Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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1999.11a
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pp.121-126
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1999
본 연구는 생활 소음이 유발하는 유해성을 객관적으로 평가할 수 있는 감성 척도를 개발하고, 그 척도를 이용하여 생활 소음과 소음에 대한 감성간 관계를 반영하는 감성 지수를 도출하고자 수행되었다. 먼저 소음에 대한 주관적 느낌을 잘 기술해주는 27 개의 형용사를 선정한 뒤, 세 가지의 실제 주거 소음을 들려주며 소음에 대한 감성을 27 개의 형용사에 대해 평가하게 하였다. 이 결과에 대한 요인분석을 실시하여 '지배성', '쾌/불쾌', '각성' 차원의 세 개 차원으로 구성되는 14 개의 최종적 소음 감성 척도를 개발하였다. 다음으로 실제 주거 생활에서 소음과 감성간 관계를 알아보기 위해 실제로 4 가지의 주거 소음을 들으면서 인지적 과제를 수행하게 하여 소음에 대한 느낌을 소음 감성 척도상에 평가하게 하는 실험을 실시하였다. 이 결과 소음의 크기가 증가할수록 소음에 대한 감성이 부정적으로 나타나는 직선적 관계가 얻어졌고. 이를 기초로 일차 방정식 형태의 소음-감성 지수를 도출하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.441-444
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2012
오늘날 스마트폰의 보급으로 SNS는 급속도로 성장하였고, 매일 엄청난 분량의 텍스트 데이터가 생성되고 있다. 본 연구에서는 다른 매체에 비해 개인의 의견이 좀 더 거침없이 올라오는 SNS의 특징에 주목해 SNS의 텍스트 데이터를 대상으로 하는 평판 분석 기법을 제안한다. 제안 방법은 분석하고자 하는 대상에 대한 SNS 데이터를 수집하여 DB에 저장한 다음, 광고 제거 과정과 자동 띄어쓰기 과정 및 형태소 분석을 거친 후 감성 포함 여부 확인 과정과 극성 분류 과정으로 구성된다. 평판 분석을 위해 본 연구에서는 감성 단어 사전의 쾌-불쾌 수치와 활성화 수치를 사용한다. 분석 결과 모든 문서에 대한 극성 분류 정확도는 55%였고, 감성 포함 여부 확인 과정이 올바르게 수행된 문서에 대한 극성 분류 정확도는 82%였다.
Kim, Bo-Seong;Min, Yoon-Ki;Min, Byung-Chan;Kim, Jin-Ho
Science of Emotion and Sensibility
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v.14
no.4
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pp.645-652
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2011
This study examined changes of both psychological and physiological emotional responses according to change of the PMV (predicted mean vote) in the heating and the cooling air conditions. For this purpose, the changes of PMV were induced by the heating and cooling operations of the HVAC (heating, ventilation, and air conditioning) systems. In addition, positive/negative and arousal/relaxation were measured as the participant's psychological emotional responses, and HR (heart rate) was measured as the participant's physiological emotional responses. As a result, in same range of the PMV, both psychological and physiological emotional-responses were changed by air conditioning. It is suggested that occupant's emotional responses would depend on the operational conditions of heating and cooling in indoor thermal environments, and both psychological and physiological emotional response should be considered when occupants try to match the indoor thermal environments to their thermal expectations.
Applying perceptual hierarchy of facial feature points, a neural network model for recognizing facial expressions was designed. Input data were convolution values of 150 facial expression pictures by Gabor-filters of 5 different sizes and 8 different orientations for each of 39 mesh points defined by MPEG-4 SNHC (Synthetic/Natural Hybrid Coding). A set of multiple regression analyses was performed with the rating value of the affective states for each facial expression and the Gabor-filtered values of 39 feature points. The results show that the pleasure-displeasure dimension of affective states is mainly related to the feature points around the mouth and the eyebrows, while a arousal-sleep dimension is closely related to the feature points around eyes. For the filter sizes. the affective states were found to be mostly related to the low spatial frequency. and for the filter orientations. the oblique orientations. An optimized neural network model was designed on the basis of these results by reducing original 1560(39x5x8) input elements to 400(25x2x8) The optimized model could predict human affective rating values. up to the correlation value of 0.886 for the pleasure-displeasure, and 0.631 for the arousal-sleep. Mapping the results of the optimized model to the six basic emotional categories (happy, sad, fear, angry, surprised, disgusted) fit 74% of human responses. Results of this study imply that, using human principles of recognizing facial expressions, a system for recognizing facial expressions can be optimized even with a a relatively little amount of information.
Previous emotion studies revealed the two core affective dimensions of valence and arousal using affect-eliciting stimuli, such as pictures, music, and videos. Autonomous sensory meridian response (ASMR), a type of stimuli that has emerged recently, produces a sense of psychological stability and calmness. We explored whether ASMR could be represented on the core affect dimensions. In this study, we used three affective types ASMR (negative, neutral, and positive) as stimuli. Auditory ASMR videos were used in Study 1, while auditory and audiovisual ASMR videos were used in Study 2. Participants were asked to rate how they felt about the ten adjectives using five-point Likert scales. Multidimensional scaling (MDS) and classification analyses were performed. The results of the MDS showed that distinctions between auditory and audiovisual ASMR videos were represented well in the valence dimension. Additionally, the results of the classification showed that affective conditions within and across individuals for within- and cross-modalities. Thus, we confirmed that the affective representations for individuals could be predicted and that the affective representations were consistent between individuals. These results suggest that ASMR videos, including other affect-eliciting videos, were also located in the core affect dimension space, supporting the core affect theory (Russell, 1980).
