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- 저자 : 맹세호 ( Seho Maeng ) (검색결과 4 건)
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맹세호 ( Seho Maeng ),유주연 ( Jooyeon Yoo ),조영일 ( Youngil Cho ) 사단법인 아시아문화학술원 2019 인문사회 21 Vol.10 No.2
본 연구는 정서 연구에서 객관적 측정이 가능한 생리적 반응인 동공 변화가 환경적 요인뿐만 아니라 다양한 심리적 특성의 영향을 받는다는 선행 연구를 바탕으로 동공 크기 변화와 성격 요인의 관계를 탐색 했다. 이를 위해 여자 대학생 21명을 대상으로 International Affective Picture System(IAPS)에서 선별한 정서가가 포함된 시각 자극 30장을 제시하고 아이트래커를 사용해 동공의 크기 변화를 측정했으며 설문지를 통해 성격 요인, 정서 표현성, 기분 인식을 측정했다. 실험 결과, 정서 표현성이 높을수록 부정적 혹은 긍정적 정서가가 포함된 시각 자극이 제시됐을 때 동공이 더 크게 확장되는 것으로 나타났다. 또한 중립자극을 기준으로 동공 크기 변화의 비율을 구해 변화량이 큰 집단과 작은 집단으로 분류했을 때, 변화량이 큰 집단은 작은 집단에 비해 정서 표현성과 기분 인식, 그중에서 기분 명명 점수가 유의미하게 낮은 것으로 나타났다. 본 연구는 정서의 객관적 측정 지표로 사용되는 동공 반응에 영향을 주는 심리적 특성을 확인함으로써 정서 연구에서 안정적인 결과를 도출하거나 표본의 특성을 이해하는 데 도움을 줄 수 있단 점에서 의의가 있다. This study explored the relationship between pupil size extension and personality traits based on the preceding study that pupil response, which is noted as a psychophysiological reaction that can be objectively measured in emotional study, is affected not only by environment factors but also by various psychological characteristics. 30 visual stimuli from the International Effective Picture System (IAPS) were presented to 21 female university students. The pupil size was measured by an eye tracker and Personality traits, emotional expressivity and mood awareness were measured through the questionnaire. Results have shown that the extension of pupil size was larger when the score of emotional expressivity was high. When participants were classified into two groups, those who have large extension and those who have small extension, the former group has lower score in emotional expressivity and mood labeling. It is meaningful that this study provided information about psychological traits which can affect the measure of pupil size.
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맹세호( Maeng, Seho),구소희(Koo, Sohee),조영일(Cho, Young-Il) 한국인간발달학회 2018 人間發達硏究 Vol.25 No.3
구조방정식모형에서 모형의 적합도와 추정의 정확도를 높이기 위해 측정변수(관찰변수)를 하나의 문항 혹은 여러 문항들의 평균 또는 총점으로 구성한다. 본 연구에서는 문항묶음에 대한 이론적 개관과 실증적 경험자료의 분석을 통해 그 효과를 검증하고자 하였다. 문항묶음은 추정의 정확도와 모형의 적합도를 향상시킬 수 있는 장점이 있으나 이러한 장점으로 인해 모형의 양호한 적합도를 보고하기 위한 수단으로 사용될 위험성을 내포하고 있다. 따라서 문항 묶음의 적합한 절차에 대한 이해가 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 문항묶음에 대한 국내외 이론 및 실증 연구들을 개관하고 실증데이터를 활용하여 문항묶음 절차와 문항묶음의 효과에 대해 탐색하고자 하였다. 구체적으로 탐색적 요인분석을 통한 문항묶음과 여러 측정문항들 중 내용적으로 유사한 항목끼리 문항 묶음을 구성하는 내용기반 접근 전략에 따른 문항묶음의 효과를 비교하고자 한다. 본 연구의 결과들을 종합하면 문항묶음의 사용은 안정적인 요인부하량과 모델 적합도를 양호하게 만들어주는 효과를 나타냈다. 하지만 문항묶음 사용 시 적합한 절차에 따르지 않는 경우 척도가 가지는 본래의 의미가 왜곡될 가능성이 있음을 확인하였다. 때문에 문항묶음을 실시하기전 척도의 요인구조를 검증한 후 이를 바탕으로 적절한 문항묶음 방식을 사용할 필요가 있음을 제안한다. The observed variables are composed of a single item, mean score, or total score of multiple items to increase the accuracy of the estimation in the use of structural model. This study tried to verity the effect of item parceling through analyzing empirical data as well as theoretical overview of item parceling. Item parceling has the advantage of improving the accuracy of the estimation and model fit. On the other hand, it has the risk of being misused as expedient to report the favorable goodness of fit. Therefore, it is necessary to understand the proper procedure of using item parceling. This study reviewed theoretical and empirical studies about item parceling and tried to explore the effect of item parceling and its procedure using empirical data. Also, a detailed comparison is made of the effect between item parceling according to the exploratory factor analysis and the domain-representative parceling approach. The result of the study suggested that the use of item parceling has a good influence on stable factor loading and model fit. However it was confirmed that that the original meaning of the scale may be distorted if the parceling is not followed by the appropriate procedure. Thus the study is proposing that it is necessary to examine the factor structure of the scale before to use the appropriate item parceling method.
