현재 존재하는 인공지능 기반 음악 생성에 관한 여러 모델과 연구는 수동 텍스트(Text) 기반 음악 생성에 대해 다루고 있다. 본 논문은 사용자의 편의성을 높이고, 창의적인 음악 생성 과정 을 더욱 원활하게 할 수 있도록 텍스트(TEXT) 프롬프트(Prompt) 자동화를 통한 음악 생성시 스템 방안을 제안한다. 그 방안으로 음원 파일을 통해 수집한 음악 분석 및 데이터화와 가사 정보에서 추출한 키워드를 기반한 장르, 가수, 앨범 등의 정보가 포함된 데이터셋(Dataset)을 구축 후, 파이썬(Python)의 자연어 처리 방법인 Konlpy를 사용하여 가사 데이터를 토큰화하고, TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 벡터화를 통해 중요한 단어를 추 출한다. 또한, MFCC, 템포 등의 특징 데이터셋을 통하여 모델을 통한 감정을 예측하고, CNN 모델 및 Chatgpt를 활용한 텍스트 프롬프트를 자동생성하는 방법을 구현하여, MusicGen 모델 을 사용한 자동화 생성 프롬프트 기반 음악을 생성한다. 본 텍스트 프롬프트 자동 생성 화를 통한 음악 생성 연구의 결과는 음악 데이터 분석 및 생성 분야에 기여될 것으로 기대한다.

본 연구의 목적은 인지적 안녕감 수준에 따라 감정 경험에 차이를 보이는지 확인하고, 인지적 안녕감 수준을 강하 게 예측하는 대표적인 구체적 감정들이 무엇인지 확인함으로써 일상에서 사람들이 어떠한 감정을 관리하는 것이 전 체적인 삶의 만족도 증진에 효과적인지에 대한 실용적 방안을 모색하고자 함에 있다. 이를 위해 참가자간 요인설계 (between-subjects factorial design)를 채택하여 학부생 438명을 대상으로 인지적 안녕감 수준에 따른 감정 경험 빈도 를 측정하였다. 인지적 안녕감은 생활만족도 척도(SWLS)로 측정하였으며, 감정 빈도는 PANAS-X 척도로 측정하였고, 조사 후 인지적 안녕감의 평균값을 기준으로 집단을 나누어 감정 프로파일을 살펴보았다. 연구결과, 첫째, 인지적 안녕감이 높은 집단은 낮은 집단에 비해 전반적으로 긍정감정, 놀람감정의 경험빈도가 높았고 부정감정 경험빈도가 낮았다. 둘째, 인지적 안녕감에 영향을 미치는 대표적인 감정은 긍정 8개, 부정 7개, 놀람 1개임을 확인하였다. 특히 긍정은 ‘즐거운(happy)’, ‘자신감 있는(confident)’, 부정은 ‘나 자신에게 만족하지 못하는(dissatisfied with self)’, ‘나 자신이 역겨운(disgusted with self)’, 놀람은 ‘경탄을 자아내는(amazed)’ 감정이 인지적 안녕감에 가장 큰 영향력을 미쳤다. 본 결과를 통해 일상에서 경험하는 감정을 무조건 긍정-부정으로만 살펴볼 것이 아니라, 인지적 안녕감을 증진시키기 위해서는 특정한 감정들의 경험 빈도는 높이고(ex. 즐거움, 자신감), 특정한 감정의 경험 빈도는 줄이는 것(ex. 자신에 대한 불만족, 역겨움)이 더 효과적일 수 있음을 시사한다.

