This paper described the effect of subjective approach in case of the human sensibility experiments. The procedure is proceeded subjectively. Human faces are selected as the image presentation media. Pleasant and unpleasant images are selected directly by examiner, And also the image presentation system, which is executed with a computer and has the square-type black box monitor equipment, is manufactured. Images are presented with the step-variation time interval technique. questionnaire test and EEG signal detection data are analyzed. The analysis parameters are a “frequency band integral value” and a “band differential variation ratio”. he results show the high sensibility and fast response. The fact that image presenting repetition alleviates is verified.
This study describes a new technique for human sensibility evaluation using electroencephalogram(EEG). Production of EEG is assumed to be linear. The linear predictor coefficients and the linear cepstral coefficients of EEG are used as the feature parameters of sensibility and pattern classification performances of them are compared. Using the better parameter, a human sensibility evaluation algorithm is designed. The obtained results are as follows. The linear predictor coefficients showed the better performance in pattern classification than the linear cepstral coefficients. Then, using the linear predictor coefficients as the feature parameter, a human sensibility evaluation algorithm is developed at the base of a multi-layer neural network. This algorithm showed 90% of accuracy in comfortableness evaluation in spite of fluctuations in statistics of EEG signal.
시각제시에 의한 감성반응 생체신호 추출 실험시 시각 제시물 선정에 주관적 방식을 사용하였다. 시각제시 영상물로는 감성반응도가 가장 큰 인물얼굴 영상자료를 선정하였다. 피검자군 스스로 자신이 극도로 선호하고 혐오하는 양극단의 얼굴영상물을 선호도 특성조사를 통해 선택케 하였다. 외부와의 영상잡음이 차폐된 모니터 제시 장치를 구성하여 선호와 혐오의 양극단 영상물을 교차 제시하며 설문조사와 뇌파를 측정하였다. 피검자로는 남녀 대학생 20명을 선발하였으며 영상매체 선정을 비롯한 뇌파측정에 과정에 참여시켰다. 뇌파신호 분석 방법으로는 대역별 적분값, 반응구간 변화 미분값을 파라미터로 사용하였다. 분석결과, 교차제시에 따른 반응민감도가 향상되었으며 동일 시각 반복제시에 따라 민감도가 둔화됨을 밝혔다.
This paper describes a method of human sensibility evaluation for pleasant and unpleasant environments. Conditions of the environment are room temperature and humidity. Changing the conditions, 10-channel EEG signals for 4 subjects are collected. Linear predictor coefficients of the recorded EEGs are extracted as the feature parameter of human sensibility. A neural network-based human sensibility estimation algorithm is developed. The developed algorithm showed good performance in the pleasantness evaluation. The neural network output produced accurate states of pleasantness sensibility. Subject-independent test showed similar results with subject-dependent test.
Keeping abreast with the latest consumer's trends, industries are focusing on sensibility aspects of products to meet consumer's needs. The car(?) seat cover fabrics are more closely related to human senses than anything else. This study attempted to investigate which seat cover fabric can give good feeling to consumers and to analyze their characteristics. Twelve kinds of jacquard fabric used for seat cover were selected. The Kawabata Evaluation System was used to measure the mechanical properties of 12 jacquard fabrics, and tactile sensibility(TS), and preference(P) determined by subjective evaluation of 160 participants were also utilized. The stepwise regression analysis was made to select the most significant mechanical properties, and some models for predicting tactile sensibility and preference was developed. The results are briefly summarized as follows: the most important parameter to choose seat cover fabric is a "hygienic property" and the other parameters are 'materials with color fastness', 'compressive property', 'color', 'antibacterial property', 'easy-care property'. The LogSMD, LogB, LC, EM were selected as significant mechanical properties affecting tactile sensibility. Also, the LC, LogB, LogSMD, LogWC, LogMMD were selected as significant mechanical properties affecting preference.
This paper proposes an algorithm for EEG pattern classification using the Multi-template method, which is a kind of speaker adaptation method for speech signal processing. 10-channel EEG signals are collected in various environments. The linear prediction coefficients of the EEGs are extracted as the feature parameter of human sensibility. The human sensibility classification algorithm is developed using neural networks. Using EEGs of comfortable or uncomfortable seats, the proposed algorithm showed about 75% of classification performance in subject-independent test. In the tests using EEG signals according to room temperature and humidity variations, the proposed algorithm showed good performance in tracking of pleasantness changes and the subject-independent tests produced similar performances with subject-dependent ones.
