• 아동학회지
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• 제20권3호
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• pp.123-137
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• 1999

This study investigated the influence of audience type (mother or close friend) age, and gender on children's goals and strategies for emotional regulation in angry and in sad situations. Hypothetical vignette methodology was used with 314 children in grades 5 and 7. In angry situations, all boys and all 5th grade children regulated anger more with instrumental motives while 7th grade girls showed more prosocial motives. Children showed more prosocial and rule oriented motives with peers and relational motives with mothers. In angry situations, children used aggression regulation strategies more toward peers and activity regulation strategies more toward mothers. Children's age and sex explained sadness regulation motives better than audience type with peers, but children used more activity regulation strategies with mothers in sad situations. When sad, fifth graders used more verbal and facial expression strategies than 7th graders while boys used more activity regulation strategies than girls.

• 디자인학연구
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• 제20권2호
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• pp.5-16
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• 2007

The main objective of our research is analyzing user's emotional changes while using a product, to reveal the influence of usability on human emotions. In this study we have extracted some emotional words that can come up during user interaction with a product and reveal emotional changes through three methods. Finally, we extracted 88 emotional words for measuring user's emotions expressed while using products. And we categorized the 88 words to form 6 groups by using factor analysis. The 6 categories that were extracted as a result of this study were found to be user's representative emotions expressed while using products. It is expected that emotional words and user's representative emotions extracted in this study will be used as subjective evaluation data that is required to measure user's emotional changes while using a product. Also, we proposed the effective methods for measuring user's emotion expressed while using a product in the environment which is natural and accessible for the field of design, by using the emotion mouse and the Eyegaze. An examinee performs several tasks with the emotion mouse through the mobile phone simulator on the computer monitor connected to the Eyegaze. While testing, the emotion mouse senses user's EDA and PPG and transmits the data to the computer. In addition, the Eyegaze can observe the change of pupil size. And a video camera records user's facial expression while testing. After each testing, a subjective evaluation on the emotional changes expressed by the user is performed by the user him/herself using the emotional words extracted from the above study. We aim to evaluate the satisfaction level of usability of the product and compare it with the actual experiment results. Through continuous studies based on these researches, we hope to supply a basic framework for the development of interface with consideration to the user's emotions.

• 감성과학
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• 제25권4호
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• pp.107-118
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• 2022

Human can rapidly detect and deal with dangerous elements in their environment, and they generally manifest as attentional bias toward threat. Past studies have reported that this attentional bias is affected by anxiety level. Other studies, however, have argued that children and adolescents show attentional bias to threatening stimuli, regardless of their anxiety levels. Few studies directly have compared the two age groups in terms of attentional bias to threat, and furthermore, most previous studies have focused on attentional capture and the early stages of attention, without investigating further attentional holding by the stimuli. In this study, we investigated both attentional bias patterns (attentional capture and holding) with respect to negative emotional stimulus in neurotypical adults and adolescents. The effects of anxiety level on attentional bias were also examined. The results obtained for adult participants showed that abrupt onset of a distractor delayed attentional capture to the target, regardless of distractor type (angry or neutral faces), while it had no effect on attention holding. In adolescents, on the other hand, only the angry face distractor resulted in longer reaction time for detecting a target. Regarding anxiety, state anxiety revealed a significant positive correlation with attentional capture to a face distractor in adult participants but not in adolescents. Overall, this is the first study to investigate developmental tendencies of attentional bias to negative facial emotion in both adults and adolescents, providing novel evidence on attentional bias to threats at different ages. Our results can be applied to understanding the attentional mechanisms in people with emotion-related developmental disorders, as well as typical development.

• 감성과학
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• 제16권4호
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• pp.433-444
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• 2013

