The regression analysis and Adaptive -Network based Fuzzy-inference system (ANFIS) were applied to the explanation on human's visual texture of cotton fabrics with 7 mechanical properties. The ANFIS uses the structure with fuzzy membership function and neural network. The results obtained by the statistical analysis through the coefficient of correlation and regression analysis showed that subjective texture had a linear relationship with mechanical properties. But It had a relatively low coefficient of determination and was difficult that the statistical analysis explained other relationship with the exception of a lineality and interaction among mechanical properties. Comparing the statistical analysis, the ANFIS was an effective tool to explain human's non-linear perceptions and their interactions. But to apply ANFIS to human's perceptions more effectively, it is necessary to discriminate effective input variables through controlling the properties of samples.
The level and motivational basis of consumer involvement have been recognized as having important effects on purchase behavior. To explore the importance of hedonic aspects of involvement upon consumer purchase behavior, survey data on involvement degree and type concerning 8 product classes from 388 respondents was analyzed. Major findings of this study are summarized as follow. First of all, hedonic factor is evidenced as an important component of consumer involvement. In addition, hedonic dimension of involvement is proved to have significant effects on consumer purchase behavior in general. Secondly, analysis of the difference in behavioral tendencies between purchasing product with hedonic value(coffee) and utilitarian motive(washing machine) shows that consumers have relatively high in degree of brand differentiation, brand commitment, product knowledge in purchasing product with hedonic value. This means that hedonic aspect of product and thus hedonic involvement has not less important in predicting consumer behavior. Finally, several interactive effects, which suppot to and conflict against the previous research findings, between level and type of involvement upon purchase behaviors are detacted. This implies that hedonically induced involvement has moderating roles in the effects of consumer involvement on purchase behavior.
Kim, J.S.;Park, C.J.;Lee, K.S.;Kim, M.;Yoo, W.Y.;Jee, H.K.;Jeong, I.K.
Electronics and Telecommunications Trends
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v.36
no.1
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pp.43-53
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2021
Super-realistic content technology has recently attracted attention as a core of the "new normal" that can overcome the spatial constraints caused by pandemics. It is moreover the core that allows users in remote locations to meet and engage in various social, cultural, and economic activities based on a network. Content technology is rapidly spreading beyond the existing entertainment area to various industries as an innovative tool that can be used to overcome space-time constraints and improve the productivity of industrial sites, because reality and virtual reality are now super-connected with ultra-low latency. However, existing services such as teleconferencing and tele-collaboration do not provide a level of realism that replaces face-to-face services, and various technical requirements have been proposed to overcome this. The trends in core technologies such as XR twins, hyper-realistic reproduction, sensory interaction, and emotional recognition technology, which are necessary for interactive realistic content that leads to feelings, from reproduction to experience and emotion, are explained. In this article, our aim is to present the future of realistic content that enables human care and can even overcome psychological difficulties such as the "Corona blues".
According to the researches of robot and software agent until now, computational emotion model is dependent on system, so it is hard task that emotion models is separated from existing systems and then recycled into new systems. Therefore, I introduce the Engine of computational Emotion model (shall hereafter appear as EE) to integrate with any robots or agents. This is the engine, ie a software for independent form from inputs and outputs, so the EE is Emotion Generation to control only generation and processing of emotions without both phases of Inputs(Perception) and Outputs(Expression). The EE can be interfaced with any inputs and outputs, and produce emotions from not only emotion itself but also personality and emotions of person. In addition, the EE can be existed in any robot or agent by a kind of software library, or be used as a separate system to communicate. In EE, emotions is the Primary Emotions, ie Joy, Surprise, Disgust, Fear, Sadness, and Anger. It is vector that consist of string and coefficient about emotion, and EE receives this vectors from input interface and then sends its to output interface. In EE, each emotions are connected to lists of emotional experiences, and the lists consisted of string and coefficient of each emotional experiences are used to generate and process emotional states. The emotional experiences are consisted of emotion vocabulary understanding various emotional experiences of human. This study EE is available to use to make interaction products to response the appropriate reaction of human emotions. The significance of the study is on development of a system to induce that person feel that product has your sympathy. Therefore, the EE can help give an efficient service of emotional sympathy to products of HRI, HCI area.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.14
no.3
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pp.215-222
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2021
As the importance of human-computer interaction (Human Computer Interface) technology grows and research on HCI is progressing, it is inferred about the research emotion inference or the computer reaction according to the user's intention, not the computer reaction by the standard input of the user. Stress is an unavoidable result of modern human civilization, and it is a complex phenomenon, and depending on whether or not there is control, human activity ability can be seriously changed. In this paper, we propose an intelligent emotional recommendation system using music as a way to relieve stress after measuring heart rate variability (HRV) and acceleration photoplethymogram (APG) increased through stress as part of human-computer interaction. The differential evolution algorithm was used to extract reliable data by acquiring and recognizing the user's biometric information, that is, the stress index, and emotional inference was made through the semantic web based on the obtained stress index step by step. In addition, by searching and recommending a music list that matches the stress index and changes in emotion, an emotional recommendation system suitable for the user's biometric information was implemented as an application.
