본 연구는 Google Play에서 수집된 Instagram 사용자 리뷰에 대한 심층 분석을 통해, 이 연구는 애플리케이션의 성능과 사용자 만족도에 대한 중요한 통찰력을 얻고자 한다. 텍스트 마이닝과 감성 분석 기술을 활용하여 사용자 리뷰에 담긴 감성과 의견을 체계적으로 파악하며, 이를 통해 앱의 개선점과 사용자 경험을 깊이 이해하려고 한다. 인스타그램 리뷰가 사용자들의 다양한 경험을 어떻게 반영하는지, 그리고 앱의 장단점을 어떻게 드러내는지를 분석 한다. 이를 위해 나이브 베이즈 알고리즘을 사용한 감성 분석을 수행하며, 이 결과는 인스타그램 서비스 개선에 도움 이 될 것으로 기대된다. 연구는 또한 개발자들이 사용자 피드백을 더 잘 이해하고 활용하는 데 도움을 주며, 결국 사용자 만족도를 향상시키는 데 기여할 것으로 예상된다. 이 연구는 소셜 미디어 사용 패턴과 사용자 의견의 복잡한 관계를 탐색하고, 이를 통해 더 나은 사용자 경험을 제공하는 방안을 모색한다.

본 논문은 문학 연구와 인공지능의 접점을 감성 영역에서 찾고, 그 연계성을 기반으로 상호 보완과 발전을 지향하는 문학과 기술의 융합에 관한 연구이다. 본 논문은 문학과 공학에서 각각 상대를 보는 관점을 사용하고 공통의 기반인 감성의 주제를 두고 비교 점검하는 연구 방법을 사용한다. 현재 인공 지능과 문학 연구의 융합 연구 결과물이 많이 발표되고 있지 않은데, 본 연구에서는 미래 인공지능의 지향점을 두고 인문학 분야에서의 학제적 연구를 모색해 보고 자 하였다. 이에 문학적 감성을 통해 문학도 인공지능의 발전에 공헌할 방안으로서 주관적인 문학의 감성을 추출하여 인공지능의 객관적 입력을 위한 정형화 작업에 참여할 때에 이르렀다. 본 연구에서 시도하고 있는 감성의 용어 중심 추출 작업을 거쳐서 인간 감정에 접근하는 주관적인 상상력과 객관적인 기술력이 조합된다면, 광범위한 인간의 자료 를 분석하는 속도감 있는 문학 연구의 확장은 물론, 복합적인 인간을 이해하고 상대하는 깊이 있는 인공지능의 개발에 다가갈 수 있을 것이라 본다. 그러한 마주보기 통과 의례를 거쳐서 학제적 연구의 장점을 살린 논의는 두 학문 분야를 별개로 볼 때의 한계 또한 인정하고 부족한 측면을 상호 보완하는 융합 연구의 긍정적 측면을 갖게 될 것이다.

Sentiment analysis is a method used to comprehend feelings, opinions, and attitudes in text, and it is essential for evaluating consumer feedback and social media posts. However, creating sentiment dictionaries, which are necessary for this analysis, is complex and time-consuming because people express their emotions differently depending on the context and domain. In this study, we propose a new method for simplifying this procedure. We utilize syntax analysis of the Korean language to identify and extract sentiment words based on the Reason-Sentiment Pattern, which distinguishes between words expressing feelings and words explaining why those feelings are expressed, making it applicable in various contexts and domains. We also define sentiment words as those with clear polarity, even when used independently and exclude words whose polarity varies with context and domain. This approach enables the extraction of explicit sentiment expressions, enhancing the accuracy of sentiment analysis at the attribute level. Our methodology, validated using Korean cosmetics review datasets from Korean online shopping malls, demonstrates how a sentiment dictionary focused solely on clear polarity words can provide valuable insights for product planners. Understanding the polarity and reasons behind specific attributes enables improvement of product weaknesses and emphasis on strengths. This approach not only reduces dependency on extensive sentiment dictionaries but also offers high accuracy and applicability across various domains.