본 연구는 감정노동자 심리분석을 통한 심리치유 방향에 대한 연구이다. 본 연구의 목적 은 감정노동 심리치유 프로그램 개발에 기여 하고자 한다. 본 연구의 대상은 G도 북부지역 감정노동자 157명을 대상으로 설문조사를 하였다. 연구 기간은 2021년 4월부터 2023년 2 월까지 진행되었다. 자료 분석은 SPSS 28.0 통계프로그램을 이용하여 일원분산분석 (One-way ANOVA) 및 피어슨의 상관관계 분석(pearson correlation analysis)을 하였다. 연 구결과는 직군별 감정노동 수준은 M 3.03∼3.96, 감정노동 인식은 M 2.40∼3.48 유의미한 차이가 없는 상태로 나타났다, 감정노동 실태 면에서 1직군(M 2.81), 2직군(M 2.88)은 다른 직군과 M 0.68∼0.4의 차이를 보이는 등 언어적 폭력에서 더 취약한 결과가 나타났다. 감정 노동의 수준 정도에 따라 감정 부조화 및 손상-고객 응대 부조화 및 갈등 순으로 직업 불 만족에 영향을 주고 있다는 유의미한 차이를 볼 수 있다. 정신적 평가결과에서도 감정노동 으로 인해 감정소진, 의욕 저하 등 심리적 문제가 발생하고 있음을 알 수 있다. 이를 통해 향후 감정노동자 심리치유 발전에 기여하고자 한다.

소셜 네트워크는 우리 일상 생활의 필수적인 부분이 되었다. 소셜 미디어 정보에 대한 정서 분석은 소셜 네 트워킹 사이트에 대한 사람들의 견해, 태도, 감정을 이해하는 데 도움이 된다. 전통적인 정서 분석은 주로 텍 스트에 의존한다. 스마트폰이 등장하면서 문자뿐만 아니라 이미지 등 네트워크 상의 정보도 점차 다양해지고 있다. 많은 경우 이미지가 감정을 독립적으로 표현하기 보다는 텍스트를 향상시킬 수 있다는 것이 밝혀졌습 니다. 우리는 새로운 이미지 텍스트 정서 분석 모델(LSTM-VAA)을 제안한다. 구체적으로 이 모델은 사진 정보 를 직접 입력으로 가져가지 않고 VGG16 네트워크를 사용하여 이미지 특징을 추출한 다음 시각적 측면 주의 를 생성하고 문서의 핵심 문장에 더 높은 가중치를 부여하고 시각적 측면 주의를 기반으로 문서 표현을 얻 는다. 또한, 우리는 LSTM 네트워크를 사용하여 텍스트 감성을 추출하고 텍스트만을 기반으로 문서 표현을 얻 는다. 마지막으로, 우리는 두 분류 결과 그룹을 통합하여 최종 분류 레이블을 얻는다. 옐프 레스토랑 리뷰 데 이터 세트에서, 우리의 모델은 감정 분류를 위한 시각 주의 보조 텍스트로 시각 정보를 사용하는 것의 효과 를 검증하는 BiGRU-m VGG보다 18.92% 높은 62.08%의 정확도를 달성한다. 비스타넷 모델보다 0.32% 높아 비스타넷 모델의 이미지가 텍스트를 완전히 커버할 수 없는 결함을 LSTM 모델이 효과적으로 보완할 수 있 음을 입증했다.

본 연구는 감정코칭 프로그램 효과성의 의미를 살펴보기 위하여 2010~2020년까지 11년간 국내에서 출판된 20편의 논문(효과크기 40개)의 메타분석을 시행하였다. 첫째, 효과크기(표준평균차, SMD)는 0.7240이며, 효과크기의 동질성보다는 이질성(Q값에 대한 유의확률 p값=0.0001, I2=89.8%)이 확인되었기 때문에 랜덤효과모형으로 해석되었다. 둘째, 하위집단 의 효과크기는 thesis(20) SMD=0.6108과 journal(20) SMD=0.4929로 나타났으며, 동질성 검증 결과는 I2이 50% 이상이지만, Q(=1.09, (d.f.=1), p<0.6943)가 0.01보다 크기 때문에 동질적으로 판단된다. 셋째, 조절변인 분석에서 조절변수 Alpha의 메타회귀식은 QM(df=1)=5.7625, p=0.0164, 회귀계수는 z=2.4005, p=0.0164로 통계적으로 유의하였지만, 회기시수(session time)는 통계적으로 유의하게 나타나지 않았다(QM(df=1)=0.9946, p=0.3186). 넷째, 출판편향 분석에서 숲 그림(funnel plot)은 효과 크기 0을 기준으로 오른쪽으로 편향되어 있었다. 또한 Egger 회귀분석 결과는 bias=3.0142(t=1.81, df=38, p=0.0782)로 귀무가설이 기각되어 출판편향이 있었다. 더하여 Fail-safe N 분석에서 Nfs=1287 로 나타나 신뢰성을 보여주었다. trim-and-fill 방법에서 보정값은 7개이며, 보정 전 평균 효과크기 SMD=0.7585이고, 보정 후 평균 효과크기 SMD=0.2818로 바뀌었다. 즉 보정된 연구 7개를 추가하 면, ‘파일 서랍에 묵혀둔 문제’가 해결되어 숲 그림에서 왼쪽 아래쪽에 7개의 효과크기가 채워져 좌 우 대칭이 되었다. 마지막으로 발전된 감정코칭 프로그램의 수행과 연구를 위한 기초자료를 제공하고자 한 본 연구 결과의 의미와 시사점에 대해 논의하였다.

