청소년의 가족건강성과 학교적응의 관계에서 자아존중감의 매개효과에 관한 연구

남영자,박태영 한국청소년학회 2009 청소년학연구 Vol.16 No.4

The purpose of this study was to examine the mediating effect by self-esteem between family strengths and school adaptation. Three-hundred ninety-seven 10th and 11th graders completed self-report questionnaires in class. The results of the correlational analyses and the structural equation modeling were summarized as follows. First, correlations among measured variables of family strengths, self-esteem, school adaptation were all significant. Second, The self-esteem was significantly revealed as mediating effect between family strengths and school adaptation. Therefore, the model , which school adaptation would be affected by family strengths via self-esteem as mediating variable, was fitted. These results of the study showed that it was important to raise up the self-esteem for the school adaptation of adolescents. Based upon the results of this study, the study suggests the individual and family counseling can be used to improve family strengths and self-esteem for school adaptation of adolescents. 본 연구는 청소년의 가족건강성과 학교적응의 관계에서 자아존중감의 매개효과를 검증하기 위해 수행되었다. 이를 위하여 고등학교 1, 2학년생 397명을 대상으로 자기-보고형 질문지를 실시하여 자료를 수집하였다. 가족건강성을 예언변인으로, 자아존중감을 매개변인으로, 학교적응을 결과변인으로 하여 부분매개모형을 연구모형으로 설정하고, 완전매개모형을 경합모형으로 설정하였다. 상관분석을 통해 변인들의 관계를 알아보았으며, 구조방정식모형 분석으로 모형의 적합도를 검증하였고, Sobel 검증 중 Aroian test로 매개효과의 유의도를 검증하였다. 연구결과에 의하면 청소년의 가족건강성, 자아존중감, 학교적응의 하위변인 간 모든 변인들이 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 그리고 청소년의 가족건강성과 학교적응의 관계에서 자아존중감의 매개효과가 유의하게 나타났으며, 가족건강성이 자아존중감을 매개로 하여 학교적응으로 가는 경로를 가정하는 완전매개모형이 적합한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 청소년의 학교생활 및 상담 지도를 위한 시사점을 제시하고, 후속연구를 제언하였다.

Group Psychotherapy에 관한 一考察 : 종류, 과정, 성과를 중심으로

南英子 이화여자대학교 사범대학 교육심리학과 1970 心理硏究 Vol.- No.11

人間性 啓發을 爲한 佛敎敎育方法論 : 敎師의 役割을 中心으로

南英子 동국대학교 불교대학 1984 東國思想 Vol.17 No.-

Denoising CNN 기반 소음하에서의 음성 감정 인식

남영자 한국정보통신학회 2023 한국정보통신학회논문지 Vol.27 No.6

Speech emotion recognition using deep learning techniques has gained significant attention over the last decade. The majority of such research on speech emotion recognition has addressed noise-free speech emotion recognition. However, research on emotional speech denoising has received comparably less attention. Furthermore, limited data are available for such research using Korean emotional speech. This study examined Korean emotional speech recognition in noisy environments using a denoising convolutional neural network (DnCNN) which has primarily been used to detect defects on semiconductor wafers. The DnCNN performed better at classifying emotional categories than the CNN regardless of signal-to-noise ratio (SNR) conditions. This is the first study to provide evidence of the effectiveness of DnCNN in speech emotion recognition in noisy conditions at different levels of SNRs. In addition, the experimental results suggest the possibility of extending the applicability of DnCNN in the speech domain. 최근 딥러닝을 활용한 음성 감정 인식은 많은 관심을 받아왔다. 하지만 대부분 소음을 고려하지 않은 연구에 집중이 되었고, 소음하에서의 딥러닝 기반 음성 감정 인식 연구는 비교적 제한적이다. 나아가 소음하의 한국어 음성 감정 인식 연구는 드물다. 본 연구는 Convolutional neural network (CNN)에 기반한 denoising CNN (DnCNN)을 활용하여 소음에 노출된 환경에서의 한국어 음성 감정 인식 양상을 두 가지 신호 대 잡음비를 사용하여 살펴보았다. 분석 결과, DnCNN은 신호 대 잡음비에 상관없이 CNN에 비해 높은 감정 분류 정확도를 보였다. 본 연구는 DnCNN을 사용하여 신호 대 잡음비를 달리하여 소음하 음성 감정 인식에서의 효용성을 파악한 첫 사례이다. 나아가 본 연구는 그간 반도체 웨이퍼의 결함 패턴 분류에 주로 사용된 DnCNN의 언어 도메인으로의 적용 확대성을 뒷받침한다.

Interview를 통해 본 低所得層 育兒 實際

南英子 이화여자대학교 사범대학 교육심리학과 1969 心理硏究 Vol.- No.10

한국어 청자의 영어 파열음과 마찰음 쌍 변별에서의 방향적 비대칭

남영자 한국언어과학회 2018 언어과학 Vol.25 No.1

한국어 청자의 영어 파열음-마찰음 쌍의 지각 동화와 변별

남영자 언어과학회 2019 언어과학연구 Vol.0 No.88

Discrimination of non-native contrasts often differs as a function of stimulus presentation direction. The present study examined these directional asymmetries by assessing the Perceptual Assimilation Model (PAM). Korean listeners completed a forced-choice identification test and a categorical AX discrimination tests on six English stop-fricative contrasts, /pi/-/fi/, /bi/-/vi/, /di/-/ði/, /pu/-/fu/, /bu/-/vu/ and /du/-/ðu/. The identification test results yielded uncategorized-categorized (UC) assimilations for /bi/-/vi/, /pu/-/fu/ and /bu/-/vu/ and category-goodness (CG) assimilations for /pi/-/fi/, /di/-/ði/ and /du/-/ðu/. The discrimination test results revealed that directional asymmetries in which performance was better in the fricative to stop direction than the reverse direction were found for both UC and CG assimilation types, inconsistent with PAM. These results suggest that in non-native stop-fricative perception directional asymmetries might be modulated by language experience. (Chung-Ang University)