본 연구에서는 뇌혈류 신호를 측정할 수 있는 시변자계 기반의 비접촉식 직물센서를 설계하여 뇌혈류 신호 검출 및 감성평가의 가능성을 탐색하고자 하였다. 직물센서는 40 denier의 은사를 30합사 한 후 컴퓨터 기계 자수하여 코일 형 센서로 구현하였다. 뇌혈류 측정 실험을 위해 코일형 센서를 경동맥 부위에 부착하고, ECG (Electrocardiogram) 전극과 RSP (Respiration) 측정 벨트를 부착 및 착용하도록 하였으며, 동시에 초음파 진단기기를 사용해 도플러 초음 파 검사(Doppler Ultrasonography)를 수행하여 혈류 속도를 측정하였다. 피험자에게 Meta Quest 2를 착용시키고, 실 험을 위해 조작된 영상 시각 자극을 보여주면서 혈류 신호를 측정한 후 시각 자극에 대한 감성평가 설문지를 작성하 도록 하였다. 측정 결과, 도플러 초음파 검사를 통해 측정된 혈류 속도 신호에 변화가 생길 때 직물센서로 측정한 신호도 함께 변화하는 것으로 나타났다. 이를 통해 코일형 직물센서를 이용하여 뇌혈류활동 신호를 측정할 수 있다 는 것을 검증하였다. 또한, 감성평가를 위하여 ECG 신호와 PLL 신호(직물센서 신호)에서 추출한 HRV를 계산해서 비교한 결과, 시각 자극으로 인한 교감신경계와 부교감신경계의 활성화에 따른 비율의 변화에 대해서는 직물센서로 측정한 신호와 ECG 신호를 이용해 계산한 값이 비슷한 경향을 보이는 것으로 나타났다. 결론적으로, 본 연구에서 개발된 시변자계 기반의 코일형 직물 센서를 통해 뇌혈류 변화 측정 및 감성 모니터링이 가능할 것으로 사료된다.

소비자의 감성과 다양한 섬유·패션 기술이 융합되는 하이테크 감성 섬유패션은 중요한 산업군이다. 섬유·패션 산 업의 환경 변화로 인해 감성과학 분야에서 학제간 협업을 통해 타 분야를 이해하고 아이디어를 교류함으로써 창의적 으로 실무에 적용할 수 있는 능력을 키우는 것이 중요하다. 학제간 연구와 협업을 통해 급변하는 미래사회에 필요한 창의적 융합형 지적 능력은 물론 타인과 공감하는 능력을 갖추어 4차 산업혁명 시대를 선도하는 인재를 양성하는 것이 필요하다. 이에 관련의 전문가 양성 방향을 수립하기 위하여 이를 모색하고자 기초 연구를 실시하였다. 국내외 감성섬유패션 산업의 현황과 교육 과정을 조사하였고 이를 바탕으로 융복합적으로 교육이 가능할 것으로 보이는 학 습내용을 구상해보았다. 섬유패션 감성과학 전문가를 양성하기 위한 방법으로 기초과정은 섬유·패션산업 분야의 감 성과학과 ICT 관련 내용 학습을 통해 기초지식을 습득하고, 심화로서는 감성을 바탕으로 한 PB방식의 아이디어 디자인의 도출부터 소비자 감성 분석 및 제품 개발까지의 과정을 스마트 키트 실습을 통해 체험할 수 있도록 하며, ICT 융합 제품 개발 과정에서 발생하는 지식재산권을 스타트업 및 신지식권으로 설정하는 다양한 방법들을 다루어 감성 섬유패션 기술에 대한 지식재산권을 확보하는 방안 내용을 제안하였다.

