감성신호는 개인에 따라 그 패턴이 매우 다르게 나타나므로, 본 논문에서는 감성신호의 개인별 특징을 고려한 최대 엔트로피 기반 감성 인식 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 보다 정확하게 사용자의 감성을 인식하기 위해서, 단순히 주어진 입력 감성 신호 값만을 사용하지 않고, 긍정 감성 신호 값의 평균과 부정 감성 신호 값의 평균을 입력 감성 신호의 값과 비교하여 활용한다. 또한, 감성 인식에 대한 전문적인 지식이 없이도 감성 인식 모델의 구축이 용이하도록, 제안하는 모델은 성능이 높다고 잘 알려진 기계학습기법의 하나인 최대 엔트로피 모델을 이용한다. 감성 신호의 수치 값을 그대로 사용하면 기계 학습에 필요한 학습 패턴 자료를 충분히 확보하기 어렵다는 점을 고려하여, 제안하는 모델은 평균차를 수치 값 대신 +(양수)와 -(음수)로 단순하게 표현하며, 감성 반응 전체 시간인 10초 대신 초단위로 분할하여 학습 패턴 자료의 양을 늘렸다.
Consumption value has widened, not only in functional but also aesthetic aspects, and consumers have started to find products that are more individual and emotional. The pattern of natural motifs meets the needs of consumers, and the marble is also widely used in patterns as one of the natural motifs. In this study, we analyzed many fashion items and other products with marble patterns based on the elements of CMF design, which are important points in merchandise design. For research, data on marble and its patterns have been found in professional books about marble. Foreign and domestic cases were investigated from well-known design exhibitions. Results of the study demonstrate the potential for pattern representation that stimulates consumers' senses by using color or material to express a variety of visual patterns, and using many finishing methods to express textured patterns. However, most of the domestic cases have only imitated the visual features of marble patterns, and very few have expanded the scope of the use of the patterns. A domestic research study was conducted only on the chemical features of marble, while research on the color and design of the visual aspects has been conducted passively. Therefore, This study will attribute designers to come up with creative pattern design and secure many consumers. Above all, we hope that the expansion of material representations will help designers break away from today's stereotypes of the characteristics of the materials and emotional expression.
This study aims to develop jacquard fashion masks using traditional patterns and investigates the preference and emotions of consumers for them. Nine patterns were designed with the motifs of plum flower, turtle, and geometric patterns using an Adobe Illustrator program. After that, 20 kinds of jacquard fabrics were developed using those patterns, and prototype masks were made. Furthermore, data were collected using a survey of 231 adult consumers to understand the emotional images evoked by jacquard fashion masks with traditional patterns. The results of the research show that the emotional dimension derived from jacquard fashion masks with traditional patterns consists of seven factors: luxurious image, frugal image, feminine image, oriental image, sporty image, geometrical image, generous image. We found that consumers preferred the M6 with the plum flower pattern as the motif as the most preferred design, while M13 with the geometric pattern as the motif was the lowest preferred.
본 논문에서는 칼라패턴의 물리적 속성을 감성 속성으로 변환시켜 주는 적응 퍼지 시스템을 기반으로 한 감성평가모델을 제안하였다. 감성평가모델은 칼라패턴의 물리적 속성인 평균색상, 평균채도 평균명도 주파수 성분이 서로 상반되는 의미를 갖는 형용사 쌍으로 표현되는 감성속성에 영향을 준다는 Soen의 심리학적 실험을 기초로하였다. 제안된 모델은 두 개의 적응퍼지시스템과 이시스템으로부터얻어지는 감성평가치를 융합하기 위한 퍼지 집합 연산자인 $\Upsilon$모델로 구성되었다. 실험결과 본 논문에서 제안한 모델이 비서형 모델을 근사화하는 신경회로망 모델과는 근접한 결과를 제공하였고 훈련된 결과로부터 언어적 해석이 용이함을 보였다. 제안된 모델에 의한 감성평가결과는 감성을 기반으로 하는 칼라패턴의 검색에 이용될수 있을 것으로 기대된다.
영상 검색에서 보다 빠르고 정확한 결과를 제공하기 위해 많은 시스템들은 결과내 재검색을 위한 카테고리 내 검색을 제공하고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 감성 카테고리를 사용하여 영상을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 영상에 포함된 컬러와 패턴 정보를 가지고 감성 벡터를 추출하여, 각 영상을 8 개의 감성 카테고리로 분류한다. 이때, 감성 카테고리는 고바야시가 정의한 8 개의 어휘 {romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern}를 사용한다. 질의에 대한 결과가 주어지면, 사용자는 선택한 감성 카테고리로 재분류된 영상들을 제공받을 수 있다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 야후 이미지 검색에서 수집된 풍경 영상 1,000 장으로 사용자 평가를 실시하였으며 이를 통해 제안된 시스템의 성능을 증명하였다.
Recently, people's attitude toward residential environment has been changed from a simple shelter to a place affecting their mental function, and the change has increased demand for high quality of residential environment. Nevertheless, a number of unsatisfactory elements that do not meet the demand of residents for residential environment have continuously caused them to be exposed to stress. The purpose of this study is to explore the importance of residential environment by examining stress factors from the residential environment and finding out the effects of the residential environment stress on human emotional intelligence quotient and its application pattern. This study was carried out using not only self-report questionnaires with the Likert 5-point scale to find out the origin of residential environment stress factors, but the emotional intelligence quotient measuring device developed by Wong & Low (2000) to analyse correlations between the residential environment stress and emotional intelligence quotient. The questionnaire survey in this study was carried our among students of D College, and data were analysed using the statistical program SPSS, version 14.0.