본 연구는 개인이 가지고 있는 정서지능 수준의 차이와 타인이 표현하는 정서가 가지는 목표관련성의 차이에 따라서 권력이 타인정서 인식능력에 미치는 영향력이 달라지는가를 알아보고자 하였다. 첫 번째 실험에서는 참가자들의 정서지능을 측정한 후, 권력을 조작하여 사진 속 주인공의 정서를 판단하도록 하였다. 두 번째 실험에서는 사진 속 주인공의 정서가 가지고 있는 목표관련성을 조작 한 후, 실험 1과 동일하게 권력을 조작하고 정서판단과제를 실시하였다. 실험 결과, 권력을 가진 집단은 기존의 연구 결과와 마찬가지로 권력을 갖지 못한 집단보다 타인의 정서에 대한 민감도가 떨어지는 것으로 나타났다. 한편 개인의 정서지능이 높은 경우에는 권력이 타인정서 인식능력에 미치는 영향력이 작았으나 중간 정도의 정서지능을 가진 참가자들은 권력의 영향을 많이 받았다. 또한, 사진 속 정서의 목표관련성이 높은 집단에서는 권력을 가졌음에도 불구하고 비교적 높은 수준의 정서판단의 정확도를 보였다. 또한, 능력으로써 정서지능의 역할을 확인하였고 권력을 가졌다 할지라도 타인의 정보에 대한 동기수준을 유연하게 조절할 수 있다는 점을 밝혔다는 점에서 이론적 공헌이 있다.

• 인지과학
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• 제12권1_2호
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• pp.77-89
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• 2001

얼굴 특징점의 지각적 위계구조를 반영한 표정인식 신경망 모형을 설계하였다. 입력자료는 MPEG-4 SNHC(Synthetic/Natural Hybrid Coding)의 얼굴 정의 파라미터(FDP) 중 39개 특징점 각각에 대해 150장의 표정연기 사진을 5개의 크기와 8개의 바위를 갖는 Gabor 필터로분석한 값이었다. 표정영상에 대한 감정상태 평정 값과 39개 특징점의 필터 반응 값을 중가 회귀분석한 결과, 감정상태의 쾌-불쾌 차원은 주로 입과 눈썹 주변의 특징점과 밀접한 과련이 있었고, 각성-수면차원은 주로 눈 주변의 특징점과 밀접한 관련이 있었다. 필터의 크기는 주로 저역 공간 주파수 필터와 감정상태가 관련이 있었고, 필터의 방위는 주로 비스듬한 사선방위와 감정상태가 관련이 있었다. 이를 기초로 표정인식 신경망을 최적화한 결과 원래 1560개(39x5x8) 입력요소를 400개(25x2x8)입력요소로 줄일 수 있었다. 표정인식 신경망의 최적화 결과를 사람의 감정상태 평정과 비교하여 볼 때, 쾌-불쾌 차원에서는 0.886의 상관관계가 있었고, 각성-수면 차원에서는 0.631의 상관관계가 있었다. 표정인식 신경망의 최적화 모형을 기쁨, 슬픔, 놀람, 공포, 분노, 혐오 등의 6가지 기본 정서 범주에 대응한 결과 74%의 인식률을 얻었다. 이러한 결과는 사람의 표정인식 원리를 이용하면 작은 양의 정보로도 최적화된 표정인식 시스템을 구현할수 있다는 점을 시시한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권5호
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• pp.305-314
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• 2011

사람의 의도를 인지하기 위해 감정을 시각적으로 인식하는 연구는 전통적으로 감정을 드러내는 얼굴 표정을 인식하는 데 집중해 왔다. 최근에는 감정을 드러내는 신체 언어 즉 신체 행동과 자세를 통해 감정을 나타내는 방법에서 감정 인식의 새로운 가능성을 찾고 있다. 본 연구는 신경생리학의 시각계 처리 방법을 적용한 신경모델을 구축하여 행동에서 기본 감정 의도를 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 시각 피질의 정보 처리 모델에 따라 생물학적 체계의 신경모델 검출기를 구축하여 신체 행동의 정적 자세에서 6가지 주요 기본 감정을 판별한다. 파라미터 변화에 강건한 제안 모델의 성능은 신체행동 자세 집합을 대상으로 사람 관측자와의 평가 결과를 비교 평가하여 가능성을 제시한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.94-98
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• 2009

In this paper, we deal with a face recognition method for the emotional face images. Since the face recognition is one of the most natural and straightforward biometric methods, there have been various research works. However, most of them are focused on the expressionless face images and have had a very difficult problem if we consider the facial expression. In real situations, however, it is required to consider the emotional face images. Here, three basic human emotions such as happiness, sadness, and anger are investigated for the face recognition. And, this situation requires a robust face recognition algorithm then we use a fuzzy Fisher's Linear Discriminant (FLD) algorithm with the wavelet transform. The fuzzy Fisherface is a statistical method that maximizes the ratio of between-scatter matrix and within-scatter matrix and also handles the fuzzy class information. The experimental results obtained for the CBNU face databases reveal that the approach presented in this paper yields better recognition performance in comparison with the results obtained by other recognition methods.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.1-7
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• 2006

