Objectives: To analyze correlation between CSEI-S and MMPI-2 subscales to provide evidence for clinical application of the CSEI-S. Methods: Survey data of CSEI-S and MMPI-2 from 109 university students were analyzed. Demographic characteristics were subjected to descriptive analysis. Mann-Whitney U test and Pearson's correlation analysis were performed for CSEI-S and MMPI-2 scores. Results: The CSEI-S scale Joy (喜) showed a negative correlation with MMPI-2 clinical scales Hs, D, Hy, Pd, Pa, Pt, Sc, and Si. Six negative emotion scales of the CSEI-S showed positive correlations with MMPI-2 clinical scales except Mf and Ma. The CSEI-S scale Joy (喜) showed negative correlations with MMPI-2 restructured clinical scales RCd, RC1, RC2, and RC7. Six negative emotion scales of the CSEI-S showed positive correlations with restructured MMPI-2 clinical scales. The 60T-and-over group of MMPI-2 clinical scales D, Pd, Pa, Pt, Sc, Si, and Si showed significantly higher negative emotions than other groups. The 60T-and-over group of MMPI-2 scales D, Pt, Sc, and Si showed significantly lower Joy (喜) score than other groups. The 60T-and-over group of MMPI-2 restructured clinical scales RCd, RC2, RC3, RC6, RC7, RC8, and RC9 showed significantly higher negative emotions than other groups. The 60T-and-over group of MMPI-2 scales RCd, RC6, and RC7 showed significantly lower Joy (喜) scores than others. Conclusions: The CSEI-S showed consistent results with the original CSEI and MMPI-2 subscales. Thus, is a useful diagnostic tool in clinical practice.
Objectives: This study was conducted to investigate the emotional characteristics of adults who complained of fatigue using the Core Seven Emotion Inventory-Short Form (CSEI-s) followed by correlation analysis with the Chalder fatigue scale (CFQ) and Psychosocial Well-being Index-Short form (PWI-SF). Methods: In this study, the medical records of 45 participants who complained of fatigue and completed the CSEI-s, CFQ, and PWI-SF were evaluated. Records of a total of 45 adults were analyzed using SPSS (Statistical Package for the Social Sciences, Version 25.0). Frequency Analysis, Descriptive Analysis, Independent t-test, One Way ANOVA, and Correlation analysis were used for data analysis. Results: 1. According to the educational status of the participants, Thought (思) was identified to be significantly higher in below college graduate than in graduate school and above. 2. As the period of complaining of fatigue increased, a significant difference was observed in Depression (憂) and Fright (驚). 3. According to the degree of fatigue, there was a significant difference in Depression (憂) and Fright (驚), and especially Depression (憂) was higher in the middle fatigue group than in the low fatigue group. 4. PWI-SF, Anger (怒), Depression (憂), and Sorrow (悲) showed a positive correlation with CFQ scores. Conclusions: The results suggest that CSEI-s can be used to measure the psychological symptoms of a patient with fatigue.
본 연구의 목적은 최근 심리구성주의 정서이론에서 제안한 얼굴정서 지각 과정에 미치는 언어의 영향을 정신물리학적 방법을 사용하여 검증하는 것이다. 본 연구에서는 감정단어가 얼굴표정 전에 제시될 경우, 얼굴표정의 정서 범주에 대한 판단 기준을 그 감정단어가 표상하는 정서 개념 맥락에 가깝게 이동시킬 것이라는 가설을 세웠다. 실험에서는 분노 또는 기쁨을 표현하는 감정단어가 표적 얼굴 전에 잠시 제시되었고, 표적 얼굴로는 중립에서 분노 (실험 1), 중립에서 행복 (실험 2)으로 점진적으로 변화하는 얼굴표정 중 하나가 무선적으로 제시되었다. 실험참가자는 표적얼굴의 정서를 분노 혹은 중립 (실험 1), 행복 혹은 중립 (실험 2)으로 판단하는 2안 강제선택 과제를 수행하였다. 실험 1 결과, 통제조건과 비교하여 분노 표현 감정단어들은 표적 얼굴정서를 분노로 판단하는 판단 경계 (PSE: the point of subjective equality)를 낮추었고, 행복 표현 감정단어들은 판단 경계를 높였다. 중립-행복 표정을 판단하는 실험 2에서는 반대의 결과가 관찰되었다. 본 연구의 결과는 얼굴정서를 지각하는 과정이 다양한 맥락 정보를 사용하여 능동적으로 구성하는 과정이며, 감정단어들은 정서에 대한 개념적 맥락을 제공함으로써 얼굴정서 지각에 영향을 준다는 구성된 정서 이론의 주장을 지지하는 것으로 해석할 수 있다.
In recent years, the field of synthesizing voice has been developed rapidly, and the technologies such as reading aloud an email or sound guidance of a car navigation system are used in various scenes of our life. The sound quality is monotonous like reading news. It is preferable for a text such as a novel to be read by the voice that expresses emotions wealthily. Therefore, we have been trying to develop a system reading aloud novels automatically that are expressed clear emotions comparatively such as juvenile literature. At first it is necessary to identify emotions expressed in a sentence in texts in order to make a computer read texts with an emotionally expressive voice. A method on the basis of the meaning interpretation that utilized artificial intelligence technology for a method to specify emotions of texts is thought, but it is very difficult with the current technology. Therefore, we propose a method to determine only emotion every sentence in a novel by a simpler way. This method determines the emotion of a sentence according to an emotion that words such as a verb in a Japanese verb sentence, and an adjective and an adverb in a adjective sentence, have. The emotional characteristics that these words have are prepared beforehand as a emotional words dictionary by us. The emotions used here are seven types: "joy," "sorrow," "anger," "surprise," "terror," "aversion" or "neutral."