The current study presents a methodology of teaching the connotations and nuances of the word Han (恨) to English-speaking Korean language learners. Since Han (恨) expresses unique and traditional aspects of Korean sensibilities, the goal would be for native English speakers to be able to understand the complexities of its meaning, in spite of the differences in culture background. To this end, research was done into how Han (恨) is translated into English, as there is no term in English with the same meaning. From these findings, a list of Korean vocabulary related to the meaning of Han (恨) was made to show its definitions in English. In addition, a survey was conducted on 42 Americans to find out how English speakers understand Han (恨). As a result of this research, the current study demonstrates the need to teach the meaning of Han (恨) to Korean language learners from English-speaking countries, and suggests a teaching methodology which follows the order of Pre-Class, In-Class and After-Class study based on the Flip-Learning model.

목적 : 본 연구의 목표는 서울지역 20대 MZ세대 집단이 인식하는 해외 안경테 브랜드 국가의 감성의미를 도출 하는 것이다. 방법 : 먼저 연구 대상으로 이탈리아, 프랑스, 미국, 일본 4개국을 선정하였다. 의미분별법을 이용하여 감성어 휘 8개를 추출한 다음, 설문조사와 통계처리를 통하여 각각의 국가별로 해당되는 감성어휘를 결정하였고, 해외 안 경테 브랜드 국가에 대한 선호도 조사를 추가로 실시하였다. 결과 : 이탈리아, 프랑스, 미국, 일본의 4가지 해외 안경테 브랜드 국가들에 대하여 각각 고급스러움, 매력적 임, 실용적임, 동양적임이라는 감성어휘를 가장 많이 선택하였다. 안경테에 대한 선호도 순위는 이탈리아, 프랑스, 미국, 일본 순으로 나타났다. 결론 : 도출된 감성어휘들과 응답자들의 선호도를 분석했을 때, 고급스러움과 디자인적 측면을 중시하는 MZ세 대의 플렉스 소비 성향에는 이탈리아와 프랑스 브랜드의 안경테가 가정 적합한 것으로 여겨진다.

본 논문은 한국 언론에서 보도하고 있는 중국 이미지가 한․중 관계의 변화에 따 라 어떻게 변화하고 있는지, 그리고 통상 보수 또는 진보 언론으로 구분되는 언론사 별로 중국 관련 보도에 유의미한 차이점이 있는지를 분석하였다. 분석 방법으로 빅 카인즈(BigKinds)를 활용하여 1990년부터 2022년까지 중국 관련 사회·문화면 뉴스 기사에 대해 의미연결망 분석과 감성분석을 활용하였다. 분석 결과 언론에서 보도되 는 중국 이미지는 양국 관계에 따라 변하고 있었다. 또한 감성분석 결과 전체 기간 동안 긍정 단어가 부정 단어보다 많았으나 2016년 이후 긍정 단어는 감소하고 있었 다. 2018년 이후 최근 5년 동안 보수 언론은 진보 언론보다 높은 부정적인 감성 강 도를 보이고 있었다.

Recently in Korea, YouTube stock channels increased rapidly due to the high social interest in the stock market during the COVID-19 period. Accordingly, the role of new media channels such as YouTube is attracting attention in the process of generating and disseminating market information. Nevertheless, prior studies on the market forecasting power of YouTube stock channels remain insignificant. In this study, the market forecasting power of the information from the YouTube stock channel was examined and compared with traditional news media. To measure information from each YouTube stock channel and news media, positive and negative opinions were extracted. As a result of the analysis, opinion in channels operated by media outlets were found to be leading indicators of KOSPI market returns among YouTube stock channels. The prediction accuracy by using logistic regression model show 74%. On the other hand, Sampro TV, a popular YouTube stock channel, and the traditional news media simply reported the market situation of the day or instead showed a tendency to lag behind the market. This study is differentiated from previous studies in that it verified the market predictive power of the information provided by the YouTube stock channel, which has recently shown a growing trend in Korea. In the future, the results of advanced analysis can be confirmed by expanding the research results for individual stocks.

