• 감성과학
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• 제13권1호
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• pp.225-234
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• 2010

본 연구는 효과적인 감성교육의 방향을 모색하기 위하여, 학습자의 긍정적 감성과 학습 및 동기의 관계에 대한 연구의 흐름을 고찰하였다. 이를 위하여 본 연구는 긍정적 감성의 정의를 살펴보고, 긍정적 감성이 인간의 인지적 영역, 창의성, 사회성, 삶의 만족도 등의 심리적 자원에 미치는 긍정적 효과, 긍정적 감성과 동기의 정적 관계에 대한 선행연구들, 긍정적 감성과 학습에 대한 연구들을 살펴보았다. 특히 본 연구는 교육에서의 긍정적 감성의 역할을 보다 과학적으로 탐구하기 위하여, 최신 뇌기반 학습과학(brain-based learning) 연구결과들을 살펴보았다. 즉 교육학, 심리학, 인지과학, 뇌과학 분야 등의 다양한 연구결과들을 고찰하여 교육에서의 긍정적 감성의 역할을 확인하였다. 또한 본 연구는 긍정적 감성이 실제적으로 긍정적 감성을 향상시키기 위한 구체적 교육 프로그램을 살펴보기 위하여, 자율성 지지적 환경에 대한 연구도 예시적으로 고찰하였다. 향후 긍정적 감성과 동기 및 학습의 유기적 상호작용을 극대화 하는 효과적인 감성교육의 방법론으로서 뇌기반 학습과학의 가능성과 한계점에 대하여 논의하였으며, 학교현장에서의 활용 방안 등에 대해서도 살펴보았다.

• 대한통합의학회지
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• 제4권1호
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• pp.65-72
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• 2016

Purpose : This study was carried out to find out the relationship between emotion intelligence, learning flow and career stress of nursing students and influence factors for career stress. Methods : This study targeted 197 university students in their freshman-senior year attending College of Nursing located in P Metropolitan City. For collected data, real numbers and percentage, mean and standard deviation and multiple regression analysis were carried out by using PASW 21.0 program and the correlation between emotion intelligence, learning flow and career stress was analyzed with Pearson's correlation coefficients. Results : Emotional self-awareness(M=3.80, SD =.71), clear goals(M=3.39, SD=.90) and school environment stress(M=2.97, SD=.96) were found to be high in the degree of emotion intelligence, learning flow and career stress of the subjects. The relationship between emotion intelligence and learning flow showed a positive correlation(r=.489, p<.01) in the correlation between emotion intelligence, learning flow, career stress and emotion intelligence showed a negative correlation with career stress(r=-.204, p<.01). Emotion intelligence and learning flow show that career stress is predicted significantly (${\beta}$ =-.15, p < .01) and explained a career stress variate as 18%(F = 24.5, p < .01). Conclusion : Emotion intelligence of nursing students was found to be very influential on the degree of learning flow or career stress. Based on the results of this study, replication studies on emotion intelligence and career stress are needed and the development of intervention programs to increase emotion intelligence is needed.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.625-641
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• 2015

감성이 기억 및 학습과 밀접하게 관련되어 있다는 최근의 연구결과와 학습의 정의적 측면에 관한 교육계의 높은 관심에도 불구하고 학습자의 감성에 기반한 교수방법이나 학습환경에 대한 체계적인 연구가 부족하다. 면대면 강의와 온라인 학습에서 감성의 역할을 이해하고 긍정적 감성을 촉진하기 위한 노력이 점차 증가하고 있으나, 학습자의 감성을 타당하고 신뢰롭게 측정하는 것은 여전히 도전적인 과제로 남아있다. 감성을 고려한 교육을 실천하기 위해서는 학습자의 기억에 의존한 자기보고식 감성측정도구의 제한점을 보완하는 것이 필요하다. 본 연구는 최근 교육학과 인접학문 영역에서 사용되고 있는 감성측정도구를 자기보고, 생리적 신호, 행동적 반응의 측면에서 조사하고 그 도구들이 교수학습 상황에서 어떻게 활용될 수 있는지를 논의하였다. 특히, 실시간으로 학습자의 감성을 편리하게 수집하여 분석할 수 있는 첨단 테크놀로지의 교육적 활용방안을 조사하였다. 이 연구는 향후 실제적인 교수학습 상황에서 감성의 역할을 규명하고 학습자의 감성 변화를 고려한 적응적 학습환경을 설계하는 데 크게 기여할 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제40권5호
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• pp.515-522
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• 2021

