In this paper, we have implemented speeches that utilized the emotion information of the user's speech and image matching and recommendation system. To classify the user's emotional information of speech, the emotional information of speech about the user's speech is extracted and classified using the PLP algorithm. After classification, an emotional DB of speech is constructed. Moreover, emotional color and emotional vocabulary through factor analysis are matched to one space in order to classify emotional information of image. And a standardized image recommendation system based on the matching of each keyword with the BM-GA algorithm for the data of the emotional information of speech and emotional information of image according to the more appropriate emotional information of speech of the user. As a result of the performance evaluation, recognition rate of standardized vocabulary in four stages according to speech was 80.48% on average and system user satisfaction was 82.4%. Therefore, it is expected that the classification of images according to the user's speech information will be helpful for the study of emotional exchange between the user and the computer.
This study aims to compare and analyze the differences of emotional responses between two types of e-magazines published - one with cinemagraph images and another with general still images. To conduct this study, a total of nine pages were prepared with different contents according to each theme and samples of e-magazine with a total of nineteen sections of images were exposed to a total of thirty persons of subjects. Fifteen persons were assigned to the experimental group viewing the cinemagraph images, and other fifteen persons were assigned to the control group viewing the general still images. As a result of the experiment, the emotional responses of the experimental group and the control group were significantly different. Twenty-eight items of positive emotional responses out of forty-two items of the emotional responses were more found in the experimental group, and fourteen items of negative emotional responses affected the control group more. In the experimental group where the differences in the mean value and significant differences were found, negative emotional responses were not examined but fourteen positive emotional response items such as Loveliness, Merriness, Freshness, Activeness, Attractiveness, Powerfulness, Heartwarming, Joyfulness, Interesting, Confidence, Excitement, Cheerfulness, Humorousness, and Amazement were found; in the control group, positive emotional responses were not found but three items of negative emotional responses such as Ambiguousness, Stuffiness, and Boredom were found.
Purpose As the amount of data became enormous, it became a time when more efforts were needed to find the necessary information. Curation is a new term similarly to the museum curator, which is a service that helps people to collect, share, and value the contents of the Internet. In SNS, hash tag is used for emotional vocabulary to be transmitted between users by using (#) tag. Design/methodology/approach As the amount of data became enormous, it became a time when more efforts were needed to find the necessary information. Curation is a new term similarly to the museum curator, which is a service that helps people to collect, share, and value the contents of the Internet. In SNS, hash tag is used for emotional vocabulary to be transmitted between users by using (#) tag. Findings This study base on seven emotional sets such as 'Happy', 'Angry', 'Sad', 'Bad', 'Fearful', 'Surprised', 'Disgusted' to construct 327 emotional seeds and utilize the autofill function of web browser to collect 1.5 million emotional words from emotional seeds. The emotional dictionary of this study is considered to be meaningful as a tool to make emotional judgment from unstructured data.
User's selection of music is largely influenced by private tastes as well as emotional states, and it is the unconsciousness projection of user's emotion. Therefore, we think user's emotional states to be music itself. In this paper, we try to grasp user's emotional states from music selected by users at a specific context, and we analyze the correlation between its context and user's emotional state. To get emotional states out of music, the proposed method extracts emotional words as the representative of music from lyrics of user-selected music through morphological analysis, and learns weights of linear classifier for each emotional features of extracted words. Regularities learned by classifier are utilized to calculate predictive weights of virtual music using weights of music chosen by other users in context similar to active user's context. Finally, we propose a method to recommend some pieces of music relative to user's contexts and emotional states. Experimental results shows that the proposed method is more accurate than the traditional collaborative filtering method.
A new research paradigm is emerging within organizational behavior, in both theory and empiricism, based on the increasing recognition of the importance of emotions to organizational life. This paper suggest that emotion intelligence play a moderate variables in relationship of emotion labor and emotional exhaustion. More specifically, it is proposed that emotional intelligence, the ability to understand and manage emotions in the employee self and others, contribute to effective emotions management in organizations. Four major aspects of emotion labor, appraisal and expression of emotion in oneself, appraisal and recognition of emotion in others, regulation of emotion in oneself and use of emotion to facilitate performance, are described. Also, the emotional intelligence are consists of four aspects, frequency of appropriate emotional display, attentiveness to required displayed rules, variety of emotions to be displayed and emotional dissonance. Then I propose how emotional intelligence contributes to of relations the emotion labor and emotional exhaustion. The purpose of this research is to investigate the impact of emotion labor to employee's emotional exhaustion to explore the moderating effects of the emotional intelligence between the emotion labor and emotional exhaustion. To complete the research the data were collected through a questionnaire from 147 employees from service company. After multi-hierarchical regression analysis, the outcomes of this study are the employee's emotional exhaustion are affected negatively by the three factors: major aspects of emotion labor, regulation of emotion in oneself, use of emotion to facilitate performance, make the moderation effect between emotion labor and emotional intelligence. These results indicate that instilling in others an appreciation of the importance of work activities: encouraging of true expression individual emotions, generating and maintaining well emotional climate and cooperation situations, and managing a meaningful environment for an organizational life.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권4호
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pp.1464-1485
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2021
Emotional style of multimedia art works are abstract content information. This study aims to explore emotional style transfer method and find the possible way of matching music with appropriate images in respect to emotional style. DCNNs (Deep Convolutional Neural Networks) can capture style and provide emotional style transfer iterative solution for affective image generation. Here, we learn the image emotion features via DCNNs and map the affective style on the other images. We set image emotion feature as the style target in this style transfer problem, and held experiments to handle affective image generation of eight emotion categories, including dignified, dreaming, sad, vigorous, soothing, exciting, joyous, and graceful. A user study was conducted to test the synesthesia emotional image style transfer result with ground truth user perception triggered by the music-image pairs' stimuli. The transferred affective image result for music-image emotional synesthesia perception was proved effective according to user study result.
