Journal of information and communication convergence engineering
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제21권1호
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pp.68-74
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2023
This study examines the response of users' feelings from a gender perspective toward interactive video mobile learning (IVML). An IVML prototype was developed for the Android platform allowing users to install and make use of the app for m-learning purposes. This study aims to measure the level of feelings toward the IVML prototype and examine the differences in gender perspectives, identify the most responsive feelings between male, and female users as prominent feelings and measure the correlation between user-friendly feeling traits as an independent variable in accordance with gender attributes. The feelings response could then be extracted from the user experience, user interface, and human-computer interaction based on gender perspectives using the Kansei engineering approach as the measurement method. The statistical results demonstrated the different emotional reactions from a male and female perspective toward the IVML prototype may or may not have a correlation with the user-friendly trait, perhaps having a similar emotional response from one to another.
People would like to be socially engaged not only with humans but also with robots. One of the most common ways in the robotic field to enhance human robot interaction is to use emotion and integrate emotional concepts into robots. Many researchers have been focusing on developing a robot's emotional expressions. However, it is first necessary to establish the psychological background of a robot's emotion generation model in order to implement the whole process of a robot's emotional behavior. Therefore, this article suggests a robot's motivational emotion model with value effectiveness from a Higgins' motivation definition, regulatory focus theory, and Circumplex model. For the test, a game with the best-two-out-of-three rule is introduced. Each step of the game was evaluated by the proposed model. As the results imply, the proposed model generated psychologically appropriate emotions for a robot in the given situation. The empirical survey remains for future work to prove that this research improves social human robot interaction.
본 연구의 목적은 특정 게임성 향상을 목표로 제작된 모바일 퍼즐게임을 기존 상용 게임들과 비교해 해당 게임성이 어느 정도의 경쟁력을 가지고 있는지에 대한 평가를 시도하는 것이다. 상용화에 앞서 모바일게임이 목표로 하고 있는 게임성에 대한 평가가 이루어진다면 이후에 진행되는 마케팅, 서비스와 같은 사업절차들이 보다 효율적으로 시행될 수 있을 것이다. 평가 대상 게임은 match 3 방식의 모바일 퍼즐게임이며 캔디크러쉬사가와 포코팡을 비교대상 게임으로 설정하여 비교분석하였다. 평가를 위해 선정한 게임성 평가지표는 몰입감, 도전감, 지속적사용의도이며 각 평가지표에 대한 중요도를 AHP를 통해 산출하였다. 이후 세 가지 게임을 쌍대비교방식으로 평가하고 평가지표의 중요도를 적용하는 방식으로 종합적 게임성에 대한 비교평가를 시도하였다.
The purpose of this study was to examine the main and interaction effects of fathers' parenting and their play participation on emotional regulation of preschoolers. The participants of this study consisted of 269 preschoolers (M: 61.4 months, SD: 15.3) located in Seoul and Gyeong-gi province. The results of regression analysis revealed that; 1) Father's parenting (such as rational instruction, friendly attitude) positively predicted child's emotion regulations. 2) The interaction effects of fathers' parenting (such as parenting participation, reaction, rational instruction, friendly attitude) with their constructive play participation predicted children's emotion regulations. Namely, fathers with higher constructive play participation showed higher emotion regulations of preschoolers under father's parenting participation, reaction, rational instruction and friendly attitude. 3) The interaction effects between fathers' functional play participation and father's parenting participation predicted children's emotion regulations. Findings indicate that fathers play a role in improving children's emotion regulation by parenting. Moreover, its effects appeared more apparently when fathers participated with constructive and functional play methods. In conclusion, it is suggested that fathering and the level of play involvement may be key variables for developing young children's emotion regulation.
This study discusses salespersons' emotional intelligence, one of the key abilities necessary to meet customers' needs effectively, and express positive emotions in frequent interactions with customer. Emotional intelligence refers to self-controllability and social ability emphasizing pro-social aspect and understanding of others. This study investigates how salespersons' emotional intelligence affects adaptive selling and positive emotional expression during the process of interaction with customers, and how such adaptive selling and positive emotional expression affects the quality of service perceived by customers. The results show that greater salespersons' emotional intelligence results in better adaptive selling and positive emotional expression. Such adaptive selling and positive emotional expression had significant effects on the quality of service perceived by customers. These results are important in that they address emotional intelligence as salespersons' emotional ability, which has been overlooked as an antecedent variable for improving adaptive selling and display of positive emotion, consequently provide another factor to help salespersons improve their selling behavior.
