Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2001.05a
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pp.239-243
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2001
최근 각종 질병과 사고로 평형감각에 이상이 있는 환자가 증가하고 있다. 이들의 빠른 사회로의 환원을 위해서는 평형감각을 회복시킬 수 있는 효율적인 재활훈련이 필요하다. 하지만 기존 장비들은 근력을 길러주거나 특정감각기관만을 훈련시켜주는 정도의 재활만이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 가상현실기술과 자전거를 이용하여 평형감각 실조환자의 진단 및 시각, 전정감각, 체성감각 등을 효율적으로 진단하고 자극, 훈련시킬 수 있는 bike simulator system을 개발하였다. 그리고 본 시스템이 재활훈련에 유용한지 실험 검토하였다. 실험결과 본 시스템을 통한 반복실험결과 COP의 값을 통하여 평형감각의 정량적 측정, 분석이 가능하였고, 훈련시 COP를 실시간으로 visual feedback함으로서 평형감각의 조절과 balance의 유지기능이 향상함을 확인하였고 본 시스템이 통합평형감각 측정 및 훈련용 재활장비로 유용함을 알 수 있었다.
이 글은 영구의 자동차내부 소음연구와 보버르트(Bobbert)의 첫 번재 독일어로 쓰인 연구를 다루고 있다. 승용차내부소음은 높은 적외파음향(infra sound)으로 특징지어 진다. 그런 까닭으로 그러한 종류의 소음을 A-평가계측(A-rated measurement)으로 그 영향을 파알하는 것은 한계가 있다. 자동차음향공학은 특히 인공청각(artificial head)기술의 발전, 소리의 합성적 제조 및 다양한 자동차 내부 음색(timbre)에 대한 일본연구가들 (하쉬모토, 쿠와노, 남바)에 의해 상당산 성취를 경험하였다. 위의 연구들은 무엇보다도 의미분별기법(Semantic Differentials)과 다차원측정방법(Multidimen-sional Scaling)을 사용하고 있다. 그러한 기법의 사용은 심리측정방법을 심리음향학(Psycho-acoustics), 특히 츠뷔커학파(Zwicker school)의 심리음향학 방법론과 결합한 것으로 볼 수 있다.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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1997.11a
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pp.22-27
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1997
특정 제품이 가진 "감성 이미지"란 그 제품의기능과 함께 제품의 감각적 요소 그리고 사용자가 제품에 대해 가진 개념적인 사고 과정의 산물이다. 감성이미지의 국제 비교 연구는 사용자가 특정 제품에 대해 가지고 있는 이미지를 국가나 문화의 맥락 속에서 상호 비교 평가하여, 각 국가나 사회집단을 특팅지울 수 있는 문화적 감성 요소를 추출하고자 하는 것이다. 즉, 각 국가의 생활문화 속에서 사용자들이 제품에 대해 가지는 감성이미지를 계량적으로 규명하고 비교 평가하며, 이 정보를 기초로 각국의 문화와 정서에 적합한 제품 디자인의 모형을 제시하는데 본 연구의 목적이 있다. 구체적인 연구방법은 우선, 자동차 제품을 중심으로 '제품 이미지'를 나타내는 '언어 이미지'스케일을 각 문화 집단 별로 구성한다. 이 제품 이미지에 대비하여, 감성적 요소로 선정된 표준 색채 스케일을 중심으로 나타난 집단의 '이미지'를 상호 비교 평가한다. 이 경우, 각 국가별 집단에서 특징적으로 나타나는 제품의 주요 특성이 감성 이미지로 표현되는 색채 이미지에 어떻게 반영되는가를 상호 비교한다. 이 연구에서는 특정 지역의 사람들이 제품에 적용하는 감성이미지는 색채나 기타 감성 요소에 대한 선호의 문제가 아니라 그 집단의 사람들이 그 제품을 통해 표현하고자 하는 사회적 표상의 반영이라는 것을 보여준다. 따라서, 제품의 이미지가 각 국가별로 공유되는 감성 이미지로 변환되기 위해서는 동일한 의미나 상징성을 지닌 감성 요소를 활용하여 그 제품의 이미지를 포장할 수 있는 방법을 적용하는것이다. 본 연구에서는 각 문화 집단들이 특정 제품에 대해 가지고 있는 사회적 표상(social representation) 체계를 색채스케일에서 나타난 감성 이미지를 통해 구체화하는 것이다.로서는 방전효율의 저하가 없는 양호한 성능을 보였으며, SC의 시범 작동시험을 실차(소나타 1800cc)에 장착하여 수행한 결과 20회 이상의 연속시동에서도 아무런 문제점 없이 잘 동작하였다.되는 데이타를 입력한후 마우스로 원하는 작업의 메뉴를 선택하면 된다. 방법을 타액과 혈청내 testosterone 농도 측정에 응용하여 RIA의 결과와 비교하여 본 바 상관관계가 타액에서 r=0.969, 혈청에서 r=0.990으로 두 결과가 잘 일치하였다. 본 실험에서 측정된 한국인 여성의 타액내 testosterone농도는 107.7$\pm$12.0 pmol/l이었고, 남성의 타액내 농도는 274.2$\pm$22.1 pmol/l이었다. 이상의 결과로 보아 본 연구에서 정립된 EIA 방법은 RIA를 대신하여 소규모의 실험실에서도 활용할 수 있을 것으로 사려된다.또한 상실기 이후 배아에서 합성되며, 발생시기에 따라 그 영향이 다르고 팽창과 부화에 관여하는 것으로 사료된다. 더욱이, 조선의 ${\ulcorner}$구성교육${\lrcorner}$이 조선총독부의 관리하에서 실행되었다는 것을, 당시의 사범학교를 중심으로 한 교육조직을 기술한 문헌에 의해 규명시켰다.nd of letter design which represents -natural objects and was popular at the time of Yukjo Dynasty, and there are some documents of that period left both in Japan and Korea. "Hyojedo" in Korea is supposed to have been influenced by the le
We designed a novel individualization process for improving personal emotion recognitions in real time. The designed individualization process was performed by a neutralization algorithm of physiological signals, a subjective emotion reflection of a user updated by personal emotion rules in real time. The physiological signals such as PPG(Photoplethysmography), GSR(Galvanic skin reflex), and SKT(Skin temperature) were measured and analyzed to estimate an emotion states of users. Regulating the emotion status using by emotion rules was performed by reflecting subjective evaluations. The agreement of emotion recognition between of individualization and non-individualization method was estimated by 10 undergraduates (5 females, mean age: $22.1{\pm}2.2$) of Sangmyung University. During the emotion recognition test, 45 images were randomly presented to each participant five times. In results, the proposed individualization process showed the agreement of 71.67 % which was five times higher than when the process was not applied. Therefore, in this study, we demonstrated that the individualization process was significantly useful for customizing emotion recognitions of personal users in real time. The individualization process will be able to improve satisfactions in various emotion related applications and services in the nearer future.