Nurses in an intensive care unit (ICU) often play key roles to improve the quality of end-of-life care. During those times, many nurses report they feel ambivalent in the caring between life and death. The purpose of this study was to analyze the concept of ambivalence that ICU nurses often experienced in end-of-life care. As a method, this study was conducted with the concept analysis using the hybrid model Schwartz-Barcott and Kim (1986) presented, naming the complex and dual feelings nurses experience during end-of-life care in ICU as ambivalence. In the theoretical phase and from the literature review, characteristics of ambivalence were identified. During the fieldwork phase, in-depth interviews were conducted with five nurses. In the final phases, a theoretical description was extracted of ambivalence in ICU nurses during end-of-life care. In terms of results, external factors (i.e., realistic context, contradictions in nursing activities themselves) and internal factors (i.e., personal tendencies, conflicting perceptions of dying, occupational awareness of nurses, role conflicts) were derived as antecedents of ICU nurses’ ambivalence during end-of-life care. Attributes were divided into intrinsic and existential dimensions. Intrinsic dimensions resulted in "coexistence of opposing equivalent values," "uncertainty," "hiddenization," "value confrontation may occur sequentially," and "absence of willingness to resolve." In existential dimensions, the following conflicts were derived: "pressure on work versus sympathy about family grief," "helplessness due to failure of medical care versus sadness for patient death" and "role as a nurse versus sadness felt during end-of-life care.” The results are organized into negative assessments of oneself and adaptations to ambivalence. In conclusion, through this concept analysis, the hope is that ICU nurses will be able to prevent progressing to burnout by accurately and actively facing and managing their own feelings during end-of-life care. Furthermore, this research is expected to serve as the cornerstone of developing theories for clinicians who provide end-of-life care.

본 연구는 스마트폰에 대한 소셜 빅데이터를 활용한 감정분석을 통해 스마트폰 속성에 대한 이용자의 감정의 정도를 측정함으로서 타당하게 만족도를 파악할 수 있는 새로운 방법론적 가능성을 탐색하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 각 모델에 따른 연관어를 비교하면, 갤 s8는 제품불량과 관련된 단어가 많이 포함되어 있는 반면 갤 s9는 배터리, 카메라, 스피커와 같은 기능과 관련된 단어가, 갤 s10은 배터리, 카메라와 함께 색상에 대한 단어가 많이 사용되었다. 또한 타 단어와의 관계성 분석 결과, 배터리의 경우 갤 s8에서는 중립적 의미로 사용된 반면에 갤 s9와 갤 s10에서는 배터리의 빠른 소모를 나타내는 부정적인 의미로 쓰이고 있다. 이와 함께 기술의 진화에 따라 같은 단어가 다른 맥락에서 사용되는 의미의 변화도 이루어지고 있음을 확인했다. 둘째, 각 모델에 대한 24개월간의 감정 추이를 보면, 제품 출시 초기에는 부정적인 평가가 주를 이루다가 출시 1년 정도를 기점으로 긍정적인 감정 평가를 보이게 되며 20개월 정도 지나게 되면 다시 부정적인 평가로 변화되고 있다. 마지막으로, 감정의 주요 속성을 비교해 보면, 세 모델 모두 출시 초기에는 다양한 속성에 대해서 이야기하지만 1년 정도의 시간이 흐르면 가격과 배터리에 대한 논의로 수렴되어지는 특징이 공통적으로 나타났다. 본 연구는 이용자 만족도 조사의 전통적인 설문조사 방법의 한계를 뛰어넘어 소셜 빅데이터를 활용한 감정분석으로 방법론적 확장을 시도했다는 점에서 그 의의가 크다 하겠다. 마케팅적 시사점으로는 소수의 인플루언서나 파워 유튜버들이 아니라 초기채택자들을 어떻게 공략하느냐가 매우 중요하다는 점과 초기 품질 관리가 어떤 홍보 노력보다 더 중요하다는 점이 본 연구를 통해 도출되었다.

