Kim, Heung-Hwan;Lee, Sang-Han;Kang, Dong-Kee;Kim, Dong-Jun;Ko, Han-Woo
Proceedings of the KIEE Conference
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2002.07d
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pp.2690-2692
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2002
This paper describes a technique for human sensibility evaluation using 10-channel EEG(electroencephalogram). The proposed method uses the linear predictor coefficients as EEG feature parameters and a neural network as sensibility pattern classifier. For subject independent system, multiple templates are stored and the most similar template can be selected. EEG signals corresponding to 4 emotions such as, relaxation, joy, sadness and anger are collected from 5 armature performers. The states of relaxation and joy are considered as positive sensibility and those of sadness and anger as negative. The classification performance using the proposed method is about 72.6%. This will be promising performance in the human sensibility evaluation.
People differ greatly in their capacity to persist in the face of challenges. Despite significant research, relatively little is known about cognitive factors that might be involved in perseverance. Building upon human threat-management mechanism, we predicted that perseverant people would be characterized by reduced sensitivity (i.e., longer detection latency) to threat cues. Our data from 5,898 job applicants showed that highly perseverant individuals required more time to correctly identify anger in faces, regardless of stimulus type (dynamic or static computer-morphed faces). Such individual differences were not observed in response to other facial expressions (happiness, sadness), and the effect was independent of gender, dispositional anxiety, or conscientiousness. Discussions were centered on the potential role of threat sensitivity in effortful pursuit of goals.
This study is a phenomenological study done to promote understanding of the dying process in patients with terminal cancer who were in an independent hospice center. The purpose of study was to explore and understand indepth information on the dying process in order to provide data for holistic hospice care in nursing and to give insights in to practical applications in the nursing care In-depth interviewing was done from may, through November, 1995 with 11 patient with cancer who were being cared for at K Hospice Care Center. Experiences in the dying process were discussed as they expressed feelings about death including (a) feeling of isolation because family members try to hide the diagnosis of cancer. (b) hopelessness, (c) guilt, anger, and hostility, (d) suffering from pain, (e) fear of death. However, subjects did not deny death itself and were developing peace of mind and acceptance of death through religion.
Purpose: This study was conducted to understand what various factors influence school life adaption of nursing students by measuring life stress, anger and optimism. Methods: The subjects were 186 students in B city and the data were collected for the period of 17-28 April 2017. The collected data were analyzed with an independent t-test, ANOVA, Scheffe's method, Cronbach's alpha and Pearson's correlation coefficients. The results are as follows respectively: life stress 1.34/4, state anger 1.24/4, trait anger 1.57/4 at average, and among optimism was 3.45/5 at average. Multiple regression analysis showed perceived physical health status(${\beta}=.20$ t=2.72, p=.007), satisfaction on college(${\beta}=.19$, t=2.53 p=.012) and life stress (${\beta}=-.14$ t=-2.28, p=.027) were related to factors. They accounted 18.2% of the optimism of the subjects. However, there was no significant correlation between optimism and anger of nursing students. Conclusion: It is necessary to develop a program to improve the optimism of nursing college students and to develop a program that can enhance the coping ability of stress to cope with life stress experienced by nursing students.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.5
no.1
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pp.1-6
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2005
In this paper, we propose an emotion recognition method using the facial images and speech signals. Six basic emotions including happiness, sadness, anger, surprise, fear and dislike are investigated. Facia] expression recognition is performed by using the multi-resolution analysis based on the discrete wavelet. Here, we obtain the feature vectors through the ICA(Independent Component Analysis). On the other hand, the emotion recognition from the speech signal method has a structure of performing the recognition algorithm independently for each wavelet subband and the final recognition is obtained from the multi-decision making scheme. After merging the facial and speech emotion recognition results, we obtained better performance than previous ones.
Purpose: The purpose of this study was to determine whether psychological distress is an independent risk factor for recurrent cardiac events in patients with coronary artery disease (CAD). Methods: A prospective cohort of studies that measured psychological distress and the incidence of recurrent cardiac events in the adult population were included. Three computerized databases were assessed (PubMed, CINAHL, and PSYCINFO). Meta-analysis was conducted using a random-effects model to determine summary estimates of risks of major recurrent cardiac events associated with each psychological distress. Of 506 publications identified, 33 met inclusion criteria, and 24 studies were used to estimate effect size of psychological distress on recurrent cardiac events. Results: Mean number in the research sample was 736 and mean time of follow-up was 4.0 years. Depression, anxiety, anger, and hostility as psychological factors were studied. According to estimation of effect size using random model effect, depression (OR=1.39, 95% CI: 1.22-1.57), anxiety (OR=1.22, 95% CI: 0.96-1.56), and anger/hostility (OR=1.29, 95% CI: 1.07-1.57) CAD patients in significantly increased risk for recurrent cardiac events. Conclusion: Finding suggests that psychological distress in forms of depression, anxiety, anger, and hostility impact unfavorably on recurrent cardiac events in CAD patients.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2000.04a
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pp.366-369
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2000
This paper examines three algorithms to recognize speaker's emotion using the speech signals. Target emotions are happiness, sadness, anger, fear, boredom and neutral state. MLB(Maximum-Likeligood Bayes), NN(Nearest Neighbor) and HMM (Hidden Markov Model) algorithms are used as the pattern matching techniques. In all cases, pitch and energy are used as the features. The feature vectors for MLB and NN are composed of pitch mean, pitch standard deviation, energy mean, energy standard deviation, etc. For HMM, vectors of delta pitch with delta-delta pitch and delta energy with delta-delta energy are used. We recorded a corpus of emotional speech data and performed the subjective evaluation for the data. The subjective recognition result was 56% and was compared with the classifiers' recognition rates. MLB, NN, and HMM classifiers achieved recognition rates of 68.9%, 69.3% and 89.1% respectively, for the speaker dependent, and context-independent classification.
