이모티콘은 현재 CMC 커뮤니케이션 상에서 감정표현을 나타내는 의사소통의 보조수단으로 사용되고 있다. 이모티콘은 텍스트 이모티콘에서 이미지 이모티콘, 애니메이션 이모티콘에 이르기까지 다양한 형태로 발전되어 왔다. 그러나 감정표현의 세분화된 분류가 미흡하여 기본감정만을 나타낼 수 있을 뿐 그 밖에 감정표현의 다양성을 가지고 있지 못하다. 따라서 다양한 감정표현이 가능한 이모티콘들을 편리하고, 간단하게 사용할 수 있도록 하는 모듈화 된 애니메이션 이모티콘 개발을 위해서는 감정들을 세분화하여 분류해줄 필요가 있다. 본 연구는 메신저상의 애니메이션 이모티콘을 중심으로 얼굴표정, 손동작, 상황설정에 따른 감정표현들을 분류하여 분석해보고, 애니메이션 이모티콘의 제작방향을 제시하고자 한다.
As korean women despised to transform their appearance into totally different shape, and they regarded to enhance a inherent beauty ideal beauty, korean traditional make-up culture was natural. But in modern society, make-up has been developing as one of the beauty industry and it means make-up involves more meanings than primitive period and needs to study its multi-dimensional connotation to understand in the culture. The purposes of this study were to find out what was represented in make-up ad and how it has been changed. The data of this study were collected from make-up advertisement printed in 'Hyang Jang' which is a periodical of amole pacific cosmetic industry from 1972-2001, and qualitatively analysed. As a results of content analysis were: The characteristics of non-verbal expression in make-up advertisements were different by the time. Generally person-appeal advertisements were more than product-appeal advertisements. And in the 1970s and early 1980s, person-appeal advertisements were appeal to the lifestyle, but after that person itself was appealed. And also after early 1980s, image-appeal advertisements were increased.
International journal of advanced smart convergence
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제8권2호
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pp.8-17
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2019
The main purpose of this study isto explore the potential of affective computing (AC) platforms in education through two phases ofresearch: Phase I - platform analysis and Phase II - classification of academic emotions. In Phase I, the results indicate that the existing affective analysis platforms can be largely classified into four types according to the emotion detecting methods: (a) facial expression-based platforms, (b) biometric-based platforms, (c) text/verbal tone-based platforms, and (c) mixed methods platforms. In Phase II, we conducted an in-depth analysis of the emotional experience that a learner encounters in online video-based learning in order to establish the basis for a new classification system of online learner's emotions. Overall, positive emotions were shown more frequently and longer than negative emotions. We categorized positive emotions into three groups based on the facial expression data: (a) confidence; (b) excitement, enjoyment, and pleasure; and (c) aspiration, enthusiasm, and expectation. The same method was used to categorize negative emotions into four groups: (a) fear and anxiety, (b) embarrassment and shame, (c) frustration and alienation, and (d) boredom. Drawn from the results, we proposed a new classification scheme that can be used to measure and analyze how learners in online learning environments experience various positive and negative emotions with the indicators of facial expressions.
미래에는 로봇이 사람의 감정 상태를 이해하거나 적절하게 자신의 행동을 표현하는 기능은 중요해 질 것이다. 사람간의 교류에서 메세지의 93%가 행동 표현에 있으며, 바디 랭귀지는 감정의 양을 표현하므로 행동 표현은 중요한 감정 표현 수단이다. 최근의 로봇들은 얼굴, 제스처, LED, 소리 등의 복합적 방법을 이용하여 사람과 교류하고 있지만 포즈는 위치와 방위, 얼굴이나 제스처는 속도, 말이나 색 풍은 시간에 대한 정보가 필요하기 때문에 하나의 모델로 통합하거나 동기화 시키기 어렵다. 한편 작은 세기의 감정에서, 얼굴은 쉽게 표현이 가능하지만 제스처는 표현이 힘들다. 또한 기존의 감정 경계는 같은 형태와 크기를 가지거나, HHI 분야에 국한되어 연구되어 왔다. 본 논문에서는 정서 공간에서 감정의 경계를 어떻게 정의할 것이며, 복합적 표현 방법을 시스템적으로 어떻게 동기화할 수 있을지를 제안한다.