In the medical web forum, people share medical experience and information as patients and patents' families. Some people search medical information written in non-expert language and some people offer words of comport to who are suffering from diseases. Medical web forums play a role of the informative support and the emotional support. We propose the automatic classification model of articles in the medical web forum into the information support and emotional support. We extract text features of articles in web forum using text mining techniques from the perspective of linguistics and then perform supervised learning to classify texts into the information support and the emotional support types. We adopt the Support Vector Machine (SVM), Naive-Bayesian, decision tree for automatic classification. We apply the proposed model to the HealthBoards forum, which is also one of the largest and most dynamic medical web forum.
Emotional semantics are the highest level of semantics that can be extracted from an image. Constructing a system that can automatically recognize the emotional semantics from images will be significant for marketing, smart healthcare, and deep human-computer interaction. To understand the direction of image emotion recognition as well as the general research methods, we summarize the current development trends and shed light on potential future research. The primary contributions of this paper are as follows. We investigate the color, texture, shape and contour features used for emotional semantics extraction. We establish two models that map images into emotional space and introduce in detail the various processes in the image emotional semantic recognition framework. We also discuss important datasets and useful applications in the field such as garment image and image retrieval. We conclude with a brief discussion about future research trends.
최근 들어 인간과 컴퓨터 상호작용 분야에서 기존의 인지적인 측면 이외에 감정의 역할에 대한 관심이 증폭되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 사용자가 좁은 화면을 통해 의사 결정을 위한 정보검색을 수행 할 때 감정 상태에 따라 정보 검색 패턴이 달라지는지를 알아보고자 하였다. 본 실험에서 실험참가자들의 감정 상태를 긍정적 혹은 부정적 상태로 유도하기 위해 긍정적인 감정과 부정적인 감정을 유발시킬 수 있는 음악을 듣게 하였고 동시에 자신의 과거 기억으로부터 긍정적인 감정 혹은 부정적인 감정을 유발시킬 수 있는 자서전적 회상 과제를 수행하도록 하였다. 감정 유발 과정이 끝난 뒤 각 실험 참가자들은 작은 디스플레이를 통해 세 나라들에 대한 여행 정보를 검색하여 가장 선호하는 여행지를 선택하였고, 실험참가자들이 탐색한 링크들의 경로 및 각 링크에 머무른 시간 등이 실시간으로 기록되었다 실험결과 긍정적인 감정 상태에서는 중립 상태와 부정적인 감정 상태에 비해 보다 신속한 정보탐색이 이루어지는 것으로 나타났고, 중립 상태와 부정 감정 상태에서는 긍정 감정 상태에 비해 세부 항목에 상대적으로 많은 양의 인지적 자원을 할당하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 원형 베젤을 이용하여 감성 조명을 제어하는 시스템을 개발하였다. 기존의 조명제어 시스템들은 스위치, 스마트 폰으로 제어하였다. 이러한 시스템들은 조명이 표현할 수 있는 다양한 빛을 표현해주지 못하고 복잡한 인터페이스를 사용하였다. 사용자의 편의성을 향상시키기 위해서 조명의 다양한 빛을 제어할 수 있는 기능과 직관적인 인터페이스가 필요하다. 조명의 색조, 색온도, 채도, 밝기 까지 세세하게 조절하는 기능을 만들었다. 스마트 워치의 휠 인터페이스를 이용하여 다양한 빛을 직관적으로 제어 할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 사용자에게 스마트 감성 조명을 제공하기 위하여 사용자에게 감성정보를 선택받는다. 사용자는 "안정", "놀람", "피곤", "화남" 등 11가지의 감성 중에서 감성을 선택할 수 있다. 또한 본 연구에서는 사용자의 감성 정보와 시간, 위치를 프로파일링 한다. 본 연구에서는 스마트 워치의 원형 베젤을 이용하여 스마트 전구를 제어하는 시스템을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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