지능형 컴퓨팅의 등장으로 빅데이터를 활용한 패션 브랜드 의미 마이닝과 가치 홍보에 초점을 맞춘 새로운 연구 트렌드가 등장하였다. 본 연구의 목적은 인기 여성복 브랜드 5개를 대상으로 다양한 종류의 의류에 대한 소비자 감성 트렌드를 조사하는 것이다. 유니클로, 에이치스타일, 베로모다, 피스버드, 온리. 이를 위해 총 93,550건의 소비자 평가를 수집하고, 키스멧 감성 분석 엔진을 활용하여 의류 유형별 감성 극성도를 분석하였 다. 그 결과, 브랜드에 따라 감정 극성이 크게 다르다는 것을 알 수 있었으며, HSTYLE 후드티, ONLY 니트웨 어, 피스버드 순면, 유니클로 니트가 각각 소비자들에게 가장 강한 긍정적 감정을 불러일으켰다. 또한 이번 연 구에서는 각 브랜드에서 가장 인기 있는 의류 유형과 착용 효과를 밝혀 패션 기업이 효과적인 마케팅 전략을 수립하고 제품 제공을 강화하는 데 중요한 인사이트를 제공했다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 게임 업계에서 는 감성 분석을 적용하여 다양한 게임 브랜드, 장르, 게임 플레이에 대한 플레이어의 감정 반응을 이해하고 게임 프로모션 전략과 제품 디자인 개발에 도움을 줄 수 있다. 전반적으로 이 연구 결과는 디자인 분야에서 빅데이터의 잠재력을 입증하고 업계에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 빅데이터를 활용하는 것이 중요하다는 점을 강조할 수 있다.

Recently, many studies are being conducted to extract emotion from text and verify its information power in the field of finance, along with the recent development of big data analysis technology. A number of prior studies use pre-defined sentiment dictionaries or machine learning methods to extract sentiment from the financial documents. However, both methods have the disadvantage of being labor-intensive and subjective because it requires a manual sentiment learning process. In this study, we developed a financial sentiment dictionary that automatically extracts sentiment from the body text of analyst reports by using modified Bayes rule and verified the performance of the model through a binary classification model which predicts actual stock price movements. As a result of the prediction, it was found that the proposed financial dictionary from this research has about 4% better predictive power for actual stock price movements than the representative Loughran and McDonald’s (2011) financial dictionary. The sentiment extraction method proposed in this study enables efficient and objective judgment because it automatically learns the sentiment of words using both the change in target price and the cumulative abnormal returns. In addition, the dictionary can be easily updated by re-calculating conditional probabilities. The results of this study are expected to be readily expandable and applicable not only to analyst reports, but also to financial field texts such as performance reports, IR reports, press articles, and social media.

본 연구는 종합병원 간호사의 감정노동과 감성지능이 소진에 미치는 영향요인을 확인하기 위 한 서술적 조사연구이다. 연구대상자는 종합병원에 근무하는 임상경력 6개월 이상인 간호사 150명이었다. 수집된 자료는 SPSS 21.0 프로그램을 이용하여 t-test, ANOVA, Scheffe's test, Pearson's correlation coefficient, Multiple regression analysis로 분석하였다. 대상자의 소진에 미치는 영향요인을 검증하기 위해 다중회귀분석 결과, 감성지능(β=-.441, p<.001), 감정노동(β=.403, p<.001), 현 직위는 책임간호사 이상 이(β=-0.111, p<.018), 지각된 건강상태는 건강한 경우(β=-.100, p<.029) 순이었다. 또한 추정된 회귀모 형의 적합도에 대한 F통계량은 35.51(p<.001)으로 매우 유의하였고, 설명력은 79.7%인 것으로 나타났다. 따라서 간호사의 소진을 감소시키기 위해 감정노동을 줄이고 건강 및 감성지능을 향상 시킬 수 있는 방안 을 모색하고 소진을 낮추기 위한 중재프로그램을 개발하는데 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 사료된 다.

