There are Two new models developed for objective evaluation of fabric color patterns by applying a multiple regression analysis and an adaptive foray-rule-based system. The physical features of fabric color patterns are extracted through digital image processing and the emotional features are collected based on the psychological experiments of Soen[3, 4]. The principle physical features are hue, saturation, intensity and the texture of color patterns. The emotional features arc represented thirteen pairs of adverse adjectives. The multiple regression analyses and the adaptive fuzzy system are used as a tool to analyze the relations between physical and emotional features. As a result, both of the proposed models show competent performance for the approximation and the similar linguistic interpretation to the Soen's psychological experiments.
차세대 조명광원인 LED가 급격하게 발전하고 저 전력, 고효율, 장수명의 장점을 가지고 있어 LED를 이용한 조명에 관심이 높아지고 있다. LED를 이용하여 감성조명을 구현하게 되면 기존의 단색의 조명과는 다르게 빛의 3원색을 이용한 모든 색상을 구현할 수 있다. 이러한 장점으로 인간의 감정까지 다스릴 수 있는 LED 감성조명이 지속적으로 개발되고 있다. 본 논문에서는 실내 환경에서의 집중 및 휴식상황에 맞는 색상을 추출하고 사용자가 느끼는 온도의 색상과 배합하여 상황과 온도에 대한 LED 감성조명을 표현하기 위해 알고리즘을 설계한다. 그리하여 뉴로-퍼지시스템을 이용하여 설계된 LED 감성조명은 사용자에게 집중 및 휴식에 대한 감성에 효과적인 영향을 나타낼 수 있을 것이다.
User's selection of music is largely influenced by private tastes as well as emotional states, and it is the unconsciousness projection of user's emotion. Therefore, we think user's emotional states to be music itself. In this paper, we try to grasp user's emotional states from music selected by users at a specific context, and we analyze the correlation between its context and user's emotional state. To get emotional states out of music, the proposed method extracts emotional words as the representative of music from lyrics of user-selected music through morphological analysis, and learns weights of linear classifier for each emotional features of extracted words. Regularities learned by classifier are utilized to calculate predictive weights of virtual music using weights of music chosen by other users in context similar to active user's context. Finally, we propose a method to recommend some pieces of music relative to user's contexts and emotional states. Experimental results shows that the proposed method is more accurate than the traditional collaborative filtering method.
Speech with various emotions degrades the performance of the speaker recognition system. In this paper, a speaker recognition method using emotional adaptation has been proposed to improve the performance of speaker recognition system using affective speech. For emotional adaptation, emotional speaker model was generated from speaker model without emotion using a small number of training affective speech and speaker adaptation method. Since it is not easy to obtain a sufficient affective speech for training from a speaker, it is very practical to use a small number of affective speeches in a real situation. The proposed method was evaluated using a Korean database containing four emotions. Experimental results show that the proposed method has better performance than conventional methods in speaker verification and speaker recognition.
Jang, Pyoung-Soo;Jang, Eun-Soo;Jeon, Sang-Woon;Jung, Seul
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.1099-1104
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2003
In this paper, the position control of a car-like mobile robot using neural network is proposed. The positional information of the mobile robot is given by a laser range finder located remotely through wireless communication. The heading angle is measured by a gyro sensor. Considering these two sensor information as references, the robot posture by localization is corrected by a cascaded controller. In order to improve the tracking performance, a neural network with a cascaded controller is used to compensate for any uncertainty in the robot. The remotely located neural network filter modifies the reference trajectories to minimize the positional errors by wireless communication. A car-like mobile robot is built as a test-bed and experimental studies of proposed several control algorithms are performed. It turns out that the best position control can be achieved by a cascaded controller with neural network.
To reduce the leadtime for a new model according to the strict market requirements, automobile manufacturer begins to utilize 3-dimensional CAD based techniques such as DMU(Digital Mock-Up). RP(Rapid Prototyping), VE(Virtual Engineering). But, not so many satisfactory utilities have been introduced to deal with the emotional properties such as embossment on the surface of interior parts and touch from material characteristics in virtual environment. It is required to manufacture prototype parts to verify actual feeling of the passengers in real automobile. This paper suggests a methodology to enhance emotional property via embedding embossment on the surface of prototype car interior trim without deterioration of dimensional accuracy using RIM(Reaction Injection Molding) and vacuum forming method.
