The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.1
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pp.489-493
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2024
Happiness index is a measurement system for understanding collective happiness. As values change, studies have been proposed to add the value of behavior to the happiness index. However, there is a lack of studies analyze the relationship using individual emotions. Using a deep learning model, we predicted happiness index using social variables and individual emotional index. First, we collected social and emotional variables from January 2005 to December 2020. Second, we preprocessed the data and identified significant variables. Finally, we trained deep learning-based regression model. Our proposed model was evaluated using 5-fold cross validation. The proposed model showed 90.86% accuracy on test sets. Our model will be expected to analyze the significant factors of country-specific happiness index.
Purpose: Based on the results of Grandey's Emotion Regulation Process Model and previous studies, this study was conducted to identify the relationship between emotional labor, communication competency, emotional intelligence, social support, and burnout, and to identify factors affecting burnout of nurses in outpatient department. Method: The participants were 190 nurses with more than six months of experience working at the outpatient department of a general hospital in Seoul. Data were collected from April 5 to May 28, 2021, and analyzed using SPSS/WIN 25.0. Results: Significant variables affecting burnout were emotional labor, communication competency, emotional intelligence, education, and total clinical experience. Social support showed a statistically significant negative correlation with burnout, but did not affect burnout. Burnout showed a statistically significant a positive correlation with emotional labor, and showed a negative correlation with communication competency, emotional intelligence and social support. We found a negative correlation between burnout and subjective health status. Emotional labor had a positive effect on burnout. Emotional intelligence, clinical experience for more than 10 years, communication competency, and education for masters or higher negatively affected burnout, respectively. They accounted for 49.2% of the total variance of burnout. Conclusion: Based on the results of this study, it is necessary to reduce emotional labor, one of the major predictors of burnout for outpatient care. In order to prevent emotional labor that results in burnout, an integrated program that improves emotional intelligence and communication competency should be developed.
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.20
no.2
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pp.300-311
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2014
Purpose: This study was conducted to identify influence of emotional awareness, ambivalence over emotional expressiveness and emotional regulation style on nursing student adjustment. Method: One hundred and sixty nine nursing students completed the questionnaires from May to June, 2013. Data analysis was done using descriptive statistics, independent t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient, and multiple regression with SAS v 9.3. Results: Ambivalence over positive emotional expressiveness, motivation of application for nursing-aptitude, emotional awareness-mood labeling, avoidant/distractive style of emotion regulation, and parents-both alive were identified as factors influencing nursing student adjustment. The model explained 37% of variance in nursing student adjustment. Conclusion: The results of this study suggest that programs for promoting mood labeling and reducing ambivalence over positive emotional expressiveness and avoidant/distractive style of emotion regulation are important for college adjustment in nursing students. In addition, aptitude test for nursing applicants can be considered.
This study investigated the impact of parentification on ambivalence over the emotional expression of early adults who had a sibling with disabilities and examined if rejection sensitivity moderated the relationship of parentification and ambivalence over emotional expression. Participants consisted of 116 siblings in early adulthood who had a sibling with disabilities (45 male; 71 female). The data were collected from 13 centers for family disability, four community rehabilitation centers, three parent societies for people with disabilities, and three self-help groups in Seoul, Busan, and Gyeonggi province. The levels of ambivalence over emotional expression, parentification, and rejecton sensitivity were measured by the Ambivalence over Emotional Expression Questionnaire (King & Emmons, 1990), the Filial Responsibility Scale-Adult (Jurkovic, Thirkield, & Morrell, 2001), and the Rejection Sensitivity Questionnaire (Downey & Feldman, 1996), respectively. The PROCESS Macro program examined the moderating model. The Results indicated that both levels of parentification and rejection sensitivity increased the level of ambivalence over emotional expression of non-disabled siblings. In addition, rejection sensitivity moderated the effect of parentification on ambivalence over emotional expression. The influence of parentification on ambivalence over emotional expression was greater when the level of rejection sensitivity was high, compared to when it was low.