한국과 미국 방송사의 코로나19 뉴스에 대해 CNN 기반 정량적 음성 감정 양상 비교 분석

남영자,채선규 한국정보통신학회 2022 한국정보통신학회논문지 Vol.26 No.2

During the unprecedented COVID-19 outbreak, the public’s information needs created an environment where they overwhelmingly consume information on the chronic disease. Given that news media affect the public’s emotional well-being, the pandemic situation highlights the importance of paying particular attention to how news stories frame their coverage. In this study, COVID-19 news speech emotion from mainstream broadcasters in South Korea and the United States (US) were analyzed using convolutional neural networks. Results showed that neutrality was detected across broadcasters. However, emotions such as sadness and anger were also detected. This was evident in Korean broadcasters, whereas those emotions were not detected in the US broadcasters. This is the first quantitative vocal emotion analysis of COVID-19 news speech. Overall, our findings provide new insight into news emotion analysis and have broad implications for better understanding of the COVID-19 pandemic. 전례 없는 코로나19 팬데믹 상황에서 대중의 정보에의 요구는 과도한 코로나19 뉴스 소비를 조장하였다. 뉴스는 대중의 심리적 안녕에도 영향을 미치기에 뉴스 보도 양태에 대한 각별한 주의가 요구된다. 이에 본 연구는 한국과 미국의 주요 뉴스 미디어의 코로나19 관련 뉴스의 음성 감정 양상을 합성곱 신경망에 기반하여 분석하였다. 분석 결과, 대부분의 뉴스 미디어에서 중립이 탐지되었으나 슬픔과 분노도 탐지되었다. 이러한 양상은한국의 뉴스 미디어에서 두드러진 반면 미국 뉴스 미디어에서는 나타나지 않았다. 본 연구는 코로나19 뉴스의 첫 음성 감정 분석 연구로, 뉴스의 감정 분석에 있어 새로운 방향을 제시할 뿐 아니라 팬데믹에 대한 이해 증진에 있어 광범위한 함의를 지닌다.

CNN을 활용한 방송 뉴스의 감정 분석

남영자,Nam, Youngja 한국정보통신학회 2020 한국정보통신학회논문지 Vol.24 No.8

한국의 영상기반 뉴스 미디어는 크게 지상파 방송, 종합편성 방송, 그리고 유튜브 방송과 같은 온라인 미디어로 나뉘어진다. 최근 이들 미디어의 방송 뉴스는 특정 시청자를 목표로 삼아 공정성과 중립성을 기대할 수 없는 주관적, 감정적인 성향의 내용을 송출하는 경향이 있다는 지적을 받고 있다. 이러한 양상은 시청자의 이슈 지각에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 연구는 그 결과는 영상기반 미디어 뉴스 유형별로 감정 유형을 드러내는 성향의 차이가 존재하는지, 그리고 만약 차이가 존재한다면, 그 양상은 어떠한지를 살펴보았다. 감정 유형은 '딥러닝' 기법인 Convolutional Neural Network를 사용하여 중립, 행복, 슬픔 그리고 분노와 관련하여 분석하였다. 분석 결과, 전반적으로 뉴스 보도가 감정을 드러내는 성향이 있음을 보여주었다. 본 연구는 방송 뉴스에서 표출되는 감정을 다룬 첫 양적 연구이자 방송 뉴스 감정 분석에서 딥러닝을 사용한 첫 사례이다. In Korea, video-based news broadcasters are primarily classified into terrestrial broadcasters, general programming cable broadcasters and YouTube broadcasters. Recently, news broadcasters get subjective while targeting the desired specific audience. This violates normative expectations of impartiality and neutrality on journalism from its audience. This phenomenon may have a negative impact on audience perceptions of issues. This study examined whether broadcast news reporting conveys emotions and if so, how news broadcasters differ according to emotion type. Emotion types were classified into neutrality, happiness, sadness and anger using a convolutional neural network which is a class of deep neural networks. Results showed that news anchors or reporters tend to express their emotions during TV broadcasts regardless of broadcast systems. This study provides the first quantative investigation of emotions in broadcasting news. In addition, this study is the first deep learning-based approach to emotion analysis of broadcasting news.

한국어 청자의 자극의 제시방향에 따른 영어 모음 지각

남영자(Youngja Nam) 한국중원언어학회 2018 언어학연구 Vol.0 No.47

Research has shown that in non-native vowel discrimination, adult listeners perform asymmetrically according to direction of stimulus change. The purpose of this study is to explore these perceptual patterns in light of two relevant conceptual perspectives: the Natural Referent Vowel (NRV) framework and the Perceptual Assimilation Model (PAM). Korean listeners were tested with six English vowel contrasts in an identification task with category goodness ratings and a discrimination task. The identification task revealed 2 category-goodness (CG), 2 uncategorized-uncategorized (UU) and 2 uncategorized-categorized (UC) assimilation types. The discrimination task revealed that discrimination of the more to less peripheral vowel shifts was poorer than the reverse vowel shifts with only one exception. These discrimination asymmetries support the NRV notion of a peripherality bias whereby peripheral vowels serve as natural referent vowels. With respect to assimilation types, directional asymmetries arose for UU and CG contrasts, consistent with PAM. However, directional asymmetries were also observed for UC contrasts, inconsistent with PAM. These findings are discussed in terms of identification overlap. Implications for the two conceptual models on directional asymmetries are also discussed.