Kim, J.H.;Yoo, I.H.;Shin, J.W.;Im, J.J.;Whang, M.C.;Kim, C.J.
Proceedings of the KOSOMBE Conference
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v.1996
no.11
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pp.233-236
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1996
We are exposed to the various external stimuli input from the environment, which cause emotional changes based on the characteristics of the stimuli. Unfortunately, there are no quantitative results on relationship between human sensibility and the characteristics of physiological signals. The objective of this study was to quantify EEG signals evoked by auditory stimulation based on the assumption that the analysis of the variability on the characteristics of the EEG waveform may provide the significant information regarding changes in psychological states of the subject. The experiment was devised with seven experimental conditions, which are control and six different types of auditory stimulation. Twenty subjects were used to obtain EEGs while introducing auditory stimulation. Wavelet transformation was employed to analyze the EEG signals. The results showed that the reconstructed signals at the decomposition level revealed the different energy value on the EEG signals. Also, general patterns of EEG signals in rest state compare with negative and positive stimulus were found. This study could be extended to estabilish an algorithm which distinguishes psychophysiological states of the subjects exposed to the auditory stimulation.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.10
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pp.451-456
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2014
The correlations between electroencephalographic (EEG) spectral power and emotional responses during affective sound clip listening are important parameters. Hemispheric asymmetry in prefrontal activation have been proposed in two decades ago, as measured by power value, is related to reactivity to affectively pleasure audio stimuli. In this study, we designed an emotional audio stimulus experiment in order to verify frontal EEG asymmetry by analyzing Event-related Spectral Perturbation (ERSP) results. Thirty healthy college male students volunteered the stimulus experiment with the standard IADS(International Affective Digital Sounds) clips. These affective sound clips are classified in three emotion states, high pleasure-high arousal (happy), middle pleasure-low arousal (neutral) and low pleasure-high arousal (fear). The analysis of the data was performed in both theta (4-8Hz) and alpha (8-13Hz) bands. ERSP maps in the alpha band revealed that there are the stronger power responses of high pleasure (happy) in the right frontal lobe, while the stronger power responses of middle-low pleasure (neutral and fear) in the left frontal lobe. Moreover, ERSP maps in the theta band revealed that there are the stronger power responses of high arousal (fear and happy) in the left pre-frontal lobe, while the stronger responses of low arousal (neutral) in the right pre-frontal lobe. However, the high pleasure emotions (happy) can elicit greater relative right EEG activity, while the low and middle pleasure emotions (fear and neutral) can elicit the greater relative left EEG activity. Additionally, the most differences of theta band have been found out in the medial frontal lobe, which is proved as the frontal midline theta. And there are the strongest responses of happy sounds in the alpha band around the whole frontal regions. These results are well suited for emotion recognition, and provide the evidences that theta and alpha powers may have the more important role in the emotion processing than previously believed.
In this study we investigated emotional characteristics of various whites which have slightly different nuances to suggest guidelines that help designers to select appropriate colors when designing white based products. The study involved three different procedures. In experiment 1, we selected 20 emotional words through a survey (N=30) among 60 words, which we picked from literature review that was thought to be appropriate to evaluate product colors. In experiment 2, we evaluated the emotional characteristics of 13 basic colors from the I.R.I Hue & Tone 120 system (N=30) using previously selected emotional words, to find relative emotional positions of white in comparison to other colors. Based on the ratings, factor analysis was conducted and consequently four factors were extracted: flamboyant, elegant, clear, and soft. Accordingly, the emotional characteristics of the 13 colors were profiled and compared with those of white. Finally, in experiment 3, we conducted an evaluation of emotional characteristics on 25 whites with different nuances facilitating the four factors obtained in experiment 2. The color stimuli used in experiments were measured in terms of CIE 1976 $L^*a^*b^*$, and regression analysis was performed in order to predict the emotional characteristics through the L, a, and b values of a color, as long as that is perceived as a white. Throughout three empirical studies, we observed three overruling tendencies : First, there are four important factors when evaluating product color - flamboyant, elegance, clearness and softness; second, white is dominantly the most elegant in comparison to other colors; third, the emotional factors of the study were affected by some combinations of attributes of colors rather than by all three-hue, saturation and brightness. In addition, the equations derived from the regression analysis in experiment 3, it is expected that designers may predict the emotional distinction between nuances of white.
