Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2001.11a
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pp.91-95
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2001
In this study, we estimated the behavior of the diversity of physiological responses under varied physical environmental factors by measuring variations of heart rate variability (HRV), an index of activity of cardiac autonomic control. Seven healthy young male adults consented and participated in the study. The environmental conditions consisted of thermal, lighting, and acoustic conditions. Two components of HRV were measured. one was the low frequency (LF) component of HRV, which provided a quantitative index of the sympathetic and parasympathetic (vagal) activities controlling the heart rate (HR). The other component measured was the high frequency (HF) component, which provided an index of the vagal tone. The percent contribution of physical environmental factors to the variations in HRV indices were calculated by ANOVA. The contribution of physical environmental factors to the variations in HR was higher than the contribution of HF and LF. However, the contribution of these factors was lower than the contribution related with individual difference in all indices. This result showed that the individual diversity of physiological responses is not a negligible quantity.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2000.04a
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pp.312-317
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2000
The relationship between riding comfort and the properties of flexible polyurethane foam used in car seats was quantitatively illustrated through vibration experiments with humans sitting in car seats, which were vertically shaken by vibrator. Riding comfort was estimated according to SD (Semantic Differential)-method using questionnaire, and was analyzed with a factor analysis which demonstrated the principal factors of riding comfort. At the same time, riding comfort was related to the properties of the flexible polyurethane foam with coefficients of correlation. It was also related to the behaviour of its vibration of humans sitting in the seats. As a result, it was demonstrated that the relationship between riding comfort and the flexible polyurethane foam properties varies according to the frequency of the vibration shaking the human sitting in the seat. and it was demonstrated that the frequency dependence of the relationship is strongly affected by the physical changes of the vibration modes of the human-seat vibration system.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2002.05a
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pp.286-290
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2002
두뇌-컴퓨터 인터페이스(brain-computer interface)를 적용하기 위한 연구로서 주어진 문제에서 긍/부정을 선택할 때 나타나는 뇌파를 분별하기 위해서 시간-주파수 분석을 하였다. 단시간 퓨리에 변환(short time fourier transform : STFT)을 하여 긍/부정 선택시 뇌파의 시간-주파수 변화량을 보고, 시간-주파수 분해능이 좋은 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 적용하여 서로 비교하였다. 두 가지 분석에서 공통된 결과는 주로 RT전 0.5초 주위에서 유의미한 결과를 나타내었고, 웨이블릿 분석에서 더 좁은 구간에 나타나며, 통계적으로 더 유의미한 결과를 나타내었다.
Emotion has a direct influence such as decision-making, perception, etc. and plays an important role in human life. For the convenient and accurate recognition of high-arousal negative emotion, the purpose of this paper is to design an algorithm for analysis using the bio-signal. In this study, after two emotional induction using the 'normal' / 'fear' emotion types of videos, we measured the Galvanic Skin Response (GSR) signal which is the simple of bio-signals. Then, by decomposing Tonic component and Phasic component in the measured GSR and decomposing Skin Conductance Very Slow Response (SCVSR) and Skin Conductance Slow Response (SCSR) in the Phasic component associated with emotional stimulation, extracting the major features of the components for an accurate analysis, we used a discrete wavelet transform with excellent time-frequency localization characteristics, not the method used previously. The extracted features are maximum value of Phasic component, amplitude of Phasic component, zero crossing rate of SCVSR and zero crossing rate of SCSR for distinguishing high-arousal negative emotion. As results, the case of high-arousal negative emotion exhibited higher value than the case of low-arousal normal emotion in all 4 of the features, and the more significant difference between the two emotion was found statistically than the previous analysis method. Accordingly, the results of this study indicate that the GSR may be a useful indicator for a high-arousal negative emotion measurement and contribute to the development of the emotional real-time rating system using the GSR.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2000.04a
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pp.58-61
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2000
The purpose of this study is to investigate the characteristics of electroencephalogram (EEG) during emotional occurrence of likes and dislikes in humans subjected to visual stimuli. Fifteen healthy male subjects participated in the study. Portrayals of females and cars on a visual screen, one photographic display at a time. were used as the stimulus. The subjects, with their EEGs concomitantly monitored, were asked to record their likes and dislikes for each portrayal of a total of 50 sequential displays. The results indicated that beta ($\beta$)=wave was more prevalent with dislikes than likes, and the arousal level was higher when dislikes predominated over likes, implying that more cerebral information processing activity was involved in answering dislikes than likes. In the case of cars, the difference between likes and dislikes was focused within a frequency band of 15-20 Hz in the right cerebral hemisphere. Our findings suggest that the activity in the right brain predominates with increases in negative emotion.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.45
no.6
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pp.949-964
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2021
Accumulation of high-quality data is crucial for AI learning. The goal of using AI in fashion service is to propose of a creative, personalized solution that is close to the know-how of a human operator. These customized solutions require an understanding of fashion products and emotions. Therefore, it is necessary to accumulate data on the attributes of fashion products and fashion emotion. The first step for accumulating fashion data is to standardize the attribute with coherent system. The purpose of this study is to propose a fashion emotional classification system. For this, images of fashion products were collected, and metadata was obtained by allowing consumers to describe their emotions about fashion images freely. An emotional classification system with a hierarchical structure, was then constructed by performing frequency and CONCOR analyses on metadata. A final classification system was proposed by supplementing attribute values with reference to findings from previous studies and SNS data.
