The objective of the study is to discriminate EEG(electroencephalogram) due to emotional changes. Emotion was evoked by the series of auditory stimuli which were selected from the natural sounds in the sound effect collection of compact disc. Seventeen university students participated and experienced positive or negative emotions by six auditory stimuli with intermission between stimuli. Temporal EEG ($T_3$, $T_4$, $T_5$, and $T_6$) was recorded at the same time and a subjective test was performed on the eleven point scales after the experiment. The maximum and minimum scores of the EEG among six stimuli EEG were analyzed for discrimination of emotion. The EEG signals were transformed into feature objects based on scalar intervention model coefficients. Auditory stimulus was considered as intervention variable. They were classified by Discriminant Analysis for each channel. The features showed results with the best classification accuracy of 91.2 % in $T_4$ for auditory stimuli. This study could be extended to establish an algorithm which quantifies and classifies emotions evoked by auditory stimulus using time-series models.
The purpose of this study is to check if LED lighting can be used as general lighting and examine the color rendering property of full color RGB LED lighting. CRI is one of the important properties of evaluating lighting. However the present CRI does not fully evaluate LED lightings. Firstly, the performance of a simple task was compared other than comparing CRI values for different lighting. For experimental preparation three types of lightings were used; standard D65 fluorescent tube, general household fluorescent tube, and RGB LED lighting. All three lightings show high error for Purple-Red. All three lightings show similar error for all hues and prove that color discrimination is not affected by the lighting. This proves that LED could be used as general lighting. Secondly, problems of the conventional CIE CRI method are considered and new models are suggested for the new lighting source. Each of the models was evaluated with visual experiment results obtained by the white light matching experiment. The suggested model is based on the CIE CRI method but replaces the color space model by CIELAB, color difference model by CIEDE2000, and chromatic adaptation model by CAT02.
현대인들은 불안정한 소득과 타인과의 갈등 등 다양한 요소로 인하여 정신건강 관리가 필요하다는 주장이 있다. 최근에는 웨어러블 장비에 심전도(Electrocardiogram, ECG)를 측정할 수 있는 장비가 보급되고 있으며, 해외의 경우 의학적 보조수단으로 활용된 사례를 볼 수 있다[14]. 이와 같은 기능을 활용하는 것으로 대표적인 감정(기쁨, 슬픔, 분노 등)을 객관적인 수치로 구별하는 연구들이 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 제한적인 환경에서 복합적인 생체 신호를 수집하는 것으로 정확도를 높이고 있다. 따라서 각각의 자극에 대한 생체 정보의 변화와 판별에 가장 많은 영향을 미친 요소를 살펴본다.
연구의 목적은 영재교육대상자의 선발 방법이다. 즉, 시험 선발과 자동 진급에 따라 선발된 영재학생간의 학업정서, 메타인지, 자기효능감을 차이를 비교, 분석함으로써 선발 방법에 따른 영재 학생의 특성을 이해하고 효과적인 영재교육을 위한 영재교육대상자 판별 및 선발에 있어서의 타당한 근거를 마련해 보고자 한다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 영재선발방법에 따라 선발된 영재 학생간의 학업정서, 메타인지능력 및 자기효능감의 연구에서는 시험 선발 영재학생과 자동 진급 영재 학생 간에는 유의한 차이가 없었다. 영재라는 동질 집단 조건에서는 선발방법의 차이에 따른 영향은 없는 것으로 판단된다. 둘째, 동일한 선발된 방법에 따른 비교에서, 영재학생의 학업정서를 살펴보면, 시험선발의 경우 초등과 중등 모두에서 유의한 차이가 없었으나, 자동진급에서는 중등의 영재교육기관별 분석에서 영재교육원 학생이 영재학급 학생보다 높았음을 알 수 있었다(p<.05). 메타인지능력에서 있어서는 초등에서는 차이가 없었으나, 중등의 경우 시험선발에서 남학생이, 영재교육원 학생이 높았고(p<.05), 자동진급에서는 영재교육원 학생이 높았음을 알았다(p<.05). 또한 자기효능감에서는 선발 방식에 따라 차이가 없었고 단지 자동진급에서 영재교육원 학생이 영재학급학생보다 높았음을 알았다(p<.05).
기존의 사회인지와 정서 연구들은 주로 얼굴자극을 이용하여 초기지각단계 및 후기인지과정에의 정서 효과를 조사해 왔다. 그러나, 정서의 효과가 정보처리과정의 각 단계에서 어떤 양상으로 나타나는지와, 정서유형에 따른 효과 양상의 변화 여부는 불확실하다. 본 연구에서는 얼굴 대신 생물형운동자극을 이용해 자극에 내포된 행복, 분노, 중립정서가 지각과제와 작업기억과제 수행에 미치는 영향을 조사하였다. 참가자는 연달아(지각과제) 또는 시간차를 두고(작업기억과제) 제시되는 두 생물형운동의 동일 여부를 판단하였다. 지각과제에서는 정서가를 가진 자극 시행의 정확도가 중립정서자극에 비해 낮아 정서정보가 초기지각처리에는 부정적 영향을 미치는 것으로 보였으나, 작업기억과제에서의 기억정보유지에는 도움이 되는 것으로 나타났다. 또한, 각 과제에서 정서유형에 따라 다른 수행 양상이 관찰되었다. 분노정서는 지각단계에서 더 많은 정신적 자원을 요구하여 부하가 증가할 경우 정확도가 낮아지지만 기억유지에는 긍정적으로 작용하는 것으로 보이며. 행복정서의 경우 중립정서가 이어서 제시될 때 이를 행복정서와 유사하게 처리하려는 편향을 유도하는 것으로 보인다. 본 연구는 생물형운동자극을 이용하여 정보처리과정에서의 정서 영향을 재확인하였고, 처리단계별 및 정서 종류별로 다른 양상의 영향이 나타난다는 점을 추가로 밝혀, 정서정보의 정교한 조작 및 통제를 위한 유용한 단서를 제공한다.
