This study was conducted to investigate children's emotional response, emotion regulation strategy, and emotion regulation effect (regulation effect of strategies), and to determine the relationships among emotion regulation strategy, emotion regulation effect and children's psychological well-being in anger, (ear, and disappointment situations. Emotion regulation strategy recomposed four strategies through factor analysis based on the children's direct answers to the question inquiring on the method used to regulate anger, fear, and disappointment. A total of 359 elementary school children in glades 5 or 6 selected one strategy use to regulate anger, fear, and disappointment. The effect of that selected strategy were estimated. Psychological well-being is evaluated by a questionnaire. The results of this study showed that most of elementary school children used the attention evocation strategy to regulate anger, fear, and disappointment, and this strategy was confirmed to be the most effective. Children's psychological well-being was associated with only emotion regulation effect in anger, fear, and disappointment situations.
The emotion is deeply affected by human behavior and cognitive process, so it is important to do research about the emotion. However, the emotion is ambiguous to clarify because of different ways of life pattern depending on each individual characteristics. To solve this problem, we use not only physiological signal for objective analysis but also hybrid unsupervised-supervised learning classifier for automatic emotion detection. The hybrid emotion classifier is composed of K-means, genetic algorithm and support vector machine. We acquire four different kinds of physiological signal including electroencephalography(EEG), electrocardiography(ECG), galvanic skin response(GSR) and skin temperature(SKT) as well as we use 15 features extracted to be used for hybrid emotion classifier. As a result, hybrid emotion classifier(80.6%) shows better performance than SVM(31.3%).
Emotion regulation has been suggested as a pathway through which personality traits (e.g., extraversion or neuroticism) affect psychological well-being. However, the pathway needs further investigation across cultures due to variations in parts of the relationship reported in recent culture research. With an aim of improving current understanding of the pathway, we investigated the role of emotion regulation mediating the link between personality traits and well-being across two college samples from different cultural backgrounds: Korea and the United States (US). Results of mediation analysis revealed that the extraversion-well-being relationship was fully mediated by the degree to which individuals regulate negative emotions in both Korean and US samples. However, the neuroticism-well-being relationship was partially mediated by emotion regulation in the US sample, while it was fully mediated in the Korean sample. The role of emotion regulation differently functioning across cultures suggests the importance of investigating cultural-specific mechanism of psychological processes.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제5권1호
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pp.26-31
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2017
In this study, Emotion-DNA is constructed in the same way asthat the human DNA constructs the human body. Emotion-DNA is copied and translated in the same way as that the human DNA copies and translates itself. We made an attempt to embody the mind by Emotion-DNA like the symbols "A, T, G, C, U" that make up the chromosome of the human body. This is a diagram of the flow of emotions that the human body operates by literary works. These schemes present new directions for the therapeutic analysis of literary works and for the creation of therapeutic literary works. In this study, we analyzed the nominal Emotion-syllables as a framework of the structuring of emotional DNA. As a result, through the structuring of the emotional DNA, it was judged that the therapeutic action of the human body, which is included in the Rated Sijo among the literary works, can be more concrete and powerful than the works of other genres.
Objectives: The purpose of this study was to develop a standardization manual for Emotion To Emotion therapy. In this study, the processes and categories derived through literature search related to the Emotion To Emotion treatments, were revised and supplemented by the expert FGI (Focus Group Interview). Afterwards, the expert Delphi was conducted, to develop a standard manual for the disease types, purpose, and method of Emotion To Emotion therapy. Methods: In this study, literature analysis and expert Delphi, as a quantitative research method, were conducted, and the expert Focus Group Interview (FGI) was conducted as a qualitative study. The manual was completed by leading the consensus, on the standardization manual for Emotion To Emotion therapy. After that, a clinical expert Delphi was conducted to test the reliability as well as validity of the manual, through quantitative consensus on the manual of the Emotion To Emotion therapy. Results: First, as a result of literature studies, to date, studies related to Emotion To Emotion therapy have been qualitatively and quantitatively limited, as comparative literature related to clinical cases. Second, through expert FGI, the manual was structured with eight sub-factors for the indication diagnosis, six sub-factors for the implementation method, and 13 detailed factors. Third, through an expert Delphi, the consensus did the factor of indication, implementation methods, and implementation process, and developed a standardization manual for Emotion To Emotion therapy ver 1.0. Conclusions: Through literature analysis, expert FGI, and expert Delphi, the Emotion To Emotion therapy standardization manual ver 1.0 was completed, and will proceed with the revision and improvement report.
