Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.4
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pp.518-524
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2020
This study conducted basic research on an LED lighting design to improve the learning effect from brain wave analysis. The ideal environments of mathematics, language, and creative region can be different. Inside the space where the lighting environment can be experienced directly, the test subject consisted of common elements. Other lighting was blocked completely in controlled lighting conditions. The brain waves were analyzed according to the change in color temperature and illumination. The analyzer used was fabricated by EMOTIV Company. In the variable RGB LED light, the color of the light was measured, and the brain wave of each subject was determined. LED lights have variable color temperature (3000 [K], 4500 [K]. 250 [lux], 70% -350 [lux], 100% -500 [lux]). As research results, the highest concentration in a mathematics study was in the general condition of a high color temperature, in which the optimal condition was a 6000[K] color temperature and 350[lux] illumination. The optimal condition for a language study was a 4500[K] color temperature and 500[lux] illumination, and that of the creative study was 3000[K] color temperature and 500[lux] illumination. Overall, the possibility of emotional ability and concentrated learning efficiency can be improved by the LED lighting design with the color temperature and illumination.
Emotion plays a key role in both generating and understanding narrative. In this article we analyzed the emotions represented in a movie script based on 8 emotion types from the wheel of emotions by Plutchik. First we conducted manual emotion tagging scene by scene. The most dominant emotions by manual tagging were anger, fear, and surprise. It makes sense when the film script we analyzed is a thriller-genre. We assumed that the emotions around the climax of the story would be heightened as the tension grew up. From manual tagging we could identify three such duration when the tension is high. Next we analyzed the emotions in the same script using Python-based NLTK VADERSentiment tool. The result showed that the emotions of anger and fear were most matched. The emotion of surprise, anticipation, and disgust, however, scored lower matching.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.13
no.7
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pp.99-118
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2019
This study confirmed the followings based on analysis of language messages in 718 advertisement in , AMOREPACIFIC's beauty magazine, published from 1958 to 2018 by product categories, era, in terms of purchase information, persuasive expression, word type. First, the number of pieces among 1980s to 1990s advertisement were the largest and, in terms of product categories, there were the greatest number of pieces in skincare, makeup and mens products. Second, headline and bodycopy had a different aspect in persuasive expression. "focused on image-making" was mainly used for head lines. Specifically, "situational image" was generally dominant. While the "user image" was higher before 1990's, "brand image" was as recent times. "Informal" was mostly applied for bodycopies, especially, "general information" and "differentiated information" was used the most. It is important to know what kind of information the brand established in each brand should be embodied rather than simply dividing the appeal method into "rational appeal" and "emotional appeal."Third, persuasive expression has different aspects in headlines and body copies. "focused on image-making" was mainly used as headlines. Specifically, "situational image" is dominant. Also, "user image" was high before 1990s but "brand image" got higher in recent times. "Informal" was mostly used as body copies, especially "general information" and "differentiated information" were the most frequently selected. Therefore, it is important to apprehend which information to specify established images by brands, rather than to divide "rational appeals" and "emotional appeals". Lastly, categorizing word type into brand names and headlines, foreign language was the most dominant in brand names and Chinese characters in headline. Remarkably, brand names in native language temporarily high in 70's and 80's, which could be interpreted to be resulted from the government policy promoting native language brands in those times. In addition, foreign language was frequently used in cosmetics and Chinese characters in men's product. It could be explained that colors or seasons in cosmetic products were expressed in foreign language in most case. On the other hand, the inclination of men's product consumers, where they pursue prestige or confidence in Chinese character, was actively reflected to language messages.
Kim, Hyun-Jun;Lee, Hang-Woon;You, Ji-Hae;Choi, Mi-Hyun;Eom, Jin-Sup;Lee, Jeong-Whan;Tack, Gye-Rae;Chung, Soon-Cheol
Science of Emotion and Sensibility
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v.10
no.3
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pp.373-381
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2007
The purpose of this study was to extract important problem features for care of senile dementia patients. Selected cognitive ability test (Korean Mini-Mental State Examination: K-MMSE) and survey of basic & problem characteristics were conducted on 110 hospitalized senile dementia patients and 30 normal subjects. Problem features of senile dementia patients were extracted using factor analysis. The frequency difference of problem features due to the gender and dementia severities was verified using one-way ANOVA. Twenty problem features were extracted by the factor analysis. According to the gender, there are significant differences in the frequency of problem features in violent language & confabulation, collecting behavior, and repetitive behavior. According to the dementia severities, there are significant differences in the frequency of all problem features except abnormal sexual behavior and audio-visual disorder. The result of this study is expected to be used for the development of the senile dementia patients' life-care monitoring system.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.27
no.1
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pp.93-104
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2007
The purpose of this study is to investigate brain activity both during the processing of a scientific hypothesis about biological phenomena and mental arithmetic using 3.0T fMRI at the KAIST. For this study, 16 healthy male subjects participated voluntarily. Each subject's functional brain images by performing a scientific hypothesis task and a mental arithmetic task for 684 seconds were measured. After the fMRI measuring, verbal reports were collected to ensure the reliability of brain image data. This data, which were found to be adequate based on the results of analyzing verbal reports, were all included in the statistical analysis. When the data were statistically analyzed using SPM2 software, the scientific hypothesis generating process was found to have independent brain network different from the mental arithmetic process. In the scientific hypothesis process, we can infer that there is the process of encoding semantic derived from the fusiform gyrus through question-situation analysis in the pre-frontal lobe. In the mental arithmetic process, the area combining pre-frontal and parietal lobes plays an important role, and the parietal lobe is considered to be involved in skillfulness. In addition, the scientific hypothesis process was found to be accompanied by scientific emotion. These results enabled the examination of the scientific hypothesis process from the cognitive neuroscience perspective, and may be used as basic materials for developing a learning program for scientific hypothesis generation. In addition, this program can be proposed as a model of scientific brain-based learning.
