• 감성과학
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• 제13권1호
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• pp.111-120
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• 2010

제품 사용자의 감성 측정 연구에 있어서 제품을 처음 접하는 순간에 무의식적으로 발생하는 초기 감성의 측정은 매우 중요하다. 일반적으로 사용자의 감성은 사용자의 주관적인 평가를 토대로 하는 심리적 측정방법과 생리신호를 이용하는 생리적 측정방법, 그리고 행위적인 반응을 측정하는 행위적 측정방법이 있다. 하지만 각 측정방법들이 초기 감성 측정에 활용될 경우 여러 가지 한계점들이 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 사용자가 제품을 실제 접하는 환경에서의 초기 감성을 측정할 수 있는 방법을 제안하였다. 먼저 사용자의 초기 감성을 보다 객관적이고 체계적으로 측정하기 위한 초기 감성 측정 프레임워크를 제시하였고, 이에 부합하는 감성 측정 방법들을 활용하여 사용자의 초기 감성을 보다 정확하게 측정할 수 있는 초기 감성 측정 시스템(IEMS)을 제안하였다. 시선 추적 및 동공 크기 변화를 측정하기 위해 모바일 시선 추적 장비를 활용하였고, 행동 관찰을 위한 관찰 카메라와 음성 녹음을 위한 휴대용 음성 녹음기를 결합하여 생리적, 행위적 감성 반응이 측정 가능한 초기 감성 측정 시스템을 제안하였다. 본 연구를 통해 실제 제품을 접하는 환경에서 사용자의 초기 감성을 보다 정확하고 객관적으로 측정할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.625-641
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• 2015

감성이 기억 및 학습과 밀접하게 관련되어 있다는 최근의 연구결과와 학습의 정의적 측면에 관한 교육계의 높은 관심에도 불구하고 학습자의 감성에 기반한 교수방법이나 학습환경에 대한 체계적인 연구가 부족하다. 면대면 강의와 온라인 학습에서 감성의 역할을 이해하고 긍정적 감성을 촉진하기 위한 노력이 점차 증가하고 있으나, 학습자의 감성을 타당하고 신뢰롭게 측정하는 것은 여전히 도전적인 과제로 남아있다. 감성을 고려한 교육을 실천하기 위해서는 학습자의 기억에 의존한 자기보고식 감성측정도구의 제한점을 보완하는 것이 필요하다. 본 연구는 최근 교육학과 인접학문 영역에서 사용되고 있는 감성측정도구를 자기보고, 생리적 신호, 행동적 반응의 측면에서 조사하고 그 도구들이 교수학습 상황에서 어떻게 활용될 수 있는지를 논의하였다. 특히, 실시간으로 학습자의 감성을 편리하게 수집하여 분석할 수 있는 첨단 테크놀로지의 교육적 활용방안을 조사하였다. 이 연구는 향후 실제적인 교수학습 상황에서 감성의 역할을 규명하고 학습자의 감성 변화를 고려한 적응적 학습환경을 설계하는 데 크게 기여할 것이다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.146-149
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• 2003

This paper proposes the concept of “Artificial Emotion”(AE). The goal of AE is simulation, extension and expansion of natural emotion, especially human emotion. The object of AE is machine emotion and emotion machine. The contents of AE are emotion recognition, emotion measurement, emotion understanding emotion representation emotion generation, emotion processing, emotion control and emotion communication. The methodology, technology, scientific significance and application value of artificial emotion are discussed

• 한국융합학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.267-278
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• 2022

본 연구는 목격자 증언 맥락에서 진술 정확성에 영향을 미치는 정서의 기능에 관한 문헌 고찰을 시도하였다. 목격자 증언의 정확성과 정서 간의 관계를 살펴본 연구에서 소개된 주요 이론과 개념들, 연구 방법을 토대로 살펴보았다. 해당 결과는 정서의 정의, 정서 유도 방식, 정서 측정 방식 순으로 제시하였다. 구체적으로 부정 정서, 각성, 스트레스, 기분을 중심으로 정서의 정의를 기술하였고, 정서 유도 방식은 실험실에서 주로 사용되는 영상, 가상현실, 연구자가 연출한 모의 사건을 중심으로 기술하였다. 정서 측정 방식은 자기보고식, 행동 측정, 정신생리학을 중심으로 기술하였다. 또한, 객관적이고 과학적 정서 연구를 위한 접근 방식, 적절한 실험 설계와 기억 검사, 개인차 통제의 필요성에 대해 논의하였다. 본 연구는 목격자 증언 맥락에서 진술 정확성에 미치는 정서의 기능을 살펴봄으로써 선행 연구의 비일관된 결과를 검토하고, 관련 연구들을 비교 분석하는 구조를 제시하는 데 의의를 두었다. 이와 같은 지식은 목격자 증언의 신뢰성 판단에 기초 자료로도 활용될 수 있을 것이다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.1-2
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• 2011

