This study explores children's categories of emotion understanding from facial expressions onto two dimensional structure of emotion. Children of 89 from 3 to 5 years old were required to those facial expressions related the fourteen emotion terms. Facial expressions applied for experiment are used the photographs rated the degree of expression in each of the two dimensions (pleasure-displeasure dimension and arousal-sleep dimension) on a nine-point scale from 54 university students. The experimental results showed that children indicated the greater stability in arousal dimension than stability in pleasure-displeasure dimension. Emotions about sadness, sleepiness, anger and surprise onto two dimensions was understand very well, but emotions about fear, boredom were showed instability in pleasure-displeasure dimension. Specifically, 3 years old children indicated highly the perception in a degree of arousal-sleep than perception of pleasure-displeasure.
To identify interest of primary school children and find the correlations between their interest and school achievement and emotion. Cluster-sampled 410 primary school children in Seoul were interviewed by the standardized questionnaire and data were analyzed statistically by computer system. 1) High SES has positive influence on school achievement. 2) children in higher SES tend to like more in-door-play or instrumental play. 30 More spending their times with in-door-play or instrumental play, children make better school achievement. 4) There is no significant relationships between the TV watching time and emotional stability. 5) More interest I social, natural science and arithmetic, children make higher achievement in all subjects above average. 6) Children's emotion has no association with school achievement, playing types and TV watching time but has positive association with SES.
정상 성인의 경우, 감성 개념의 내적 차원 구조는 쾌/불쾌 차원과 각성/수면 차원이라는 이차원 공간상에 원형으로 분포되는 양상을 보인다고 아려져 왔다. 본 연구에서는 이와 같은 이차원 구조가 얼마나 보편적이고 일관적인가를 알아보고자 했다. 이를 위해 연구 1에서는 교차타당화를 통해 이차원 구조의 안정성을 검토했으며, 연구 2에서는 다양한 성격 특질을 지닌 집단을 선발하여 22개 단어를 짝지은 231개 쌍에 대해 유사성 평정을 시비고 다차원분석법(MDS)으로 분석한 후 이를 연구 1의 대학생 집단의 결과와 비교하였다. 연구 3에서는 낮은 발달 수준에 있는 아동 및 청소년 집단을 대상으로 연구 2와 동일한 절차를 통해 분석하였다. 연구 1, 2, 3 모두 감성 개념의 이차원 구조가 동일한 것으로 나타나 매우 안정적인 구조라는 것이 입증되었으며, 다만 아동 및 청소년의 경우 1 차원의 설명량이 정상 성인 집단보다 크고 각성/수면 차원의 설명량은 더 적었다. 이러한 결과를 통해 이차원 구조의 안정성과 일반화 가능성, 제한점, 그리고 집단의 독특한 특성을 반영하는데 이 구조적 틀을 적용할 수 있는 유용성에 대해 논의하였다.
Objective: The aim of this study is to compare results of emotion recognition by several algorithms which classify three different emotional states(happiness, neutral, and surprise) using physiological features. Background: Recent emotion recognition studies have tried to detect human emotion by using physiological signals. It is important for emotion recognition to apply on human-computer interaction system for emotion detection. Method: 217 students participated in this experiment. While three kinds of emotional stimuli were presented to participants, ANS responses(EDA, SKT, ECG, RESP, and PPG) as physiological signals were measured in twice first one for 60 seconds as the baseline and 60 to 90 seconds during emotional states. The obtained signals from the session of the baseline and of the emotional states were equally analyzed for 30 seconds. Participants rated their own feelings to emotional stimuli on emotional assessment scale after presentation of emotional stimuli. The emotion classification was analyzed by Linear Discriminant Analysis(LDA, SPSS 15.0), Support Vector Machine (SVM), and Multilayer perceptron(MLP) using difference value which subtracts baseline from emotional state. Results: The emotional stimuli had 96% validity and 5.8 point efficiency on average. There were significant differences of ANS responses among three emotions by statistical analysis. The result of LDA showed that an accuracy of classification in three different emotions was 83.4%. And an accuracy of three emotions classification by SVM was 75.5% and 55.6% by MLP. Conclusion: This study confirmed that the three emotions can be better classified by LDA using various physiological features than SVM and MLP. Further study may need to get this result to get more stability and reliability, as comparing with the accuracy of emotions classification by using other algorithms. Application: This could help get better chances to recognize various human emotions by using physiological signals as well as be applied on human-computer interaction system for recognizing human emotions.