최근에 사용자에 의한 대량의 텍스트 데이터가 발생하면서 사용자의 정보, 의견 등을 분석하는 오피니언 마이닝이 중요하게 부각되고 있다. 오피니언 마이닝 중 특히 정서 분석은 제품, 사회적 이슈, 정치인에 대한 호감 등에 대한 개인적 의견이나 정서를 분석하여 긍정, 부정이나 행복, 슬픔 등의 정서를 분석하는 연구 분야이다. 정서 분석을 위해서 정서 차원 이론의 정서가와 각성 차원의 2차원 공간을 사용하고, 이 공간에서 정서가 분포하는 영역을 설정하여 매핑하는 방법을 사용한다. 그러나 기존에는 정서의 분포 영역을 임의로 설정하는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해, 한국어 정서 단어 목록을 사용해 사용자 설문을 실시하여 2차원 상에 12개 정서의 분포를 구성하였다. 또한 2차원 상의 특정 정서 상태가 여러 개의 정서에 중첩되는 경우, 정서에 소속될 확률을 사용한 룰렛휠 방법을 사용하여 하나의 정서를 선택하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 사용하여 텍스트에서 정서 단어를 추출하여 텍스트를 정서로 분류할 수 있다.
The aim of this study is to investigate facial temperature changes induced by facial expression and emotional state in order to recognize a persons emotion using facial thermal images. Background: Facial thermal images have two advantages compared to visual images. Firstly, facial temperature measured by thermal camera does not depend on skin color, darkness, and lighting condition. Secondly, facial thermal images are changed not only by facial expression but also emotional state. To our knowledge, there is no study to concurrently investigate these two sources of facial temperature changes. Method: 231 students participated in the experiment. Four kinds of stimuli inducing anger, fear, boredom, and neutral were presented to participants and the facial temperatures were measured by an infrared camera. Each stimulus consisted of baseline and emotion period. Baseline period lasted during 1min and emotion period 1~3min. In the data analysis, the temperature differences between the baseline and emotion state were analyzed. Eyes, mouth, and glabella were selected for facial expression features, and forehead, nose, cheeks were selected for emotional state features. Results: The temperatures of eyes, mouth, glanella, forehead, and nose area were significantly decreased during the emotional experience and the changes were significantly different by the kind of emotion. The result of linear discriminant analysis for emotion recognition showed that the correct classification percentage in four emotions was 62.7% when using both facial expression features and emotional state features. The accuracy was slightly but significantly decreased at 56.7% when using only facial expression features, and the accuracy was 40.2% when using only emotional state features. Conclusion: Facial expression features are essential in emotion recognition, but emotion state features are also important to classify the emotion. Application: The results of this study can be applied to human-computer interaction system in the work places or the automobiles.
감성은 의사 결정, 지각 등에 직접적으로 영향을 미치며 인간의 삶에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 고각성 부정 감성의 편리하고 정확한 인식에 있어서, 생체신호를 이용한 분석 알고리즘을 설계하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 보통 / 공포 감성 유발 영상을 이용하여 두 감성을 유도한 후, 생체신호 중 간단한 피부전도도 신호를 측정하였다. 측정된 피부전도도에 대해 Tonic 성분과 Phasic 성분으로 분해하고 감성 자극과 관련된 Phasic 성분을 더 상세하게 SCVSR, SCSR로 분해하여 각 성분의 주요한 특징들을 추출함으로써, 정확한 분석을 하기 위해 기존의 사용된 방법이 아닌 우수한 시간-주파수 지역화 특성을 가진 이산 웨이브렛 변환을 사용하였다. 추출된 특징들은 Phasic 성분의 최댓값, Phasic 성분의 진폭, SCVSR의 영교차율, SCSR의 영교차율이다. 분석 결과, 4가지 특징들 모두 고각성 부정 감성의 경우가 저각성 보통 감성의 경우보다 더 높은 값을 나타내고, 기존의 분석 방법보다 통계적으로 두 감정 사이의 더 유의미한 차이를 확인할 수 있었다. 이에 따라 본 연구의 결과는 피부전도도가 고각성 부정 감성 측정에 대해 유용한 지표라는 것을 확인하였으며, 향후 피부전도도를 이용한 실시간 부정 감성 평가 시스템 개발에 기여할 수 있을 것을 나타낸다.
This study examined the relationship between children's school adjustment and their emotion regulation. The subjects were 122 1st grade students selected from one elementary school in Incheon. Teachers rated each child using the Emotion Regulation Scale (Lee, 1997) and School Adjustment Scale (Chi & Jung, 2006). The data were analyzed by using descriptive statistics, t-test, correlation analysis, and stepwise regressions. The children's emotion regulation and school adjustment were differed by sex of the child. The girls were assessed to be better adapted in emotion regulation and school adjustment than the boys. The children's emotion regulation was positively related to the children's school adjustment. In addition, the children's emotion regulation predicted how well they would adjust to school life.
This paper presents a statistical analysis method for the selection of electroencephalogram (EEG) electrode positions and spectral features to recognize emotion, where emotional valence and arousal are classified into three and two levels, respectively. Ten experiments for a subject were performed under three categorized IAPS (International Affective Picture System) pictures, i.e., high valence and high arousal, medium valence and low arousal, and low valence and high arousal. The electroencephalogram was recorded from 12 sites according to the international 10~20 system referenced to Cz. The statistical analysis approach using ANOVA with Tukey's HSD is employed to identify statistically significant EEG electrode positions and spectral features in the emotion recognition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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