본 연구에서는 사용자의 감성정보와 감성을 공유한 장소에 대한 위치정보를 이용하여 사용자의 위치에 따른 감성변화를 사용자간에 공유 할 수 있는 감성공유 시스템을 제안한다. 시스템은 감성 모바일 스마트폰 앱과 감성공유서버로 구성된다. 감성 스마트폰 앱은 공유하고자 하는 원격지의 사용자의 위치와 감성상태를 Google Map API를 이용한 지도서비스를 통해 표현한다. 감성공유서버는 모바일 외에 다양한 플렛폼간의 감성공유가 가능하도록 RESTful방식을 이용하여 구현 되었다. 감성공유서버에서 교환되는 감성정보는 XML형식으로 저장된다. 제안하는 감성공유 시스템을 이용하여 이동하는 사용자의 위치에 따른 감성변화가 지도서비스를 통해 공유 가능함을 확인 하였다.
본 연구는 다양한 채널을 통해 알려져 있는 화천산천어축제를 대상으로 방문객들의 매체별 정보탐색이 축제에 대한 이미지 형성에 어떠한 영향을 미치는지 파악하고, 이러한 축제 이미지가 방문객들이 축제를 경험하며 느끼는 감정과 재방문의도, 정보공유의도에 어떠한 영향을 미치는지 실증적으로 파악해보았다. 축제이미지는 인지적 이미지, 정서적 이미지, 고유 이미지 세 가지로 구분하여 파악하였으며, 감정반응도 긍정감정과 부정감정 두 가지 차원으로 파악하였다. 그 결과, 주위사람의 구전과 SNS 등 인터넷이 산천어축제의 고유이미지에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 인지적 이미지에는 공식 홈페이지의 영향력이 큰 것으로 나타났다. 그리고, 정서적 이미지에는 SNS 등 인터넷 탐색이 가장 중요한 것으로 나타났다. 세 가지 이미지요인과 참가자의 긍정감정 간 영향관계에 있어서 정서적 이미지가 가장 높은 영향을 미치며, 고유이미지, 인지적 이미지 순으로 세 가지 요인 모두가 유의한 영향력을 갖는 것으로 나타났다. 또한, 긍정감정과 부정감정이 재방문의도 및 정보공유의도에 미치는 영향에 있어서, 긍정감정만이 유의한 영향을 미쳤다.
최근 소셜 네트워크 서비스 사용자들은 게시글을 통해 사회적 이슈 및 관심 콘텐츠들에 대한 자신의 감정을 적극적으로 표현하고 공유한다. 그 결과 소셜 네트워크에서의 개인 및 특정 집단의 감정 공유는 빠르게 확산된다. 그러므로 사용자들의 게시글에 대한 감정 분석 연구가 활발히 진행되고 있다. 그렇지만 다양한 감정이 포함된 게시글에 대한 감정 분석 연구가 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 해시태그와 이미지를 이용한 인스타그램 게시글의 대표 감정 분석 방법을 제안한다. 이를 통해 사용자 게시글에 포함된 다종의 리소스를 활용하여 다중의 감정으로부터 대표 감정을 추출할 수 있으며 66.4%의 정확도와 81.7%의 재현율로 기존 방법보다 감정 분류 성능 향상을 보인다.
Purpose Today, world-wide societies share their daily life and many communities exchange their information through the explosive developed SNS and the social media systems. However, many SNS fatigue related factors forced the discontinuance of SNS. This paper is aim to examine effect of SNS feature and negative emotion to figure out the reason of SNS discontinuance. This is verifying the effect of maintenance of SNS, security concern and psychological concern on SNS fatigue and the effect of upward/lateral comparison on negative emotion. Moreover, the effect of SNS fatigue and negative concern on the SNS discontinuance intention was examined. Design/methodology/approach This research used to the survey method to test its hypotheses and the survey population is Facebook SNS users. A software tool called AMOS 18 is used to analyze the structural equation model. Findings The results showed that maintenance of SNS, security concern and psychological concern had a positive effect on SNS fatigue respectively and upward/lateral comparison did on negative emotion. In addition, SNS fatigue and negative emotion had significant effect on discontinuance intention.
Social networking service(SNS) helps users manage, share and delivery a vast information as a communication tool. When users read crisis news in SNS, they communicate the information with others by considering not only their belief (i.e., cognitive risk perception) but also emotion (i.e., affective risk perception). However, few researches have been interested in the construct of communication behaviors of crisis in SNS. This study aimed to explore the role of risk perception (cognitive and affective risk perception) between crisis responsibility and communication behavior through dual processing theory. As a result of the empirical analysis, crisis responsibility had a positive effect on cognitive risk perception and affective risk perception. In addition, cognitive risk perception had no significant effect on communication behavior whereas affective risk perception had influence on communication behavior positively. Thus, our findings may predict that the affective risk perception through crisis responsibility is more potentially important to communication behavior such as sharing information rather than cognitive risk perception. The results give insightful ideas why marketer should reduce perceived emotion caused by risk to strengthen prospective SNS users understanding of communication behavior intention.