Psychological and physiological effects from simulator sickness could be an important bias factor for sensibility evaluation. The present experiment investigated the effects of simulator sickness on sensibility evaluation in the controlled condition of driving a car for 60 minutes on a constant speed (60km/h) in graphic simulator. The simulator sickness was measured and analysed for every five minutes using their subjective evaluation and physiological signals. Results of the subjective evaluation showed that there was significant difference between rest and driving condition at 10 minutes from the start of driving, and the level of difference was increased linearly with time. The analysis on central and autonomic nervous systems showed the significant difference between rest and driving conditions after 5 minutes from the start of the driving on the parameters $\alpha$/total and $\beta$/total, and increased level of sympathetic nervous system. But there was no significant difference between different time conditions. The results indicates that physiological changes from simulator sickness can be a bias factor in objective evaluation of human sensibility which also, uses physiological signals. That is, the changes on the parameter $\alpha$/total and $\beta$/total, and on activation level of sympathetic nervous system from simulator sickness can be a bias factor for evaluation of the level of pleasantness and tension. Therefore the effort on improving the analysis by minimizing or eliminating the bias factors should be done for better and accurate sensibility evaluation in simulator environments.
We present several biosignal measurement results and analysis algorithms or the visual stimulus from International Affective Picture System. Since human body is nonlinear dynamic system, we investigated both linear and nonlinear methods. We found that the chaos was diminished when unpleasant picture is presented relative to pleasant picture, and the alpha wave of EEG was slightly augmented in pleasant picture, but was not convincing result. These can be used as the parameter or the measurement of human sensibility.
The purpose of this study is to identify consumer needs and sensory evaluation of jacquard fabrics for blind using low melting polyester. Ten kinds of jacquard fabric used for this study were developed. Developed jacquard fabrics were assessed subjectively by 164 consumers using 7-point scale of 22 consumer needs and 43 sensory descriptors. The results were briefly summarized as follows: the most important parameter to choose fabric for blind was 'Easy-use' and the other parameters are 'Lightproof', 'UV-protect', 'Design', 'Price', 'Color', 'Insulation', 'Easy-care'. The image sensibility of jacquard fabrics was explained by six factors: feminine, active, modern, traditional, pure, cozy. Higher preference was found in jacquard fabrics of clear, natural, luxurious, simple, feminine, young, cozy, graceful image. The preference was predicted 38.2% with feminine, modern, pure, cozy, traditional factors. Correlation coefficient between image sensibility factor 1 and preference was 0.437. The 3 factors (feminine, modern, pure)were selected as significant image sensibility affecting preference.
이용자의 감성은 그 어느 때보다 기업, 정부 그리고 개인 간의 소통에서 중요한 변수로 인식된다. 특히 수많은 연구에서 이용자의 감성을 파악하는 방법으로 음성 톤, 속도, 얼굴 표정, 몸의 이동 방향과 속도, 제스쳐 등이 사용된다. 다중 모달리티는 단일의 모달리티보다 정확도가 높은 반면 멀티 센싱에 따른 인식률 한계와 데이터 처리 부하 그리고 센싱된 값을 추론하는 우수한 알고리즘이 요구된다. 즉 다중 모달리티는 각 모달리티의 개념, 속성이 상이하여 인간의 감성값이라는 표준화된 값으로 전환하는데 오류가 발생할 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 다중 모발리티 중관계망 분석, 문맥 파악, 디지털 필터 등의 기술을 이용하여 이용자에게 우선 순위를 갖는 감성 표현 모달리티를 추출할 필요가 있다. 특정 상황에 우선 순위를 갖는 모달리티와 그 주변을 에워싼 다른 모발리티를 암묵 값으로 처리하면 감성 인식에 있어 컴퓨터 자원의 소비 대비 견고한 시스템을 구성할 수 있다. 본 연구 결과, 암묵 데이터를 활용하여 다중 모발리티 중 가중치를 어떻게 부여할지에 대하여 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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