This study aims at providing basic data for product planning to design smart clothing and to develop applications, focusing on consumers by satisfying their emotions through analyzing emotional factors on smart clothing, comparing emotional differences between conventional clothing and it, reviewing changes of consumers' emotion by integrating the product and clothing and researching differences of preference and purchase intention between smart clothing and traditional one. As the results of the study, emotional factors for smart clothing were analyzed with total 6 including 'technical', 'comfort', 'aesthetic', 'modern', 'fun' and 'multiple' factors. Among them, except for 'comport', five emotional factors showed emotional factors between conventional sport-casual clothing and smart clothing. That is, emotional factors of 'technical', 'aesthetic', 'modern', 'fun' and 'multiple' were emphasized more in smart clothing than conventional ones, indicating that they should be considered in planning products of smart clothing. Though there was no significant difference of preference between smart clothing and conventional clothing, in case of comparison of averages, that of smart clothing was a little higher. For purchase intention, smart clothing was lower than the conventional clothing. So preference seems to be not directly related to consumers' immediate purchase. To make consumers' interests and preference to result in purchase, it is necessary to develop smart clothing with more various applications and to prepare commercializing strategies. As the results of the analysis on free-descriptive questionnaire survey, consumers were interested in development of smart clothing to help diet with functions including energy harvesting from body motion, calorification and perspiration, measurement of motion and calory consumption as well as health-care type smart clothing to measure heartbeat and ECG. Reflecting these requirements from the consumers, they should be utilized as guidance to develop smart clothing in the future.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.6
no.1
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pp.111-120
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2020
As an application of big data and artificial intelligence techniques, this study proposes an atypical language-based sentimental opinion poll methodology, unlike conventional opinion poll methodology. An alternative method for the sentimental classification model based on existing statistical analysis was to collect real-time Twitter data related to parliamentary elections and perform empirical analyses on the Polarity and Intensity of public opinion using attribute-based sensitivity analysis. In order to classify the polarity of words used on individual SNS, the polarity of the new Twitter data was estimated using the learned Lasso and Ridge regression models while extracting independent variables that greatly affect the polarity variables. A social network analysis of the relationships of people with friends on SNS suggested a way to identify peer group sensitivity. Based on what voters expressed on social media, political opinion sensitivity analysis was used to predict party approval rating and measure the accuracy of the predictive model polarity analysis, confirming the applicability of the sensitivity analysis methodology in the political field.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.9
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pp.628-640
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2016
This research is a descriptive study intended to identify the factors involved in the influence of the emotional intelligence of nursing students on their career decision-making self-efficacy and career decision levels. The correlations among the major variables were analyzed by calculating the Pearson's correlation coefficients. To identify the effects of the subjects' general characteristics and emotional intelligence on their career decision-making self-efficacy and career decision levels, a multiple regression analysis was conducted. The analysis results showed that there were positive relationships among emotional intelligence, career decision making and career decision-making self-efficacy. The factors influencing career decision-making self-efficacy were gender (${\beta}=-.155$), motivation to find employment (${\beta}=-.145$), use of emotions (${\beta}=.236$), emotional control (${\beta}=.197$), and understanding of others' emotions (${\beta}=.157$). In addition, the factors affecting the subjects' career decision level were the year level (${\beta}=.273$), motivation to find employment (${\beta}=-.145$), motivation to obtain others' recommendation (${\beta}=-.138$), and emotional control (${\beta}=.223$). Hence, sufficient endorsement from school or home is required with regard to the roles and duties of a nurse, in order to motivate future students to select the nursing degree. Furthermore, it is suggested that emotional intelligence may be improved when the degree program provides a higher proportion of emotional education.