This study deals with the occurrence and application of 'Fun' as a linguistic function through form-giving. As a linguistic function, Fun could be defined, in a broad sense, as an emotion of desire when in relation to artifacts, and, in a narrow sense, as a physical or mental response when a person discovers unexpected information or artifacts. Hence, the occurrence of 'Fun' could be an analogy of a removal of a 'mental block' from using (or perceiving) artifacts. As an aspect of cognitive psychology, the context of form-giving, which has meanings in both artifact and design activity, will deal with an important factor of form-giving. From that, the elements of the context and the transformation of the elements are suggestive of 'Fun-oriented form-giving'. Hence, this study will show how to deal with that elements, what is required condition on it, 'Fun' in form-giving, and the Mechanism of Occurrence of 'FUN' based on this study, will be expected to apply them for product-concept effectively and Form-Giving fashionably.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2006.11a
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pp.296-300
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2006
It is difficult to let computer express feelings because of the ambiguity and nonlinearity. But it is said that expressing emotions is very important for high quality data processing and improvement of interactivity in WBI. In this paper, I surveyed emotion models from the view point of psychology. Next, I proposed WBI(Web Based Instruction) based on character agent considering emotional experience. By experimental result, the proposed model shows that has more user's preference than other existing WBI.
As the AI speaker market is growing rapidly in recent years, the competition for the preoccupation of children who are the main users and the future prospective customers of the related companies is very intense. However, there is a lack of empirical research on how children interact with AI speakers. Therefore, this research examines the interactions between children and AI speakers, primarily through field studies, to extract what functions they use and what features they have. For this purpose, 799 conversations were collected and analyzed using the log data of the AI speaker recorded in real time. As a result, children were more likely to use children's songs, fairy tales, emotional conversations, and personification compared to adults. In addition, content analysis by specific types resulted in success/failure cases of interaction between children and AI speakers and proposed improvements by failure type. This study is meaningful in that it identifies children's AI speaker preferences, content, and major conversation patterns, and provides guidelines for developing services that meet children's eye level.
본 논문의 목적은 HCI 이론에 근거하여 교육용 웹 코스웨어 개발에 중요한 요소인 인간과 컴퓨터의 상호작용에 기반한 연구를 통해 HCI 기반의 효율적인 웹 코스웨어의 설계 방안을 마련하고자 한다. HCI가 최종적으로 달성하고자하는 목표는 해당 시스템을 사용하는 사람들에게 최적의 경험을 제공하는 것이며 시스템 개발에서 최적의 경험은 유용성(usefulness), 사용성(usability), 감성(affect)의 조건에 있다. 교육용 웹 코스웨어를 설계할 때 HCI 이론의 중요한 요소인 사용자 인터페이스를 고려하고 학습자와의 상호작용을 극대화시킬 수 있는 설계 지침을 제시하여 학습자들이 편리하고 즐겁게 학습에 임할 수 있는 웹 코스웨어 설계의 기초자료로서 도움이 될 수 있을 것이다.
감정을 포함하고 있는 음성은 청자로 하여금 화자의 심리상태를 파악할 수 있게 하는 요소 중에 하나이다. 음성신호에 포함되어 있는 감정을 인식하여 사람과 로봇과의 원활한 감성적 상호작용을 위하여 특징을 추출하고 감정을 분류한 방법을 제시한다. 음성신호로부터 음향정보 및 운율정보인 기본 특징들을 추출하고 이로부터 계산된 통계치를 갖는 특징벡터를 입력으로 support vector machine (SVM) 기반의 패턴분류기를 사용하여 6가지의 감정- 화남(angry), 지루함(bored), 기쁨(happy), 중립(neutral), 슬픔(sad) 그리고 놀람(surprised)으로 분류한다. SVM에 의한 인식실험을 한 경우 51.4%의 인식률을 보였고 사람의 판단에 의한 경우는 60.4%의 인식률을 보였다. 또한 화자가 판단한 감정 데이터베이스의 감정들을 다수의 청자가 판단한 감정 상태로 변경한 입력을 SVM에 의해서 감정을 분류한 결과가 51.2% 정확도로 감정인식하기 위해 사용한 기본 특징들이 유효함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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