This study was to investigate differences in peer attachment, emotion regulation style and depression perceived by adolescents according to age and gender of adolescents. Also, aim that identifies variables which have influences on adolescents' depression. The subjects were 2279 middle and high school students(male 1150, female 1129) who live in Seoul and Kyonggi. All respondents answered by self-report questionnaire. The scales of emotion regulation style consist of three parts: support-seeking, avoidance/distraction, and active problem-solving. Data were analyzed by two-way ANOVA, t-tset and stepwise multiple regression. The major findings were as follows. First, older male and female adolescents perceived less peer attachment than younger adolescents. Specially female adolescents showed more differences between older adolescents and younger adolescents. Second, male adolescents showed more avoidance/distraction style and active problem-solving style but less support-seeking style than female adolescents. Third, older adolescents perceived more depression than younger adolescents. Fourth, peer attachment, age, avoidance/distraction style, active problem-solving style, support-seeking style and gender had a significant effect on adolescents' depression. In other words, adolescents who had more avoidance/distraction style and support-seeking style, who had less peer attachment and active problem-solving style, who had more avoidance/distraction style and support-seeking style, who had less peer attachment and active problem-solving style, who was older adolescents than younger adolescents, and who was female adolescents than male adolescents perceived more depression. The study results suggest that the degree of peer attachment was the most powerful predictor of adolescents' depression.
Automatic emotion recognition based on facial cues, such as facial action units (AUs), has received huge attention in the last decade due to its wide variety of applications. Current computer-based automated two-phase facial emotion recognition procedures first detect AUs from input images and then infer target emotions from the detected AUs. However, more robust AU detection and AU-to-emotion mapping methods are required to deal with the error accumulation problem inherent in the multiphase scheme. Motivated by our key observation that a single AU detector does not perform equally well for all AUs, we propose a novel two-phase facial emotion recognition framework, where the presence of AUs is detected by group decisions of multiple AU detectors and a target emotion is inferred from the combined AU detection decisions. Our emotion recognition framework consists of three major components - multiple AU detection, AU detection fusion, and AU-to-emotion mapping. The experimental results on two real-world face databases demonstrate an improved performance over the previous two-phase method using a single AU detector in terms of both AU detection accuracy and correct emotion recognition rate.
Purpose: This study aims to investigate the effects of intervention using the therapeutic robot, PARO, on the cognition, emotion, problem behavior, and social interaction of elderly people with dementia. Methods: A nonequivalent control group pretest-posttest design was used. A total of 33 elderly people with dementia living in a nursing home facility participated in the study, with 17 in the experimental group and 16 in the control group. The intervention program with PARO was administered twice a week for 6 weeks, for a total of 12 sessions. Data were collected before and after intervention, using a questionnaire, direct observation, and video recording. Results: There were statistically significant differences in positive emotions and problem behaviors between the groups. The experimental group demonstrated a significant improvement in social interaction. Conclusion: PARO intervention can be utilized as an effective nursing intervention to increase positive emotions and social interaction, as well as decrease problem behaviors, in elderly people with dementia living in nursing home facilities.
Park, Chang-Hyun;Sim, Kwee-Bo;Lee, Dong-Wook;Joo, Young-Hoon
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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pp.138.1-138
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2001
Usually, when we take a conversation with another, we can know his emotion as well as his idea. Recently, some applications using speech recognition comes out , however, those can recognize only context of various informations which he(she) gave. In the future, machine familiar to human will be a requirement for more convenient life. Therefore, we need to get emotion features. In this paper, we´ll collect a multiplicity of reference data which represent emotion features from the speech signal. As our final target is to recognize emotion from a stream of speech, as such, we must be able to understand features that represent emotion. There are much emotions human can show. the delicate difference of emotions makes this recognition problem difficult.
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.
Due to the rapid advancement of the mobile technology, smart phones have been widely used in the current society. This lead to an easier way to retrieve video contents using web and mobile services. However, it is not a trivial problem to retrieve particular video contents based on users' specific preferences. The current movie recommendation system is based on the users' preference information. However, this system does not consider any emotional means or perspectives in each movie, which results in the dissatisfaction of user's emotional requirements. In order to address users' preferences and emotional requirements, this research proposes a movie recommendation technology to represent a movie's emotion and its associations. The proposed approach contains the development of emotion ontology by representing the relationship between the emotion and the concepts which cause emotional effects. Based on the current movie metadata ontology, this research also developed movie-emotion ontology based on the representation of the metadata related to the emotion. The proposed movie recommendation method recommends the movie by using movie-emotion ontology based on the emotion knowledge. Using this proposed approach, the user will be able to get the list of movies based on their preferences and emotional requirements.
