본 논문에서는 Russell (1980)의 감정차원 모델(Circumplex Model)을 확장하여 새로운 감정차원 모델링 방식을 제안한다. 기존의 감정차원 중 가장 대표적인 Russell의 모델은 각성(Arousal), 정서가(Valence)의 2개의 축을 이용하여 감정을 나타낸다. 하지만 기존의 연구에서는 Russell의 감정차원은 감정을 하나의 점으로만 표현하기 때문에 정확한 위치라고 할 수 없으며 감성과학, HCI, Ergonomics 등의 공학 분야에서 사용하기 어렵다고 주장하였다. 따라서 본 논문에서는 Russell의 감정차원 위에 감정들을 하나의 점으로 표현하지 않고, 데이터 분포를 가정하여 영역으로 표현하 는 방법을 제안한다. 실제 설문을 진행하여 자료를 수집하였고, 타원의 방정식을 이용하여 영역을 수식화하였다. 또한, 마지막 장에서 실제 많은 연구에서 사용되는 ANEW와 IAPS 데이터를 패턴인식 알고리즘을 통해 본 논문에서 제안한 모델에 적용해 보았다. 본 논문에서는 새로운 모델링 방법을 통해 기존의 연구자들에게 지적된 Russell 모델의 문제점을 보완하고, 이 모델을 공학 분야에서도 쉽게 적용할 수 있었다.

우리나라는 대기업, 재벌에 대한 반기업정서가 상대적으로 크게 형성되어 있어 반기업정서에 대한 논의가 중요하게 다뤄지고 있다. 이러한 배경 하에서 본 연구는 반기업정서와 기업 평판, 사회공헌 활동의 관계 및 영향력에 대해서 평상시와 위기시로 구분하여 분석하여 보았다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 실제 우리나라 유수 대기업들의 반기업정서 태도에 대하여 기업별 점수를 측정하여 삼성, SK, 현대, CJ가 반기업정서가 높은 기업임을 분석하였다. 둘째, 반기업정서들은(인지적 차원이건, 감정적 차원이건) 모두 조직평판에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 위기 상황, 그것도 기업의 도덕적 위기 상황에서는 기업의 사회적 책임 활동이 반기업정서가 평판에 영향을 미치는 데 있어서 더욱 높은 영향력 변인으로 작용하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 기업이 평상시 지속적인 사회적 책임 수행의 필요성에 대한 함의를 던진다.

본 논문에서는 Russell의 감정차원 모델("A Circumplex Model")의 차원 축 중 Arousal 축의 요소(active, inactive) 간의 연관성을 파악하여 새로운 감정 표현 방식을 제안한다. Russell의 감정차원 모델은 arousal, valence의 2개의 축 위에 감정을 나타내는 단어(happy, joy, sad, 긴장 등)를 하나의 점으로 표현한다. 이런 Russell 모델은 감성과 학, HCI, 심리학 등 여러 분야의 연구에 가장 많이 사용되는 감정 차원이다. 하지만 기존의 연구(복합적 감정, 감 정과 감성, arousal 축과 valence 축의 차이점 등)에서는 Russell의 감정차원 모델은 표현방법의 수정이 필요하다고 주장하였다. 따라서 본 논문에서는 2개의 차원 축(arousal, valence) 중 arousal 축의 요소(active, inactive) 간의 연관 성을 확인하고 실험을 통하여 사용자들이 본인의 각성(arousal) 정도를 어떠한 방식으로 표현하는지 확인하여 Russell의 감정차원 모델의 새로운 표현 방식을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방식을 이용하여 Russell 모델의 문제점을 보완하였으며, 기존 연구에 대한 근거가 될 수 있었다.

본 논문에서는 기존에 Russell의 감정차원 모델(A Circumplex model)상에서 데이터의 분산 값을 줄이고, 복합적 감정(mixed feelings)을 표현하는 새로운 방법을 제안한다. Russell의 감정차원 모델은 감정을 뜻하는 단어(기쁨, 슬픔, 행복, 신남 등)를 제시한 뒤, 자가진단방식(SAM)을 이용하여 단어들의 평균과 분산을 구하고, 각 단어들을 PAD차원(Pleasure, Arousal, Dominance)에 하나의 점으로 표시한다. 하지만 다른 연구자에 의하여 Russell모델의 문제점으로 각 단어들의 분산 값이 커서 데이터의 신뢰도나 정확성이 떨어지며, Russell의 모델의 구조에선 복합 적 감정(mixed feelings)을 표현할 수 없는 등의 문제점들이 지속적으로 제기되었다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 보완하기 위해 설문 방식의 변화를 통해서 실험을 진행하여, 데이터의 분산 값을 줄일 수 있었다. 또한 복합적 감정을 유발할 수 있는 실험을 통해 감정 상태의 긍정적/부정적인 부분의 관계를 확인해보고, Russell모델에서도 복합적 감정을 표현할 수 있음을 입증하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하여 기존의 연구에서 보다 신뢰도와 정확도가 높은 데이터를 얻을 수 있으며, Russell모델을 적용시키기 어려웠던 생체신호, 복합적 감정, 실감 방송 등의 여러 분야에 적용 시킬 수 있다.

본 연구의 목적은 운동선수들을 대상으로 승리/패배에 대한 귀인차원이 감정과 관찰학습을 매개로 몰입에 미치는 이중매개효과를 검증하는 것이다. 방법: 이를 검증하기 위해 서울과 경기 지역 대학부 11개 종목(레슬링, 배드민턴, 볼링, 복싱, 사격, 사이클, 수영, 양궁, 태권도, 테니스, 스쿼시) 운동선수 165명(남자: 132명)을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 결과: 중요한 시합 승리 이후 그 원인을 내적으로 인지할수록 자부심이 높아지고, 이는 관찰학습행위를 유도하여 몰입경험에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 달리 안정성과 통제성 차원에서는 귀인차원 → 기대감 또는 수치심 → 관찰학습 → 몰입에 미치는 이중매개효과는 존재하지 않았다. 결론: 승리 이후에는 내적, 패배에서는 외적으로 설정하는 과거의 귀인이 미래의 수행력을 예측하는데 중요한 역할을 담당하였다. 3가지 귀인 차원 중 인과소재가 몰입경험에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 볼 수 있다.

This paper introduces a design of multi-dimensional complex emotional model for various complex emotional expression. It is a novel approach to design an emotional model by comparison with conventional emotional model which used a three-dimensional emotional space with some problems; the discontinuity of emotions, the simple emotional expression, and the necessity of re-designing the emotional model for each robot. To solve these problems, we have designed an emotional model. It uses a multi-dimensional emotional space for the continuity of emotion. A linear model design is used for reusability of the emotional model. It has the personality for various emotional results although it gets same inputs. To demonstrate the effectiveness of our model, we have tested with a human friendly robot.