The purpose of this study was to examine the relationships between aggression and moral emotion including guilt, shame, and empathy in early adolescence. In a sample of 359 early adolescents (187 boys, and 172 girls) in Daejeon city, data were analyzed by frequency, t-test, Pearson's correlations, and multiple regressions. The following study results were obtained: 1. Boys showed more linguistic and roundabout aggression, and girls showed more anger, guilt and empathy. Older adolescents showed more shame than younger adolescents did, whereas younger adolescents showed more guilt and empathy than did older adolescents. 2. Shame had significant relationships with all types of aggression, whereas guilt and empathy had significant relationships with different types of aggression. 3. Moral emotions - guilt, shame, and empathy - showed significant effects on aggression among early adolescents. The degree of the effectiveness of moral emotions on aggression depends on the types of aggression, gender, and age of participants.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.8
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pp.40-48
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2023
Speech Emotions recognition has become the active research theme in speech processing and in applications based on human-machine interaction. In this work, our system is a two-stage approach, namely feature extraction and classification engine. Firstly, two sets of feature are investigated which are: the first one is extracting only 13 Mel-frequency Cepstral Coefficient (MFCC) from emotional speech samples and the second one is applying features fusions between the three features: Zero Crossing Rate (ZCR), Teager Energy Operator (TEO), and Harmonic to Noise Rate (HNR) and MFCC features. Secondly, we use two types of classification techniques which are: the Support Vector Machines (SVM) and the k-Nearest Neighbor (k-NN) to show the performance between them. Besides that, we investigate the importance of the recent advances in machine learning including the deep kernel learning. A large set of experiments are conducted on Surrey Audio-Visual Expressed Emotion (SAVEE) dataset for seven emotions. The results of our experiments showed given good accuracy compared with the previous studies.
The purposes of this study were to assess children's emotional competence, to examine whether there was a difference in children's emotional competence according to their gender, and to investigate the relationship between children's emotional competence and their play behavior. The subjects of this study were 104 four-year-old children(56 boys, 48 girls). Collected data were analyzed by frequency, percentage, means, standard deviation and Pearson's correlation. The results were as follows : First, there was meaningful correlation among the emotional competence measured by teacher, the understanding and expression of emotion and the emotional regulation measured by mother. Second, there was difference in children's emotional competence according to gender. Specifically, girls showed better competence in the socio-behavioral emotional competence and the understanding and expression of emotion than boys. Third, the dramatic play and the group play had some meaningful correlation with the emotional competence measured by teacher and the understanding and expression of emotion measured by mother.
Objective: This study was to examined the mediating effect of active emotion regulation and marital quality in the relationships between self-compassion and maternal-fetal attachment. Methods: A questionnaire was administered to 836 pregnant women and the data were analyzed by SPSS21 and M-plus7, and statistical analysis, frequency analysis, and then structural equation modeling were performed. Results: First, self-compassion directly affects maternal-fetal attachment. Second, self-compassion was indirectly influenced by maternal-fetal attachment through active emotional regulation. Third, self-compassion indirectly affects maternal-fetal attachment through marital quality. Fourth, in regards to the relationship between self-compassion and maternal-fetal attachment, active emotional regulation and marital quality were mediated. Conclusion/Implications: we discussed implications for enhancing self-compassion and active emotional regulation and enhancing marital quality to increase the maternal-fetal attachment of pregnant women.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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