는 전정감각, 고유감각 위주 감각통합 중재를 실시하였다. 중재의 효과를 알아보기 위한 매회기 측정으로는 전산화 인지 프로그램(CoTras-C)을 이용하였으며, 공간지각력 평가를 위한 퍼즐하기, 시-운동 평가를 위한 미로 찾기를 실시하였다. 연구의 사전, 및 사후 평가는 카우프만 아동용 지능 검사(Kaufman Assessment Battery for Children; K-ABC II)와 한국판 시지각 발달 검사(Korean-Developmental Test of Visual Perception-2: K-DTVP-2)의 하위평가를 이용하였다. 결과 : 발달장애 아동에게 전정감각, 고유감각 중심의 감각통합중재를 적용하기 전보다 후에 공간지각력과 시-운동 협응력 점수에 유의한 차이가 있었고, 세 아동 모두 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 결론 : 전정, 고유감각 중심의 감각통합 치료가 발달장애 아동의 공간지각력과 시-운동 협응력에 유의미한 영향을 미쳤다.
본 연구의 목적은 회복탄력성이 정보처리에 미치는 영향을 연구하기 위함이다. 본 연구에서는 남자 고등학생 39명을 무작위로 추출한 다음 회복탄력성 척도(KRQ-53) 점수에 따라 상위집단(13명), 중간집단(13명), 하위집단(13명)에 무선 할당하였다. 실험 과제는 단순반응시간, 선택반응시간-1, 그리고 선택반응시간-2 였다. 피험자가 과제를 실시하는 동안 Fp1, Fp2, F3, F4, Fz, Cz, Pz, C3 영역에서 사상관련전위(ERP)를 측정하였다. 본 연구의 결과, 첫째 세타파의 경우 중간집단이 상위 및 하위 집단보다 높게 나타났다. 둘째, 알파를 분석한 결과, 상위집단이 중간 및 하위집단보다 알파파가 높게 나타났다. 셋째, 미드-베타파를 분석한 결과 하위 및 중간집단의 미드 베타파가 상위집단보다 높은 것으로 나타났다. 넷째, P300 진폭은 선택반응시간-1에서 회복탄력성 중간집단이 상위 및 하위집단보다 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 회복탄력성 수준에 따라 정보처리가 다르게 나타난다는 것을 보여준다.
본 논문은 음성인식을 위한 음성구간 검출과정에서, 음향에너지 이외에도 화자의 입술움직임 영상신호까지 확인하도록 함으로써, 외부의 음향잡음이 음성인식 대상으로 오인식되는 것을 방지하기 위하여 시도한 것이다. 먼저, PC용 화상카메라를 통하여 영상을 획득하고, 입술움직임 여부가 식별된다. 그리고 입술움직임 영상신호 데이터는 공유메모리에 저장되어 음성인식 프로세스와 공유한다. 한편, 음성인식의 전처리 단계인 음성구간 검출과정에서는 공유메모리에 저장되어 있는 데이터를 확인함으로써 사람의 발성에 의한 음향에너지인지의 여부를 확인하게 된다. 음성인식기와 영상처리기를 연동시켜 실험한 결과, 화상카메라에 대면해서 발성하면 음성인식 결과의 출력까지 정상적으로 진행됨을 확인하였고, 화상카메라에 대면하지 않고 발성하면 음성인식 결과를 출력하지 않는 것을 확인하였다. 이는 음향에너지가 입력되더라도 입술움직임 영상이 확인되지 않으면 음향잡음으로 간주하도록 한 것에 따른 것이다.
