Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.869-872
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2004
최근 각 이동통신사에서 자체적인 통합 UI를 개발하여 각 단말기 제조사의 UI 통합을 시도하고 있다. 이 UI 통합의 시도는 기업의 입장에서는 기업 정체성을 높이고 타 통신사와의 차별을 갖게 할 수 있고 사용자 입장에서는 현재 사용중인 단말기를 다른 단말기 제조사 제품으로 교체할 때 서로 다른 메뉴 구성이나 버튼 방식으로 인해 겪게 되는 불편을 해소해 주는 역할을 한다. 그러나 UI를 일괄적으로 통일한다는 것은 한편으로 개인과 집단의 감성이 무시되고 특정 타겟 단말기의 특성을 잘 표현하지 못하는 악영향을 미칠 수 있다. 본 연구의 목적은 여성들이 선호하는 메뉴 아이콘을 조사 분석함으로써, 여성 타겟으로 출시되는 단말기 아이콘이 일관된 UI가 아닌 여성이 선호하는 감성 아이콘이 될 수 있도록 메타포를 제안하는 데에 있다. 이를 위해 서울에 사는 18~35세 여성 40명을 대상으로 이동통신사 (S 사) 표준 UI 아이콘과 제조사별 아이콘 샘플을 추출하여 여성이 선호하는 휴대폰 단말기 아이콘을 선정하고 그 아이콘에 대하여 이미지 형용사 언어를 밝혀내도록 하였다. 이렇게 조사된 여성들이 선호하는 아이콘 및 이미지 형용사는 향후 여성 타겟 단말기 개발의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.25
no.4
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pp.503-513
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2005
The purpose of this study was to analyze the generating processes of scientific emotion, that appears during the generation of biological hypotheses. To perform the study, a tentative model was set up through pilot test, a think-aloud training procedure was planned and a standardized interview instrument was developed before getting protocols. In this study, 8 college students were selected to bring out protocol through the method of think-aloud, retrospective debriefing, focused interview and observing. As the result of analysis of the collected protocol through coding scheme, 4 types of process for scientific emotion-generating were sorted out. First type was a basic process which was a feeling process in prior to recognition. Second type was a retrospective process that explains the process of retrospect for emotional memory based on the past. Third type was a cognitive process and it explains emotion that occurs during thinking process to achieve cognitive goal. Fourth type was an attribution process and it explains that emotion is generated in the process of attribution for cognitive goal's achievement. These types of process of scientific emotion-generating can contribute the basis for developing cognitive model of EBL (Emotional Brain-based Learning) strategy.
Pictorial Images are often used when persuading someone, since people believe that photographs tell us what happened in reality. This paper aims to strengthen the role of pictorial images as a powerful method of persuasion through interpolating sensibility, which is a key factor in decision making, into the pictorial images. This paper analyses the structure of sensibility in pictorial images, in order to draw out specific factors that arouse positive impression. Furthermore, intensional meanings were given to various factors that compose the sensibility of pictorial images, and the factors are prioritized to enhance applicability. Recognitions of the sensibility in pictorial images differ due to diverse variables, but the photographed subjects themselves and the specific attributes of picture quality are the primary factors that influence the recognition. In order to achieve general and detailed results, broadly selected shooting subjects and images that have various picture quality attributes.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.6
no.1
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pp.111-120
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2020
As an application of big data and artificial intelligence techniques, this study proposes an atypical language-based sentimental opinion poll methodology, unlike conventional opinion poll methodology. An alternative method for the sentimental classification model based on existing statistical analysis was to collect real-time Twitter data related to parliamentary elections and perform empirical analyses on the Polarity and Intensity of public opinion using attribute-based sensitivity analysis. In order to classify the polarity of words used on individual SNS, the polarity of the new Twitter data was estimated using the learned Lasso and Ridge regression models while extracting independent variables that greatly affect the polarity variables. A social network analysis of the relationships of people with friends on SNS suggested a way to identify peer group sensitivity. Based on what voters expressed on social media, political opinion sensitivity analysis was used to predict party approval rating and measure the accuracy of the predictive model polarity analysis, confirming the applicability of the sensitivity analysis methodology in the political field.
The purpose of this study is to identify the emotional language of math teachers in math class using text mining techniques. For this purpose, we collected the discourse data of the teachers in the class by using the excellent class video. The analysis of the extracted unstructured data proceeded to three stages: data collection, data preprocessing, and text mining analysis. According to text mining analysis, there was few emotional language in teacher's response in mathematics class. This result can infer the characteristics of mathematics class in the aspect of affective domain.
