Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2002.11a
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pp.79-84
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2002
디지털 삶에서 인간들은 더 이상 보호막으로써의 건축 환경이 아닌 함께 상호작용 할 수 있는 감성반응 환경을 요구한다. 즉, 실내 공간은 사람들의 요구를 충족시키거나 사람들의 기분을 만족시키기 위해 건물이 마치 살아 있는 유기체처럼 쉬지 않고 변하는 공간이다. 그러나 건축공간의 물리적 특성의 한계에서 유동적인 감성반응 환경의 요구를 충족시키는 데에는 많은 한계점이 따른다. 그래서, 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 디지털 환경을 이용한 가상공간에서 실행하였다. 이는 실제공간에서의 시행착오를 줄일 수 있을 뿐만 아니라 빠른 시간 내에 인간의 반응을 연구할 수 있다. 특히, 본 연구에서는 감성반응의 실내배색에 의해 실내공간에서의 디지털 벽면의 디자인을 가상공간에서 개발하여 거주자의 감성 반응을 평가하는 것을 연구 목적으로 두었다. 이와 같은 거주자의 감성반응형 환경 디자인은 미래의 디자인의 패러다임이 될 것이다.
The objectives of this study is to develop an adaptable digital wall model whose color can be changed dynamically according to the identified emotional state of a user. This study addresses how to capture a specific user's emotion through the web and use it for modifying VR model mainly for color adaptation. This adaptation process of a VR model consists of three phases: 1) identification of the user's emotional state projected onto the list of emotional keywords 2) translation of those captured emotional keywords into a pertinent set of color coordinations, and finally, 3) automated color adaptation process for the given model. This process derives an on-line viewer's emotional state, which can be utilized to find a new color scheme reflecting the identified emotion.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.21
no.4
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pp.203-223
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2014
This study proposes a novel context-aware recommender system, which is designed to recommend the items according to the customer's responses to the previously recommended item. In specific, our proposed system predicts the user's emotional state from his or her responses (such as facial expressions and movements) to the previous recommended item, and then it recommends the items that are similar to the previous one when his or her emotional state is estimated as positive. If the customer's emotional state on the previously recommended item is regarded as negative, the system recommends the items that have characteristics opposite to the previous item. Our proposed system consists of two sub modules-(1) emotion prediction module, and (2) responsive recommendation module. Emotion prediction module contains the emotion prediction model that predicts a customer's arousal level-a physiological and psychological state of being awake or reactive to stimuli-using the customer's reaction data including facial expressions and body movements, which can be measured using Microsoft's Kinect Sensor. Responsive recommendation module generates a recommendation list by using the results from the first module-emotion prediction module. If a customer shows a high level of arousal on the previously recommended item, the module recommends the items that are most similar to the previous item. Otherwise, it recommends the items that are most dissimilar to the previous one. In order to validate the performance and usefulness of the proposed recommender system, we conducted empirical validation. In total, 30 undergraduate students participated in the experiment. We used 100 trailers of Korean movies that had been released from 2009 to 2012 as the items for recommendation. For the experiment, we manually constructed Korean movie trailer DB which contains the fields such as release date, genre, director, writer, and actors. In order to check if the recommendation using customers' responses outperforms the recommendation using their demographic information, we compared them. The performance of the recommendation was measured using two metrics-satisfaction and arousal levels. Experimental results showed that the recommendation using customers' responses (i.e. our proposed system) outperformed the recommendation using their demographic information with statistical significance.
One of the main motivations of this research process is to develop an adaptable VR model whose color can be changed according to the emotional information of user. This paper addresses how to define color scheme and combine colors with harmony. The adaptable color of the VR model consists of three processes: emotional keyword identification, the color combination and the VR model adaptation processes. We have used the biorhythm to derive the emotional keyword which is used to find the color harmony scheme. The color harmony scheme provides information for the color combination of the VR model. Finally, we have obtained the VR model which color has been changed using the identified color schema.
This study examined relations between infants' strategies for emotional regulation and maternal responsiveness. Fifty 24-month-olds were observed for six kinds of emotional regulation strategy during four negative emotion-eliciting tasks; their mothers were observed for five styles of maternal responsiveness during toy-centered free play. Infants used different strategies according to the kinds of negative emotioneliciting tasks; their strategies correlated with maternal responsive styles. In the anger-eliciting tasks, infants used "distraction" and "self soothing." In the fear-eliciting tasks, they used "avoidance" and "problem solving." Infants who received more negative feedback from their mothers used the "irritation" strategy. Infants who got received more positive feedback from their mother used the "getting reference" strategy.
Providing personalized services customized to users' needs and preferences becomes highlighted as a key area of user-context computing. It is essential for context-aware technology to be developed more intelligent and meaningful services by being widely applied to a variety of sectors and domains. SDO (Standard Development Organization) such as MPEG and W3C has been actively developed to be standardized services and to improve context-awareness services. Yet current standards related to context-aware technology, such as MPEG-7, MPEG-21, MPEG-V, and emotionML, are not capable enough to support various systems and diverse services. Against this backdrop, the MPEG User Description, referred to also as MPEG-UD Standard, is to ensure interoperability among recommendation services, which take into account user's context when generating recommendations to users. In this light, we introduce standards related to the user context and propose the structure for RD-Engine and the Remote Responsive User Interface(RRUI) system in reference to MPEG-UD. This system collects unit resources matching specific condition according to the user's contexts described by MPEG-UD. In so doing, it improves adaptive user interface considering device features in real-time. By automatically generating adaptive user interfaces tailored to an individual's contexts, the proposed system aims to achieve high-quality user experience for a complex service.
