1. 1차년도: 언어적/비언어적 감정표현 수집 및 특성 분석
1) 언어적 감정표현 Database 구축
- 인지언어학의 언어적 감정표현 분류체계와 언어심리학적 변인들을 통합하여 분류체계 구조화
- 감정표현의 수집 및 분류: 선행 자료집, 설문조사, SNS 등을 통한 실생활 ...
1. 1차년도: 언어적/비언어적 감정표현 수집 및 특성 분석
1) 언어적 감정표현 Database 구축
- 인지언어학의 언어적 감정표현 분류체계와 언어심리학적 변인들을 통합하여 분류체계 구조화
- 감정표현의 수집 및 분류: 선행 자료집, 설문조사, SNS 등을 통한 실생활 감정표현 수집 및 분류
- 심리·언어학적 변인 측정 및 표준화: SAM을 활용한 정서가 및 각성가 평정, 구체성, 표현 정서범주, 강도, 비유성, 의미 투명성, 습득연령 평정
2) 비언어적 감정표현 Database 구축 및 분석
- Database 구축을 위한 감정유발 기법 개발: 영화, 애니메이션 등의 영상자료 수집 후 정서 범주 및 강도, 친숙성 평정
- 비언어적 감정표현(얼굴표정, 음성) 수집: 감정유발 영상 시청 동안 참가자들의 자연스러운 얼굴표정 및 음성 반응 녹취 후, 감정 자기보고 및 평정
- 얼굴표정 정보 분석: 딥러닝 기반 얼굴표정 분석 알고리즘을 사용하여 얼굴표정의 정서범주 및 표정 강도, 얼굴 움직임 부호(Facial action unit) 분석
- 음성 감정 분석: 기계학습 및 딥러닝 기반의 음성 감정 인식, 목소리 주파수 및 에너지 분석
2. 2차년도: 언어적/비언어적 감정표현의 정서인식 기능 연구
1) 감정표현의 자기 정서경험 인식 명료화 기능 연구
- 언어 분석을 통한 정서경험 인식 연구: 감정유발 처치 후, 유발된 감정에 대한 자유응답과 반구조화 면담을 통해 개인의 정서인식 수준 분석
- 감정표현 방식에 따른 신체 내/외적 변화(GSR. 심박수, 얼굴표정, 음성) 분석: 감정표현 방식 처치 후 처치효과를 GSR, 심박동 계수 과제(heartbeat counting task), 얼굴표정 및 음성 분석을 통해 확인
- 대뇌 신경생리학적 분석을 통한 감정표현 효과 분석: ERP 분석 및 독립성분분석을 통해 정의된 클러스터와 감정표현의 관계 조사, 대뇌 신경반응 모델링을 통한 예측 모형 검토
2) 감정표현이 타인 정서지각에 미치는 영향 분석
- 감정표현 유형에 따른 타인 정서지각 명확성 검증: 정신물리학적 절차를 이용한 정서 지각의 명확성의 차이 검증, 기계학습 방법과 뇌파 측정을 통해 지각적 역치(Perceptual threshold)가 어떤 신경기제를 통해 변화되었는지 조사
- 언어적/비언어적 감정표현에 의한 정서지각 변화 신경과학적 분석: ERP/ Source Modeling을 통한 감정표현효과 분석
- 언어적/비언어적 감정표현에 의한 정서지각 범주 분화 연구: 정신물리학적 실험을 통한 범주 변별 능력 변화 검증
3차년도: 언어적/비언어적 감정표현의 정서조절 기능 연구
1) 감정표현의 정서조절 기능: 개인 차원에서 기능성 검증
- 언어적/비언어적 감정표현을 통한 긍정/부정 정서 조절 기능 검증: 감정유발 후, 표출적, 기술적/ 비유적 감정 표현의 긍정/부정 정서조절 효과 검증- 주관적 평정 및 신경생리학적 변화 분석
2) 감정표현의 정서조절 기능: 대인관계 차원의 기능성 검증
- 의사소통상황에서 언어적/비언어적 감정표현 방식에 따른 대화참여자의 감정조절 효과 분석
- 감정표현의 통합분석을 위해 함수적 다중세트 정준상관분석, 감정표현의 동기화(Synchronize) 및 관계 만족도나 대인관계 스트레스 수준 변화 검증