This study seeks to identify effects derived from emotional labor in the distribution industry, and draw ways to systematically manage the employees by exploring effects of the emotion work on performance. For the purpose, literature reviews and empirical experiments were conducted to find out effects of emotional labor and false face acting on emotion work and organizational performance and effects of social support and job autonomy on the relationship between emotion work and organizational performance. To verify the hypothesis, we conducted a hierarchical regression analysis and structural equation model analysis using SPSS 20 and AMOS19. The result of the verification in this study is as follows: First, effects of emotional labor on burnout was found to be statistically significant, second, as for the path-coefficient for "emotional labor ${\rightarrow}$ emotion work" and "emotional labor ${\rightarrow}$ job satisfaction" was not statistically significant, while the path-coefficient for "emotional labor ${\rightarrow}$ service level" was found to be statistically significant. Third, effects of emotion work on job satisfaction was found statistically significant, fourth, emotion work on the service level was found statistically significant, fifth, effects of false face acting on emotion work was found statistically significant, sixth, effects of false face acting on burnout was statistically significant, seventh, moderating were found statistically significant and lastly, moderating effects of the relationship between emotion work from job autonomy and organization performance was not verified in job satisfaction, while emotion work, job autonomy, and interaction variable in service level were statistically significant.
본 연구에서는 딥러닝 기법과 정서적 AI를 적용하여 사용자의 감정 상태를 추정하고 이를 추천 과정에 반영할 수 있는 추천 시스템에 대한 새로운 연구 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 분노, 혐오, 공포, 행복, 슬픔, 놀람, 중립의 7가지 감정을 각각 분류하는 감정분류모델을 구축하고, 이 결과를 추천 과정에 반영할 수 있는 모형을 제안한다. 그러나 일반적인 감정 분류 데이터에서는 각 레이블 간 분포 비율의 차이가 크기 때문에 일반화된 분류 결과를 기대하기 어려울 수 있다. 본 연구에서는 감정 이미지 데이터에서 혐오감 등의 감정 개수가 부족한 경우가 많으므로 데이터 증강을 이용한다. 마지막으로, 이미지 증강을 통해 데이터 기반의 감정 예측 모델을 추천시스템에 반영하는 방법을 제안한다.
Purpose - Previous studies related to emotional labor of salespeople have mainly focused on identifying the antecedents of emotional exhaustion and turnover intention and exploring the mitigating effects salespeople's motivation on emotional exhaustion and turnover intention. They also demonstrates that there are different roles for moderating in social support, which means mental/physical support related to the job in supervisors, colleagues and organizations. The purpose of this paper is to investigate how service employees' surface acting affect turnover intention through emotional exhaustion. Another important objective of this paper is to investigate whether perceived social support moderates 1) the relationship between surface acting and emotional exhaustion 2) the relationship between emotional exhaustion and turnover intention. Research design, data, and methodology - To test the hypotheses, we collected the data from Korean insurance company sales employees. A total of 235 responses were received, from which 220 usable responses were obtained after list-wise deletion. Working with a sample of 220 responses, structural equation modeling was employed to empirically test research hypotheses(
The relationship between surface acting and emotion exhaustion,
The relationship between emotion exhaustion and turnover intention,
The moderating effect of perceived social support(PSS) on the relationship between surface acting and emotion exhaustion, and
The moderating effect of perceived social support(PSS) on the relationship between emotion exhaustion and turnover intention. SPSS 22.0 and AMOS software were used in these data analysis. Results - The service employees' surface acting was positively related to the emotional exhaustion; in turn, the service employees' feelings on emotional exhaustion are positively related to turnover intention. In addition, Perceived Social Support significantly moderated the relationship between surface acting and emotional exhaustion. However, perceived social support has a non-significant moderating effect on the path from emotional exhaustion to turnover intention. On the basis of these results, the following conclusion can be drawn. First, distribution service companies will be needed the administrative efforts to offer counseling programs and space to provide their members with enough rest in experiencing psychological pain due to the salespeople's surface acting. Also, it is necessary for distribution service companies to identify and share the examples of successfully solving emotional exhaustion caused by salespeople's surface acting.
A Vowel of speech signals are multicomponent signals composed of AM-FM components whose instantaneous frequency and instantaneous amplitude are time-varying. The changes of emotion states cause the variation of the instantaneous frequencies and the instantaneous amplitudes of AM-FM components. Therefore, it is important to estimate exactly the instantaneous frequencies and the instantaneous amplitudes of AM-FM components for the extraction of key information representing emotion states and changes in speech signals. In tills paper, firstly a method decomposing speech signals into AM - FM components is addressed. Secondly, the fundamental frequency of vowel sound is estimated by the simple method based on the spectrogram. The estimate of the fundamental frequency is used for decomposing speech signals into AM-FM components. Thirdly, an estimation method is suggested for separation of the instantaneous frequencies and the instantaneous amplitudes of the decomposed AM - FM components, based on Hilbert transform and the demodulation property of the extended Fourier transform. The estimates of the instantaneous frequencies and the instantaneous amplitudes can be used for modification of the spectral distribution and smooth connection of two words in the speech synthesis systems based on a corpus.