In order to satisfy customers, it is important to identify the quality elements that affect customers’ satisfaction. The Kano model has been widely used in identifying multi-dimensional quality attributes in this purpose. However, the model suffers from various shortcomings and limitations, especially those related to survey practices such as the data amount, reply attitude and cost. In this research, a model based on the text sentiment analysis is proposed, which aims to substitute the survey-based data gathering process of Kano models with sentiment analysis. In this model, from the set of opinion text, quality elements for the research are extracted using the morpheme analysis. The opinions’ polarity attributes are evaluated using text sentiment analysis, and those polarity text items are transformed into equivalent Kano survey questions. Replies for the transformed survey questions are generated based on the total score of the original data. Then, the question-reply set is analyzed using both the original Kano evaluation method and the satisfaction index method. The proposed research model has been tested using a large amount of data of public IT service project evaluations. The result shows that it can replace the existing practice and it promises advantages in terms of quality and cost of data gathering. The authors hope that the proposed model of this research may serve as a new quality analysis model for a wide range of areas.

정보 기술의 빠른 발전에 힘입어 기존의 인터랙션 디자인은 사용자의 요구를 더 이상 충족시키지 못하고 있다. 사용자 체험에 대해 사용자들은 더 까다로운 요구를 하고 있다. 사용자 체험의 개념은 이미 디자인의 목적을 벗어나 가용성, 용이성에서 감정, 의미의 의도로 확장되고 있다. 감정 인터랙션 디자인에 대해서 연구자와 디자이너가 함께 관심을 갖게 되었으며, 사용자 체험 디자인의 새로운 경향이 되고 있다. 이런 다양한 상황에서 사용자의 정서적 욕구를 충족시켜야 하는 점이 중요시 되고 있다. 본 연구에서는 기존의 게임 사례를 근거로 게임에 존재하는 감정 인터랙션 설계를 논증적인 방법으로 분석하였다. 또한 분석 결과를 정리하여 Donald Arthur Norman 교수가 제시한 감정화 설계의 세 가지 차원을 근거로 게임에서의 감정 인터랙션 설계의 우열을 어떻게 판단하는지 검증하였다. 플레이어들이 게임을 하면서 얻는 감정의 변화를 통해 감정 인터랙션이 게임 디자인에서 뚜렷한 우열 구분이 있음을 보여준다.

