• 한국환경과학회지
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• 제27권9호
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• pp.789-796
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• 2018

This study aims to measure the emotional effects of pet plants, which have become popular in recent years. A questionnaire regarding perceptions of these indoor plants was administered to 78 university students. Thirty of these students took care of two species of pet plants for 90 days, and the emotional effects of this exercise were determined based on the type of words used in their daily records. The questionnaire results showed that the general recognition of emotional effects was low, though awareness of the term "pet plants" was high. However, after gardening for 90 days, participants began to consider their pet plants friends or family members, noting feelings of affection and sympathy in their daily writeups. These participants also experienced positive changes in their emotional well-being, including feelings of joy, hope, relaxation, confidence, and accomplishment. This study argues that pet plants can have positive effects on emotional stability and suggests that their adoption would be beneficial to humanity at large.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제21권3호
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• pp.65-77
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• 2014

Ubiquitous learning has aroused great interest and is becoming a new way for foreign language education in today's society. However, how to increase the learners' initiative and their community cohesion is still an issue that deserves more profound research and studies. Emotional intelligence can help to detect the learner's emotional reactions online, and therefore stimulate his interest and the willingness to participate by adjusting teaching skills and creating fun experiences in learning. This is, actually the new concept of smart education. Based on the previous research, this paper concluded a neural mechanism model for analyzing the learners' emotional characteristics in ubiquitous environment, and discussed the intelligent monitoring and automatic recognition of emotions from the learners' speech signals as well as their behavior data by multi-agent system. Finally, a framework of emotional intelligence system was proposed concerning the smart foreign language education in ubiquitous learning.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.1576-1583
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• 2014

본 연구는 간호학과 신입생의 정서지능이 대학생활적응에 미치는 영향력을 파악하기 위한 서술적 조사연구이다. 자료수집은 일개 대학교 간호학과 신입생 총 104명을 대상으로 하였다. 자료수집은 2012년 6월11일부터 13일까지 실시되었다. 수집된 자료는 SPSS 18.0프로그램을 이용하여 서술통계분석, 상관관계 및 다중회귀분석을 실시하였다. 본 연구결과 간호학과 신입생의 정서지능 정도는 평균 3.59(5점 만점), 대학생활적응 정도는 평균 3.01(5점 만점)으로 보통보다 높게 나타났다. 대상자의 정서지능은 대학생활적응과 유의한 상관관계를 나타내었다. 또한 정서지능이 대학생활적응에 15%의 설명력(F=4.629, $p=.001^{**}$)을 보였고, 정서지능의 하부영역 중 특히 유의한 영향을 미친 정서인식, 감정이입, 정서표현을 적용하여 다중회귀분석을 실시하였을 때 설명력이 16.2%(F=7.627, $p=.000^{**}$)로 증가하였다. 정서지능은 간호학과 신입생의 학업적응과 개인적 심리적 사회적으로 성공적인 대학생활적응에 필수적인 능력이라고 할 수 있다. 따라서 간호학과 신입생이 성공적인 대학생활적응을 할 수 있는 중요한 요소인 정서지능을 계발하고 향상시킬 수 있는 방안이 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.159-166
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• 2014

본 논문에서는 감정을 통해 단어의 의미가 변화될 때 운율과 음질로 표현되는 음향 요소가 어떠한 역할을 하는지 분석한다. 이를 위해 6명의 발화자에 의해 5가지 감정 상태로 표현된 60개의 데이터를 이용하여 감정에 따른 운율과 음질의 변화를 살펴본다. 감정에 따른 운율과 음질의 변화를 찾기 위해 8개의 음향 요소를 분석하였으며, 각 감정 상태를 표현하는 주요한 요소를 판별 해석을 통해 통계적으로 분석한다. 그 결과 화남의 감정은 음의 세기 및 2차 포먼트 대역너비와 깊은 연관이 있음을 확인할 수 있었고, 기쁨의 감정은 2차와 3차 포먼트 값 및 음의 세기와 연관이 있으며, 슬픔은 음질 보다는 주로 음의 세기와 높낮이 정보에 영향을 받는 것을 확인할 수 있었으며, 공포는 음의 높낮이와 2차 포먼트 값 및 그 대역너비와 깊은 관계가 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 감정 음성 인식 시스템뿐만 아니라, 감정 음성 합성 시스템에서도 적극 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.594-606
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• 2020

우울증에 대한 사회적 문제가 꾸준히 제기되는 것과 반대로 정신치료에 대한 부정적 인식 때문에 정신건강을 스스로 돌보는 이는 소수에 불과하다. 본 연구에서는 우울증을 방치하지 않도록 자동 감정인식 시스템을 도입한 애플리케이션의 서비스 디자인, 사용자 인터페이스 디자인을 제안한다. 먼저, 문헌 연구와 사례 분석을 통해 기존 앱의 사용성 개선사항을 도출하고, 청년을 대상으로 설문조사와 심층 인터뷰를 진행하여 우울증을 자각하지 못하고 있는 사용자에 대한 퍼소나를 제작하였다. 우울증 개선 서비스 디자인의 필수 요소로 다이어리 작성 권장, 아바타 관리를 통한 본인의 감정 상태 인지, 인지체계 개선을 위한 감정 포인트 추적기능을 제시한다. 본 제안을 통해 우울증의 발전을 방지하고, 우울증에 대한 인식변화와 경도 우울증을 스스로 해소할 수 있도록 돕고자 한다. 궁극적으로 정신건강 관리 애플리케이션 디자인의 필요성 확산과 정신치료를 위한 개인적, 사회적 비용을 낮출 수 있을 것으로 기대한다.

