• 감성과학
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• 제8권1호
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• pp.47-54
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• 2005

본 연구에서는 행동활성화체계(behavioral activation system : BAS)와 행동억제체계(behavioral inhibition system BIS)의 개인차가 음향감성에 의한 전전두엽의 비대칭성과 심박동변이도(heart rate variability : HRV)에 미치는 영향을 밝히고자 하였다. 이를 위하여 피험자들을 BAS와 BIS 민감성의 고저에 따라 네 집단으로 분류하고 명상음악과 소음이 제시되는 동안 전전두엽의 비대칭성과 심박동변이도를 측정하였다. 전전두엽의 비대칭성을 측정한 결과, 명상음악에서는 BAS가 BIS에 비하여 민감도가 상대적으로 높을수록 전전두엽 편측치(asymmetry score)가 증가하였고, 소음조건에서는 BAS와 BIS 중 어느 하나라도 민감도가 높으면 소음과 같은 부정감성을 유발시키는 음 환경에서는 전전두엽의 편측치가 감소하는 것으로 나타났다. 또한 부정감성이 상대적으로 우측 전전두엽의 활성화를 증가시키는 반면, 긍정감성은 좌측 전전두엽의 활성화를 증가시킴을 알 수 있었다. 심박동변이도를 각 주파수 대역별로 전력을 분석한 결과, 명상음악에서는 BAS가 높고 BIS는 낮은 집단이 BAS와 BIS가 모두 낮은 집단에 비하여 심박동변이조의 감성평가지표로 알려진 MF/(LF+HF)가 유의하게 높았다. 또한 BAS가 높고 BIS는 낮은 집단은 명상음악 청취시가 소음 청취시에 비하여 MF/(LF+HF)가 더 높은 경향을 보였는데, 이는 BAS가 높고 BIS는 낮은 집단이 다른 집단에 비하여 긍정감성에 더 민감함을 의미한다. 본 연구결과는 전전두엽 비대칭성과 심박동변이도, 특히 MF/(LF+HF)가 긍정 및 부정감성을 평가할 수 있는 지표로 사용될 수 있음을 시사한다.

• 농업생명과학연구
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• 제46권1호
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• pp.123-131
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• 2012

본 연구는 한우 성장형질간의 상관분석을 통하여 6, 12, 18, 24개월 체중, 일당증체량, 도체형질과 18개월 체형형질간의 성장단계별 형질간의 상관관계를 파악하고자 실시하였다. 분석에 이용한 자료는 농협중앙회 한우개량사업소에서 후대 검정을 실시한 2004년에서 2008년까지의 거세우 1,838두의 체중과 체형형질을 이용하였고 도체형질은 24개월령 도축성적을 이용하였다. 본 논문에서 상관분석은 관측치 상관과 고정효과를 고려한 잔차상관으로 하였다. 도축 전 생체중과 도체중은 0.92의 높은 상관관계를 가지고 있었다. 도체형질에서는 육량지수와 등지방두께 간에 -0.92의 높은 부의 상관을 보였다. 체형형질에서 십자부고와 체고는 0.89로서 높은 상관관계가 있었으며 흉폭과 흉심이 0.73의 상관관계를 나타냈다. 체위 형질간 상관에서 요각폭에 대해 흉심과 흉폭이 각각 0.75, 0.74의 상관을 보였고 곤폭은 요각폭과 0.74의 상관을 보였다. 좌골폭에 대해서는 흉심, 흉폭, 요각폭, 곤폭이 각각 0.73, 0.70, 0.75, 0.75로 정의 높은 상관을 나타냈다. 체장과 도체중간의 관측치상관은 0.48이였고, 흉위는 도체중과 잔차상관이 0.51로 다른 도체형질보다 상관정도가 높게 나타났다. 따라서 본 연구결과는 한우 후대검정우 유전평가시 기초 자료로 활용 가능할 것으로 예상된다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.37-51
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• 2015

인터넷 기술의 발전과 인터넷 상 데이터의 급속한 증가로 인해 데이터의 활용 목적에 적합한 분석방안 연구들이 활발히 진행되고 있다. 최근에는 텍스트 마이닝 기법의 활용에 대한 연구들이 이루어지고 있으며, 특히 문서 내 텍스트를 기반으로 문장이나 어휘의 긍정, 부정과 같은 극성 분포에 따라 의견을 스코어링(scoring)하는 감성분석과 관련된 연구들도 다수 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선상에서, 본 연구는 인터넷 상의 특정 기업에 대한 뉴스 데이터를 수집하여 이들의 감성분석을 실시함으로써 주가의 등락에 대한 예측을 시도하였다. 개별 기업의 뉴스 정보는 해당 기업의 주가에 영향을 미치는 요인으로, 적절한 데이터 분석을 통해 주가 변동 예측에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 본 연구에서는 개별 기업의 온라인 뉴스 데이터에 대한 감성분석을 바탕으로 개별 기업의 주가 변화 예측을 꾀하였다. 이를 위해, KOSPI200의 상위 종목들을 분석 대상으로 선정하여 국내 대표적 검색 포털 서비스인 네이버에서 약 2년간 발생된 개별 기업의 뉴스 데이터를 수집 분석하였다. 기업별 경영 활동 영역에 따라 기업 온라인 뉴스에 나타나는 어휘의 상이함을 고려하여 각 개별 기업의 어휘사전을 구축하여 분석에 활용함으로써 감성분석의 성능 향상을 도모하였다. 분석결과, 기업별 일간 주가 등락여부에 대한 예측 정확도는 상이했으며 평균적으로 약 56%의 예측률을 보였다. 산업 구분에 따른 주가 예측 정확도를 통하여 '에너지/화학', '생활소비재', '경기소비재'의 산업군이 상대적으로 높은 주가 예측 정확도를 보임을 확인하였으며, '정보기술'과 '조선/운송' 산업군은 주가 예측 정확도가 낮은 것으로 확인되었다. 본 논문은 온라인 뉴스 정보를 활용한 기업의 어휘사전 구축을 통해 개별 기업의 주가 등락 예측에 대한 분석을 수행하였으며, 향후 감성사전 구축 시 불필요한 어휘가 추가되는 문제점을 보완한 연구 수행을 통하여 주가 예측 정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.