A Study of the Emotionality of Child and Mother The purpose of this study is primarily to understand the emotional climate of child and mother, which is a significant factor in child study and the home life. A sample was collected from a total of 1,592 of whom 796 are elementary school children with their mothers. Of these 796 children 440 are fom private schools, 190 from public schools in Seoul. The rest are taken from a farming area, 100 kilometers from Seoul. The data was basically obtained through answers to a questionaire distributed in September 1973. In this study, the cross-sectional method, percentage calculation and chi-square test are adapted from factor analysis. With this limited amount of data special attention now, the following conclusions can be drawn from this analysis although special attention should be given in making any kind of generalization about the entire population. 1) Children's emotionality (a) There is a higher percentage of emotionally well-adjusted children as opposed to maladjusted children.(51%>11%) (b) There is no correlation between children's emotionality and the following factors: grade, sex, residential area, school records, and educational level of their mothers. 2) Mother's Emotionality (a) There are more mothers who consider themselves happy than unhappy.(49%>2%) On the other hand a higher percentage of mothers reported feelings of tension and insecurity as compared to those who had feelings of firm security(65%>5%) (b) There is a high correlationshionship between marital adjustment and marital happiness. In other words, the more adjusted, the happier. A high marital happiness has strong influence on the preference of sex, on children's adjustment to their friends, and their present living condition. (c) There is a close relationship between a high marital adjustment and the social development of a child: being fond of fathers, homelife, and the acquaintance with many friends. In the same way, the positive emotionality of a mother in raising her children and their school records are also important. 3) Emotional relationship between a mother and her chid There is a close bond of love and respect between a mother and her child. Moreover, a high frequence of close and open-minded communication exist between them in a family. It is evident that the emotional climate of the mother has a strong and powerful influence on her child.
챗봇과 친밀한 관계를 느끼고 대화에 몰입감을 높이기 위해 인간의 감정을 정확히 인지하고 그에 적합한 감정적 반응을 표현하는 인공지능 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 챗봇이 감정을 표현할 때 사람같이 느끼게 하는 사회적 현존감을 높이는 비언어적 표현 방식에 대해서 밝히고자 한다. 본 연구는 우선 배경연구를 진행하여 표정이 가장 감정을 잘 드러내는 비언어적 표현이며 움직임은 관계몰입에 중요하다는 것을 파악하였다. 이를 바탕으로 감정에 따라 사회적 현존감이 느껴지는 표현 방식을 밝히기 위해 5가지 기본 감정인, 기쁨, 슬픔, 놀람, 두려움, 화남을 동적 텍스트, 동적 제스처, 정적 표정 이모티콘으로 자극물을 준비하여 설문조사를 통해 가장 사회적 현존감이 느껴지는 표현 방식을 각 감정별로 택하도록 하였다. 설문 결과 기쁨과 같은 긍정적이고 각성 상태가 높은 감정에서는 동적인 표현이, 슬픔과 화남과 같은 부정적인 감정에서는 정적 표정 이모티콘이, 놀람, 두려움과 같은 중립적 감정의 경우 의미를 확실히 알 수 있는 동적 텍스트가 주로 선택되었다. 본 연구 결과는 챗봇 개발 시 감정을 표현하는 방식을 정할 때 중요한 참고자료가 될 것으로 기대한다.
The discrete state theory on emotion postulated that there existed discrete emotions, such as happiness, anger, fear, disgust, and so forth. Many investigators who emphasized discreteness of emotions have suggested that discrete emotions entailed their specific activities in the autonomic nervous system. The purposes of this study were to develop a model of emotion-specific physiological response patterns. The study postulated six emotions (i.e., happiness, sadness, anger, disgust, fear, and surprise) as the basic discrete emotions. Thirty eight college students participated in the present study. Twelve slides (2 for each emotion category) were presented to the subjects in random order. During resting period of 30 s prior to the presentation of each slide, four presentation of each slide, four physiological measures (EEG, ECG, EDA, and respiration) were recorded to establish a baseline. The same physiological measures were recorded while each slide was being presented for 60 s (producing an emotional sate). Then, the subjects were asked to rate the degree of emotion induced by the slide on semantic differential scales. This procedure was repeated for every slide. Based upon the results, a model of emotion-specific physiological response patterns was developed: four emotion (fear, disgust, sadness, and anger) were classified according to the characteristics of EEG and autonomic responses. However, emotions of happiness and surprise were not distinguished by any combination of the physiological measures employed in this study, suggesting another appropriate measure should be adopted for differentiation.
