• ETRI Journal
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• 제37권6호
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• pp.1231-1241
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• 2015

In this study, we investigate the relationship between emotions and the physiological responses, with emotion recognition, using the proposed fuzzy information granulation-based neural network (FIGNN) for boredom, pain, and surprise emotions. For an analysis of the physiological responses, three emotions are induced through emotional stimuli, and the physiological signals are obtained from the evoked emotions. To recognize the emotions, we design an FIGNN recognizer and deal with the feature selection through an analysis of the physiological signals. The proposed method is accomplished in premise, consequence, and aggregation design phases. The premise phase takes information granulation using fuzzy c-means clustering, the consequence phase adopts a polynomial function, and the aggregation phase resorts to a general fuzzy inference. Experiments show that a suitable methodology and a substantial reduction of the feature space can be accomplished, and that the proposed FIGNN has a high recognition accuracy for the three emotions using physiological signals.

• ETRI Journal
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• 제35권5호
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• pp.869-879
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• 2013

This study is related to the acquisition of physiological signals of human emotions and the recognition of human emotions using such physiological signals. To acquire physiological signals, seven emotions are evoked through stimuli. Regarding the induced emotions, the results of skin temperature, photoplethysmography, electrodermal activity, and an electrocardiogram are recorded and analyzed as physiological signals. The suitability and effectiveness of the stimuli are evaluated by the subjects themselves. To address the problem of the emotions not being recognized, we introduce a methodology for a recognizer using prototype-based learning and particle swarm optimization (PSO). The design involves two main phases: i) PSO selects the P% of the patterns to be treated as prototypes of the seven emotions; ii) PSO is instrumental in the formation of the core set of features. The experiments show that a suitable selection of prototypes and a substantial reduction of the feature space can be accomplished, and the recognizer formed in this manner is characterized by high recognition accuracy for the seven emotions using physiological signals.

• 대한인간공학회지
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• 제30권6호
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• pp.705-713
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• 2011

Objective: The aim of this study is to compare results of emotion recognition by several algorithms which classify three different emotional states(happiness, neutral, and surprise) using physiological features. Background: Recent emotion recognition studies have tried to detect human emotion by using physiological signals. It is important for emotion recognition to apply on human-computer interaction system for emotion detection. Method: 217 students participated in this experiment. While three kinds of emotional stimuli were presented to participants, ANS responses(EDA, SKT, ECG, RESP, and PPG) as physiological signals were measured in twice first one for 60 seconds as the baseline and 60 to 90 seconds during emotional states. The obtained signals from the session of the baseline and of the emotional states were equally analyzed for 30 seconds. Participants rated their own feelings to emotional stimuli on emotional assessment scale after presentation of emotional stimuli. The emotion classification was analyzed by Linear Discriminant Analysis(LDA, SPSS 15.0), Support Vector Machine (SVM), and Multilayer perceptron(MLP) using difference value which subtracts baseline from emotional state. Results: The emotional stimuli had 96% validity and 5.8 point efficiency on average. There were significant differences of ANS responses among three emotions by statistical analysis. The result of LDA showed that an accuracy of classification in three different emotions was 83.4%. And an accuracy of three emotions classification by SVM was 75.5% and 55.6% by MLP. Conclusion: This study confirmed that the three emotions can be better classified by LDA using various physiological features than SVM and MLP. Further study may need to get this result to get more stability and reliability, as comparing with the accuracy of emotions classification by using other algorithms. Application: This could help get better chances to recognize various human emotions by using physiological signals as well as be applied on human-computer interaction system for recognizing human emotions.

• 융합정보논문지
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• 제8권4호
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• pp.231-236
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• 2018

최근 교육상황에서 감성과 관련된 연구가 점차 증대되고 있다. 본 연구는 대학 수업에서 자기조절학습전략과 자기손상전략을 예측하는 변인을 규명하기 위해 선행연구 분석을 통해 성취감성을 선정하여 분석하였다. 연구대상은 수도권의 A대학과 B대학 134명이었으며 자료분석은 상관분석 및 다중회귀분석을 활용하였다. 연구결과, 자기손상전략을 부적으로 예측하는 변인은 성취감성의 수업관련 감성, 학습관련 감성, 시험감성이었다. 그러나 성취감성은 자기조절학습전략에 영향을 미치지 않았다. 이에 대학 수업에서 자기손상전략을 낮추기 위해서는 수업관련 감성, 학습관련 감성, 시험감성 수준을 높여야 할 것이다. 본 연구결과는 학습에서 감성에 대한 이론적 기초와 실제적 유용성을 제공할 것이다.

• 감성과학
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• 제14권4호
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• pp.503-512
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• 2011

최근 HCI 분야에서 정서 인식은 정서 지능을 구현하기 위한 핵심적인 단계 중의 하나이다. 생체신호를 이용하여 정서 인식을 시도하는 연구들이 시도되고 있으나, 기본 정서 이외의 다른 정서에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구의 목적은 무료함, 통증, 그리고 놀람의 세 가지 정서 간 자율신경계 반응의 차이를 확인하는 것이다. 실험자는 217명의 실험참여자(남 96명)들을 대상으로 시/청각 자극을 조합하여 무료함과 놀람 정서를 유발하였고, 혈압기를 이용하여 통증 정서를 유발하였다. 정서 자극이 제시되는 동안 피부전기활동, 피부온도, 심전도와 광혈량도를 측정하였고, 실험참여자들이 경험한 정서 범주와 강도를 정서평가척도 상에 평정하게 하였다. 정서 자극에 대한 평가 결과, 사용된 정서 자극은 평균 92.5%의 적합성과 5.43의 효과성을 보였는데, 이는 각 정서 자극이 해당 정서를 효과적으로 유발한 것을 의미한다. 자율신경계 측정 결과, 피부전기활동, 피부온도, 심박률, 심박률의 저주파수 성분과 평균 혈류량은 안정 상태와 정서 상태 간의 유의한 차이를 보였다. 또한 각 정서에 의해 유발된 자율신경계 반응은 정서 간에도 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 정서이론의 확장과 자율신경계 반응 측정 지표를 활용하여 정서를 인식하는 알고리즘 및 인간 정서를 변별하는 컴퓨터 시스템 개발에 응용 가능할 것이다.