본 논문에서는 6개의 특징점을 이용하는 가버 웨이블릿 신경망 기반 적응 표정인식 시스템을 제안한다. 특징 추출부를 포함하는 초기 네트워크의 구성은 Levenberg-Marquardt 기반의 학습방법이 사용되며, 따라서 특징 추출부 결정에 있어서 경험적 요소를 배재시킬 수 있다. 또한 새로운 사용자에 대한 적응 네트워크를 구성하기 위해서 개선된 보상함수를 가지는 Q-학습과, 비지도 퍼지 신경망 모델을 사용하였다. Q-학습을 통해서는 개인 사용자에 대해 분리도가 좋은 특징벡터를 얻을 수 있는 가버필터 세트를 얻을 수 있으며, 퍼지 신경망을 통해서는 사용자의 얼굴변화에 맞게 인식기를 변화시킬 수 있다. 따라서 제안된 시스템은 사용자의 얼굴변화를 따라갈 수 있는 좋은 적응 성능을 보이고 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.23-28
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• 2022

오늘날 디지털 플랫폼의 발달과 팬데믹 상황에 더불어 온라인 시장은 급속도로 성장하였다. 이로 인해 기존의 오프라인 시장과 다르게 온라인 시장에서의 특수성으로 인해 사용자들은 온라인 리뷰를 확인하게 되었고, 여러 연구들의 선례를 통해 리뷰가 사용자의 구매 의도를 정하는 데 중요한 역할을 하는 것을 확인할 수 있었다. 하지만 기존의 리뷰작성 방식에서는 작성자의 감정이 글의 어투나 단어와 같은 요소들을 통해 표현됨으로써 다른 사용자가 작성자의 감정을 쉽게 파악하기 어려웠으며 작성자가 감정을 표현하기 위해 강조하고 싶은 부분이 있다면 작성자가 일일이 강조하고 싶은 부분의 굵기를 굵게 하거나 감정에 따라 색상을 바꾸는 등 여러 번거로운 작업의 수고가 필요하였다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 이러한 점을 보완하기 위해 카메라를 이용하여 표정 인식을 통해 사용자의 감정을 확인하고 기존의 감정과 색상에 관한 연구를 활용하여 각 감정에 맞는 색상을 자동으로 설정하고 사용자의 의도에 따라 사용자 리뷰에서 색상을 부여하는 기법을 제안하고자 한다.

• 대한인간공학회지
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• 제31권2호
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• pp.271-279
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• 2012

Objective: This study classified three different emotional states(boredom, pain, and surprise) using physiological signals. Background: Emotion recognition studies have tried to recognize human emotion by using physiological signals. It is important for emotion recognition to apply on human-computer interaction system for emotion detection. Method: 122 college students participated in this experiment. Three different emotional stimuli were presented to participants and physiological signals, i.e., EDA(Electrodermal Activity), SKT(Skin Temperature), PPG(Photoplethysmogram), and ECG (Electrocardiogram) were measured for 1 minute as baseline and for 1~1.5 minutes during emotional state. The obtained signals were analyzed for 30 seconds from the baseline and the emotional state and 27 features were extracted from these signals. Statistical analysis for emotion classification were done by DFA(discriminant function analysis) (SPSS 15.0) by using the difference values subtracting baseline values from the emotional state. Results: The result showed that physiological responses during emotional states were significantly differed as compared to during baseline. Also, an accuracy rate of emotion classification was 84.7%. Conclusion: Our study have identified that emotions were classified by various physiological signals. However, future study is needed to obtain additional signals from other modalities such as facial expression, face temperature, or voice to improve classification rate and to examine the stability and reliability of this result compare with accuracy of emotion classification using other algorithms. Application: This could help emotion recognition studies lead to better chance to recognize various human emotions by using physiological signals as well as is able to be applied on human-computer interaction system for emotion recognition. Also, it can be useful in developing an emotion theory, or profiling emotion-specific physiological responses as well as establishing the basis for emotion recognition system in human-computer interaction.