The purpose of this research was to develop an scale to measure mathematics anxiety coping behavior of elementary school children. Of the first 45 items selected from a review of literature, 33 items were selected by content validation, modification and revision. Validity, reliability, and item discrimination was based in responses of 1,831 subjects. Data were analyzed by factor analysis, correlation, Cronbach's, $\alpha$, mean, standard deviation, percentages, and t-test. The resulting Scale of Children's Mathematics Anxiety Coping Behavior consisted of 26 items with 5 factors : active problem-solving, aggressive emotion expression, aversive coping, passive coping, and seeking social support. Cronbach's $\alpha$ ranged from .67 to .86 for five factors. T-test showed the 26 items of the scale to be discriminant.
The present study describes a combination method to recognize the human affective states such as anger, happiness, sadness, or surprise. For this, we extracted emotional features from voice signals and facial expressions, and then trained them to recognize emotional states using hidden Markov model (HMM) and neural network (NN). For voices, we used prosodic parameters such as pitch signals, energy, and their derivatives, which were then trained by HMM for recognition. For facial expressions, on the other hands, we used feature parameters extracted from thermal and visible images, and these feature parameters were then trained by NN for recognition. The recognition rates for the combined parameters obtained from voice and facial expressions showed better performance than any of two isolated sets of parameters. The simulation results were also compared with human questionnaire results.
Recently, researches using LBP and SVM have been performed as one of the image - based methods for facial emotion recognition. LBP, introduced by Ojala et al., is widely used in the field of image recognition due to its high discrimination of objects, robustness to illumination change, and simple operation. In addition, CS(Center-Symmetric)-LBP was used as a modified form of LBP, which is widely used for face recognition. In this paper, we propose a method to detect four facial expressions such as expressionless, happiness, surprise, and anger using deep neural network. The validity of the proposed method is verified using accuracy. Based on the existing LBP feature parameters, it was confirmed that the method using the deep neural network is superior to the method using the Adaboost and SVM classifier.
The purpose of the study is to clarify red image in the modem fashion. 40 kinds of costume samples being visual power in red have been selected from photographs in fashion magazines and divided into tones: pale (Vp, Lgr, L), bright (P, B), vivid (S, B, Dp), dark (Gr, Dl, Dgr, Dk). The study was measured by using Semantic Differential method. The subjects were 50 students majoring in clothing and textile. The data were analyzed by factor analysis, ANOVA, discrimminant analysis, MDS and regression analysis. The results of analysis are as follow; 1. Factor analysis has extracted 5 factors of red image in the fashion. These factor are Attractiveness, Hardness and Softness, Emotion, Attention, Simplicity. 2. There were significant difference in visual evaluation of red tones. 3. The discrimination among 4 red tones was related to attention and weight of red. 4. Evaluative dimensions of red was classified as Soft-Hard, Lively-Decent. 5. The image effect on Preference, Buying needs, Pleasant and Riches was consist of complicated sensibility.
본 연구는 시간압력이 주어진 상황에서 개인의 고유한 인지특성인 인지양식과 과제의 난이도에 따른 학습맥락이 시각변별과제의 기술습득과 전이에 어떠한 영향을 주는지 알아보고자 하였다. 자극은 다각형 비교과제를 이용하였으며, 실험은 스크린 세션, 훈련 세션 그리고 전이 세션으로 구성되었다. 스크린 세션에서는 참가자를 인지양식(분석적-전체적)에 따라 구분하였으며, 훈련 세션에서는 학습맥락의 구분을 위해 과제의 난이도를 어려운 조건과 쉬운 조건으로 나누었다. 전이 세션에서는 모든 피험자가 새로운 난이도의 다각형을 비교하였다. 훈련 세션과 전이 세션에서는 시간압력의 효과를 보기 위해, 1.5초가 지나면 자극이 사라지게 하였다. 전 세션에 걸쳐 정확도와 반응시간을 측정하였다 실험결과, 분석적 처리자는 훈련 세션 동안 전체적 처리자와 같은 수준의 빠른 반응을 보이나, 훈련이 지속될수록 반응시간의 기울기가 증가하였다. 이러한 결과는 분석적 처리자가 자극의 세부특징들을 일 대 일로 비교하는 원래의 처리스타일로 회귀했음을 의미한다. 반면, 분석적 처리를 유도하는 어려운 학습맥락에서 훈련한 전체적 처리자의 경우, 전이 세션의 초기블록에서 반응시간의 증가를 보였다. 이것은 전체적 처리자가 어려운 학습맥락에 의해 분석적 전략을 개발했다는 것을 의미한다. 이러한 결과들을 통해 시간압력 상황에서도 개인의 인지양식의 차이가 인지전략의 개발 및 기술습득에 영향을 미치는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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