본 연구는 대학생의 분노표현, 대인관계문제의 관계를 파악한 후 매개효과로써 정서조절곤란에 대한 영향력을 확인하여 대인관계문제를 호소하는 대학생들을 이해하고 그들의 문제를 해결할 수 있는 프로그램 개발의 기초 자료를 제공하고자 실시되었다. 연구결과, 분노표현은 대인관계문제, 정서조절곤란에서 정적상관관계를 보였고, 대인관계문제는 정서조절곤란과 다소 높은 정적상관관계를 보였다. 또한, 대학생의 분노표현과 대인관계문제에서 정서조절곤란이 부분 매개하는 것을 확인하였다. 결론적으로 대학생들의 정서조절 곤란을 감소시키고 긍정적으로 분노표현을 하도록 이끄는 교육 프로그램 개발과 대인관계를 향상시킬 수 있는 중재 프로그램을 개발하는 것이 향후 연구에 필요함을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 대학생의 커뮤니케이션 능력, 공감능력이 스트레스 대처행동에 미치는가를 밝혀내는데 있다. 대학생 292명을 대상으로 설문조사가 이루어졌으며 상관관계분석과 다변인 회귀분석으로 연구문제를 검증하였다. 분석결과를 정리해 보면 첫째, 커뮤니케이션 능력이 높은 대학생일수록 스트레스 상황에서 문제중심적 대처, 사회적 지지 추구 대처, 자기위로능력 대처를 많이 하는 반면 감정적 대처, 회피적 대처를 적게 하는 것으로 나타났다. 특히 커뮤니케이션 능력 중 행동적 융통성은 문제중심적 대처와 감정적 대처에, 협력/지지는 사회적 지지 추구 대처에, 상호작용관리는 자기위로능력 대처와 회피적 대처에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 둘째, 공감능력이 높은 대학생일수록 스트레스 상황에서 문제중심적 대처, 사회적 지지 추구 대처, 자기위로능력 대처를 많이 하는 것으로 나타났다. 특히 공감능력 중 역할수용은 문제중심적 대처, 자기위로능력 대처에, 감정파악은 회피적 대처에, 감정공명은 감정적 대처에, 진정성은 사회적 지지 추구 대처에 가장 큰 영향력을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구는 남자 청소년의 섭식문제와 우울, 부모 공감의 관계를 알아보고 청소년의 섭식문제와 우울의 관계에서 부모 공감의 조절효과를 알아보았다. 이를 위해 K지역 소재 중, 고등학교 남학생 246명에 대해 위계적 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 섭식문제와 우울간의 관계는 부모 공감에 의해 조절되는 것으로 나타났다. 부모 공감의 하위요인들의 조절효과를 분석한 결과 아버지의 경우 정서 지각, 냉담정서반응, 과민정서반응이 조절효과를 보였고, 어머니의 경우 정서지각, 관점수용, 냉담정서반응, 과민정서반응이 섭식문제와 우울 간의 관계를 조절하는 것으로 나타났다. 이 연구는 청소년이 지각하는 부모의 공감이 우울과 섭식문제의 관계에서 부정적 영향을 완화시킬 수 있는 조절변인임을 확인하였다는데 의의가 있다.
감정은 학습능력, 행동, 판단력 등 삶의 많은 부분에 영향을 끼치므로 인간의 본질을 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 감정은 개인이 느끼는 강도가 다르며, 시각 영상 자극을 통해 감정을 유도하는 경우 감정이 지속적으로 유지되지 않는다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 총 4가지 감정자극(행복, 슬픔, 공포, 보통) 시 생체신호(뇌전도, 맥파, 피부전도도, 피부 온도)를 획득하고, 이로부터 특징을 추출하여 분류기의 입력으로 사용하였다. 감정 패턴을 확률적으로 해석하여 다른 공간으로 매핑시켜주는 역할을 하는 Restricted Boltzmann Machine (RBM)과 Multilayer Neural Network (MNN)의 은닉층 노드를 이용하여 비선형적인 성질의 감정을 구별하는 Deep Belief Network (DBN) 감정 패턴 분류기를 설계하였다. 그 결과, DBN의 정확도(약 94%)는 오류 역전파 알고리즘의 정확도(약 40%)보다 높은 정확도를 가지며 감정 패턴 분류기로서 우수성을 가짐을 확인하였다. 이는 향후 인지과학 및 HCI 분야 등에서 활용 가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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