In this paper, we proposed a method to automatically determine the optimal radius through multi-scale LBP operation generalizing the size of radius variation and boosting learning in facial emotion recognition. When we looked at the distribution of features vectors, the most common was $LBP_{8.1}$ of 31% and sum of $LBP_{8.1}$ and $LBP_{8.2}$ was 57.5%, $LBP_{8.3}$, $LBP_{8.4}$, and $LBP_{8.5}$ were respectively 18.5%, 12.0%, and 12.0%. It was found that the patterns of relatively greater radius express characteristics of face well. In case of normal and anger, $LBP_{8.1}$ and $LBP_{8.2}$ were mainly distributed. The distribution of $LBP_{8.3}$ is greater than or equal to the that of $LBP_{8.1}$ in laugh and surprise. It was found that the radius greater than 1 or 2 was useful for a specific emotion recognition. The facial expression recognition rate of proposed multi-scale LBP method was 97.5%. This showed the superiority of proposed method and it was confirmed through various experiments.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.92-96
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2004
The researches of the emotions are currently great interest in speech processing as well as in human-machine interaction domain. In the recent years, more and more of researches relating to emotion synthesis or emotion recognition are developed for the different purposes. Each approach uses its methods and its various parameters measured on the speech signal. In this paper, we proposed using a short-time parameter: MFCC coefficients (MelFrequency Cepstrum Coefficients) and a simple but efficient classifying method: Vector Quantification (VQ) for speaker-dependent emotion recognition. Many other features: energy, pitch, zero crossing, phonetic rate, LPC... and their derivatives are also tested and combined with MFCC coefficients in order to find the best combination. The other models: GMM and HMM (Discrete and Continuous Hidden Markov Model) are studied as well in the hope that the usage of continuous distribution and the temporal behaviour of this set of features will improve the quality of emotion recognition. The maximum accuracy recognizing five different emotions exceeds $88\%$ by using only MFCC coefficients with VQ model. This is a simple but efficient approach, the result is even much better than those obtained with the same database in human evaluation by listening and judging without returning permission nor comparison between sentences [8]; And this result is positively comparable with the other approaches.
바닥급기 공조시스템은 재실자에게 신선외기를 효과적으로 공급하고 온열환경을 효과적으로 제공하기 위한 새로운 수단으로 시도되고 있다. 그러나 급기구가 인체에 너무 가까이 위치할 경우, 부분적인 열구배에 의한 불쾌감을 유발할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 바닥급기 공조시스템이 설치된 공간내의 온도 및 기류분포 등의 온열환경을 측정하였고 적외선 카메라를 이용하여 급기구에 의한 인체 표면 온도를 측정하여 열적 쾌적성에 미치는 영향에 관하여 고찰하였다.
The surface fibers on the fabric is one of decisive factors which affects human sensory evaluation as well as heat and moisture transfer characteristics. In this study the length and distribution of surface fibers that are extruded from the fabric surface of the wool/wool blend fabrics (14 wool fabrics and 10 wool blend fabrics) and its contribution to subjective sensory evaluation were investigated. In order to quantify the length and distribution of surface fibers, image analysis and wavelet transform technique were introduced. Instant warm-cool feeling of touch, Q$\_$max/, and contact area were also measured and related to the quantified surface fibers. To figure out the effect of surface characteristics on sensory evaluation, human sensory responses to three adjectives which represent surface characteristics and warm-cool feeling of touch were obtained and analyzed. The relationship between the quantified surface fibers assessed by wavelet energy and both warm-cool reeling of touch, Qmax, and human sensory response were discussed.
This paper describes a top-down behavior planning framework in a simulation game from personality to real life action selection. The combined behavior creating system is formed by five levels of specification, which are personality definition, motivation extraction, emotion generation, decision making and action execution. Along with the data flowing process in our designed framework, NPC selects actions autonomously to adapt to the dynamic environment information resulting from active agents and human players. Furthermore, we illuminate applying Gaussian probabilistic distribution to realize character's behavior changeability like human performance. To elucidate the mechanism of the framework, we situated it in a restaurant simulation game.
본 연구는 고객의 텀블러활용 경험과 사회적 정당성의 관계에 대한 고객감정의 매개역할을 실증적으로 확인하였다. 이를 위하여 텀블러를 활용하는 소비자들을 대상으로 설문조사하여 자료를 수집하였다. 가설검증은 구조방정식모형분석법을 활용하였으며, 추가적으로 고객경험과 사회적 정당성의 매개효과를 검증하기 위하여 Hoyle and Smith이 제안한 방법을 사용하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 고객경험은 고객감정과 사회적 정당성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 고객감정은 사회적 정당성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 고객의 텀블러 활용경험, 고객감정, 사회적 정당성의 관계를 탐색적으로 제안하고, 사회적 정당성에 대하여 고객경험과 고객감정이 선행요인 역할을 할 수 있다는 것으로 실증적으로 확인하였다는데 의미가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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