Abdurrohman, Abdurrohman;Rahman, Aedah Abd;Hadiana, Ana;Lokman, Anitawati Mohd
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권11호
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pp.193-198
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2021
The application of e-Voting plays an important role in order to support democracy activities in Indonesia, such as elections at different levels. E-Voting has the function of providing better service to people in order to participate in elections. This research attempts to develop the appearance of the user interface of e-Voting based on users' emotional preferences using Kansei Engineering. Kansei Engineering is used in this research to analyze emotional feelings regarding e-Voting applications' presented Kansei words and give a recommendation on the most suitable user interface to be considered in their development. This research observed two main users' emotional feelings ("calm" and "formal") selected from ten Kansei words. The final recommendation is a conceptual element designed for designing e-Voting applications based on the Kansei word "calm".
감성신호는 개인에 따라 그 패턴이 매우 다르게 나타나므로, 본 논문에서는 감성신호의 개인별 특징을 고려한 최대 엔트로피 기반 감성 인식 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 보다 정확하게 사용자의 감성을 인식하기 위해서, 단순히 주어진 입력 감성 신호 값만을 사용하지 않고, 긍정 감성 신호 값의 평균과 부정 감성 신호 값의 평균을 입력 감성 신호의 값과 비교하여 활용한다. 또한, 감성 인식에 대한 전문적인 지식이 없이도 감성 인식 모델의 구축이 용이하도록, 제안하는 모델은 성능이 높다고 잘 알려진 기계학습기법의 하나인 최대 엔트로피 모델을 이용한다. 감성 신호의 수치 값을 그대로 사용하면 기계 학습에 필요한 학습 패턴 자료를 충분히 확보하기 어렵다는 점을 고려하여, 제안하는 모델은 평균차를 수치 값 대신 +(양수)와 -(음수)로 단순하게 표현하며, 감성 반응 전체 시간인 10초 대신 초단위로 분할하여 학습 패턴 자료의 양을 늘렸다.
본 연구에서는 원형 베젤을 이용하여 감성 조명을 제어하는 시스템을 개발하였다. 기존의 조명제어 시스템들은 스위치, 스마트 폰으로 제어하였다. 이러한 시스템들은 조명이 표현할 수 있는 다양한 빛을 표현해주지 못하고 복잡한 인터페이스를 사용하였다. 사용자의 편의성을 향상시키기 위해서 조명의 다양한 빛을 제어할 수 있는 기능과 직관적인 인터페이스가 필요하다. 조명의 색조, 색온도, 채도, 밝기 까지 세세하게 조절하는 기능을 만들었다. 스마트 워치의 휠 인터페이스를 이용하여 다양한 빛을 직관적으로 제어 할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 사용자에게 스마트 감성 조명을 제공하기 위하여 사용자에게 감성정보를 선택받는다. 사용자는 "안정", "놀람", "피곤", "화남" 등 11가지의 감성 중에서 감성을 선택할 수 있다. 또한 본 연구에서는 사용자의 감성 정보와 시간, 위치를 프로파일링 한다. 본 연구에서는 스마트 워치의 원형 베젤을 이용하여 스마트 전구를 제어하는 시스템을 개발하였다.
Objective: The aim of this study is to introduce a methodology to assess driver's emotion stability by using bio-signals. Background: Psychophysiological analysis of driver's behavior has been conducted to improve the driving safety and comfort. However, the variability of bio-signal and individual difference made it difficult to assess the psychophysiological status of drivers that can be expressed as emotional stability of drivers. Method: Two experimental studies were reviewed and summarized. New techniques assessing emotional stability of drivers were explained. Statistical concept and multidimensional space were used to identify the emotionally stable conditions. Conclusion: Psychophysiological approach can provide information of driver's emotional status. The experimental methodology and algorithm used in this study showed the possibility of parameterization of psychophysiological response. Application: Currently measured statistical and geometrical data can be further applied to develop an interactive device monitoring and reacting driver's emotion when driver experiences emotionally unstable or uncomfortable situation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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