We cannot express emotions correctly with only speech because it is hard to estimate the kind, size, amount of emotions. Hamlet who is a protagonist in 'Hamlet' of Shakespeare has emotions which cannot be expressed within only speech because he is in various dramatic situations. So we supposed an artificial emotion, instead of expressing emotion with speech, expressing and visualizing current emotions with color and location. And we visualized emotions of characters in 'Hamlet' with the artificial emotion. We designed the artificial emotion to four steps considering peculiarities of emotion. First, the artificial emotion analyzes inputted emotional stimulus as relationship between causes and effects and analyzes its kinds and amounts. Second, we suppose Emotion Graph Unit to express generating, maintaining, decaying of analyzed one emotional stimuli which is outputted by first step, according to characteristic. Third, using Emotion Graph Unit, we suppose Emotion Graph that expresses continual same emotional stimulus. And we make Emotion Graph at each emotions, managing generation and decay of emotion individually. Last, we suppose Emotion Field can express current combined value of Emotion Graph according to co-relation of various emotions, and visualize current emotion by a color and a location in Emotion Field. We adjusted the artificial emotion to the play 'Hamlet' to test and visualize changes of emotion of Hamlet and his mother, Gertrude.
Recent changes show that the goals of reproduction devices have changed from accurately reproducing scenes to improving user preference. It implies that the directions in developing cameras, the most common reproduction devices, are moving from performance-centered to quality-centered, from developers to users. Accepting such changes demand new standards in evaluating reproduction devices. This paper suggests a new method to evaluate the quality of images, based on cognitive properties of users. The quality of an image is a result oriented from the interaction of various attributes, therefore some functional tests are not enough to evaluate total quality of an image. In this respect, an evaluation model which integrates various physical attributes of an image is needed, that enables a third observer to subjectively evaluate the total quality of an image. In this paper, the experiment was carried out to 127 subjects, with the 84 test stimuli and 11 evaluation factors, followed by an factor analysis. The evaluation factors to assess the quality of images in this paper includes the results by cognitions of users and the properties of reproduction, the factors not only evaluate the quality but suggest how to improve them.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.11
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pp.583-593
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2018
Le Corbusier is an architect known for his use of mostly white color during the Purism period. On the other hand, he actually utilized polychromy in his works while the principles behind his use of polychromy is not well defined. Through the analysis of the Pessac project, where he deliberately utilized polychromy in the exterior of housing, this study examined not only the principles behind his utilization of colors, but also the fact that this project was a laboratory to set up his architectural language and develop the method of how to employ polychromy. An analysis of this project found that he changed spaces and categorized objects using polychromy based on the white color. He also chose and used colors based on the psychophysiological experience that is related to emotions and habits. To compensate for the problems arising from the architectural space and form in the site, he used various techniques, such as camouflage, optical illusion, 'gift box' technique, and dismantlement method of volume. Therefore, polychromy is used as a method to emphasize his architectural language.
Kim, Jeong In;Park, Sang Jin;Kim, Hyoung Ju;Choi, Jun Ho;Kim, Han Il;Kim, Pan Koo
Smart Media Journal
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v.9
no.1
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pp.51-59
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2020
From PC communication to the development of the internet, a new term has been coined on the social media, and the social media culture has been formed due to the spread of smart phones, and the newly coined word is becoming a culture. With the advent of social networking sites and smart phones serving as a bridge, the number of data has increased in real time. The use of new words can have many advantages, including the use of short sentences to solve the problems of various letter-limited messengers and reduce data. However, new words do not have a dictionary meaning and there are limitations and degradation of algorithms such as data mining. Therefore, in this paper, the opinion of the document is confirmed by collecting data through web crawling and extracting new words contained within the text data and establishing an emotional classification. The progress of the experiment is divided into three categories. First, a word collected by collecting a new word on the social media is subjected to learned of affirmative and negative. Next, to derive and verify emotional values using standard documents, TF-IDF is used to score noun sensibilities to enter the emotional values of the data. As with the new words, the classified emotional values are applied to verify that the emotions are classified in standard language documents. Finally, a combination of the newly coined words and standard emotional values is used to perform a comparative analysis of the technology of the instrument.
This study aimed to develop a Korean emotion vocabulary list that functions as an important tool in understanding human feelings. In doing so, the focus was on the careful extraction of most widely used feeling words, as well as categorization into groups of emotion(s) in relation to its meaning when used in real life. A total of 12 professionals (including Korean major graduate students) partook in the study. Using the Korean 'word frequency list' developed by Yonsei University and through various sorting processes, the study condensed the original 64,666 emotion words into a finalized 504 words. In the next step, a total of 80 social work students evaluated and classified each word for its meaning and into any of the following categories that seem most appropriate for inclusion: 'happiness', 'sadness', 'fear', 'anger', 'disgust', 'surprise', 'interest', 'boredom', 'pain', 'neutral', and 'other'. Findings showed that, of the 504 feeling words, 426 words expressed a single emotion, whereas 72 words reflected two emotions (i.e., same word indicating two distinct emotions), and 6 words showing three emotions. Of the 426 words that represent a single emotion, 'sadness' was predominant, followed by 'anger' and 'happiness'. Amongst 72 words that showed two emotions were mostly a combination of 'anger' and 'disgust', followed by 'sadness' and 'fear', and 'happiness' and 'interest'. The significance of the study is on the development of a most adaptive list of Korean feeling words that can be meticulously combined with other emotion signals such as facial expression in optimizing emotion recognition research, particularly in the Human-Computer Interface (HCI) area. The identification of feeling words that connote more than one emotion is also noteworthy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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