Kim, Jin-Sung;Kim, Gyeong-Min;Son, Junyoung;Lim, Heuiseok
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.173-177
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2021
분절을 통한 양질의 입력 자질을 구성하는 것은 언어모델의 문장에 대한 이해도를 높이기 위한 필수적인 단계이다. 분절은 문장의 의미를 이해하는 데 있어 중요한 역할을 하기 때문이다. 따라서, 한국어 문장 분류 태스크를 수행함에 있어 한국어의 특징에 맞는 분절 기법을 선택하는 것은 필수적이다. 명확한 판단 기준 마련을 위해, 우리는 한국어 문장 분류 태스크에서 가장 효과적인 분절 기법이 무엇인지 감성 분석, 자연어 추론, 텍스트 간 의미적 유사성 판단 태스크를 통해 검증한다. 이 때 비교할 분절 기법의 유형 분류 기준은 언어학적 단위에 따라 어절, 형태소, 음절, 자모 네 가지로 설정하며, 분절 기법 외의 다른 실험 환경들은 동일하게 설정하여 분절 기법이 문장 분류 성능에 미치는 영향만을 측정하도록 한다. 실험 결과에 따르면 자모 단위의 분절 기법을 적용한 모델이 평균적으로 가장 높은 성능을 보여주며, 반복 실험 간 편차가 적어 일관적인 성능 결과를 기록함을 확인할 수 있다.
In this paper, we proposed an automatic monitoring system for contact center in order to manage customer's complaint and agent's quality. The proposed system allows more accurate monitoring using emotion recognition and keyword spotting method for neutral/anger voice emotion. The system can provide professional consultation and management for the customer with language violence, such as abuse and sexual harassment. We developed a method of building robust algorithm on heterogeneous speech DB of many unspecified customers. Experimental results confirm the stable and improved performance using real contact center speech data.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.1
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pp.127-134
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2009
Recently, much research have been done on ubiquitous computing models in advanced countries as well as in Korea. Ubiquitous computing is defined as a computing environment that isn't bounded by time and space. Different kinds of computers are embedded in artifacts, devices, and environment, thus people can be connected everywhere and every time. To recognize user's emotion, facial expression, temperature, humidity, weather, and lightning factors are used for building ontology. Ontology Web Language (OWL) is adopted to implement ontology and Jena is used as an emotional inference engine. The context-awareness service infrastructure suggested in this research can be divided into several modules by their functions.
This study examines potential growth and different perspectives on green-walls, which are being re-evaluated recently. The aim is to identify the viewer preferences concerning the walls by collecting a wide spectrum of information to create an interior design related comprehensive and intellectual database. Also based on this proposition, choosing a green surface of indoor wall as a specific example stimulus, identifying a relationship betweeationsviewer's preference factors. The relationship will formulate detailed and absolute qualities, which will reach potential areas that the green walls can be widely applied in. As a result of a factor analysis, the viewers classified into the 3 factors as is pleasant, gorgeous and rich about the stimulus. Preferred key factors, which are closely related to emotional image language, were; cool, tidy, comfortable and beautiful. The common factors in preferred design stimulus, in order of importance are color>elements>image/form/plants. Specific levels of design factors according to relevance are contrast>furniture> modern>central/creeper foliage plants. In the meantime, this study is leading the process of quantitative measurement of green-walls to a new design direction and it is critical to consistently experimenting to back up the theory with solid evidence.
This study investigates the positioning of emotional language imagesin popular music genres for developing textile print design ideas. Auditory and synaesthetic imagery were employed to deduct emotional language imageries from popular music genres and analyze differences in emotional language imageries according to popular music genres. Six genres of popular music were selected as stimulus and a survey was conducted to analyze emotional language imagery differences and similarities depending on popular music genres. The results of this study were: The results of the factor analysis and the reliability test on emotional language imagery showed factorial structures that include Lyrical-Feminine, Intense-Masculine, Euphoric-Active, Gloomy-Melancholy, Abstruse-Sophisticated, and Addictive-Continuous. The results of the mean scores of emotional language imagery of each popular music genre showed that respondents tended to perceive that ballad and new age music are similar and hip-hop & rap, dance, and metal-rock are similar. Based on the multidimensional scaling analysis, new age positioned Lyrical-Feminine, metal-rock positioned Intense-Masculine, dance music positioned Euphoric-Active, and ballad positioned Gloomy-Melancholy. This study provides elementary resources to inspire innovative textile prints designed through different characteristics of emotional language imagery according to each popular music genre.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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