인공지능기술은 사용자의 언어, 목소리 톤, 표정을 인지하고 학습하여 다양한 맥락에서 사용자의 감정에 대응할 수 있도록 발전하고 있다. 여러 인공지능 기반 서비스 중에서 특히 사용자와의 커뮤니케이션이 중요한 서비스 다수는 감정을 표현하는 인터랙션을 제공한다. 그러나 인공지능 시스템의 감정을 표현하는 수단으로서의 비언어적 인터 랙션에 관한 연구는 아직 미비하다. 이에 조명효과 중 특히 색상과 깜빡임 운동을 중심으로 인공지능 디바이스의 감성 인터랙션을 연구하였다. 본 연구에서 구현한 인공지능 디바이스 프로토타입은 red, yellow, green, blue, purple, white 6가지의 조명 색상과 느림, 중간, 빠른 세 단계 속도의 깜빡임 효과로 감정을 표현한다. 프로토타입을 활용하여 20대부터 30대 남녀 50명을 대상으로 인공지능 디바이스의 색상별, 속도별 조명 효과가 표현하고 있는 감정에 응답 하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 각 조명 색상은 기존 색채감성연구에서 드러난 감성적 이미지와 대체로 유사한 감정을 나타내는 것으로 평가되었다. 조명의 깜빡임 속도는 감정의 각성과 밸런스의 변화에 영향을 주었으며, 이 때 각성의 변화 양상은 모든 색상에서 유사한 기조를 보였다. 밸런스 변화 양상은 기존 색채감성연구의 감성적 이미지와 어느 정도 관련이 있지만 색상 별 차이가 있는 것으로 관찰되었다. 인공지능 시스템을 탑재한 사물의 종류와 인공지능 디바이스가 점점 다양해지는 현 시점에서, 본 연구결과는 조명을 통한 인공지능의 감성 인터랙션을 설계할 때 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구를 통해 지역 이벤트 참가 관광객의 감정과 태도를 통해 만족 요인을 파악하여 지역 이벤트가 지속적으로 발전하기를 위한 방안을 제시하고자 한다. 또한, 본 연구에서 지역 이벤트의 관광객을 대상으로 그들이 지각하는 경험적 가치, 감정반응, 태도의 개념 및 특성을 파악하고 각 변수 간 영향 관계를 알아보았다. 조사대상의 특성을 파악하기 위하여 빈도분 석을 실시하였으며, 경험적 가치에 대한 분석 결과 아이겐 값(Eigen value) 1.0 이상을 기준으로 5개의 요인이 추출되었으며, 누적분산 값도 60%를 넘어 요인분석 결과가 상당히 타당하다는 것을 보여 주고 있다. 감정반응에 대한 긍정적인 감정반응이 Cronbach's α 0.913, 태동에 대한 탐색적 요인분석 결과 Cronbach's α 0.884로 높은 것으 로 나타났다. 본 연구에서는 지역 이벤트 관광객이 지각하는 경험적 가치는 감정반응과 태도에 각각 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 본 연구의 결과로 도출된 시사 점이 지역 이벤트를 기획하고 운영하는 데 있어 방향성을 제시할 수 있는 기초자료가 될 것이다.

본 연구의 목적은 국내 레스토랑 이용객의 서비스 실패 후 감정변화에 영향을 미치는 실패 귀인 요소, 그리고 고객의 브랜드 관계 품질이 서비스 실패 귀인 지각에 대한 환원효과를 검증하는 것이다. 본 연구의 시사점으로는 귀인이론은 귀인이론과 귀인적 이론으로 구분할 수 있는데 한 모형에서 귀인이론에 영향을 미치는 개인 신념과 귀인 후의 감정반응 간의 영향관계를 통합적으로 측정하는 연구는 미미하다. 신념(BRQ: Brand Relationship Quality)-귀인-감정 3단계 모형을 구축하고 충돌 감정 반응(분노 VS동정)의 독립성을 같이 검증되었다. 먼저, 감성적BRQ(친밀감 및 사랑)은 통제가능성 귀인에 미치는 환원효과가 있는데 행동적BRQ(상호의존)은 통제가능성 귀인에 미치는 확대효과가 있는 것으로 나타났다. 관리적 관점에서 레스토랑 관리자는 고객의 서비스 실패의 반복 발생 가능성 지각을 낮추고 고객의 동정을 환기해야 한다. 통합적으로 레스토랑 관리자는 고객의 서비스 실패 귀인 지각을 잘 조절하고 고객의 BRQ이 감정반응에게의 영향효과를 환원시켜야 한다. 여러 가지의 서비스 회복 방안을 수립하고 귀 인을 잘 조절해야 한다. 뿐만 아니라, BRQ은 각각 분노 및 동정에 다른 효과(확대VS환충)가 있기 때문 에 고객 BRQ의 특성에 따라 다른 서비스 실패 회복 방안을 제시해야 한다. 예를 들면, 이성적 BRQ 고객에게 금전 보상이나 공정성 거래, 친밀감 및 사랑 고객에게 감정배려, 상호의존 고객에게 호혜성 설득 등 방안을 상황에 맞게 개발해야 한다. 본 연구는 서비스 실패 후 귀인의 매개효과를 탐색적으로 검증하 였는데 BRQ-귀인-감정 과정에서의 여러 가지 조절요인을 고려하지 않는 한계점이 있다. 따라서 추후의 연구에서 서비스 실패 강도의 조절효과를 고려해야 하고 더 완전한 모형을 구축해야 한다.

