We analyzed the search word of the media content in the IPTV service, and as a result we found that an important factor is general meta information as well as content(material, plot, etc.) and emotion information in the media content selection criteria of customers. Therefore, in this research, in order to efficiently provide various media contents of IPTV to users, we designed the emotion classification system for utilizing the emotion information of the media content. Next, we proposed 'personalized media contents curation system based on emotion information' for organizing the media contents, through the various processing steps. Finally, to demonstrate the effectiveness of this system, we conducted a user satisfaction survey(72.0 points). In addition, the results of comparing the results based on popularity and the results of the proposed system showed that the ratio leading to the actual users' viewing behavior was 10 times higher.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.3
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pp.322-327
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2007
Researchers in the field of psychology used Electroencephalographic (EEG) to record activities of human brain lot many years. As technology develope, neural basis of functional areas of emotion processing is revealed gradually. So we measure fundamental areas of human brain that controls emotion of human by using EEG. Hands gestures such as shaking and head gesture such as nodding are often used as human body languages for communication with each other, and their recognition is important that it is a useful communication medium between human and computers. Research methods about gesture recognition are used of computer vision. Many researchers study emotion recognition method which uses one of physiological signals and gestures in the existing research. In this paper, we use together physiological signals and gestures for emotion recognition of human. And we select the driver emotion as a specific target. The experimental result shows that using of both physiological signals and gestures gets high recognition rates better than using physiological signals or gestures. Both physiological signals and gestures use Interactive Feature Selection(IFS) for the feature selection whose method is based on a reinforcement learning.
Emotion plays a key role in both generating and understanding narrative. In this article we analyzed the emotions represented in a movie script based on 8 emotion types from the wheel of emotions by Plutchik. First we conducted manual emotion tagging scene by scene. The most dominant emotions by manual tagging were anger, fear, and surprise. It makes sense when the film script we analyzed is a thriller-genre. We assumed that the emotions around the climax of the story would be heightened as the tension grew up. From manual tagging we could identify three such duration when the tension is high. Next we analyzed the emotions in the same script using Python-based NLTK VADERSentiment tool. The result showed that the emotions of anger and fear were most matched. The emotion of surprise, anticipation, and disgust, however, scored lower matching.
In this paper, a study on facial movements are analyzed in terms of opposite emotion stimuli by image processing of Kinect facial image. To induce two opposite emotion pairs such as "Sad - Excitement"and "Contentment - Angry" which are oppositely positioned onto Russell's 2D emotion model, both visual and auditory stimuli are given to subjects. Firstly, 31 main points are chosen among 121 facial feature points of active appearance model obtained from Kinect Face Tracking SDK. Then, pixel changes around 31 main points are analyzed. In here, local minimum shift matching method is used in order to solve a problem of non-linear facial movement. At results, right and left side facial movements were occurred in cases of "Sad" and "Excitement" emotions, respectively. Left side facial movement was comparatively more occurred in case of "Contentment" emotion. In contrast, both left and right side movements were occurred in case of "Angry" emotion.
The purpose of this study is to clarify the constructs of emotion suppression and help understanding on the multidimensional nature of emotion suppression by classifying constructs for suppression according to the KMW model. Also, this study examined the gender differences of emotion suppression. For this purpose, 657 adult male and female subjects were evaluated for attitude toward emotions, and difficulty in emotional regulation, as well as depression, state anger and daily stress scale. As a result of the exploratory factor analysis on the scales related to the emotion suppression factors, the emotion suppression factors corresponding to each stage of the KMW model were found to be 'distraction against emotional information, 'difficulty in understanding and interpretation of emotions', 'emotion control beliefs', 'vulnerability on emotional expression beliefs'. Next, the study participants were classified by performing a cluster analysis based on each emotion suppression factor. As a result, four clusters were extracted and named 'emotional control belief cluster', 'emotional expression cluster', 'emotional attention failure cluster', and 'general emotional suppression cluster'. As a result of examining the average difference of male depression, depression, state anger, and daily stress for each group, significant differences were found in all dependent variables. As a result of examining whether there is a difference in the frequency of emotional suppression clusters according to gender, the frequency of emotional suppression clusters was high in men, and the ratio of emotional expression clusters was high in women. Finally, it was analyzed whether there was a gender difference in the effect of the emotional suppression cluster on psychosocial adaptation, and the implications were discussed based on the results of this study.
As SPA brands are growing in Korean apparel markets, they are extending their well-established brands into new markets (i.e., SPA brand extensions). To investigate psychological mechanism underlying SPA brand extensions, this study conceptually proposed such consumer information processing of SPA brand extensions as (1) perception of similarity between SPA brand extensions and their original brands and (2) evaluations on the SPA brand extensions (i.e., attitude and purchase intent). For hypothetical SPA brand extensions (high, moderate and low similarity conditions), perceived similarity was measured by using a eye-tracker and evaluations were assessed by using a self-reported questionnaire. The results reveal that the amount of external information searching for SPA brand extensions was larger in the following order: moderate, low and high similarity conditions. The depth of SPA brand information processing was also deeper in the same order. Evaluations on SPA brand extensions were higher in high and moderate similarity conditions than in low similarity condition. The findings suggest that the evaluations are affected by perceived similarity and the amount of cognitive efforts in processing SPA brand extensions.
Problematic behaviors have been among adolescent population in school and home. Problematic behavior manifested in childhood and adolescence is reported to be a good predictor for adult criminal behavior although no clear factor to cause was identified. Based on literature review on this subject, our hypotheses that delinquency and aggressive behaviors are associated with brain information processing and emotionality in adolescents was developed and this study aimed to test these hypotheses. 1,479 male and female middle school students were selected and given the Trait Meta-Mood Scale, Korea Youth Self Report-Child Behavior Check List and Brain Preference Indicator Test. The main results are as follows: 1) Subjects with problematic behavior compared to average students showed a significant difference in sub-variables of emotionality ant the characteristics of brain information processing. 2) Young adolescent's emotionality and brain information processing characteristics have effects on problematic behaviors. 3) However, the effect on aggression and delinquency was different by gender.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.05a
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pp.254-256
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2013
기존의 음성기반 감정인식 기술은 충분한 컴퓨팅 파워를 가진 PC에서 수백개의 특징을 사용하여 감정을 인식하고 있다. 이러한 음성기반 감정인식 기술은 컴퓨팅 파워에 제약이 많은 스마트폰 환경을 고려하지 않은 방법이다. 본 논문에서는 제한된 스마트폰 컴퓨팅 파워를 고려한 음성의 특징 추출 기법과 서버 클라이언트 개념을 도입한 효율적인 음성기반 감정인식 프레임워크를 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.783-785
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2010
최근 세계적으로 소셜 네트워킹에 대한 관심과 스마트폰의 기술이 발전함에 따라 사용자를 위한 다양한 인터페이스가 요구되고 있다. 항상 사용자의 손이 닿는 곳, 바로 옆에 위치한 모바일 단말기에서 다양한 센서를 집약하여 감정을 인식하고 인식된 정보와 위치 정보를 결합하여 세계적으로 관심이 높은 소셜 네트워킹의 인터페이스를 설계하고 구현하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.909-911
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2020
소셜 네트워크 서비스 등의 발전으로 인해 개인이 다수에게 의견을 표출하는 통로가 활성화되었다. 게시물에 드러난 감정을 통해 특정 주제에 대한 여론을 도출할 수 있다. 본 논문에서는 BERT를 통한 문장 분석 기술, 그 중에서도 감정 분석을 하는 방법을 분석하고, 이를 일반화된 문장에 적용시키기 위한 데이터 셋 구성에 관하여 연구를 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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