최근 들어 한옥마을과 같은 전통문화를 즐길 수 있는 장소에서 한복 대여를 통해 남녀노소 누구나 쉽게 한복을 체험할 수 있게 되었다. 또한 한복을 착용하는 데서 그치지 않고 인증샷을 찍어 SNS에 공유함으로써 한복 체험이 선풍적인 인기를 얻게 되었다. 하지만 한옥마을과 같은 특정한 장소에서 할 수 있는 한복 체험을 제외하고는 일상생 활에서 한복의 대중화는 어려운 실정이다. 따라서 한복을 일상복으로 대중화하기 위해서는 한복의 편의성뿐만 아니라 한복에서 느껴지는 감성적인 만족까지 반영하여 한복을 디자인을 하는 것이 중요하다. 본 연구는 선행연구를 통 해 추출한 한복에서 느끼는 소비자의 감성을 표현하기 위한 감성 어휘 28개를 활용하여 한복 유형별로 느껴지는 소비자의 감성을 7점 리커드 척도로 측정하였다. 그리고 한복 유형별로 ‘느껴진다’에 해당하는 5점 이상의 점수를 기록한 감성 어휘와 감성 카테고리를 분석하였다. 또한 한복 유형별로 성별에 따른 감성 카테고리의 평균차이를 검 증하였으며, 그 결과 호감 카테고리에서만 남녀 간의 유의한 차이가 있었다. 마지막으로 한복 유형을 전통 한복(배냇 저고리, 색동저고리, 성인 전통 한복, 전통 혼례복)과 현대 한복(아동 생활 한복, 여자 생활 한복, 남자 생활 한복)으 로 구분하여 감성 카테고리의 평균차이를 검증한 결과 6개의 감성 카테고리인 ‘유쾌감, 심미감, 조화감, 신선감, 호 감, 안정감’에서 전통한복과 현대한복 간의 유의한 차이가 있었다. 본 연구에서 도출한 한복 유형별로 느껴지는 감성 어휘에 대한 분석 결과는 소비자에게 보다 감성적인 만족을 제공하는데 도움이 되리라 기대된다.

본 연구에서는 파프리카(Capsicum annuum L)의 소비증 가 및 홍보를 위해 응답자 소비성향과 파프리카의 인지도를 분석하였다. 의미분별법에 따른 파프리카에 대한 감성반응을 바탕으로 선호도 및 충성도와의 상관관계를 분석하였다. 설 문조사는 2022년 1월부터 2월까지 일반인 155명을 대상으로 임의추출법을 통하여 조사하였으며, 잘못된 답변을 한 13건 을 제외하고 총 142명의 설문지를 분석하였다. 파프리카의 인 지도 9개의 문항을 요인분석을 통하여 재구성한 결과 ‘식미 성’, ‘이용성’, ‘경제성’의 3요인으로 구성되었다. 9가지 문항 중에서 파프리카에 대한 인지도를 문항별로 알아본 결과로 ‘파프리카가 건강에 좋을 것 같다’는 문항의 긍정적 답변이 92.3%의 가장 높은 비율을 나타냈다. 파프리카의 형태 선호 도는 뭉툭한 유형이 가장 높았고, 그 다음은 소형(Mini) ˃ 원 뿔형(Conical) 순으로 선호하는 것으로 나타났다(p < 0.001). 색채 선호도는 노란색 파프리카를 가장 선호하는 것으로 나타 났고, 그 다음은 오렌지색 ˃ 적색 ˃ 녹색 순으로 선호하는 것으 로 나타났으며 통계적으로 유의하였다. 파프리카의 이미지를 보고 느끼는 감성 반응은 3가지 형태간, 그리고 4가지 색채간 통계적으로 유의한 차이를 보였으며, ‘밝은’, ‘맑은’, ‘활기찬’ 이 대표 이미지 감성어휘로 나타났다. 파프리카 이미지에 대 한 감성 2요인(평가적인 요인, 정서적인 요인)과 통제변수인 인구통계학적 변수가 선호도에 미치는 영향을 알아보기 위해, 더미변수를 포함한 다중회귀분석을 실시한 결과, 파프리카 이미지에 대한 평가적인 요인이 높을수록, 그리고 주부의 경 우 선호도는 높은 것으로 나타났다. 또한 파프리카의 인지도 3 요인(식미성, 이용성, 경제성), 선호도, 한국판 삶의 질과 통제 변수인 인구통계학적 변수가 충성도에 미치는 영향을 알아보 기 위해, 더미변수를 포함한 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 파프리카 선호도와 삶의 질이 높을수록, 파프리카 인지 도 중에서 식미성 요인, 이용성 요인이 높을수록 충성도는 높 은 것으로 나타났다. 또한 경제성 요인 즉 가격이 높을수록, 그 리고 응답자의 월평균 소득이 낮고, 농림수산업 종사자의 경 우 충성도는 낮은 것으로 나타났다. 설문 응답자들의 충청도 에 영향을 미치는 변수들 중에서 파프리카 선호도는 43%로 가장 높은 설명력을 지니며 가장 영향력 있는 변수로 나타났 다. 이러한 결과에서 파프리카의 형태와 색채 선호도에 대해 구명하는 것은 매우 중요한 것으로 판단되었으며, 최근 파프 리카가 건강에 좋을 것이라는 인식이 높아지고 있다는 것은 앞으로 내수 증가에 긍정적 요인이 될 것으로 생각되었다. 또 한 3가지 형태의 파프리카 중에서 선호도가 가장 높게 나타났 던 뭉툭한 유형의 노란색 파프리카를 생산, 홍보를 지향하여 소비자의 구매 성향에 적합한 파프리카의 재배를 늘리는 것도 중요할 것으로 판단되었다. 추후 파프리카의 소비 촉진을 위 하여 소비자를 대상으로 한 지속적인 연구와 홍보 지원 활동 등을 통하여 파프리카에 대한 소비자 인지도를 높일 필요가 있다고 생각된다.