If we want to recognize the human's emotion via the facial image, first of all, we need to extract the emotional features from the facial image by using a feature extraction algorithm. And we need to classify the emotional status by using pattern classification method. The AAM (Active Appearance Model) is a well-known method that can represent a non-rigid object, such as face, facial expression. The Bayesian Network is a probability based classifier that can represent the probabilistic relationships between a set of facial features. In this paper, our approach to facial feature extraction lies in the proposed feature extraction method based on combining AAM with FACS (Facial Action Coding System) for automatically modeling and extracting the facial emotional features. To recognize the facial emotion, we use the DBNs (Dynamic Bayesian Networks) for modeling and understanding the temporal phases of facial expressions in image sequences. The result of emotion recognition can be used to rehabilitate based on biofeedback for emotional disabled.
The purpose of the current study was comparative analysis of autonomic and electrocortical responses to passive and active touch of the tektites with different subjective emotional preference. Perspective goal of the project is development of a template for classification of tactile stimuli according to subjective comfort and associated physiological manifestations. The study was carried out on 36 female college students. Physiological signals were acquired by Grass and B10PAC 100 systems with AcqKnowledge III software. Frontal, parietal and occipital EEG (relative power spectrum /percents/ of EEG bands - delta, theta, slow and fast alpha, low and fast beta), and autonomic variables, namely heart rate (HR), respiratory sinus arrhythmia (RSA), pulse transit time (PTT), respiration rate (RSP) and skin conductance parameters (SCL, amplitude, rise time and number of SCRs) were analyzed for rest baseline and stimulation conditions. Analysis of the overall pattern of reaction indicated that autonomic response to tactile stimulation was manifested in a form of moderate HR acceleration, RSP increase, RSA decrease (lowered vagal tone), decreased n and increased electrodermal activity (increased SCL, several SCRs) that reflects general sympathetic activation. Parietal EEG effects (on contra-lateral side to stimulated hand) were featured by short-term alpha-blocking, slightly reduced theta and significantly increased delta and enhanced fast beta activity with few variations across stimuli. The main finding of the study was that most and least preferred textures exhibited significant differences in autonomic (HR, RSP, PTT, SCR, and at less extent in RSA and SCL) and electrocortical responses (delta, slow and fast alpha, fast beta relative power). These differences were recorded both in passive and active stimulation modes, thus demonstrating reproducibility of distinction between most and least emotionally preferred tactile stimuli, suggesting influence of psychological factors, such as emotional property of stimulus, on physiological outcome. Nevertheless, development of sufficiently sensitive .and reliable template for classification of emotional responses to tactile stimulation based on physiological response pattern may require more extensive empirical database.
본 연구는 기술혁신을 가능하게 하는 인적자원관리의 중요 요인으로 셀프리더십을 통해 변화하는 시대에서의 혁신을 조명해보고 감성지능이 셀프리더십과 기술혁신과의 관계에서의 매개효과를 실증 검증하였다. 연구결과 첫째, 셀프리더십의 구성요인 행위적 전략, 자연적 보상전략, 건설적 사고전략이 기술혁신에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 둘째, 감성지능의 매개효과를 분석한 결과 셀프리더십의 행위적 전략을 제외한 나머지 자연적 보상전략과 건설적 사고전략에서는 기술혁신에 미치는 영향에 대한 감성지능의 매개효과가 입증되었다. 이는 감성지능의 자기감정에 대한 인식과 타인과 주변상황에 대한 객관적인 검토가 기술혁신에 긍정적인 영향을 마치게 하며, 스스로 감정을 컨트롤하고 통제하며, 자기 동기부여를 통한 뛰어난 조절력이 결국 기술혁신에도 연관되어 나타나게 된다는 것이다.
본 논문에서는 Russell (1980)의 감정차원 모델(Circumplex Model)을 확장하여 새로운 감정차원 모델링 방식을 제안한다. 기존의 감정차원 중 가장 대표적인 Russell의 모델은 각성(Arousal), 정서가(Valence)의 2개의 축을 이용하여 감정을 나타낸다. 하지만 기존의 연구에서는 Russell의 감정차원은 감정을 하나의 점으로만 표현하기 때문에 정확한 위치라고 할 수 없으며 감성과학, HCI, Ergonomics 등의 공학 분야에서 사용하기 어렵다고 주장하였다. 따라서 본 논문에서는 Russell의 감정차원 위에 감정들을 하나의 점으로 표현하지 않고, 데이터 분포를 가정하여 영역으로 표현하는 방법을 제안한다. 실제 설문을 진행하여 자료를 수집하였고, 타원의 방정식을 이용하여 영역을 수식화하였다. 또한, 마지막 장에서 실제 많은 연구에서 사용되는 ANEW와 IAPS 데이터를 패턴인식 알고리즘을 통해 본 논문에서 제안한 모델에 적용해 보았다. 본 논문에서는 새로운 모델링 방법을 통해 기존의 연구자들에게 지적된 Russell 모델의 문제점을 보완하고, 이 모델을 공학 분야에서도 쉽게 적용할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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