Emotion affects many parts of human life such as learning ability, behavior and judgment. It is important to understand human nature. Emotion can only be inferred from facial expressions or gestures, what it actually is. In particular, emotion is difficult to classify not only because individuals feel differently about emotion but also because visually induced emotion does not sustain during whole testing period. To solve the problem, we acquired bio-signals and extracted features from those signals, which offer objective information about emotion stimulus. The emotion pattern classifier was composed of unsupervised learning algorithm with hidden nodes and feature vectors. Restricted Boltzmann machine (RBM) based on probability estimation was used in the unsupervised learning and maps emotion features to transformed dimensions. The emotion was characterized by non-linear classifiers with hidden nodes of a multi layer neural network, named deep belief network (DBN). The accuracy of DBN (about 94 %) was better than that of back-propagation neural network (about 40 %). The DBN showed good performance as the emotion pattern classifier.
Recently, character agents are used as a user-friendly interface. In this paper, we have studied a generic framework for emotional character agents which are designed to infer emotions from diverse personalities, situations, user behaviors and to express them. The method of emotion inference is based on blackboard systems which are used to solve the problems in AI. Because it keeps independence between knowledge sources which are rules of emotions, a blackboard-based inference engine is easy to manage knowledge sources, Blackboard-based systems gave the system flexibility. So we can adapt the engine to various application systems. Each emotional agent monitors user behavior, learns user profile and infers user behavior. And it generates characters emotions according to the user profile. So, in case of same situations, the agent can generate different emotions according to users. We have studied to build an personalized emotional character agent which according to situations and user modeling.
Although the recognition and emotion about space is subjective and individual, if standard is proposed through common factor, objective, quantified space image evaluation will be available. In addition, space image evaluation standard caused by recognitive-emotional factor can meet requests of space users and increase psychological satisfactions. The purpose of this study is to grasp the space image caused by recognitive-emotional factor in space with PAD model and analyze the evaluation of space image giving visual, recognitive and emotional effects. The analysis result revealed that 'joyfulness' and access-avoidance had a very similar distribution. The result means that space is evaluated with the degree of 'joyfulness' for space and it is led by approach-avoidance behavior. The recognition factor that forms and evaluates space image and decides approach-avoidance is expressed as adjective images such as 'fresh, joyful, light and static and its emotional factors are adjective images such as 'calm, allowable, joyful and quiet'.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2011.05a
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pp.251-252
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2011
이 연구의 목적은 민간경비원의 조직문화와 조직신뢰 및 조직성과의 관계를 규명하는데 있다. 이 연구는 2010년 6월 서울소재 4개소 민간경비회사의 민간경비원을 모집단으로 설정한 후 판단표집법을 이용하여 최종분석에 이용된 사례 수는 총 161명이다. 설문지의 신뢰도는 Cronbach's ${\alpha}$값이 .592이상으로 나타났다. 결론은 다음과 같다. 첫째, 민간경비원의 조직문화는 조직신뢰에 영향을 미친다. 즉, 개발적, 합리적, 합의적, 위계적 문화가 활성화 되면 인지 감정적, 행동적 신뢰를 증가시킨다. 둘째, 민간경비원들의 조직문화는 조직성과에 영향을 미친다. 즉, 합리적, 합의적 문화가 활성화 되면, 직무만족은 높다. 반면, 개발적, 합의적, 위계적 문화가 활성화 되면, 조직몰입은 높다. 셋째, 민간경비원의 조직신뢰는 조직성과에 영향을 미친다. 즉, 인지 감정적, 행동적 신뢰가 높게 작용하면, 직무만족, 조직몰입은 증대된다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.55-58
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2023
본 논문에서는 스마트 미러 사용자의 얼굴 인식, 표정 인식, 얼굴형 인식을 활용하여 감정에 적절한 멘트와 화장법을 제공하는 시스템의 개발 내용에 관해 기술한다. 이 시스템을 사용함으로써 사람들은 자신의 감정을 정확하게 인지할 뿐만 아니라 위로와 공감을 받을 수 있으며, 자신의 스타일에 적절한 화장법을 추천받을 수 있다. 스마트 미러를 통해, 사용자는 자기 이해도가 늘어나게 되어 스스로에게 더욱 집중할 수 있고 화장법을 찾는 시간이나 화장에 실패할 가능성이 줄어들어 시간과 비용을 절약할 수 있게 될 것이다.
