In the present study, a new Real Time Subjective Evaluation (RTSSE) system was developed. The system is composed of two parts: a sensibility input part and sensibility evaluation part. The sensibility input part receives values, which are recorded on an input board using a stylus and digital tablet, from each subject's evaluation of his/her own subjective sensibility towards a particular stimulus. The sensibility evaluation part displays the level of pleasantness and arousal on one or two dimensions in real time. An experiment was conducted in order to investigate the feasibility and effectiveness of the RTSSE system. The present study compared Galvanic Skin Response (GSR) with the RTSSE by presenting 28 subjects in their 20s with pictures arousing either positive or negative sensibility. Following the experiment, an off-line subjective assessment using a questionnaire was given to the same subjects. According to the correlation coefficients, changes in subjective sensibility caused by the positive visual stimulus were related more closely to GSR, from the positive visual stimulus, and changes in subjective sensibility caused by the negative visual stimulus were related more closely to GSR from the negative visual stimulus. The questionnaire results showed marked similarity to the average responses of the RTSSE. In conclusion, the most remarkable characteristic of the present system is that it not only assesses the average sensibility when stimuli are presented, but also shows the changing strength of sensibility over time.
The purpose of this thesis is to make clear of the evaluation structure of sensibility by the colored plastic's roughness through the vision. I presented these samples to the testee, collected. surveys and analyzed. As a result of analyzation of relationship between the sensibility and the physical features, the key figures of sensibility analyzation by the roughness of the plastic can be displayed with three axis. Also, these results are showing the differences of the sensibilities for the five-presented colored samples and roughness. These results are expected to be utilized as the basic research material for the surface design sensibility evaluation by roughness and color before the surface treatment of plastics or other materials.
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.
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.
This study investigates the changes inconsumer sensibility and product preferences according to theirecofriendly productperceptions. Stimulants (released by three companies of sport casual brands)include three shirts made of recycled polyester and three made of organic cotton. A surveymethod was used to respond to the emotion and image while watching the presented pictures of the clothes. The change in the reactions was analyzed before and after the presentation of eco-friendliness information. The questionnaire consists of sensibility adjectives, open-ended questions about the associated image of eco-friendliness, color attractiveness, product favorability, price satisfaction, and reasons for an eco-friendly productpurchase. The survey was conducted on 200adult male and female participants. Two factors ('eco' and 'design')were identifiedthrough the factor analysis of image adjectives. There was a statistically significant increase in the evaluation of sensibility, color attractiveness, product favorability, and price satisfactiondue to the re-evaluation of the same products after consumers recognized the eco-friendly information of apparel products. When consumers recognize products aseco-friendly, they evaluate the products more positively than before. The result of the analysis of the increases by textile materials shows no significant difference in the sensibility changes depending on the materials. However, with regard to 'eco', the increase of sensibility change for organic cotton products was larger than for recycled polyester products.
This research was the first step to develop Expert System for Evaluation of Human Sensibility, where human sensibility can be inferred from objective physiological signals. The study aim was to develop an algorithm in which human arousal level can be judged using measured physiological signals. Fuzzy theory was applied for mathematical handling of the ambiguity related to evaluation of human sensibility, and the degree of belonging to a certain sensibility dimension was quantified by membership function through which the sensibility evaluation was able to be done. Determining membership function was achieved using results from a physiological signal database of arousal/relaxation that was generated from imagination. To induce one final result (arousal level) based on measuring the results of more than 2 physiological signals and the membership function of each physiological signal, Dempster-Shafer's Rule of Combination in Evidence was applied, through which the final arousal level was inferred.
The purpose of this study is to investigate the relation between the exterior environmental factors and sensibility responses in apartment housing estates. The finding of the study may be summerized as follow: 1) The method of analysis was that the adequacy of 214 sensibility vocabularies primarily drawn were analyzed by the evaluation group through questionnaire. As a result of factor analysis on them, 36 sensibility vocabularies were finally drawn and used as a tool for evaluation. 2) 22 elements were drawn as physical elements that shows sensibility responses according to residential complexes and classified roughly into five factors; the architectural factor, the rest space, the horizontal system, the design factor, and the annexed facilities. 3) The average score for sensibility items by complexes suggested that the sensibility contents would vary depending on the physical conditions of facilities by complexes. 4) It was shown that the percentages of sensibility responses by physical structural elements were 50.7% for the rest space, 24.1% for the design factor, 13.7% for the architectural factor, 8.1% for the annexed facilities, and 3.2% for the horizontal system. 5) The analysis of relation between the physical elements and the sensibility contents showed that the sensibility contents such as 'emotions', 'comfortable', 'luxury', 'symbolic', and 'intimate', had a positive relation with the physical elements such as the entrance of a complex, design element, artistic structures, and kindergarten facilities but a negative relation with the physical elements such as the shape of buildings, walkways, and separate garbage collection yards.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.53
no.5
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pp.374-379
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2004
This paper proposes an algorithm for human sensibility evaluation using 4-channel EEG signals of the prefrontal and the parietal lobes. The algorithm uses an artificial neural network and the multiple templates. The linear prediction coefficients are used as the feature parameters of human sensibility. Comfortableness for chairs and temperature/humidity are evaluated. Many conventional researches have emphasized that a wave of left prefrontal lobe is activated in case of positive sensibility and that of right prefrontal lobe is activated in case of negative sensibility. So the power ratio of a wave is obtained from FFT computation and the results are compared. The results of the comfortableness evaluation for temperature and humidity showed that the outputs of the proposed algorithm coincided with corresponding sensibilities depending on the task of the temperature and the humidity. The . conventional method using a wave is hardly related with comfortableness. And it is also observed that the uncomfortable state due to the high temperature and humidity can be easily changed to the comfortable state by small drop of the temperature and the humidity. It seems to be good results to get 66.7% of evaluation performance in spite of using EEG and the subject independent approach.
This study presents a human sensibility evaluation algorithm based on the personality-group templates of EEGs. For this objective, 16-channel EEG signals of 10 adults are collected. After Preprocessing of EEG, various EEG Parameters are estimated and compared. The proposed algorithm uses LP coefficients, neural network and pre-/post-processing techniques. The results showed good performance in human sensibility evaluation.
This research was designed to compare the subjective evaluation of texture image and preference by structure and sensible characteristics of women's suits fabrics between on- and off-line. 78 subjects who majored in fashion design evaluated the sensibility image and preference of 15 various kinds of specimens on- and off-line. Factor analysis, t-test, Pearson correlation and regression were used for a statistical analysis by SPSS WIN 13.0. The results of this study were as follows: 1. Women's suits fabrics were classified according to five sensibility image factors: 'classic', 'sophisticated', 'natural', 'characteristic', and 'practical'. 2. The results of the t-test showed that there were no differences between the on- and off-line evaluation of sensibility images. 3. The analysis of correlation indicated that the 'classic'-'sophisticated' and 'natural'- 'practical' sensibility images show a significant correlation between the two kinds of evaluation. 4. The results of regression revealed that 'sophisticated', 'characteristic' and 'practical' sensibility images had an effect on the purchase preference of women's suits fabrics. 5. 'Sophisticated', 'characteristic' and 'classic' sensibility images had an effect on the tactile preference of women's suits fabrics. 6. The structural characteristics of fabrics: thickness, weave and weight had an effect on the 'classic' sensibility image. Thickness had an effect on the 'sophisticated' sensibility image and fabric count had an effect on the 'characteristic' sensibility image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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