전 세계의 수많은 SNS의 텍스트와 일기의 데이터가 업로드 되지만 그 데이터들을 내용을 공유하고 기록하는 것에 미치지 않는다. 일반적으로 소셜빅데이터는 취향, 관심사 파악에 사용되고 있다. 하지만 자신의 상태와 정보를 분석하고 나타내주는 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 행복 다이어리 시스템은 SNS의 데이터와 자체의 일기를 적어 그것들을 빅데이터 시스템에 저장하고 감성분석을 이용하여 자신의 일기와 SNS데이터를 통해 행복도를 나타낼 수 있는 시스템 설계를 다룬다.
Formant structure of speech associated with five different emotions (anger, fear, happiness, neutral, sadness) was analysed. Acoustic separability of vowels (or emotions) associated with a specific emotion (or vowel) was estimated using F-ratio. According to the results, neutral showed the highest separability of vowels followed by anger, happiness, fear, and sadness in descending order. Vowel /A/ showed the highest separability of emotions followed by /U/, /O/, /I/ and /E/ in descending order. The acoustic results were interpreted and explained in the context of previous articulatory and perceptual studies. Suggestions for the performance improvement of an automatic emotion recognition system and automatic speech recognition system were made.
본 연구는 간호대학생의 사회적 지지, 긍정적 사고와 주관적 행복감 간의 관계를 파악하기 위한 서술적 조사연구이다. 자료 수집은 K지역의 2개 대학 2학년부터 4학년까지의 간호대학생 140명을 대상으로 하였으며, 자료 수집 기간은 2019년 6월 3일부터 7월 9일까지 진행 되였다. 수집된 자료는 SPSS(ver. 21.0, SPSS Inc., Chicago, IL, USA)를 이용하여 분석하였다. 본 연구의 결과 대상자의 사회적 지지 정도는 3.86점, 긍정적 사고 정도는 3.52점, 주관적 행복감 정도는 4.68점이었다. 각 변수의 하위영역 중, 사회적 지지에서는 정서적 지지가 3.92점으로 가장 높았고, 긍정적 사고에서는 목표추구가 3.69점으로 가장 높았다. 또한 주관적 행복감 문항 중 가장 높은 점수는 '일반적으로 행복하다'가 4.92점으로 가장 높았다. 간호대학생의 사회적 지지는 긍정적 사고(r=.48, p<.001)와 주관적 행복감(r=.49, p<.001)에 유의한 정적 상관관계로 나타났다. 또한 긍정적 사고는 주관적 행복감과 유의한 정적 상관관계(r=.69, p<.001)를 보였다. 따라서 본 연구에서는 간호대학생의 주관적 행복감을 증진시킬 수 있도록 사회적 지지와 긍정적 사고를 향상시킬 수 있는 프로그램 개발을 제안한다.