The purpose of this study is to identify the structural relationship between service experience, corporate image, service trust, affective commitment and service loyalty in leisure service environment, and explain the causal role of corporate image, service trust and affective commitment. To this end, hypothesis was verified by structural equation model analysis using SPSS 23.0 and AMOS 20.0 statistical package. The result of the study as follows: First, service experience influenced corporate image and service trust but not affective commitment. Second, corporate image influenced service trust and service loyalty but not affective commitment. Third, service trust influenced affective commitment and service loyalty, Finally, affective commitment affected service loyalty. Therefore, service providers should raise corporate image and build the service loyalty by following the user to experience excellent service in a cognitive and affective aspects. Also, by motivating the customer to have affective commitment to the service trust, You need to plan and implement a marketing strategy that can increase loyalty.
There has been remarkable growth in the study of the role played by affect in advertising in the past 16 year. The research of the role in advertising has studied in different perspectives, provide guidelines for practicers. But the evidence of these research have limits to service advertising creative strategy, because of no integrated framework. The goal is to provide broad assessment and insight of the role played by affect in advertising from academic literature. This article are discussed the concept relating affect, the type of advertising appeal, affect and context effects, affect and individual different in reponses, affect and attitude toward the ad in advertising. Finally, from a critical analysis of state knowledge, this article suggested 5 directions for future research in the recommended areas.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.1
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pp.591-601
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2024
As generative AI-based educational content and services targeting child users rapidly increase, the need for research related to children's perception of generative AI is increasing. Accordingly, this study sought to determine the type of generative AI recognized by children and whether cognitive, behavioral, and emotional properties were assigned to it. To understand this, we collected responses through workshop activities to create storybooks with children, semi-structured interviews, and drawing. As a result, children viewed generative AI as an artifact with a high cognitive level, but it was not a type of existing artifact.
Kim, Joo-Hyun;Lee, Jin-Hwa;Kwak, Young-Sik;Hong, Jae-Won
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.1
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pp.131-140
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2020
In this study, we analyzed the effect of consumer's cognitive response, emotional response and behavioral response on online shopping stockouts (ISRI: Individual Stockout Response Index). And we try to show the heterogeneity of the degree of consumer response by subdivision market based on the regularity of distribution. The ISRI was developed by Kim and Lee in 2016 and 2018, which were based on the items and factors of cognitive, emotional and behavioral responses. The exponential stockouts response of consumers in this study will give an accurate picture of what consumers want when stockouts. further research should be done on how consumers' reactions are influenced by situational characteristics, consumer characteristics, store characteristics and brand / product characteristics. Especially, the price level of the product will affect the consumer 's response in the case of online fashion goods shopping.
This paper studies on the influence of customers' perceived store crowding, shopping emotions, shopping value, and repatronage intention. The result is as follows. First, human crowding and spatial crowding influence two dimensions of shopping emotions: positive shopping emotions and negative shopping emotions. Especially human crowding influences positively on positive shopping emotions while spatial crowding influence positively on negative shopping emotions, which means that shoppers visiting stores feel negative shopping emotions toward spatial crowding, but that shoppers' crowding in stores can arose positive shopping emotions which intrigue interest and liveliness. Second, positive shopping emotions and negative shopping emotions influence two dimensions of shopping values: hedonic shopping value and utilitarian shopping value. Especially positive shopping emotion influences positively on utilitarian shopping value and hedonic shopping value while negative shopping emotion influence negatively on utilitarian shopping value and hedonic shopping value. Third, the result shows that shoppers' shopping values influences positively on repatronage intention.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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