Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.9
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pp.3446-3450
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2010
This study aims to make class lighting that gives classroom to stability and activity. For the purpose, we develop a emotional lighting LED using LED source which is a environment-friendly and the lighting fo the next generation. We composed emotional lighting LED as controller for color conversion, power supply for supplying LED lamp a stable power, PCB board for LED lamp and lamp and case. We developed designed emotional lighting LED and proved that the system works and one can get intended color.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2001.11a
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pp.154-157
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2001
자동차 인테리어 디자인에 있어서 색상은 외형디자인과 함께 사용자의 감성적 평가를 결정짓는 중요한 요인중의 하나이다. 그러나 이러한 중요성에도 불구하고 이에 대한 체계적인 연구가 이루어지지 않고 있는데 그 주된 이유로 자동차 프로토타입 모델의 완성 전에 가상적인 색상 배색 시뮬레이션을 해 볼 수 있는 기술적 기반이 미약했음을 들 수 있다. 다행히 최근의 컴퓨터 하드웨어 발달로 자동차 색상계획 단계에서 실시간으로 색채 배색효과를 시뮬레이션 할 수 있는 환경의 구축이 가능해지고 있다. 본 연구에서는 색상이미지에 대한 사용자 감성척도를 기반으로 색상 배색 디자인을 지원할 수 있는 자동차 인테리어 색상 배색 지원 시스템을 제안하고자 한다. 지원 시스템은 색상 감성 요소의 수집을 위한 정보수집 모듈, 색채 감성과 색상 속성의 상관관계를 추출하기 위한 컬러 감성 해석 모듈, 디자이너의 색상 배색을 지원하기 위한 시뮬레이션 모듈, 도출된 배색의 평가 테스트를 위한 평가 지원 모듈로 구성된다.
We used a deep neural network model for the prediction of the stock prices of Kia Motors and Shinsegae as listed in the KOSPI 100. We used an emotional variable derived from online news in addition to the various technical indicators most often used. The emotional variable used as a predictor variable was generated from the average of the emotional scores for companies in the industrial group after building an emotional dictionary specific to each industrial group classified in a social network analysis. The study was conducted with various combinations of predictors and confirmed that good predictive and profitable power could be expected when jointly using technical indicators and an emotional variable based on online news by industrial groups.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.37
no.5
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pp.1268-1284
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2020
The purpose of this study was to examine mediating effect of emotional intelligence on relationship between nursing students' learning engagement and academic resilience, find whether self-regulation would moderating the relationship between learning engagement and emotional intelligence. The data were collected from 277 nursing students from three colleges in J province and were analyzed with a regression analysis and bootstrapping. As a result of the study, first, the fit of the causal model between learning engagement, emotional intelligence, academic resilience and self-regulation of nursing students was found to be good, and the causal relationship between variables was predicted appropriately. Second, partially mediating effect of emotional intelligence on the path of nursing students' learning engagement affecting academic resilience. Third, self-regulation had moderating effect on learning engagement affecting emotional intelligence. Finally, the significance of this study is that the influence of various variables that can affect the academic resilience of nursing college students was verified, and in order to improve academic resilience, a strategy that considers the subjects' learning engagement, emotional intelligence, and self-regulation.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.2
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pp.735-744
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2014
In this study, emotional intelligence which is defined as knowing yourself and other people's emotions and the ability to use regulation was judged as an important factor for the service quality implementation of aircraft crew members perform to work in special circumstances. And the purpose of this study is how emotional Intelligence affects job satisfaction and organizational loyalty. So we analyze the emotional intelligence of the K domestic airline crew in this study. This study showed that emotional intelligence affect high quality of service to perform the work well and contribute to job satisfaction. And job satisfaction has a positive impact on organizational loyalty also. Therefore, the ability of airlines to improve service quality as well as performing work also for the emotional intelligence to increase satisfaction and loyalty unplug staffs and it will require ongoing sensitivity training.
This study explores the intersection of literary studies and artificial intelligence (AI), focusing on the common theme of human emotions to foster complementary advancements in both fields. By adopting a comparative perspective, the paper investigates emotion as a shared focal point, analyzing various emotion-related concepts from both literary and AI perspectives. Despite the scarcity of research on the fusion of AI and literary studies, this study pioneers an interdisciplinary approach within the humanities, anticipating future developments in AI. It proposes that literary sensibility can contribute to AI by formalizing subjective literary emotions, thereby enhancing AI's understanding of complex human emotions. This paper's methodology involves the terminology-centered extraction of emotions, aiming to blend subjective imagination with objective technology. This fusion is expected to not only deepen AI's comprehension of human complexities but also broaden literary research by rapidly analyzing diverse human data. The study emphasizes the need for a collaborative dialogue between literature and engineering, recognizing each field's limitations while pursuing a convergent enhancement that transcends these boundaries.
Emotion recognition is defined as that machines automatically recognize human emotions. Because the human emotions is very subjective, it is impossible to measure objectively. Therefore, the goal of emotion recognition is to obtain a measure that is agreed by as many people as possible. Emotion recognition in a image is implemented as the method that matches human emotions to the various features of the image. In the paper, we propose an emotion recognition system using color features of clothing image based on the Kobayashi's image scale. The proposed system stores colors of image scale into a database. And extracted major colors from a input clothing image are compared with those in the database. The proposed system can obtain three emotions maximally. In order to evaluate the system performance 70 observers are tested. The test results shows that recognized emotions of the proposed system are very similar to the observers emotions.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2016.05a
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pp.273-274
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2016
현대의 디지털 영상미디어 문화는 단순하게 진화된 형태를 넘어 보다 더 수준 높은 콘텐츠의 다양성과 미적 취향이 융합된 기술적 추구를 더욱 요구하고 있다. 특히 영상미디어 콘텐츠에 있어 영상표현의 역할은 그 어느 때보다 미학과 심리적 요인에 대한 접근의 중요성과 주목성을 통해 오감을 구현해 내는 최적화된 구현방식을 표출하기에 이르렀다. 이를 위해서는 무엇보다 주목성, 감성충족, 지속성 등이 내제 되어야 영상콘텐츠. 경쟁력 확보가 가능하다. 이러한 측면이 디지털 영상콘텐츠의 핵심 기반을 이루는 감성기술이자 가장 어려운 난제이기도 하다. 그렇기 때문에 최적화된 디자인구성은 물론 알고리즘 환경이 구축되어야만 한다. 이른바 시지각의 데이터를 몰입으로 유도하고, 지속성 여부를 가늠하는 융합기술이 제시되어야만 새로운 시각형태의 전환으로 디자인 경쟁력을 갖출 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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