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조영일(Young Il Cho),맹세호(Seho Maeng),손성희(Sung-Hee Sohn) 인문사회과학기술융합학회 2018 예술인문사회융합멀티미디어논문지 Vol.8 No.3
본 연구의 목적은 성격5요인의 신경증에 따른 House-Tree-Person(이하 HTP)검사의 반응특성의 관 계를 탐색하는데 있다. 대학생 783명의 NEO-II 성격검사와 HTP검사자료를 수집하였으며, 신경증에 따른 검사의 반응특성의 차이를 탐색하기 위해 로지스틱회귀분석을 실시하였다. 분석결과 평가항목 반응들 중 집 그림 5개, 나무그림 6개, 사람그림 12개의 항목에서 신경증 수준에 따른 반응특성의 차 이를 나타냈다. 집 그림에 대한 신경증 및 그 하위요인의 분석결과에서 선의 성질에서는 충동성이 높 을수록 그림을 강한직선으로 그릴 가능성이 높고 사회적위축이 높을수록 파선으로 그릴 가능성은 낮 으며 반면 자존감이 높으면 파선으로 그릴 가능성이 높게 나타났다. 나무그림에 대한 신경증(N) 및 그 하위요인의 분석결과에서 나무크기에서는 우울하거나 특이성이 높을수록 나무를 작게 그릴 가능 성이 높고 자존감이 낮을수록 작거나 크게 그릴 가능성이 높게 나타났다. 사람그림에 대한 신경증(N) 및 그 하위요인 분석결과에서 사람그림의 크기에서는 특이성이 강할수록 사람을 크게 그리고 자존감 이 높을수록 작게 그릴 가능성이 높게 나타났다. 본 연구의 결과와 미술치료 임상현장에서의 해석은 그 맥을 같이 하는 것으로 나타났으며, 이러한 결과들은 반응의 해석기반과도 거의 같은 것으로 나타 났다. 본 연구는 신경증 성격요인과 HTP 검사의 반응특성 사이의 관계를 경험적으로 탐색하였으며, 성격검사로서 HTP검사의 활용을 위한 기초연구로 그 의의가 있다. This study analyzes the response characteristics of the House-Tree-Person Test(HTP Test) based on the Big-Five Personality Test. 783 university students’ data samples were used as valid data samples. The results were the following. Dichotomous Logistic Regression Analysis and Multiple Logistic Regression Analysis was conducted to assess the correlation among the neuroticism which one of the Big Five Personality traits and the HTP indicators. Five response characteristics of House drawing, six response characteristics of Tree drawing, and twelve response characteristics of Person drawing, were statistically significant by neuroticism. In the analysis of the neurosis and the house painting, the higher impulsiveness related with a strong straight line. The higher the social inactivity related lower the possibility of drawing dashed line. In tree drawing results showed that depressed person often draw small tree, and extreme small or large size reflect low self-esteem. In human drawing result showed that high seelf-esteem related small human drawing.Finally this study follow the interpretation of clinical field of art therapy and personality test using HTP test.
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구소희 ( Sohee Koo ),맹세호 ( Seho Maeng ),박수진 ( Sujin Park ),조영일 ( Youngil Cho ) 사단법인 아시아문화학술원 2021 인문사회 21 Vol.12 No.2
This paper compares the results of random forest and logistic regression analysis with empirical data. As the number of cases increased in logistic regression, the type 1 error and verification power were excessively high, leading to problems in predictive power. Although Random Forest showed higher predictive power, since all predictors were included in the analysis without theoretical background, the interpretation of the results were ambiguous or a variables that violate the Basic Law on Employment Policy were used. When analyzing big data, it is necessary to clean data appropriate for the purpose of the study. This paper proposes that we should be careful about model overfitting problem, and by using variable extraction or proxy variables, it can solve inequality while improving predictive power in the HRM.
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