본 연구의 목적은 음성 인터페이스(Voice User Interface, VUI)를 이루는 설계변수 중 사용자에게 긍정적인 감성을 유발하는 설계변수를 확인하는 것이다. 특히, 사용자의 성별과 설계변수의 조절 효과를 분석하여 VUI와 상호작용하는 동안 사용자가 만족할 수 있는 적절한 설계변수 수준을 찾아보고자 하였다. 선행연구를 통해 VUI에 사용되는 음성 설계변수 중에서 사용자의 감성 만족도에 영향을 미칠 수 있는 설계변수 6가지를 도출하였다. 설계변수는 수준을 조절할 수 있도록 Wizard of OZ를 활용하여 VUI 시스템을 구현하였고, 6가지 설계변수의 수준을 조합하여 사용자와 음성으로 대화를 할 수 있도록 구성하였다. 실험에 참여한 사용자는 총 80명으로, 남/여 성비를 고려하여 각 40명씩 모집하였다. 사용자는 VUI와 주어진 임무에 대한 정답을 알아내기 위해 자연스러운 대화를 진행하며, 그동안의 얼굴 표정 변화에 대한 이미지 데이터를 수집 및 표정 분석 소프트웨어를 통해 Valence 점수로 변환하였다. Valence 데이터 를 기반으로 빈도 및 카이제곱 분석을 통해 확인한 결과, 사용자의 성별과 AI gender간의 조절효과가 유의한 것으로 나타났다. 이 결과는 VUI를 설계할 때 사용자의 성별 차이를 고려하는 것이 좋다는 것을 의미한다. 결론적으로, 남성사용자의 경우 성인/남성/높은 톤의 음성, 여성 사용자의 경우 성인/여성/중간톤의 음성이 향후 만족스러운 인터랙션 구현을 위한 VUI 설계에 주요한 가이드라인인 것을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 향후 다양한 인적 요소를 고려하여 UX 관점에서 인간-AI 상호작용을 보다 섬세하게 분석할 수 있을 것이며, 표정을 통한 실시간 감성 측정을 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것이다.