운전 중 감정 인식은 사고를 예방하기 위해 꼭 필요한 과제이다. 더 나아가 자율 주행 시대에서 자동차는 모빌리티의 주체로 운전자와의 감정적인 소통이 더욱 요구되고 있으며 감정 인식 시장은 점점 확산되고 있다. 이에 따라 본 연구 방안에서는 수집하기 비교적 용이한 데이터인 심리데이터와 행동 데이터를 이용해 운전자의 감정을 분류하는 인공지능 모델을 개발하고자 한다. 오토인코더 모델을 통해 잠재 변수를 추출하고, 이를 본 분류 모델의 변수로 사용하였으며, 이는 성능 향상에 영향을 미침을 확인하였다. 또한 기존 뇌파 데이터를 포함했을 때 보다 본 논문이 제시하는 프레임워크를 사용하였을 때 성능이 향상됨도 확인하였다. 최종적으로 심리 및 개인정보데이터, 행동 데이터만을 통해 운전자의 감정 분류 정확도 81%와 F1-Score 80%를 달성하였다.
Objectives Maltreatment experiences can alter brain function related to emotion regulation, such as cognitive reappraisal. While dysregulation of emotion is an important risk factor to mental health problems in maltreated people, studies reported alterations in brain networks related to cognitive reappraisal are still lacking. Methods Twenty-seven healthy subjects were recruited in this study. The maltreatment experiences and positive reappraisal abilities were measured using the Childhood Trauma Questionnaire-Short Form and the Cognitive Emotion Regulation Questionnaire, respectively. Twelve subjects reported one or more moderate maltreatment experiences. Subjects were re-exposed to pictures after the cognitive reappraisal task using the International Affective Picture System during fMRI scan. Results The maltreatment group reported more negative feelings on negative pictures which tried cognitive reappraisal than the no-maltreatment group (p < 0.05). Activities in the right superior marginal gyrus and right middle temporal gyrus were higher in the maltreatment group (uncorrected p < 0.001, cluster size > 20). Conclusions We found that paradoxical activities in semantic networks were shown in the victims of maltreatment. Further study might be needed to clarify these aberrant functions in semantic networks related to maltreatment experiences.
This study examined the effects of children′s personality traits on children′s emotional intelligence. The Subjects were 1060 5th graders of elementary schools located in four cities of Seoul, Suwon, Daejeon, and Daegu, Korea. The results indicated that girls in general showed more of the positive personality traits and higher emotional intelligence(EI) than boys did. Reflectiveness and sociability among seven personality factors had positive effects on all of the four EI factors. Responsibility factor of personality positively affected "self-regulation and emotion utilization" of both boys and girls, while activity factor had a positive effect on "other-regulation and self-expression". Stability had a possitive effect on "self-regulation and emotion utilization" among girls, whereas superiority had a negative effect on "empathy" among boys.
한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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pp.138-143
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2000
In order to investigate the relationship between fabric sound parameters and subjective sensation, each sound from 60 fabrics was recorded and analyzed by Fast Fourier transform. Level pressure of total sound (LPT), three coefficients (ARC, ARF, ARE) of auto regressive models, loudness (Z), and sharpness (Z) by Zwickers model were estimated as sound parameters. For subjective evaluation, seven sensation (softness, loudness, sharpness, clearness, roughness, highness, and pleasantness) was rated by both semantic differential scale (SDS) and free modulus magnitude estimation (FMME). As the results, the ARC values were positively proportional to both LPT and loudness (Z) values. In both of SDS and FMME, softness, clearness, and pleasantness were negatively correlated with loudness, sharpness, roughness, and highness. In regression models, softness and clearness by FMME were negatively affected by LPT뭉 ARC, while loudness, sharpness, roughness, and highness were positively expected. Regression models for pleasantness showed low values for R2.
This study was carried out to evaluate human subjective sensation for fabric rustling sounds and predict the sensation with quantified sound color measurements and mechanical properties of fabrics. Thirty subjects at Virginia Tech were asked to evaluate seven sound sensation descriptors by semantic differential scale after hearing eight different fabric sounds. Sound measurements were quantified by calculating total sound pressure(LPT), level range(ΔL), and frequency difference (Δf). Mechanical properties of fabrics were measured by KES-FB. Subjective sensation for fabric sound showed significant differences among fabrics except clearness sensation. Subjective sensation predicted by sound measurements showed well fitted regression equation with ΔL and LPT> Sharpness, clearness, and highness were significantly released with mechanical properties of fabrics. All sensation was found to be predicted with sound measurements L:PT and Δf and mechanical properties such as LT, 2HG5, WC, T, and W.
Kaneki, N.;Shimada, K.;Yamada, H.;Miura, T.;Kamimura, H.;Tanaka, H.
한국감성과학회:학술대회논문집
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한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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pp.257-260
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2002
The impressions for odors are subjective and have individual differences. In this study, the Impressions of odors were investigated by covariance structure analysis. 46 subjects (men in their twenty) recorded their reactions to ten odorants by grading them on a seven-point scale in terms of twelve adjective pairs. Their reactions were quantified by using factor analysis and covariance structure analysis. The factors were extracted as "preference", "arousal" and "persistency". The subjects were classified into three groups according to the most suitable causal models (structural equation models). Each group had different causal relationship and different impression structure for odors. It was suggested that there is a possibility to evaluate the subjective impression of odor using covariance structure analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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