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.
Current research explores the effect of language on the perception of facial emotion as suggested by the psychological construction theory of emotion by using a psychophysical method. In this study, we hypothesize that the perception of facial expression may be influenced if the observer is shown an affective word before he/she judges an expression. Moreover, we suggest that his/her understanding of a facial emotion will be in line with the conceptual context that the word denotes. During the two experiments conducted for this project, a control stimulus or words representing either angry or happy emotions were briefly presented to participants before they were shown a target face. These target faces were randomly selected from seven faces that were gradually morphed to show neutral to angry (in Experiment 1) and neutral to happy (in Experiment 2) expressions. The participants were asked to perform a two-alternative forced choice (2AFC) task to judge the emotion of the target face (i.e., decide whether it is angry or neutral, or happy or neutral). The results of Experiment 1 (when compared with the control condition) showed that words denoting anger decreased the point of subjective equality (PSE) for judging the emotion of the target as anger, whereas words denoting happiness increased the PSE. Experiment 2, in which participants had to judge expressions on a scale from happy to neutral, produced a contrasting pattern of results. The outcomes of this study support the claim of the psychological construction theory of emotion that the perception of facial emotion is an active construction process that may be influenced by information (such as affective words) that provide conceptual context.
Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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2007.11a
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pp.311-320
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2007
Interrogative sentences are generally used to perform speech acts of directly asking a question or making a request, but they are also used to convey such speech acts indirectly. In the utterances, such indirect uses of interrogative sentences usually carry speaker's emotion with a negative attitude, which is close to an expression of anger. The identification of such negative emotion is known as a difficult problem that requires relevant information in syntax, semantics, discourse, pragmatics, and speech signals. In this paper, we argue that the interrogatives used for indirect speech acts could serve as a dominant marker for identifying the emotional attitudes, such as anger, as compared to other emotion-related markers, such as discourse markers, adverbial words, and syntactic markers. To support such an argument, we analyze the dialogues collected from the Korean soap operas, and examine individual or cooperative influences of the emotion-related markers on emotional realization. The user study shows that the interrogatives could be utilized as a promising device for emotion identification.
Current lists of the Korean emotion words either do not consider word frequency, or only include emotion expression words such as 'joy' while disregarding emotion inducing words like 'heaven'. Also, none of the current lists contains the concreteness level of the emotional words. Therefore, the current study aimed to develop a new Korean affect word list that makes up such limitations of the current lists. To do so, in experiment 1, valence, arousal and concreteness ratings of the 450 Korean emotion expression nouns and emotion inducing nouns were surveyed with 399 participants. In addition, in experiment 2, an emotional stroop task was performed with the newly developed word list to test the usefulness of the list. The results showed clear patterns of the congruency effects between emotional words and emotion expressing faces. Increased response times and more errors were found when the emotion of the words and faces are non-matched, than when they were matched. The result suggested that the newly developed Korean affect word list can be effectively adapted to studies examining the influence of various aspects emotion.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2000.04a
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pp.126-132
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2000
This paper presents a facial expression recognition based on Gabor wavelets that uses a fuzzy C-means(FCM) clustering algorithm and neural network. Features of facial expressions are extracted to two steps. In the first step, Gabor wavelet representation can provide edges extraction of major face components using the average value of the image's 2-D Gabor wavelet coefficient histogram. In the next step, we extract sparse features of facial expressions from the extracted edge information using FCM clustering algorithm. The result of facial expression recognition is compared with dimensional values of internal stated derived from semantic ratings of words related to emotion. The dimensional model can recognize not only six facial expressions related to Ekman's basic emotions, but also expressions of various internal states.
The main objective of our research is analyzing user's emotional changes while using a product, to reveal the influence of usability on human emotions. In this study we have extracted some emotional words that can come up during user interaction with a product and reveal emotional changes through three methods. Finally, we extracted 88 emotional words for measuring user's emotions expressed while using products. And we categorized the 88 words to form 6 groups by using factor analysis. The 6 categories that were extracted as a result of this study were found to be user's representative emotions expressed while using products. It is expected that emotional words and user's representative emotions extracted in this study will be used as subjective evaluation data that is required to measure user's emotional changes while using a product. Also, we proposed the effective methods for measuring user's emotion expressed while using a product in the environment which is natural and accessible for the field of design, by using the emotion mouse and the Eyegaze. An examinee performs several tasks with the emotion mouse through the mobile phone simulator on the computer monitor connected to the Eyegaze. While testing, the emotion mouse senses user's EDA and PPG and transmits the data to the computer. In addition, the Eyegaze can observe the change of pupil size. And a video camera records user's facial expression while testing. After each testing, a subjective evaluation on the emotional changes expressed by the user is performed by the user him/herself using the emotional words extracted from the above study. We aim to evaluate the satisfaction level of usability of the product and compare it with the actual experiment results. Through continuous studies based on these researches, we hope to supply a basic framework for the development of interface with consideration to the user's emotions.