본 연구의 목적은 색채 감성척도의 학술적, 실무적 활용 가치를 높이기 위해 색채 감성척도의 사용 현황과 개선 요인을 제시하는 것이다. 이를 위해 5년 이상 현업에 종사하고 있는 색채 전문가 25명을 대상으로 설문조사를 실시 하였다. 조사 구성 내용은 고바야시와 아이알아이 색채 감성척도에 대해 우선적으로 개선이 필요한 감성어휘를 도 출하고, 개선과 관련한 전문가들의 추가 의견을 수렴하였다. 분석 결과 1) 친숙도와 신뢰도에 대한 조사 결과는 아 이알아이가 더 높게 나타났다. 2) 필요성과 활용도 조사 결과 색채 감성척도가 필요하다는 응답이 88%로 나타났으 며, 연구, 교육 분야보다 기업 실무분야에서 필요하다는 의견이 43.6%로 가장 높게 조사되었다. 3) 개선 필요성 조 사 결과 아이알아이의 색채 감성척도의 개선이 필요하다는 의견이 88%로 나타났다. 4) 개선 필요 요인에 대해 가장 높은 응답은 시대성 반영이었으며, 고바야시 31.9%와 아이알아이 30.9%로 나타났다. 5) 색채 감성척도를 개선 할 경우 중요하게 또는 우선적으로 다루어질 필요가 있는 어휘는 모던한(15.8%) → 내추럴한, 낭만적인, 와일드한 (8.8%) → 다이내믹한(7.0%) → 고전적인, 캐주얼한, 시크한(5.3%) 순서로 조사되었다. 결과를 종합하면 실무 및 연 구 현장에서 색채 감성척도 사용에 한계를 인식하고 있었으며, 수정 보완에 대한 요구가 있음을 알 수 있었다.

본 연구는 간호대학생이 지각한 부모의 양육태도, 감성지능, 문제해결능력의 변수 간 관계를 파 악하고 간호대학생이 지각한 부모의 양육태도가 감성지능, 문제해결능력에 미치는 영향을 조사하기 위한 서술연구이다. 연구대상자는 C도 J대학교에 재학 중인 간호대학생을 대상으로 2021년 11월 29일~12월 13일까지 총 2주 동안 총 134부를 회수하여 그 중 126부의 자료를 SPSS/WIN 22.0 program을 이용하여 분석하였다. 연구결과, 부모의 양육 태도 중 애정적 양육태도가 감성지능(β=.349, p=.001), 문제해결능력 (β=.255, p=.018)에 영향을 미치는 것으로 나타났으며 각각 25.1%, 22.3%의 설명력을 보였다. 따라서 부 모를 대상으로 교육할 때 부모의 양육태도 중 애정적 양육태도가 미래 간호사인 자녀의 감성지능과 문제해 결능력을 향상시키는데 중요한 요소임을 알리고 바람직한 부모 역할 수행을 위한 부모교육의 기초 자료로 활용할 수 있겠다.

본 연구에서는 고등학교-대학 연계 학과 전공체험 프로그램을 개발하여 적용하였다. 프로그램은 메이커 교육과 성장 가능성이 큰 스마트의류 테크놀로지를 접목시켰다. 첫째, P(준비) 단계에서는 스마트의류 및 메이커 교육에 대 한 선행 연구의 내용을 파악하여 스마트의류 테크놀로지를 염색 디자인 교과목에 접목하였다. 둘째, D(개발) 단계에 서는 잉크젯 프린터용 전사지를 이용한 전사염, 전도성 실과 LED 전구를 이용한 스마트의류 테크놀로지를 적용하 여 감성에코백을 만드는 프로그램을 개발하였다. 셋째, I(실행) 단계에서는 의류학 전공을 희망하는 고등학생 17명을 대상으로 수업을 진행하였다. 마지막으로 E(평가) 단계에서는 스마트의류 테크놀로지를 적용한 메이커 교육 프로그 램의 만족도를 5점 척도로 측정하였다. 그 결과 4.95점으로 매우 만족하는 것으로 평가되어, 기존 프로그램에 릴리패 드 아두이노를 추가한 심화 프로그램을 제안하였다. 따라서 본 연구를 통해 전도성 실과 전사염을 적용한 감성에코백 개발 프로그램은 스마트의류 테크놀로지에 보다 쉽게 접근할 수 있어 의류학 전공에 관한 고교 학생들의 생각을 확장시킬 수 있음을 확인하였다.