• 감성과학
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• 제11권4호
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• pp.613-628
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• 2008

본 연구는 공감-체계화 유형, 얼굴제시영역, 정서유형에 따른 정서 인식과 정서 변별 간 관계를 알아보기 위하여 수행되었다. 실험 1에서는 개인의 공감-체계화 유형, 얼굴제시영역, 정서유형에 따라 정서 인식 정도가 어떻게 달라지는지 알아보았다. 그 결과 공감-체계화 유형에 따른 정서 인식 정도에는 유의미한 차이가 없었고, 얼굴제시영역과 정서유형에 따른 차이는 유의미하게 나타났다. 실험 2에서는 과제를 바꾸어 개인의 공감-체계화 유형, 얼굴제시영역, 정서유형에 따라 정서 변별 정도에 차이가 있는지 알아보았다. 그 결과 얼굴제시영역과 정서 유형에 따른 정서 변별 정도에 유의미한 차이가 있었다. 공감-체계화 유형과 정서유형 간 유의미한 상호작용이 있었는데, 기본정서에서는 공감-체계화 유형에 따른 변별 정도가 유의미한 차이를 보이지 않은 반면, 복합정서에서는 공감-체계화 유형 간 유의미한 차이를 보였다. 즉, 정서 인식과 달리 정서 변별에 있어서는 정서 유형에 따라 공감-체계화 유형 간 정확률에 차이가 나타났다. 이는 정서를 인식하는 것과 변별하는 것이 공감-체계화 유형에 따라 다르게 나타난다는 것을 보여준다. 본 연구를 통해 한 개인이 가지고 있는 공감하기와 체계화하기 특성, 얼굴제시영역, 정서유형이 정서인식과 정서 변별에 서로 다른 영향을 줄 수 있다는 것을 밝혔다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1137-1142
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• 2010

This paper studied the speech parameters less affected by the human emotion for the development of the robust speech recognition system. For this purpose, the effect of emotion on the speech recognition system and robust speech parameters of speech recognition system were studied using speech database containing various emotions. In this study, mel-cepstral coefficient, delta-cepstral coefficient, RASTA mel-cepstral coefficient and frequency warped mel-cepstral coefficient were used as feature parameters. And CMS (Cepstral Mean Subtraction) method were used as a signal bias removal technique. Experimental results showed that the HMM based speaker independent word recognizer using vocal tract length normalized mel-cepstral coefficient, its derivatives and CMS as a signal bias removal showed the best performance of 0.78% word error rate. This corresponds to about a 50% word error reduction as compare to the performance of baseline system using mel-cepstral coefficient, its derivatives and CMS.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권3호
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• pp.148-154
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• 2021

With the advent of context-aware computing, many attempts were made to understand emotions. Among these various attempts, Speech Emotion Recognition (SER) is a method of recognizing the speaker's emotions through speech information. The SER is successful in selecting distinctive 'features' and 'classifying' them in an appropriate way. In this paper, the performances of SER using neural network models (e.g., fully connected network (FCN), convolutional neural network (CNN)) with Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) are examined in terms of the accuracy and distribution of emotion recognition. For Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS) dataset, by tuning model parameters, a two-dimensional Convolutional Neural Network (2D-CNN) model with MFCC showed the best performance with an average accuracy of 88.54% for 5 emotions, anger, happiness, calm, fear, and sadness, of men and women. In addition, by examining the distribution of emotion recognition accuracies for neural network models, the 2D-CNN with MFCC can expect an overall accuracy of 75% or more.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.215-220
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• 2022

Emotion recognition is one of the most important and challenging areas of computer vision. Nowadays, many studies on emotion recognition were conducted and the performance of models is also improving. but, more research is needed on emotion recognition and sentiment analysis of video viewers. In this paper, we propose an emotion analysis system the includes a sentiment analysis model and an interest prediction model. We analyzed the emotional patterns of people watching popular and unpopular videos and predicted the level of interest using the emotion analysis system. Experimental results showed that certain emotions were strongly related to the popularity of videos and the interest prediction model had high accuracy in predicting the level of interest.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권3호
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• pp.323-333
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• 2023

Facial expression recognition can aid in the development of fatigue driving detection, teaching quality evaluation, and other fields. In this study, a facial expression recognition method was proposed with a residual masking reconstruction network as its backbone to achieve more efficient expression recognition and classification. The residual layer was used to acquire and capture the information features of the input image, and the masking layer was used for the weight coefficients corresponding to different information features to achieve accurate and effective image analysis for images of different sizes. To further improve the performance of expression analysis, the loss function of the model is optimized from two aspects, feature dimension and data dimension, to enhance the accurate mapping relationship between facial features and emotional labels. The simulation results show that the ROC of the proposed method was maintained above 0.9995, which can accurately distinguish different expressions. The precision was 75.98%, indicating excellent performance of the facial expression recognition model.