• 산업융합연구
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• 제5권2호
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• pp.33-51
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• 2007

environmental has given rise to a world where consumer persue satisfaction in quality and quantity of products. From this point of view, a study of the impact of logo design on brand association and consumer emotions is very important and useful. For this study, we investigate on the basis of preceding studies. Finally, it is thought that it will be necessary to conduct a more specific study on the relation between brand association and consumer emotions.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권2호
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• pp.8-17
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• 2019

The main purpose of this study isto explore the potential of affective computing (AC) platforms in education through two phases ofresearch: Phase I - platform analysis and Phase II - classification of academic emotions. In Phase I, the results indicate that the existing affective analysis platforms can be largely classified into four types according to the emotion detecting methods: (a) facial expression-based platforms, (b) biometric-based platforms, (c) text/verbal tone-based platforms, and (c) mixed methods platforms. In Phase II, we conducted an in-depth analysis of the emotional experience that a learner encounters in online video-based learning in order to establish the basis for a new classification system of online learner's emotions. Overall, positive emotions were shown more frequently and longer than negative emotions. We categorized positive emotions into three groups based on the facial expression data: (a) confidence; (b) excitement, enjoyment, and pleasure; and (c) aspiration, enthusiasm, and expectation. The same method was used to categorize negative emotions into four groups: (a) fear and anxiety, (b) embarrassment and shame, (c) frustration and alienation, and (d) boredom. Drawn from the results, we proposed a new classification scheme that can be used to measure and analyze how learners in online learning environments experience various positive and negative emotions with the indicators of facial expressions.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.167-172
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• 2017

본 연구는 그동안 탁월한 치유의 기능이 내재되어 있다고 알려진 시조의 감정 코드들을 분석하여 인문학적 치유의 콘텐츠를 활성화시키고자 하는 데에 목적이 있다. 치유작용의 일환으로써의 시조는 여러 작품들을 감상하는 과정에서 형성되는 감정의 융합을 통해 감정의 총체라 할 수 있는 치유의 감정 코드들을 형성한다. 이러한 과정은 인체생리학적으로 인체 내에서의 문학치료의 진행을 가능하게 한다. 머신러닝이 인지기능에 의해 스스로 학습하는 것처럼 상시적으로 부호화와 재부호화에 대한 코딩 과정이 인체 시스템의 수많은 뉴런들의 집합체들에서 작동된다. 그 과정에서 감정 코드들의 집합적인 부호화에 의해 인체 내에서 아미노산이 합성되는 것으로 예측된다. 이러한 아미노산들이 인체의 신호 체계를 조절하는 것이다. 향후 이러한 인문학과 인체생리학의 접점에서의 치료의 연구가 진행된다면 보다 질 높은 인문학적 치유의 프로그램이 활성화될 것으로 기대된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.147-154
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• 2018

본 연구는 문학치료의 입장에서 조지훈의 시에 나타나는 전이적 작용을 통해 부호화되는 치유의 구조를 밝혀 문학치료에 활용하고자 하는 것이다. 특히 감정의 코드가 신경생리학적으로 시냅스 되기 위해 어떠한 과정을 거치며 활성화 되는지에 대한 탐색으로 진행되었다. 조지훈의 시에 전개되는 감정 코드들의 변이는 문학치료의 부호화와 맞닿아 있다. 시적 진술을 통해 배출하는 감정은 새로운 감정의 전이를 불러 일으켜 치유의 감정을 활성화시킨다. 조지훈의 시는 여러 시적 전이의 부유물들을 통해 감정을 융합한다. 그러면서 총체적인 치유의 숲을 형성하는 것이다. 그 치유의 콘텐츠는 전이의 구조에 의해 논의되는데 그 구조들은 모두 치유의 콘텐츠로 연결되어 있음을 알 수 있다. 그것은 하강과 상승의 작용에 의한 한의 서정과 잎새들로 우거지는 초록의 미학이 그 주를 이룬다. 앞으로 조지훈의 시에 대한 연구가 활성화된다면, 우리는 친자연적이며 문학치유적인 그의 삶에 대한 진솔한 이야기들을 만날 수 있을 것으로 사료된다.

• 산업융합연구
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• 제21권11호
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• pp.75-83
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• 2023

본 연구는 간호대학생의 학습정서, 학습몰입과 인지된 교수실재감이 비대면 온라인 학업성취도에 미치는 영향을 파악하기 위하여 시도된 융합연구이다. 간호대학생 127명을 대상으로 수집된 자료는 t-test, ANOVA, Pearson Correlation, Multiple regression으로 분석하였다. 본 연구결과 간호대학생의 학습정서, 학습몰입 및 인지된 교수실재감이 높을수록 비대면 온라인 학업성취도에 높은 점수를 나타냈다. 비대면 온라인 학업성취도의 주요 영향 요인은 학습정서, 학습몰입 및 인지된 교수실재감으로 나타났으며, 비대면 온라인 학업성취도의 42.7%를 설명하였다. 따라서 간호대학생의 비대면 온라인 수업 운영 시 학습자의 요인 고려와 교수자의 개인적 노력 및 교수자의 역량 강화를 위한 조직적인 지원이 필요하다.