음성감정인식을 위한 훈련 데이터는 감정 레이블링의 어려움으로 인해 충분히 확보하기 어렵다. 본 논문에서는 음성감정인식의 성능 개선을 위해 트랜스포머 기반 모델에 대규모 음성인식용 훈련 데이터를 통한 전이학습을 적용한다. 또한 음성인식과의 다중작업학습을 통해 별도의 디코딩 없이 문맥 정보를 활용하는 방법을 제안한다. IEMOCAP 데이터 셋을 이용한 음성감정인식 실험을 통해, 가중정확도 70.6 % 및 비가중정확도 71.6 %를 달성하여, 제안된 방법이 음성감정인식 성능 향상에 효과가 있음을 보여준다.

• 디지털융복합연구
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• 제6권1호
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• pp.113-122
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• 2008

In this paper, we studied on the e-learning impact on the employees in the convention business, focusing on the employees' learning attitudes and emotion. Since the convention business is getting more attention especially in the culture and tourism industry, the employees in this convention setting are needed to reeducated periodically. We collect and test 126 employees who have studied some conventional education in e-learning. The findings of this research are that an employees' attitude and emotion have a significant positive effect on the achievement or success of the e-learning program. Based on this study, we discuss and suggests managerial implications for building e-learning context, with the consideration of the attitudes and emotion of the participants.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.259-265
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• 2006

학습과 감정은 지능형 시스템을 구현하는데 있어 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 강화학습을 이용하여 사용자와 상호작용을 하면서 학습을 수행하고 내부적인 감정모델을 가지고 있는 지능적인 가상 캐릭터를 구현하였다. 가상 캐릭터는 여러 가지 사물들로 이루어진 3D의 가상 환경 내에서 내부상태에 의해 자율적으로 동작하며, 또한 사용자는 가상 캐릭터에게 반복적인 명령을 통해 원하는 행동을 학습시킬 수 있다. 이러한 명령은 인공신경망을 사용하여 마우스의 제스처를 인식하여 수행할 수 있고 감정의 표현을 위해 Emotion-Mood-Personality 모델을 새로 제안하였다. 그리고 실험을 통해 사용자와 상호작용을 통한 감정의 변화를 살펴보았고 가상 캐릭터의 훈련에 따른 학습이 올바르게 수행되는 것을 확인하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.63-64
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• 2011

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.87-88
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• 2012

• 스마트미디어저널
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• 제13권6호
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• pp.35-43
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• 2024

During the post-pandemic period, the interest in foreign language learning surged, leading to increased usage of language-learning apps. With the rising demand for these apps, analyzing app reviews becomes essential, as they provide valuable insights into user experiences and suggestions for improvement. This research focuses on extracting insights into users' opinions, sentiments, and overall satisfaction from reviews of HelloTalk, one of the most renowned language-learning apps. We employed topic modeling and emotion analysis approaches to analyze reviews collected from the Google Play Store. Several experiments were conducted to evaluate the performance of sentiment classification models with different settings. In addition, we identified dominant emotions and topics within the app reviews using feature importance analysis. The experimental results show that the Random Forest model with topics and emotions outperforms other approaches in accuracy, recall, and F1 score. The findings reveal that topics emphasizing language learning and community interactions, as well as the use of language learning tools and the learning experience, are prominent. Moreover, the emotions of 'admiration' and 'annoyance' emerge as significant factors across all models. This research highlights that incorporating emotion scores into the model and utilizing a broader range of emotion labels enhances model performance.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.666-670
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• 2006

This paper presents the novel feature selection method for Emotion Recognition, which may include a lot of original features. Specially, the emotion recognition in this paper treated speech signal with emotion. The feature selection has some benefits on the pattern recognition performance and 'the curse of dimension'. Thus, We implemented a simulator called 'IFS' and those result was applied to a emotion recognition system(ERS), which was also implemented for this research. Our novel feature selection method was basically affected by Reinforcement Learning and since it needs responses from human user, it is called 'Interactive feature Selection'. From performing the IFS, we could get 3 best features and applied to ERS. Comparing those results with randomly selected feature set, The 3 best features were better than the randomly selected feature set.