의식적 통제가 가능한 언어는 감정을 숨길 수 있으나, 얼굴 표정은 다양한 문화 속에서도 일관성을 가진다. 표정은 사람의 이미지를 결정하며, 표정에서 감정을 해석하는 능력은 대인관계의 핵심으로 사람의 태도와 결정을 바꿀 만큼 중요하다. 불안정 애착아동, 노인, 자폐증, ADHD 아동, 우울증집단은 얼굴 표정인식 능력과제의 수행결과가 낮아, 이들에 대한 적극적인 개입은 심리장애의 예방과 치료 효과의 가능성을 기대하기도 한다. 지금까지 연구는 주로 상대방 표정에 의한 정서읽기, 수용자의 감정변화가 중심이었으며, 자신의 정서를 스스로 나타내는 "자기표현 표정수행" 및 표정 변화에 대한 정량적 분석 연구가 미흡하였다. 따라서 본 연구에서는 영상을 통한 표정의 정량적 분석법 개발을 목표로 8개의 정서 표정을 "자기표현 표정수행"방법으로 분석하였다. 연구의 정량적 결과는 심리장애 극복을 위한 교육, 심리 행동 치료, 감성공학, 글로벌화 되는 다문화(multi-culture)사회에서 문화극복을 위한 사회관계 대안, 한국문화와 예술 콘텐츠의 다양한 분야에 적용을 기대한다.
디지털 콘텐츠에서 HCI로 활용되는 가상 인간은 얼굴 표정과 신체자세와 같은 모달을 이용하여 다양한 감정을 표현하지만 비언어적 다중모달의 조합에 대한 연구는 많지 않다. 감정을 표현하는 가상 인간을 제작하려면 계산 엔진 모델은 얼굴 표정과 신체자세와 같은 비언어적 모달의 조합이 사용자에 의해 어떻게 인식되는지를 고려해야 하기 때문에 본 연구는 가상 인간의 감정 표현 디자인에 필요한 비언어적 다중모달의 영향을 분석하여 제시한다. 먼저 가상 인간에 대한 다중모달 별 감정 인식을 평가하여 다른 모달간의 상대적 영향성을 분석하였다. 그리고 일치하는 얼굴과 자세 모달을 통해 기본 감정 및 정서가와 활성화 인식에 대한 영향을 평가하며 감정이 불일치하는 다중모달을 통해 일상생활에서 빈번하게 드러나는 중첩된 감정의 인식 정도를 관측하였다. 실험 결과, 가상 인간의 얼굴과 신체자세의 표정이 일치하면 감정 인식이 용이하며, 얼굴 표정으로 감정 카테고리를 판별하지만 감정의 활성화 차원 판단에는 자세 모달리티가 선호됨을 확인하였다. 본 연구 결과는 감정을 드러내는 가상 인간의 행동 동기화 및 애니메이션 엔진 시스템 구현에 활용할 수 있다.
In this paper, we develope a type of humanoid robot which can express its emotion against human actions. To interact with human, the developed robot has several abilities to express its emotion, which are verbal communication with human through voice/image recognition, motion tracking, and facial expression using fourteen Servo Motors. The proposed humanoid robot system consists of a control board designed with AVR90S8535 to control servor motors, a framework equipped with fourteen server motors and two CCD cameras, a personal computer to monitor its operations. The results of this research illustrate that our intelligent emotional humanoid robot is very intuitive and friendly so human can interact with the robot very easily.
This ethnographic study investigated aspects of negative social power in 4-year-old children and characteristics of the children who use it. The negative use of social power included taking the possessions of peers without permission, ignoring classroom rules, controlling, rejecting, and threatening others. Most children who abused social power behaved as controllers and were popular children or had a following within the group. They were physically superior to peers, of competitive disposition, and had a well-developed capacity for verbal expression; they were self-centered and had a high level of cognitive ability. Further areas for ethnographic research into the nature of the negative use of social power in young children include training in perspective taking, age differences, and factors that contribute to the development of negative social power in young children.
This study investigated the influence of audience type (mother or close friend) age, and gender on children's goals and strategies for emotional regulation in angry and in sad situations. Hypothetical vignette methodology was used with 314 children in grades 5 and 7. In angry situations, all boys and all 5th grade children regulated anger more with instrumental motives while 7th grade girls showed more prosocial motives. Children showed more prosocial and rule oriented motives with peers and relational motives with mothers. In angry situations, children used aggression regulation strategies more toward peers and activity regulation strategies more toward mothers. Children's age and sex explained sadness regulation motives better than audience type with peers, but children used more activity regulation strategies with mothers in sad situations. When sad, fifth graders used more verbal and facial expression strategies than 7th graders while boys used more activity regulation strategies than girls.
The importance of the interaction capability of a robot increases as the application of a robot is extended to a human's daily life. In this paper, a portable mediate interface Handybot is developed with various interaction channels to be used with an intelligent home service robot. The Handybot has a task-oriented channel of an icon language as well as a verbal interface. It also has an emotional interaction channel that recognizes a user's emotional state from facial expression and speech, transmits that state to the robot, and expresses the robot's emotional state to the user. It is expected that the Handybot will reduce spatial problems that may exist in human-robot interactions, propose a new interaction method, and help creating rich and continuous interactions between human users and robots.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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