인터넷의 발전으로 사용자들은 자신의 경험이나 의견을 공유한다. 영화평과 같은 비정형 문서의 전체적인 감정이나 장르 등의 정보를 고려하지 않고 연관된 키워드를 사용하기 때문에 적절한 감정 상황에 따른 감성 정확도를 저해한다. 따라서 사용자들이 작성한 비정형 문서가 속한 장르나 전반적인 감정 등의 정보를 기반으로 감성을 예측하는 시스템을 제안한다. 먼저, 비정형 문서로부터 기쁨, 화남, 공포, 슬픔 등의 감정 집합과 연관된 대표 키워드를 추출하고, 감정 특징단어들의 정규화된 가중치와 비정형 문서의 정보를 훈련 집합으로 CNN과 LSTM을 조합한 시스템에 훈련한다. 최종적으로 영화 정보와 형태소 분석기와 n-gram을 통해 추출한 정제된 단어들과 이모티콘, 이모지 등을 테스트함으로써 감정을 이용한 감성 예측 정확도와 F-measure 측면에서 향상됨을 보였다. 제안한 예측시스템은 슬픈 영화에서 슬픈 단어의 사용과 공포 영화에서 무서운 단어 등의 사용으로 인해 부정으로 판단하는 오류를 피함으로써, 감성을 상황에 따라 적절하게 예측할 수 있다.
The purpose of the subjects described in this paper is to share the inforamation and utilize expensive equipmints and supercomputer at remote site ghrough the latist telecommunication and control technology without tempoual and spatial limitation. The major subjects areabstracted as two. One for developing computer supported cooperative works and experimintal systims which make it possible that researchers discuss about the result of collaborated research and exchange data. And the other for connecting the university, research institutes and industries in the country to information Highway applying developed systim. The gargeted filds of this project are Machinery Design, Chemistry and Chemical Engineering and wil be expanded to polymer Engineering, Medicine, Agricultural Chemicals.
Ahn, Il Yeup;Sung, Nak-Myoung;Lim, Jae-Hyun;Seo, Jeongwook;Yun, Il Dong
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.1-15
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2019
Internet of Things (IoT) is commonly referred to as a future internet technology to provide advanced services by interconnecting physical and virtual things, collecting and using many data from them. The IoT platform is a server platform with a common architecture to collect and share the data independent of the IoT devices and services. Recently, oneM2M, the global standards initiative for Machine-to-Machine (M2M) communications and the IoT announced the availability of oneM2M Release 2 specifications. Accordingly, this paper presents a new oneM2M-compliant IoT platform called Mobius 2.0 and proposes its application to collect the biosignal data from wearable IoT devices for emotion recognition. Experimental results show that we can collect various biosignal data seamlessly and extract meaningful features from the biosignal data to recognize two emotions of joy and sadness.
SBS는 실시간 DMB 방송 프로그램을 시청하며 트위터를 이용해 해당 프로그램과 연관된 감성을 시청자가 생산 및 공유 할 수 있는 '소셜 DMB' 앱을 개발해 안드로이드 마켓을 통해 2011년 서비스를 시작 했다. 기존 TV와 소셜미디어는 가족 공유 매체와 개인 서비스의 차이로 인해 서로 융합하기 어려웠으나, 개인 휴대 방송 서비스인 DMB에서는 소셜 미디어 서비스와 방송을 유기적으로 통합해 새로운 재미를 시청자들에게 제공할 수 있으며 시청자 스스로 콘텐츠를 생산하고 스토리를 만들어 공유할 수 있다. 소셜 DMB 앱을 이용해 콘텐츠를 중심으로 한 소셜 서클을 구성함으로써 방송사 고유의 콘텐츠를 더욱 다양하게 이용할 수 있고, 시청자가 서로의 감성을 표현하고 공유할 수 있는 서비스 기반을 마련했다. 본 논문에서는 앱 서비스 구성, DMB 방송과의 연동, 광고 및 페이스북 연동 기술 및 개발결과 등 소셜 DMB 앱 서비스 개발내용을 소개한다.
본 논문에서는 웹캠을 이용하여 사용자의 안면 또는 손동작을 인식하고, 그 제스쳐가 나타내는 감성(희노애락)을 플래시 콘으로 표현하여 상대방에게 전송하는 감성 메신저를 구현한다. 이 메신저는 안면 인식 모듈과 손동작 인식 모듈, 메신저 모듈로 구성된다. 안면 인식 모듈에서는 눈, 입의 각 영역을 이진 영상으로 변환하여 눈과 입의 모양 변화에 따라 윙크, 입맞춤, 하품 등을 인식한다. 또한 손동작 인식 모듈에서는 인식한 손가락 수에 따라 가위-바위-보로 인식한다. 메신저 모듈은 안면 인식 모듈과 손동작 인식 모듈에서 인식한 윙크, 입맞춤, 하품과 가위-바위-보를 플래시 콘으로 표현하여 상대방에게 전달한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 감성 메신저의 CPU 점유율이 최소임을 검증한다. 또한 감성 메신저의 손동작 인식 모듈의 성능이 안면 인식 모듈에 비해 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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