Journal of Korean Academy of Fundamentals of Nursing
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v.18
no.2
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pp.258-266
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2011
Purpose: The purpose of this study was to examine the relationships among negative emotion, emotion suppression, job satisfaction and organizational commitment in Hospital Nurses. Method: The participants were 155 registered nurses working in 1 hospital in Seoul. Data were obtained by self-report questionnaires. Data were collected from October 1 through October 9, 2010. Data were analyzed using frequency and percentage, t-test, ANOVA and Scheffe's test and stepwise multiple regression. Result: The influencing factors for organizational commitment of hospital nurses were job satisfaction, position, total clinical career, and negative emotion. These variables explained 56.6% of the variance of the organizational commitment. Conclusion: These results indicate that improving job satisfaction is the best way to enhance nurses' organizational commitment and thus, a need to improve the job satisfaction of hospital nurses.
This paper proposes an emotional interaction model between human and robot using an android. An android is a sort of humanoid robot that the outward shape of robot is almost the same as that of human. The android is a robot platform to implement and test emotional expressions and human interaction. In order to behave for the android like human, a structure of internal emotion system is very important. In our research, we propose a novel emotional model of android based on biological hormone and emotion space. Proposed emotion model has an advantage that it can represent emotion change as time by hormone dynamics.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.35
no.2
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pp.243-272
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2004
The writer, looks at what the wounded emotion is and the factors of wounded emotion for housewives in korea. She then deals with the possibility of bibliotherapy as a way to cure the wounded emotion Finally, the writer looks into the plan of bibliotherapeutic program for the housewives with wounded emotion.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.25
no.10
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pp.1-13
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2011
The aim of this study is to analyze the emotion adjectives for light emitting diode(LED) light colors using a twofold adjective image scales from Kobayashi and I.R.I. A set of psychophysical experiments using category judgment was conducted in an LED light color simulation system, in order to evaluate each emotion scale coordinate for those test light colors in both adjective image scales. In total, 49 test light colors from a combination of 6 color series were assessed by 15 human observers. As a result, Kobayashi adjective image scale clearly expressed to emotion adjectives of 'Dynamic', 'Casual', 'Chic', 'Cool-casual', 'Modern', and 'Natural' for different hues. In contrast, I.R.I adjective image scale expressed only 2 adjectives of 'dynamic' and 'luxurious' for the all hues.
Emotion-Specific Physiology may still remain to bean elusive entity even to many of the proponents and seekers, but an ever-growing body of experimental evidence sheds much brighter prospects for the future researches in that direction. Once such Emotion-Physiology pairs are identified, there exist a high hope that some Sense-Friendly Features that are causally related, or highly correlated, to each pair may be identifiable in the nature or man-made objects. On the premise that certain emotions, if and when engendered by a consumer good, may be conducive to an urge “to own or to identify oneself with the product”, presented here is a model of Sensory Engineering that is oriented objectively towards identifying the Emotion-Specific Physiology in order to have the Sense-Friendly Features reproduced in product designs. Relevant and complementary concepts and some suggested procedures in implementing the proposed model are offered.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.27
no.3_4
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pp.418-428
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2003
The purpose of this study was to provide the guidance in more objective and proper clothing design reflecting today's consumers' modes in value consumption by identifying the meaning structure and relationship between fashion sensibility and emotion. The stimulus was 54 photos of contemporary costume which represented the Izard' DES. The questionnaire consisted of hi-polar 25 pairs adjective scale of fashion sensibility and the 18 noun scale of emotion was distributed to 970 male and female living in Pusan area. The data were analyzed by Factor analysis, Correlation analysis and Regression analysis using the statistical SPSS package. The major finding of this research were as follows.1. Fashion sensibilities consist of estheticism, maturity, character and feminity to represent 57.17% total varlarlce. 2. Emotions consist of negative emotion, distress afraid, arousal, shame and enjoyment to represent 70.84% total variance. 3. For the relation between fashion sensibility and emotion, they showed significant relationship in most of factors.
The text such as stories, blogs, chat, message and reviews have the overall emotional flow. It can be classified to the text having similar emotional flow if we compare the similarity between texts, and it can be used such as recommendations and opinion collection. In this paper, we extract emotion terms from the text sequentially and analysis emotion terms in the pleasantness-unpleasantness and activation dimension in order to identify the emotional flow of the text. To analyze the 'dominant emotion' which is the overall emotional flow in the text, we add the time dimension as sequential flow of the text, and analyze the emotional flow in three dimensional space: pleasantness-unpleasantness, activation and time. Also, we suggested that a classification method to compute similarity of the emotional flow in the text using the Euclidean distance in three dimensional space. With the proposed method, we analyze the dominant emotion in korean modern short stories and classify them to similar dominant emotion.