Parke and Waters' model[1] of muscle-based face deformation was used to develop a system that can synthesize facial expressions when the pleasure-displeasure and arousal-sleep coordinate values of internal states are specified. Facial expressions sampled from a database developed by Chung, Oh, Lee and Byun [2] and its underlying model of internal states were used to find rules for face deformation. The internal - state model included dimensional and categorical values of the sampled facial expressions. To find out deformation rules for each of the expressions, changes in the lengths of 21 facial muscles were measured. Then, a set of multiple regression analyses was performed to find out the relationship between the muscle lengths and internal states. The deformation rules obtained from the process turned out to produce natural-looking expressions when the internal states were specified by the pleasure-displeasure and arousal-sleep coordinate values. Such a result implies that the rules derived from a large scale database and regression analyses capturing the variations of individual muscles can be served as a useful and powerful tool for synthesizing facial expressions.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.7
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pp.1572-1580
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2010
This thesis presents an emotion-based contents player platform that can change its visual and aural components as user's emotions. It analyzes the emotion as pleasant, unpleasant, aroused, and relaxed based on the physiological signals and the user's active response. Accordingly. the system reorganizes graphical and aural stimuli, such as, light, color, sound, in real-time. It can be used to develop and show the emotional contents and also be applied for the systematic analysis to find out how the components would affect the emotion. This paper describes overall the system architecture and the implementations of the sub-systems, as well as the actual contents built on top of the platform.
The objective of this study is to extract information from electroencephalogram(EEG) signals with which we can discriminate mental states. Seven university students were participated in this study. Ten stimuli based on IAPS (International Affective Picture Systems) Were presented at random according to the experimental schedule. 8-channel ($O_1$, $O_2$, $F_3$, $F_4$, $F_7$, $F_8$, $FP_1$, and $FP_2$)EEG signals were recorded at a sampling rate of 204.8 Hz for visual stimuli and analyzed. After random ten sequential stimuli presentation, the subject subjectively assessed the stimulus by scaling from -5 to 5. If the stimulus was the best and the worst, it was scored 5 and -5, respectively. Only maximum and minimum scored-EEG signals within each subject were selected on the basis of subjectively assessment for analysis. EEG signals were transformed into feature objects based on scalar autoregressive model coefficients. They were classified with Discriminant Analysis for each channel. The features produced results with the best classification accuracy of 85.7 % in $O_1$ and $O_2$ for visual stimuli. This study could be extended to establish an algorithm which quantify and classify emotions evoked by visual stimulus using autoregressive models.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2009.05a
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pp.163-166
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2009
본 연구는 동영상자극에 의한 정서유발시의 표정변화와 생리반응을 밝혀내는 것을 목적으로 실행되었다. 18명의 실험참가자에게 각각 2종류씩의positive, negative 그리고neutral의 총5가지의 동영상자극을 약5분간 제시하였다. 표정변화는 비디오카메라로 기록하였고, 생리반응으로 뇌파(64ch), 심전도, 임피던스카디오그램, 안면근전위등을 측정했다. 표정의 분석결과, positive조건은 neutral조건에 비해 눈구석간의 거리가 감소하였고, 입 꼬리간의 거리는 증가하였다. 반면, negative조건은 neutral조건에 비해 오른쪽 눈구석과 눈 꼬리간의 거리가 증가하였다. 뇌파의 alpha/beta ratio변화량에 있어 positive조건은 neutral조건에 비해 우전두엽을 중심으로 감소하였고, negative조건은 좌전두엽에서 감소하였다. 심박수 및 PEP/LVET는 negative조건에서만 감소하였다. 또한, 근전위의 변화는 positive조건이 neutral조건보다 좌우볼 및 입부위에서 증가한 반면, negative조건은 좌우눈썹부위에서 증가하였다. 이에 본 연구를 통해, 정서유발시의 표정변화와 생리반응의 특성을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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1999.11a
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pp.417-422
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1999
지금까지 향의 이미지에 따른 감성 평가에 관한 연구, 특히 성별에 따른 차이에 관한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 향의 이미지에 따른 성별 감성 차이를 분석하기 위하여 네 가지 향 (Jasmin abs, Rose oil bulgalian, Lavender oil france, Lemon oil misitano)을 제시하고 그에 따른 주관적 평가를 분석하였다. 후각 실험 및 주관적 평가는 20-26세의 남자10명, 여자10명으로 구성된 피험자를 대상으로 이루어졌고, 주관적 평가는 향의 세부적인 이미지를 나타내는 후각 감성 형용사를 이용하여, 양극의 7점 척도 25문항, 단극의 5점 척도 40문항, 그리고 각 향의 전반적인 선호도를 묻는 양극의 7점 척도 2문항으로 구성하였다. 본 연구 결과에 의하면 남성과 여성 모두 Lemon향을 가장 쾌한 감성의 향으로, Rose향을 가장 자극적인 향으로 생각하는 것과 같은 심리척도의 보편적인 정서인 쾌/불쾌, 자극/진정의 감성에 있어서 성별에 따른 차이를 별로 보이지 않았다. 그러나, 여성에 비해 남성이 Rose향을 정열적이고 화려한 향으로 느낀다거나, Jasmin 향에 대하여 남성은 여성적인 향으로 생각하는 반면, 여성은 Jasmin 향을 남성적인 향으로 평가하는 등 각 향에 대한 세부적인 이미지에는 여성과 남성이 뚜렷한 차이를 보이고 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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