Since smart devices are able to efficiently provide information without barriers of time and location, they are widely utilized with advent of the hyper-connected society. Especially, the smart devices have been developed in the form of wearable devices for mutual interaction between human and objects. Smart clothing, which embeds smart devices within clothes, measures and obtains a variety of bio-signals as it is in close contact with the human bodies. Conventional smart clothing generated wearers' discomfort because they were developed by simple attachment of electronic devices to clothes. Therefore, it is highly recommended to develop novel smart clothing based on smart textiles which integrate electronic devices as parts of textiles. As smart watches are currently the most available wearable devices in the market, smart watch users were selected in this study, for the purpose of investigating core needs of wearable smart device users based on the user experience and user's sensibility. Qualitative research was performed through semi-structured interview in order to obtain detailed answers about user sensibility based on smart watch user experience. After the in-depth interview, the user's sensibility was categorized into four aspects; functional, aesthetic, social, and empirical. Sensibility adjectives and key words were assigned to each aspect and their frequency was analyzed. It was the functional aspect of sensibility that the wearable device users require the most. The results of this study will be utilized as a fundamental data to develop the smart textiles required for the next generation of smart clothing which is attracting as a future wearable device.
Recently, the $"Optim"^{(R)}$ which is the wool fibre with high lustre developed by CSIRO in Australia is imported and commercialized as a high sensible fabrics for garment. But the price of this $"Optim"^{(R)}$ fibre is very high so material demand and supply is not smooth. This study is aiming to develop the drawing technology of the worsted yarn with washable function, lustre and low production cost. For this purpose, drawing yarns are made using developed drawing machine and high sensible fabrics are woven using this yarns, and various physical properties of the fabric specimen are measured and analysed with garment characteristics such as sewability and formability. The final objective of this study is seemed to be achieved by making the high sensible fabrics using drawing worsted yarns with high lustre such as $"Optim"^{(R)}$ fibre.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.14
no.3
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pp.215-222
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2021
As the importance of human-computer interaction (Human Computer Interface) technology grows and research on HCI is progressing, it is inferred about the research emotion inference or the computer reaction according to the user's intention, not the computer reaction by the standard input of the user. Stress is an unavoidable result of modern human civilization, and it is a complex phenomenon, and depending on whether or not there is control, human activity ability can be seriously changed. In this paper, we propose an intelligent emotional recommendation system using music as a way to relieve stress after measuring heart rate variability (HRV) and acceleration photoplethymogram (APG) increased through stress as part of human-computer interaction. The differential evolution algorithm was used to extract reliable data by acquiring and recognizing the user's biometric information, that is, the stress index, and emotional inference was made through the semantic web based on the obtained stress index step by step. In addition, by searching and recommending a music list that matches the stress index and changes in emotion, an emotional recommendation system suitable for the user's biometric information was implemented as an application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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