The aim of this study is to investigate facial temperature changes induced by facial expression and emotional state in order to recognize a persons emotion using facial thermal images. Background: Facial thermal images have two advantages compared to visual images. Firstly, facial temperature measured by thermal camera does not depend on skin color, darkness, and lighting condition. Secondly, facial thermal images are changed not only by facial expression but also emotional state. To our knowledge, there is no study to concurrently investigate these two sources of facial temperature changes. Method: 231 students participated in the experiment. Four kinds of stimuli inducing anger, fear, boredom, and neutral were presented to participants and the facial temperatures were measured by an infrared camera. Each stimulus consisted of baseline and emotion period. Baseline period lasted during 1min and emotion period 1~3min. In the data analysis, the temperature differences between the baseline and emotion state were analyzed. Eyes, mouth, and glabella were selected for facial expression features, and forehead, nose, cheeks were selected for emotional state features. Results: The temperatures of eyes, mouth, glanella, forehead, and nose area were significantly decreased during the emotional experience and the changes were significantly different by the kind of emotion. The result of linear discriminant analysis for emotion recognition showed that the correct classification percentage in four emotions was 62.7% when using both facial expression features and emotional state features. The accuracy was slightly but significantly decreased at 56.7% when using only facial expression features, and the accuracy was 40.2% when using only emotional state features. Conclusion: Facial expression features are essential in emotion recognition, but emotion state features are also important to classify the emotion. Application: The results of this study can be applied to human-computer interaction system in the work places or the automobiles.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2008.10a
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pp.74-77
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2008
Online shoppers are not able to try clothing on. Therefore, the pictures of clothing on the website play a significant role when shoppers make decision on their purchase. There are generally three different ways to show clothing at online shops. The first one is showing only clothing images, and the second one is showing the pictures that have actual fitting models wearing clothing on (In this case, Model's face is mostly not shown in the picture.), and the third is showing the pictures of professional fitting models who wear goods. The shopping malls adopt each of the different ways but little is known about affect on purchasing from these three ways. The aim of this study is to figure out how the online shopper's emotional status is affected by these three ways of presenting pictures of clothing. At first, we developed a set of adjective words of human emotion to set up the evaluation criteria for user's emotional status. Those adjectives are originally from the precedent research on human emotion. To cut 99 adjectives down to a proper number for the criteria, we conducted a preliminary survey, and finally, 5 adjectives are selected as appropriate criteria for evaluating users' emotional status while they are shopping. Those five adjectives are 'possess','sensual', 'unique', 'tasteful', and 'stylish'. Then, we conducted the main survey showing 10 kinds of cloth (each cloth was consist of 3 ways). And in the page of model images, we measured the model's preference for understanding the relation with customer's emotion criteria of the product. As a result of the test there was statistically significant difference between product only images and anonymous images, but there was no significant difference between anonymous images and model images. And the preference of the model and value of the emotion criteria have large correlation except 'unique' criteria. It is expected that the result in this study will help to build new marketing strategy which satisfy customers' emotion.
Emotional awareness is the image of a person is represented by different tendencies. Currently, the emotion computing to objectively evaluate the emotion recognition research is being actively studied. However, existing emotional computing research has many problems to run. First, the non-objective in emotion recognition if it is inaccurate. Second, the correlation between the emotion recognition is unclear points. So to test the regularity of image sensitivity to the need of the present study is to control emotions in the computing system. In addition, the screen number of the emotion recognized for the purpose of this study, applying the method of objective image emotional computing system and compared with a similar degree of emotion of the person. The key features of the image emotional computing system calculates the emotion recognized as numbered digital form. And to study the background of emotion computing is a key advantage of the effect of the James A. Russell for digitization of emotion (Core Affect). Pleasure emotions about the core axis (X axis) of pleasure and displeasure, tension (Y-axis) axis of tension and relaxation of emotion, emotion is applied to the computing research. Emotional axis with associated representative sensibility very happy, excited, elated, happy, contentment, calm, relaxing, quiet, tired, helpless, depressed, sad, angry, stress, anxiety, pieces 16 of tense emotional separated by a sensibility ComputingIt applies. Course of the present study is to use the color of the color key elements of the image computing formula sensitivity, brightness, and saturation applied to the sensitivity property elements. Property and calculating the rate sensitivity factors are applied to the importance weight, measured by free-level sensitivity score (X-axis) and the tension (Y-axis). Emotion won again expanded on the basis of emotion crossed point, and included a representative selection in Sensibility size of the top five ranking representative of the main emotion. In addition, measuring the emotional image of a person with 16 representative emotional score, and separated by a representative of the top five senses. Compare the main representative of the main representatives of Emotion and Sensibility people aware of the sensitivity of the results to verify the similarity degree computing emotion emotional emotions depending on the number of representative matches. The emotional similarity computing results represent the average concordance rate of major sensitivity was 51%, representing 2.5 sensibilities were consistent with the person's emotion recognition. Similar measures were the degree of emotion computing calculation and emotion recognition in this study who were given the objective criteria of the sensitivity calculation. Future research will need to be maintained weight room and the study of the emotional equation of a higher concordance rate improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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