The development of a face robot basically targets very natural human-robot interaction (HRI), especially emotional interaction. So does a face robot introduced in this paper, named Buddy. Since Buddy was developed for a mobile service robot, it doesn't have a living-being like face such as human's or animal's, but a typically robot-like face with hard skin, which maybe suitable for mass production. Besides, its structure and mechanism should be simple and its production cost also should be low enough. This paper introduces the mechanisms and functions of mobile face robot named Buddy which can take on natural and precise facial expressions and make dynamic gestures driven by one laptop PC. Buddy also can perform lip-sync, eye-contact, face-tracking for lifelike interaction. By adopting a customized emotional reaction decision model, Buddy can create own personality, emotion and motive using various sensor data input. Based on this model, Buddy can interact probably with users and perform real-time learning using personality factors. The interaction performance of Buddy is successfully demonstrated by experiments and simulations.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.42
no.1
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pp.183-194
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2018
This study investigated the characteristics of Omni Channel and examined the influence of them on consumers' perceived functional value and emotional value as well as the effect of perceived functional value and emotional value on user's intention of use through Omni Channel. To verify the research model, the questionnaire survey was conducted on 20's to 40's men and women residing in Seoul and the metropolitan area by convenience sampling. The number of copies used for data analysis was 696. To verify the research model, factor analysis, reliability analysis, and structural equation model analysis were performed using AMOS 20.0. First, Omni Channel characteristics consisted of four factors: instant connectivity, location-based provability, interactivity, and entertainment. Second, the instant connectivity, location-based provability and entertainment positively influenced functional value and emotional value; however, the interactivity was significant only to the emotional value. Third, consumers' perceived value of Omni Channel characteristics had a significant effect on attitude. Fourth, the more favorable the attitude toward Omni Channel is higher for the intention to use Omni Channel.
Fast fashion brand marketers should develop marketing strategies that effectively satisfy the values consumers seek when purchasing fast fashion brands. This study aimed to identify the consumption value factors of fast fashion brands and to reveal the value factors that influence attitudes toward purchasing fast fashion brands. Data were gathered by surveying university students in the Seoul metropolitan area using convenience sampling. Three hundred and five questionnaires were used in the statistical analysis, which consisted of exploratory factor analysis using SPSS and confirmatory factor analysis and path analysis using AMOS. The factor analysis revealed the following six value factors: Emotional value, social value, price/value for money, durability value, eco-value, and consistency value. The fit statistic for the six-factor model was quite acceptable. Two of the six value factors, emotional value and price/value for money, positively influenced attitudes toward purchasing fast fashion brands. The overall fits of the revealed model suggested that the model fit the data well. The results suggested that fast fashion marketers need to understand the value factors that motivate consumers to purchase fast fashion brands. In addition, marketers should focus their efforts on satisfying emotional value and price/value for money in order to establish their brands in the increasingly competitive fast fashion industry.
Purpose Online reviews are critical for sales of online shopping platforms because they provide useful information to consumers. As the eCommerce market grows rapidly, the role of online reviews is becoming more important. The purpose of this study is to analyze how online reviews written by domestic consumers affect product sales by classifying the types of products. Design/methodology/approach This study analyzed how the effects of review characteristics(reviewer reputation, reviewer exposure, review length, time, rating, image, and emotional score) on the usefulness of online reviews differ depending on the product types. Subsequently, how the impact of review attributes (review usefulness, number of reviews, ratings, and emotional scores) on product sales differs according to each product type was compared. Based on the FCB Grid model, the product type was classified into high involvement-rational, high involvement-emotional, low involvement -rational, and low involvement-emotional product types. Findings According to the analysis result, the characteristics of reviews useful to consumers were different for each product type, and the review attributes affecting product sales were also different for each product type. This study confirmed that it revealed that product characteristics are major consideration in evaluating the review usefulness and the factors affecting product sales.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.8
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pp.2119-2136
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2024
The rapid progress of social media allows more people to express their feelings and opinions online. Many data on social media contains people's emotional information, which can be used for people's psychological analysis and emotional calculation. This research is based on the simplified psychological scale algorithm of multi-theory integration. It aims to accurately analyze people's psychological emotion. According to the comparative analysis of algorithm performance, the results show that the highest recall rate of the algorithm in this study is 95%, while the highest recall rate of the item response theory algorithm and the social network analysis algorithm is 68% and 87%. The acceleration ratio and data volume of the research algorithm are analyzed. The results show that when 400,000 data are calculated in the Hadoop cluster and there are 8 nodes, the maximum acceleration ratio is 40%. When the data volume is 8GB, the maximum scale ratio of 8 nodes is 43%. Finally, we carried out an empirical analysis on the model that compute the population's psychological and emotional conditions. During the analysis, the psychological simplification scale algorithm was adopted and multiple theories were taken into account. Then, we collected negative comments and expressions about Japan's discharge of radioactive water in microblog and compared them with the trend derived by the model. The results were consistent. Therefore, this research model has achieved good results in the emotion classification of microblog comments.
In this paper, we introduce an interface for exploring music using emotional model. First, we survey arousal-valence factors of various music and calculate a correlation between audio fefatures of music and arousal-valence factors to build an AV model. Then, various music is aligned and arranged using the AV model and the user can explore music in this interface. To select the desired music more intuitively, we introduce new fade in/out function based on the location of the user's mouse point. We also offer several mode of selecting music so user can explore music using most suitable mode of interface. With our interface, the user can find the emotionally desired music more easily.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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