본 연구는 한류 콘텐츠 소비 시 나타나는 한국, 일본, 미국의 감정 반응을 통해 국가별 소비 성향을 규명하는 데 목적이 있다. 방대해진 텍스트 리뷰를 이용한 감정 분석 연구가 주목받고 있고, 콘텐츠 수요에 환경적 특성이 주요한 영향을 주고 있음에도, 국가별 감정 반응 차이에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는, Russell(1980)이 제시한 감정 원형 모델을 사용하여 한국형 판타지 멜로드라마 <도깨비>에 대한 국가별 감정 단어의 변수 중요도 및 단어 간 연관을 비교하였다. 우선, 2017년 1월 26일부터 3월 26일까지 2달간의 텍스트 리뷰를 수집하였다. 둘째, 수집한 데이터로부터 Russell의 감정 모델에 해당하는 감정 단어를 선별하였다. 셋째, 선별한 데이터에 랜덤포레스트를 적용하여 변수 중요도를 평가하였다. 넷째, Russell 축에 따른 주요 감정 단어 간 연관성을 비교하였다. 마지막으로 테스트 데이터를 이용하여 학습된 모델의 정확성을 측정하였다. 실험 결과, 국가별 감정 단어의 변수 중요도에서 한국과 미국은 Happy, 일본은 Pleased가 가장 중요한 변수로 나타남을 확인하였다. 단어 간 연관성에서 한국은 수동적 불쾌감, 미국과 일본은 수동적 쾌감이 강하게 나타나는 경향이 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해, 한류 콘텐츠에 대한 국가별 감정 반응 차이를 확인할 수 있을 것으로 기대한다.

경찰공무원들의 일상생활은 수많은 범죄행위와 범죄피해 그리고 범죄현장에 직면하는 업무를 담당한다. 이러한 경우 개인의 부정적인 감정이 표현될 수도 있다. 해양경찰 조직 내에서 구성원들의 부정적인 감정은 직장에 대한 기여도와 직무에 대한 성취도 그리고 효과적인 직무처리를 위한 자신감을 향상시켜 준다. 따라서 조직구성원의 감정적 부조화를 통제하는 것은 조직의 발전에도 큰 도움이 된다. 이 연구는 해양경찰공무원의 감정적 부조화가 직무소진에 미치는 영향을 검증하고 감정지능의 매개효과를 검증하는데 집중하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 해양경찰공무원의 감정적 부조화 하위요인과 직무소진의 관계에서 의식적으로 감정표현을 하거나 절제하려고 노력할 때 감정적 부조화를 느끼지 않으며 바람직한 감정표현을 하는 과정에서 감정지능이 감소하는 것을 알 수 있었다. 둘째, 해양경찰공무원의 감정지능은 직무소진에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 해양경찰공무원의 감정적 부조화가 직무소진에 미치는 영향관계에서 감정지능은 통계적으로 유의미한 매개효과가 있는 것을 확인하였다. 결국, 직접효과와 매개효과를 비교한 결과, 해양경찰공무원들은 감정적 부조화가 직무소진을 느끼는 것만큼 감정지능에 의해 직접적으로 직무소진을 경험하는 경향이 나타났다.

후쿠시마 원자력 발전소 사고 이후 한국 정부는 일본북부지역에서 생산되는 수산물 수입을 금지하였다. 한국과 일본 사이 수산물 분쟁은 아직 진행중이며 소비자들은 식품안전에 위협을 받고 있다. 이 연구는 소비자의 일본수산물에 대한 위험인식과 위험행동에 영향을 미치는 요인들을 밝히기 위함이다. 이를 위해 2012년 9월부터 10월까지 1,500명의 성인을 대상으로 설문조사를 수행하였다. 분석결과 일본산 수산물에 대한 위험인식에서 감정의 역할이 확인되었는데, 일본산 수산물에 대해 부정적인 감정을 느끼고 있는 개인은 해당 제품에 대한 위험 인식이 높았다. 또 부정적인 감정은 수산물 구입행동에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편 운명주의적 성향은 수산물 구입행동에 유의한 변수가 아닌 것으로 나타났다.