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.
인공지능기술은 사용자의 언어, 목소리 톤, 표정을 인지하고 학습하여 다양한 맥락에서 사용자의 감정에 대응할 수 있도록 발전하고 있다. 여러 인공지능 기반 서비스 중에서 특히 사용자와의 커뮤니케이션이 중요한 서비스 다수는 감정을 표현하는 인터랙션을 제공한다. 그러나 인공지능 시스템의 감정을 표현하는 수단으로서의 비언어적 인터랙션에 관한 연구는 아직 미비하다. 이에 조명효과 중 특히 색상과 깜빡임 운동을 중심으로 인공지능 디바이스의 감성 인터랙션을 연구하였다. 본 연구에서 구현한 인공지능 디바이스 프로토타입은 red, yellow, green, blue, purple, white 6가지의 조명 색상과 느림, 중간, 빠른 세 단계 속도의 깜빡임 효과로 감정을 표현한다. 프로토타입을 활용하여 20대부터 30대 남녀 50명을 대상으로 인공지능 디바이스의 색상별, 속도별 조명 효과가 표현하고 있는 감정에 응답하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 각 조명 색상은 기존 색채감성연구에서 드러난 감성적 이미지와 대체로 유사한 감정을 나타내는 것으로 평가되었다. 조명의 깜빡임 속도는 감정의 각성과 밸런스의 변화에 영향을 주었으며, 이때 각성의 변화 양상은 모든 색상에서 유사한 기조를 보였다. 밸런스 변화 양상은 기존 색채감성연구의 감성적 이미지와 어느 정도 관련이 있지만 색상 별 차이가 있는 것으로 관찰되었다. 인공지능 시스템을 탑재한 사물의 종류와 인공지능 디바이스가 점점 다양해지는 현 시점에서, 본 연구결과는 조명을 통한 인공지능의 감성 인터랙션을 설계할 때 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
이 연구에서는 사회적 상호작용을 강조한 과학 탐구실험을 실시하여 학생-학생 상호작용의 유형을 분류하고, 인지수준에 따른 모둠별 상호작용 양상을 분석하였다. 이를 위해 인지수준이 이질적인 모둠과 동질적인 모둠을 각각 2모둠씩 선정하여 활동지를 해결하는 과정을 녹음, 녹화하였다. 학생들의 상호작용 유형을 크게 인지적 측면과 정의적 측면으로 나누어 인지적 측면은 "질문", "응답", "의견제시", "의견 받기"로 구분하여 각 범주를 상호작용의 질적 수준에 따라 세분하였다. 정의적인 측면은 "활동참여도", "분위기관련", "의견에 대한 반응"으로 나누었다. 동질, 이질 모둠의 인지적, 정의적 상호작용의 빈돌르 비교하여 상호작용 양상을 분석한 결과 인지적 측면에서는 동질 모둠이 이질 모둠에 비해 상호작용의 빈도가 더 높았고 상호작용의 질적 수준도 더 높은 것으로 나타났다. 정의적 측면에서는 교사 의존도나 모둠에 대한 불만 등 동질 모둠에서 부정적인 태도를 더 많이 보였으나, 동료의 의견에 '수용'과 '반대'를 표현하는 빈도는 동질 모둠이 더 많아 자신의 의견을 말할 수 었는 토론분위기가 이루어졌음을 알 수 있었다.
This study examined the influence of mothers' and children's emotional expressiveness on children's social competence. Sixty-five kindergarten children and their mothers were observed in a lab setting which included 5 free play and 5 task episodes. The children's and mothers' behaviors during these episodes were videotaped and rated by two coders in terms of emotional expressiveness, sociability to others, ability to regulate frustration, compliance, and autonomy. Intercoder reliability between the two coders for each behavioral category ranged from .84 to .99. The results showed that children's social competence was significantly influenced by their positive expressiveness, indicating that children with higher expressiveness were more sociable to others and less frustrated in a stressful situation. Significant relationships were also found between mothers' and children's negative expressiveness, and children's compliance and autonomy. In particular, the consistency between mothers' and children's levels of negative expressiveness significantly predicted the children's compliance and autonomy. The socialization of emotion between mothers and children was discussed, as was the relationship between emotional and social competence. Suggestions for future study were also presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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