본 논문에서는 합성단위 선택 (unit selection) 기반 일본어 합성기에 필요한 후보 합성단위들에 대한 사전선택 (pre-selection)의 새로운 방법을 제안한다. 일반적인 사전선택 방법은 하나의 억양구에서 음소 열에 대한 비용을 계산하여 이용하는 방법이다. 그런데, 일본어는 다른 언어와는 다르게 상대적인 피치의 높낮이로 나타나는 악센트를 가지는 언어이고, 몇 개의 단어가 하나의 악센트구를 형성하는 특징이 있다. 또한 일본어의 운율은 악센트 구를 기본 단위로 하여 변화하는 특징이 있어서, 사전선택에서 이러한 악센트 구 단위의 운율 변화를 반영함으로써 음질을 향상시킬 수 있고, 악센트 구에서 음소 열에 대한 비용을 계산하여 억양구에서 하는 것보다 계산량을 줄일 수 있다. 제안한 방법은 일본어의 악센트 구를 정의하여 음소 열에서 이것을 분석하고, 각 악센트 구에서 합성 할 음소의 각 후보에 대해 CCL (Connected Context Length)을 구하는 악센트 구 매칭을 이용하여 사전선택을 수행하는 방법이다. 제안한 방법은 Voiceware의 합성기인 VoiceText를 baseline 시스템으로 사용하여 구현하였고, 인지적 에러 (억양 에러, 연결 에러)와 합성시간에 대해 평가하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 합성 음질을 보다 자연스럽게 향상시켰고, 합성 속도를 개선하였다.
경외감은 새로운 경험에 대한 개방성을 확장하고, 새로운 지식 획득을 통해 인지적 세계관을 확장하려는 욕구와 연관된 정서이다. 본 연구에서는 경외감이 광고 맥락에서 소비자에게 미치는 영향을 알아보고자 서울 소재 대학 학부생 118명을 대상으로 2(감정: 경외감/통제) × 2(제품 유형: 혁신/비혁신) 설계의 실험을 진행하였다. 그 결과, 경외감 유발 광고는 비혁신적 제품이나 경외심을 유발하지 않은 경우보다 혁신적인 제품에 대한 제품 선호도와 긍정적 기술준비도를 향상시키는 것으로 나타났다. 매개된 조절분석 결과, 긍정적 기술준비도가 경외감 유발과 제품 선호도 사이의 관계를 매개하는 것으로 확인되었다. 즉, 혁신적 제품일 경우 경외감 유발 광고일 때 긍정적 기술준비도가 증가하게 되고, 이렇게 증가한 긍정적 기술준비도가 결과적으로 혁신적 제품에 대한 선호도를 높였다. 본 연구 결과는 경외감이 혁신적 제품에 대한 소비자의 긍정적 태도를 높이는 역할을 한다는 것을 밝힘으로써 경외감의 긍정적 효과가 있음을 주장한 기존 문헌을 뒷받침한다. 이를 통해 소비자의 혁신적 제품에 대한 긍정적 태도에 경외감 정서 유발이 미치는 영향을 확인하고, 혁신적 제품이나 서비스를 제공하는 기업의 마케팅 활동에 유의미한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.
사용자가 제스처를 통해 입력을 할 수 있는 방안들 중에서 근전도(EMG, Electromyography)를 통한 제스처 인식은 근육 내 작은 전극을 통해 사용자의 움직임을 감지하고 이를 입력 방법으로 사용할 수 있는 방법이다. EMG 데이터를 통해 사용자 제스처를 분류하기 위해서는 사용자로부터 수집된 EMG Raw 데이터를 머신러닝으로 학습하여야 하는데 이를 위해서는 EMG 데이터를 전처리 과정을 통해 특징을 추출하여야 한다. EMG 특성은 IEMG(Integrated EMG), MAV(Mean Absolute Value), SSI(Simple Sqaure Integral), VAR(VARiance), RMS(Root Mean Square) 등과 같은 수식을 통해서 나타낼 수 있다. 또한, 제스처를 입력으로 사용하기 위해서는 사용자가 입력하는 데 필요한 지각, 인지, 반응에 필요한 시간을 기준으로 제스처 분류가 가능한 시간을 알아내야 한다. 이를 위해 최대 1,000ms에서 최소 100ms까지 세그먼트 사이즈를 변화시켜 특징을 추출 후 제스처 분류가 가능한 세그먼트 사이즈를 찾아낸다. 특히 데이터 학습은 overlapped segmentation 방법을 통해 데이터와 데이터 사이 간격을 줄여 학습 데이터 개수를 늘린다. 이를 통해 KNN, SVC, RF, XGBoost 4가지 머신러닝 방식을 통해 이를 학습하고 결과를 도출한다. 실험 결과 실시간으로 사용자의 제스처 입력이 가능한 최대 세그먼트 사이즈인 200ms에서 KNN, SVC, RF, XGboost 4가지 모든 모델에서 96% 이상의 정확도를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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