Purpose: This study suggests the multi-purposed emotional space that is one of the alternatives to reuse idle spaces in the city. Because human who is living in modern society begins pursue new contents and leisurely life all the time and live toward the period of high emotion with personal characteristics, architectural industry also need to change its planning and design to satisfy contemporary man and to adjust rapid social mobility. Method: For this study, the buildings where are located near Asia Cultural Complex (ACC) and leaved as idle spaces now that is used for important facilities are used to apply the multi-purposed emotional Space. Essential methodology and terminology were examined to estimate and construct the multi-purposed emotional space. Result: The multi-purposed emotional space provides that people aggressively request subjects to satisfy their emotional attractiveness as well as comforts and pleasures beyond the functional basic requirements in space. On the other words, it can be regarded as limited context to physical space responsive to social and environmental changes for the surrounding, and may maximize user experiences. Since emotions tend to be abstract and subjective while architectural space has pretty physical properties, this study attempts to integrate contrastive properties between emotional and architectural spaces to make a real object.
Objectives : Asthma is a chronic inflammatory disorder in which the airway smooth muscle undergoes exaggerated constriction and is abnormally responsive to external stimuli and clinically manifests dyspnea, cough, and wheezing. Recently in Korea, the number of asthma patients has tended to increase as air pollution increases and new allergens appear. This study aimed to identify the therapeutic effects of Sochongryong-tang, which has been used on asthmatic patients in Oriental Medicine for a long time. Methods : We studied 10 asthmatic patients who had visited the Division of Respiratory System, Department of Internal Medicine of Kyunghee Oriental Medical Center from February 1, 2001 to June 30, 2001, which examined the patients by the pulmonary function test (PFT) and Quality of Life Questionnaire for adult Korean Asthmatics (QLQAKA) before and after taking Sochongryong-tang for two weeks. The data was analyzed using paired t-test. Results : After treatment with Sochongryong-tang for two weeks, FEV 1.0 showed a significant increase of 14.2%, FVC a significant increase of 9.3% and PEFR a significant increase of 16.2% in results of patients examined asthmatic by PFT. In the results of QLQAKA, the mean of scores increased significantly over 0.5 points in total score, symptom domain, emotion domain, and environmental domain. Conclusions : This study shows that Sochongryong-tang has the effect of improvements of pulmonary function and quality of life in asthmatic patients.
For satisfying consumer needs, commercial facilities require a variety of sale-related space expressions and eye-catching product arrangements; space composition can also be a direct marketing strategy. The human eye is the sensory organ that acquires the largest amount of information, and an analysis of visual information helps in understanding visual relations between . However, the existing studies are mostly focused on analysis of still frames in experimental images, and there is a lack of studies analyzing gaze information based on mobile images of commercial spaces. Therefore, this study analyzed emotional responses through gaze information of space users in reality using a video of a movement route through a commercial facility. The analysis targeted straight sections of the moving route; based on the data acquired, sectional characteristics of five gaze intensity ranges were examined. As a result, section A, the starting point of the route, had a low gaze intensity, while section B had the highest gaze intensity. This indicates that, starting in section B, the subjects explored the space in a stable way and needed time to adapt to the experimental video. In relation to space characteristics of the gaze-concentrated area, display formats of the right stores in 4 of 6 sections received greater attention. The gaze of consumers was mostly focused on props, and big gaze information was revealed in showcase display formats of the stores. In conclusion, this analysis method can provide highly useful direct design data about merchandise display and merchandise component arrangement based on consumer visual preference.
Building human-aligned artificial intelligence (AI) for social support remains challenging despite the advancement of Large Language Models. We present a novel method, the Chain of Empathy (CoE) prompting, that utilizes insights from psychotherapy to induce LLMs to reason about human emotional states. This method is inspired by various psychotherapy approaches-Cognitive-Behavioral Therapy (CBT), Dialectical Behavior Therapy (DBT), Person-Centered Therapy (PCT), and Reality Therapy (RT)-each leading to different patterns of interpreting clients' mental states. LLMs without CoE reasoning generated predominantly exploratory responses. However, when LLMs used CoE reasoning, we found a more comprehensive range of empathic responses aligned with each psychotherapy model's different reasoning patterns. For empathic expression classification, the CBT-based CoE resulted in the most balanced classification of empathic expression labels and the text generation of empathic responses. However, regarding emotion reasoning, other approaches like DBT and PCT showed higher performance in emotion reaction classification. We further conducted qualitative analysis and alignment scoring of each prompt-generated output. The findings underscore the importance of understanding the emotional context and how it affects human-AI communication. Our research contributes to understanding how psychotherapy models can be incorporated into LLMs, facilitating the development of context-aware, safe, and empathically responsive AI.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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