Objective: The aim of this study is to compare results of emotion recognition by several algorithms which classify three different emotional states(happiness, neutral, and surprise) using physiological features. Background: Recent emotion recognition studies have tried to detect human emotion by using physiological signals. It is important for emotion recognition to apply on human-computer interaction system for emotion detection. Method: 217 students participated in this experiment. While three kinds of emotional stimuli were presented to participants, ANS responses(EDA, SKT, ECG, RESP, and PPG) as physiological signals were measured in twice first one for 60 seconds as the baseline and 60 to 90 seconds during emotional states. The obtained signals from the session of the baseline and of the emotional states were equally analyzed for 30 seconds. Participants rated their own feelings to emotional stimuli on emotional assessment scale after presentation of emotional stimuli. The emotion classification was analyzed by Linear Discriminant Analysis(LDA, SPSS 15.0), Support Vector Machine (SVM), and Multilayer perceptron(MLP) using difference value which subtracts baseline from emotional state. Results: The emotional stimuli had 96% validity and 5.8 point efficiency on average. There were significant differences of ANS responses among three emotions by statistical analysis. The result of LDA showed that an accuracy of classification in three different emotions was 83.4%. And an accuracy of three emotions classification by SVM was 75.5% and 55.6% by MLP. Conclusion: This study confirmed that the three emotions can be better classified by LDA using various physiological features than SVM and MLP. Further study may need to get this result to get more stability and reliability, as comparing with the accuracy of emotions classification by using other algorithms. Application: This could help get better chances to recognize various human emotions by using physiological signals as well as be applied on human-computer interaction system for recognizing human emotions.
This study investigated the influence of children's emotional expression and sociability, and their mothers' communication pattern on their prosocial behavior. The participants were 65 preschool children aged between 5 and 6, and their mothers. Each child-mother dyad was observed for 30 minutes in a lab setting, which was designed to evaluate the child's socioemotional competence and the mother's socialization behavior. Videotaped data were analyzed by two coders for aspects of sharing behavior, the expression of happiness, sadness, anger, anxiety, and sociability for children, and mothers' communication strategies. Results showed that children's anger and anxiety expression were the most significant predictors for their prosocial behavior. Mothers' punitive communication pattern negatively affected children's prosocial behavior. However, when compared to the children's emotional expression, its' accountability were not significant. The influence of negative emotions, and its' adverse role in interpersonal interactions are discussed.
본 논문에서는 사람의 음성속에 내포된 6가지 기본 감정(기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오)의 특징을 추출하고 인식하고자 한다. 제안한 감정인식 알고리즘은 웨이블렛 필터뱅크를 이용하여 각각의 감정별 코드북을 만들고, 인식단계에서 필터뱅크별 감정을 확인한 후 최종적으로 다중의사결정기법에 의해 감정을 인식하는 구조로 이루어져 있다. 이와 같은 웨이블렛 필터뱅크와 다중의사 결정기법에 기반을 둔 알고리즘의 유용성을 보이기 위해 실험에 사용된 음성은 20명의 화자로부터 6가지의 감정을 대상으로 각각 3번씩 발음한 감정음성을 녹음하여 총 360개의 데이터베이스로 구성하고 실험하였다. 이와 같이 제안한 알고리즘은 기존의 연구에 비해 5% 이상 향상된 인식률을 보였다.
Facial expression was an important communication methods. In oriental medicine, according to the emotion the face has changed shape and difference occurs in physiology and pathology. To verify such a theory, we studied the correlation between emotional facial expressions and meridian and collateral flow. The facial region divided by meridian, outer brow was Gallbladder meridian, inner brow was Bladder meridian, medial canthus was Bladder meridian, lateral canthus was Gallbladder meridian, upper eyelid was Bladder meridian, lower eyelid was Stomach meridian, central cheeks was Stomach meridian, lateral cheeks was Small intestine meridian, upper and lower lips, lip corner, chin were Small and Large intestine meridian. Meridian and collateral associated with happiness was six. This proves happiness is a high importance on facial expression. Meridian and collateral associated with anger was five. Meridian and Collateral associated with fear and sadness was four. This shows fear and sadness are a low importance on facial expression than different emotion. Based on yang meridian which originally descending flow in the body, the ratio of anterograde and retrograde were happiness 3:4, angry 2:5, sadness 5:3, fear 4:1. Based on face of the meridian flow, the ratio of anterograde and retrograde were happiness 5:2, angry 3:4, sadness 3:5, fear 4:1. We found out that practical meridian and collateral flow change by emotion does not correspond to the expected meridian and collateral flow change by emotion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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