This study investigated the tonal characteristics in Korean emotion words by analyzing the pitch patterns transformed from word utterance. Participants were 30 women, ages 19-23. Each participant was instructed to talk about their emotional experiences using 4-syllable target words. A total of 180 utterances were analyzed in terms of the frequency of each syllable using the Praat. The data were transformed into meantones based on the semi-tone scale. When emotion words were used in the middle of a sentence, the pitch pattern was transformed to A3-A3-G3-G3 for '즐거워서(joyful)', C4-D4-B3-A3 for '행복해서(happy)', G3-A3-G3-G3 for '억울해서(resentful)', A3-A3-G3-A3 for '불안해서(anxious)', and C4-C4-A3-G3 for '침울해서(frustrated)'. When the emotion words were used at the end of a sentence, the pitch pattern was transformed to G4-G4-F4-F4 for '즐거워요(joyful)', D4-D4-A3-G3 for '행복해요(happy)', G3-G3-G3-A3 and F3-G3-E3-D3 for '억울해요(resentful)', A3-G3-F3-F3 for '불안해요(anxious)', and A3-A3-F3-F3 for '침울해요(frustrated)'. These results indicate the differences in pitch patterns depending on the conveyed emotions and the position of words in a sentence. This study presents the baseline data on the tonal characteristics of emotion words, thereby suggesting how pitch patterns could be utilized when creating a melody during songwriting for emotional expression.
The purpose of this study is to use as the basic data for design method in commercial space. So, we analyzed whether any emotion was induced by finishing materials in the commercial space. And we was to suggest expression methods of finish materials to induce in the emotional space. The results of this study are as follows : First, we could know that the emotional design is needed to enhance satisfaction of consumers. The role of finishing material is very important in emotional expression in the commercial space. Second, we extracted the adjectives vocabulary(14 pairs) to evaluate the space emotion. we could educe the four kinds of space emotion by Factor Analysis. In addition, we could arrange the emotional words to represent each space type(Decoration : 5 pairs, Expand : 4 pairs, Limitation : 3 pairs, Hierarchy : 2 pairs). Third, to use finishing materials and wall is very effective to induce the emotion in the emotional space. To use the color is good among the elements of finishing materials. Fourth, We could find that the center of the types of emotional space was induced with the boundary and the decoration. If we use contrasting colors and accent colors in the commercial space, we can induce the center and the boundary together. And if we use colorful or unusual patterns, we can induce the center and the decoration together. Fifth, To induce the expand, we should finish with one color in space. And To induce the center, we should finish with one type of the color or pattern and then we should partially use the contrast color and special pattern. the case of boundary, it is good method to part emphasize by color, texture and materials. And we can induce the decoration with materials and patterns.
Purpose: This study was done to explore experiences of persons living through the periods of cancer diagnosis, treatment, and self-care. Methods: With permission, texts of 29 cancer survival narratives (8 men and 21 women, winners in contests sponsored by two institutes), were analyzed using Kang's Korean-Computerized-Text-Analysis-Program where the commonly used Korean-Morphological-Analyzer and the 21st-century-Sejong-Modern-Korean-Corpora representing laymen's Korean-language-use are connected. Experiences were explored based on words included in 100 highly-used-morphemes. For interpretation, we used 'categorizing words by meaning', 'comparing use-rate by periods and to the 21st-century-Sejong-Modern-Korean-Corpora', and highly-used-morphemes that appeared only in a specific period. Results: The most highly-used-word-morpheme was first-person-pronouns followed by, diagnosis treatment-related- words, mind-expression-words, cancer, persons-in-meaningful-interaction, living and eating, information-related-verbs, emotion-expression- words, with 240 to 0.8 times for layman use-rate. 'Diagnosis-process', 'cancer-thought', 'things-to-come-after-diagnosis', 'physician husband', 'result-related-information', 'meaningful-things before diagnosis-period', and 'locus-of-cause' dominated the life of the diagnosis-period. 'Treatment', 'unreliable-body', 'husband people mother physician', 'treatment-related-uncertainty', 'hard-time', and 'waiting-time represented experiences in the treatment-period. Themes of living in the self-care-period were complex and included 'living-as-a-human', 'self-managing-of-diseased-body', 'positive-emotion', and 'connecting past present future'. Conclusion: The results show that the experience of living for persons with cancer is influenced by each period's own situational-characteristics. Experiences of the diagnosis and treatment-period are negative disease-oriented while that of the self-care period is positive present-oriented.
Do happy applicants achieve more? Although it is well established that happiness predicts desirable work-related outcomes, previous findings were primarily obtained in social settings. In this study, we extended the scope of the "happiness premium" effect to the artificial intelligence (AI) context. Specifically, we examined whether an applicant's happiness signal captured using an AI system effectively predicts his/her objective performance. Data from 3,609 job applicants showed that verbally expressed happiness (frequency of positive words) during an AI interview predicts cognitive task scores, and this tendency was more pronounced among women than men. However, facially expressed happiness (frequency of smiling) recorded using AI could not predict the performance. Thus, when AI is involved in a hiring process, verbal rather than the facial cues of happiness provide a more valid marker for applicants' hiring chances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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