Based on a survey on 1620 students in primary school and secondary school., by adopting Eysenck Personality Questionnaire (EPQ), we got the following findings : 1. There is close relationship between emotionality characteristics of temperament and mathematics academic achievement of the subjects at Grade 5 (Primary 5), Grade 8 (Junior Secondary 2), and Grade 10 (Senior Secondary 2). Also there is close relationship between internal-external directivity characteristics of temperament and mathematics academic achievement at Grade 5 and Grade 8. While there is not close relationship between internal-external directivity characteristics of temperament and mathematics academic achievement at Grade 10; 2. There is close relationship between temperament types and mathematics academic achievement of the subjects from the three grades. Superior temperament, which benefit learning mathematics, are sanguine, sanguine-phlegmatic and phlegmatic; While inferior temperament types, which don't benefit learning mathematics, are choleric, melancholic and choleric-melancholic. With the rising of grade, temperament types of benefiting learning mathematics converts from external directivity emotion balance to balance of internal-external directivity emotion stability. While temperament of no benefiting learning mathematics converts from internal directivity emotion balance to balance of internal-external directivity emotion instability; 3. In mathematics education, students' temperament difference, which affects learning mathematics, should be recognized. Mathematics teachers should find out the best teaching ways, forms and methods which are suitable for student's temperament type, so that the students with different temperament types can gain better mathematics academic achievement.
Emotion in early childhood has been observed to make an important effect on behavioral development. The teacher has coached to develop good behavior based on considering emotional response rather than rational response. This study was to determine significance of emotional coaching for behavior development according emotion recognized by non-verbal measurement system developed specially in this study. The participants were 44 people and were asked to study in four experimental situation. The experiment was designed to four situation such as class without coaching, behavioral coaching, emotion coaching, and emotion coaching based on emotional recognition system. The dependent variables were subjective evaluation, behavioral amplitude, and HRC (Heart Rhythm Coherence) of heart response. The results showed the highest positive evaluation, behavioral amplitude, and HRC at emotion coaching based on emotional recognition system. In post-doc analysis, the subjective evaluation showed no difference between emotion coaching and system based emotion coaching. However, the behavioral amplitude and HRC showed a significant response between two coaching situation. In conclusion, quantitative data such as behavioral amplitude and HRC was expected to solve the ambiguity of subjective evaluation. The emotion coaching of teacher using emotional recognition system was can be to improve positive emotion and psychological stability for children.
The controllability and stability of power systems can be increased by Flexible AC Transmission Devices (FACTs). One of the FACTs devices is Interline Power-Flow Controller (IPFC) by which the voltage stability, dynamic stability and transient stability of power systems can be improved. In the present paper, the convenient operation and control of IPFC for transient stability improvement are considered. Considering that the system's Lyapunov energy function is a relevant tool to study the stability affair. IPFC energy function optimization has been used in order to access the maximum of transient stability margin. In order to control IPFC, a Brain Emotional Learning Based Intelligent Controller (BELBIC) and PI controller have been used. The utilization of the new controller is based on the emotion-processing mechanism in the brain and is essentially an action selection, which is based on sensory inputs and emotional cues. This intelligent control is based on the limbic system of the mammalian brain. Simulation confirms the ability of BELBIC controller compared with conventional PI controller. The designing results have been studied by the simulation of a single-machine system with infinite bus (SMIB) and another standard 9-buses system (Anderson and Fouad, 1977).
Previous studies on emotion have repeatedly suggested that alexithymia is an important predictor of depression. Therefore, this study examined whether the relationship between these two variables can be moderated by personality factors, focusing on the Big five personality traits. An online survey of 312 college students, including alexithymia, depression, and Big five personality traits (Extraversion, Agreeableness, Conscientiousness, Emotional Stability, and Openness to Experience) was conducted. As the results, as expected, alexithymia predicted depression, which was in line with the existing research flow. In addition, moderation analysis revealed that agreeableness, emotional stability, and openness to experience moderated the relationship between alexithymia and depression, while extraversion and conscientiousness did not. This study has an important implication in that it discriminated which specific personality traits function as moderators in the process of increasing depression due to alexithymia.
This study aims to develop electromyography (EMG) textile electrodes and assess their performance and signal stability by examining variations in layer count and fabric types. We fabricated the electrodes through layering and pressing techniques, focusing on configurations with different layer counts (Layer-0, Layer-1, and Layer-2). Our findings indicate that layer presence significantly influences muscle activation measurements, with enhanced performance correlated with increased layer numbers. Subsequently, we created electrodes from five distinct fabrics (neoprene, spandex cushion, 100% polyester, nylon spandex, and cotton canvas), each maintaining a Layer-2 structure. In performance tests, nylon spandex fabric, particularly heavier variants, outperformed others, while the spandex cushion electrodes showed superior stability in muscle activation signal acquisition. This research elucidates the connection between electrode performance and factors like layer number and electrode-skin contact area. It suggests a novel approach to electrode design, focusing on layer properties and targeted pressure application on specific sensor areas, rather than uniformly increasing sleeve pressure.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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