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1996년도 춘계학술대회논문집
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• pp.264-269
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• 1996

Facial expression is innate communication skill of human. Human can recognize theri psychological state by facial parameters which contain surface movement, color, humidity and etc. This study is to quantify or qualify human emotion by measurement of facial electromyography (EMG) and facial movement. The measurement is taken at the facial area of frontalis and zygomaticus The results is indicative to discriminate the positive and negative respond of emotion and to extract the parameter sensitive to positive and negative facial-expression. The facial movement according to EMG shows the possibility of non-invasive technique of human emotion.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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• pp.99-103
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• 2000

There are two approaches in the study of emotion in the physiological psychology. The first is to clarify the brain mechanism of emotion, and the second is to evaluate objectively emotions using physiological responses along with our feeling experience. The method presented here belongs to the second one. Our method is based on the "level-crossing point detection" method. which involves the analysis of frequency fluctuations of EEG and is characterized by estimation of emotionality using coefficients of slopes in the log-power spectra of frequency fluctuation in alpha waves on both the left and right frontal lobe. In this paper we introduce a new theory of estimation on an individual's emotional state by using our non-invasive and easy measurement apparatus.

• 한국의류산업학회지
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• 제7권2호
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• pp.187-195
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• 2005

The purposes of this study were to investigate the effects of the elements of textile design on consumer emotion and to develop the emotion model which is suitable for the textile design. The descriptive system of textile design was developed based on the previous studies. Emotion measurement scale was developed to analyze the consumer emotion for the textile design. 20 representative types of textile design were collected as stimuli set for this study, consumer emotion on each design type was examined and was analyzed through the survey. For the data analysis, principal component analysis was employed. As a result, 8 emotional factors such as 'Modern', 'Fun', 'Natural', 'Elegance', 'Classic', 'Ethnic', 'Wild' and 'Sporty' were derived from the results of the survey. Emotion measurement scale which consisted of 8 factors was developed to analyze the effects of the elements of textile design on consumer emotion and 80 representative types of textile design were collected. In addition, the emotion which consumers feel for the textile design types was investigated and each textile design was described according to the descriptive system of textile design. Statistical methods of pearson correlation and multiple regression were employed to analyze the relationship between the elements of textile design and consumer emotion. The results of this study revealed that 15 design elements which affected consumer emotion were the size of motives, the shape of motives, the degree of tone contrast among motives etc. This study findings can provide specific design methods for the effectiveness of consumer emotion.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1999년도 춘계학술발표논문집 논문집
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• pp.195-199
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• 1999

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.29-40
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• 2012

A challenging research issue that has been one of growing importance to those working in human-computer interaction are to endow a machine with an emotional intelligence. Thus, emotion recognition technology plays an important role in the research area of human-computer interaction, and it allows a more natural and more human-like communication between human and computer. In this paper, we propose the multimodal emotion recognition system using face and speech to improve recognition performance. The distance measurement of the face-based emotion recognition is calculated by 2D-PCA of MCS-LBP image and nearest neighbor classifier, and also the likelihood measurement is obtained by Gaussian mixture model algorithm based on pitch and mel-frequency cepstral coefficient features in speech-based emotion recognition. The individual matching scores obtained from face and speech are combined using a weighted-summation operation, and the fused-score is utilized to classify the human emotion. Through experimental results, the proposed method exhibits improved recognition accuracy of about 11.25% to 19.75% when compared to the most uni-modal approach. From these results, we confirmed that the proposed approach achieved a significant performance improvement and the proposed method was very effective.