본 연구는 대표적인 국내 전통 천연염색소재인 감(persimmon)과 쪽(indigo)으로 염색한 면직물로 구성된 동일색조 2-배색 직물의 색채감성 요인을 규명하고 색채감성 요인 및 색채 선호도와 물리적 색채 변인들 간의 관계를 토대로 색채감성 요인의 예측모델을 수립하고자 수행되었다. 감과 쪽으로 염색하여 동일색조 2개 유형(soft와 dull)과 배색 면적비(감:쪽) 3 수준(1:1, 2:1, 1:2)을 조합한 총 6종의 직물 자극물을 준비하여, 20대 여대생 38명을 대상으로 IRI 색채이미지스케일의 13개 색채감성 형용사와 선호도에 대해 의미미분척도로 색채감성을 평가하였다. 연구 결과로서 ‘안락감’, ‘경량감’, ‘역동성’, ‘고상함’의 4개 색채감성 요인이 추출되었는데, 요인 ‘경량감’은 동일색조 유형인 soft에 서 더 강하게 느껴지는 경향이었으며, 요인 ‘안락감’은 배색 면적비 2:1에서, ‘고상함’은 배색면적비 1:2에서 유의하 게 더 높게 평가되었다. 또한 물리적 배색변인들은 요인 ‘안락감’, ‘경량감’, ‘고상함’과 유의한 상관관계를 보였다. 이 결과를 바탕으로 색채감성 요인 ‘안락감’과 ‘경량감’, ‘고상함’의 예측 회귀모델을 수립하였으며, 색채선호도는 유의한 예측식이 수립되지 않았다. 본 연구 결과는 감과 쪽의 천연염색 섬유제품의 배색을 활용하여 섬유⋅패션제품 의 감성 이미지를 설계하는 데에 활용할 수 있을 것이다.

국공립 보육교사의 감성리더십이 직무열의에 미치는 영향 관계 를 분석하고, 그 영향 관계에서 심리적 웰빙과 직업적 웰빌의 매 개적 역할을 검증하여 보육사의 전문성 증진을 통해 보육서비스 질을 향상시키기 위한 개입 방안을 마련하는 데 있다. 이 연구는 G시에 소재한 국공립 어린이집에 근무하는 보육교사를 대상으로 임의표집으로 자기기입식 설문조사를 실시하였다. 수집된 자료는 빈도분석, 기술통계, 상관관계 분석, 구조방정식 분석을 하였으며, 매개효과를 확인하기 위해 부스트레핑을 활용하였다. 이 연구결 과. 첫째, 국공립어린이집 보육교사의 감성리더십이 높다고 인식 하는 교사일수록 직무열의 수준이 높게 나타났다. 둘째, 국공립어 린이집 보육교사의 감성리더십과 직무열의 관계에서 심리적 웰빙 이 매개효과를 가지고 있음이 확인되었다. 셋째, 국공립어린이집 보육교사의 감성리더십과 직무열의 관계에서 직업적 웰빙이 매개 효과를 가지고 있음이 확인되었다. 이는 서비스의 질을 향상을 위 해 중요한 인적자원인 국공립 어린이집 보육교사의 체계적인 인 적자관리가 이루어져야 함을 시사한다.

Recently, with the development of industrial technology and the increase of young consumers, engine monitoring devices for small ships are rapidly changing from analog devices to LCD-based digital devices. In addition, consumers’ product selection criteria are gradually increasing in favor of luxurious and emotional products rather than price attractiveness. Therefore, in order to develop differentiated products in marketing, it is necessary to find and improve emotionally attractive quality elements. The purpose of this study is to collect 11 customer requirements related to the emotional quality of DGP (Digital Gauge Panel) for small ships through customer interviews and to find attractive quality elements among the emotional qualities of DGP for small ships. 17 design elements were derived by applying QFD to the collected customer requirements, and they were classified into one-dimensional quality, must be quality, and attractive quality through Kano model analysis, and 6 attractive quality elements were confirmed using Timko customer satisfaction index.

본 연구는 화장품산업에서 중요한 역할을 담당하는 감성 요소를 마케팅의 주요 수단인 광고에 서 찾고자 화장품 광고를 분석대상으로 삼았다. 광고의 핵심적인 구성 요소인 이미지와 카피 사이의 결속 과 강조 현상을 중심으로 유럽의 화장품 광고에 나타난 소구 전략들을 분석하였다. 분석을 통해 우선 화장 품광고에 나타나는 보완적 결속, 강조적 결속, 반복적 결속 등 이미지와 카피의 결속 유형을 파악할 수 있 었다. 다음으로 화장품 광고의 강조적 특징을 강조의 전략적 차원에서 다양하게 분류하였다. 이러한 분석 을 바탕으로 기능성 화장품 광고에서 강조되는 신뢰, 기대, 기쁨 등의 감성소구의 요소들을 발견하였으며, 이들이 갖는 궁극적인 감성 소구 전략도 파악할 수 있었다.

아사와 아사와(Ruth Asawa)는 20세기 후반 활동한 일본계 미국인 예술가이다. 제2차 세계대전 당시 아사와와 가족은 강 제 수용소에 구금되었다. 이 경험은 아사와의 예술 창작에 중 요한 영향을 미쳤고, 초기 예술관을 형성하는 데도 큰 역할을 하였다. 그 후 아사와는 블랙마운틴 대학교(Black Mountain College)에 진학하였다. 이곳에서 아사와는 예술 분야의 훈련도 받고 다학제적 창작환경 속에서 많은 유명한 예술가와 사상가 들과 교류하였다. 그들은 아사와의 예술적 이념과 스타일에 큰 영향을 미쳤다. 아사와는 조각, 회화, 섬유 예술로 잘 알려져 있으며, 작품에 는 리듬감, 우아함 및 추상적인 특성을 보여준다. 또한, 독특한 여성적 시각을 통해 정체성, 감정, 사회적 이슈에 대한 관심을 표현한다. 본 연구는 아사와의 예술적 배경과 업적을 돌아보는 동시에, 아사와의 작품에 사용된 형식, 재료, 표현 방식을 분석하고, 현 대 예술에 미친 영향을 고찰한다. 아사와의 작품은 동시대 예 술 분야에 큰 영향을 미쳤을 뿐만 아니라, 서구 예술계에서 아 시아계 미국인 예술가들의 중요한 본보기가 되었다.

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.