Lee, Ga Won;Lee, Na Hyun;Kang, Hyung Won;Lyu, Yeoung Su
Journal of Oriental Neuropsychiatry
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v.31
no.2
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pp.77-88
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2020
Objectives: The study evaluated middle-aged women using the Core Seven Emotions Inventory-short form (CSEI-s) followed by a correlation analysis with Menopause Rating Scale (MRS). Methods: In this study, the medical records of 47 women who visited W University Oriental Medicine Hospital and completed the CSEI-s and MRS were evaluated. A total of 47 women were analyzed using SPSS (Statistical Package for the Social Science, IBM, United States of America, Version 23.0). Frequency analysis, descriptive analysis, independent t-test, one-way ANOVA, Scheffe test, and correlation analysis were conducted. Results: 1. Approximately one-third of all subjects were more than cautious expressing joy and fright. 2. According to their educational status, high-school graduates thought they were superior to those with a bachelor's degree or above. 3. Anger was expressed with caution in the group with severe menopausal symptoms. 4. Anger, thought, depression, sorrow, fear, and fright showed a positive correlation with MRS scores. 5. Among premenopausal and postmenopausal women, fright was associated with menopausal symptoms and response by the autonomous nervous system. Conclusions: The results suggest that CSEI-s can be used to measure the psychological symptoms of middle-aged women.
Kim, Gwang Woo;Ko, Kyeong Jin;Han, Min Seok;Kang, Seong Hyeon;Kang, Hyung Won;Lyu, Yeoung Su
Journal of Oriental Neuropsychiatry
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v.33
no.1
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pp.21-31
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2022
Objectives: To perform correlation analysis between the Core Seven Emotions Inventory-Short Form (CSEI-s), Beck Anxiety Inventory (BAI), Beck Depression Inventory (BDI), upper gastrointestinal symptoms, and gastroscopic findings and to compare emotional characteristics with upper gastrointestinal endoscopic findings. Methods: In this study, medical records of 38 participants who visited the hospital for examination purposes or complained upper gastrointestinal symptoms and completed the CSEI-s, BAI, BDI, and Questionnaire for upper gastrointestinal symptoms were analyzed using SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) version 25.0. Frequency Analysis, Descriptive Analysis, Independent t-test, Mann-Whitney's U-test, and Correlation analysis were performed. Results: The upper gastrointestinal symptom group showed higher levels of anger, sorrow, depression, and anxiety than the asymptomatic group. On gastroscopy, the normal group had higher levels of Joy than the abnormal group. The reflux esophagitis group showed higher levels of thought, depression, sorrow, and anxiety than the non-reflux esophagitis group. Joy showed a negative correlation with BDI score. However, anger, depression, sorrow, BAI, and BDI score showed positive correlations. Conclusions: Results of this study suggest that CSEI-s can be used to treat patients with upper gastrointestinal symptoms and reflux esophagitis.
Kim, Sungjoong;Cho, Sung Kyum;LoCascio, Sarah Prusoff
Asian Journal for Public Opinion Research
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v.8
no.3
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pp.297-323
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2020
The relationship between compliance with behaviors recommended to prevent the spread of COVID-19 and media exposure, negative emotions, and risk perception was examined using regression analyses of data from KAMOS, a nationally representative survey of South Korean adults. The strongest predictor of preventive behaviors in general was negative emotions, which had the largest βh (.22) among the independent variables considered. The eight negative emotions, identified using factor analysis of a series of 11 emotions, were anger, annoyance, fear, sadness, anxiety, insomnia, helplessness, and stress. Negative emotions themselves were influenced most strongly by the respondent's anxiety over social safety (βe=.286), followed by prediction of COVID-10 spread (β=.121, p<.001) and perceived risk of COVID-19 infection (β=.70, p=.023). Females (β=-.134) and those who felt less healthy (βo=-.097) experienced more negative emotions. Media exposure and increased media exposure both have significant relationships with negative emotions and both a direct and indirect impact on the adoption of preventive measures. Women, older people, and healthier people perceived greater risks and engaged in more preventive behaviors than their counterparts.
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