Recently, various researches have been attempted to effectively display pseudo-aural senses to the hearing-impaired or the deaf, using vibro-tactile stimulus as well as visual sense. Particularly, it is reported that as complementary senses to support the visual sense, tactile senses displayed by either speakers or vibration motors improve the reality sense significantly but do not nearly improve the emotional sense. Thus, in this study, the thermal sense is selected as another complementary sense to support the pseudo-aural sense display and it is investigated whether the thermal sense could generate a pseudo-aural sense or not. For this purpose, a thermal display module which could effectively display the desired thermal sense is implemented. Then, experiments have been conducted to subjects, which provide them with various types of stimuli combined with the aural, the vibrotactile, and the thermal stimuli along with the visual information. It can be confirmed, through statistical analysis on the data collected from experiments, that subjects could feel a pseudo-thermal sense closer to the real thermal sense which the normal subject feel from both the visual and the aural information, particularly either i) with the thermal stimulus along with the visual information or ii) with both the thermal and the vibrotactile stimuli along with the visual information than only with the visual information. Conclusively, it can be confirmed that the thermal stimulus applied to the skin of the subjects could play a role of effectively displaying pseudo-aural sense related to the thermal sense, as an complementary media for the pseudo-aural display.
The mechanism of emotion is complex and influenced by a variety of factors, so that it is crucial to analyze emotion in broad and diversified perspectives. In this study, we classified neutral and negative emotions(sadness, fear, surprise) using arousal evaluation, which is one of the psychological evaluation scales, as well as physiological signals. We have not only revealed the difference between physiological signals coupled to the emotions, but also assessed how accurate these emotions can be classified by our emotional recognizer based on neural network algorithm. A total of 146 participants(mean age $20.1{\pm}4.0$, male 41%) were emotionally stimulated while their physiological signals of the electrocardiogram, blood flow, and dermal activity were recorded. In addition, the participants evaluated their psychological states on the emotional rating scale in response to the emotional stimuli. Heart rate(HR), standard deviation(SDNN), blood flow(BVP), pulse wave transmission time(PTT), skin conduction level(SCL) and skin conduction response(SCR) were calculated before and after the emotional stimulation. As a result, the difference between physiological responses was verified corresponding to the emotions, and the highest emotion classification performance of 86.9% was obtained using the combined analysis of arousal and physiological features. This study suggests that negative emotion can be categorized by psychological and physiological evaluation along with the application of machine learning algorithm, which can contribute to the science and technology of detecting human emotion.
The present study is designed to investigate the effect of perceptive, emotional and semantic distinctiveness on retrieval-induced forgetting(RIF). Experiment 1 was designed to construct a category and category list for RIF experimental paradigm and to investigate the effects of perceptual distinctness on retrieval-induced forgetting. It was used for the list consisting of the six categories and six words in each category list. In controlled conditions, all the stimuli were presented in black and Gothic. In contrast, perceptual distinctiveness conditions, half of the category list were presented in red and Gungseoche. RIF was observed in all conditions. Experiment 2 was designed to investigate the effects of semantic and emotional distinctiveness on retrieval-induced forgetting. In neutral conditions, adjectives related to items were added. In the emotional distinctiveness condition, half of the items in the category were manipulated in such a way as to add the negative adjectives. In the semantic distinctiveness condition, half of the items in the category were manipulated in such a way as to add the inappropriate adjective. As a result, RIF occurred in the neutral condition, but RIF did not occur in both the emotional discrimination condition and the semantic discrimination. These results suggest the possibility that the RIF will not occur when the distinctiveness occurs within a categorical relationship.
The purpose of this study is to obtain more insight into the explanation and prognosis of consumer behavior in real and virtual museums. The analysis focuses on the influence of the museum environment on the museum patrons (rather than on the influence of the art objects). On the basis of the emotional approach to environmental psychology by Mehrabian and Russell (1974), a behavior model has been developed for museums. The model, which is based on the emotional variables pleasure, arousal and dominance (PAD), is also enhanced by cognitive variabies (learning attractiveness, education standard and information demand). The enhancement of the classical model was necessary because cognitive variables play a major role in cultural institutions such as museums: One important objective of museums is the communication of cultural knowledge to visitors. The model is tested empirically using structural equation modeling. 301 visitors were interviewed individually. Two different museum environments were represented using visual stimuli. The theoretical model for museums can be proved empirically. The degree to which the model fits the empirical data was extensively tested. The model showed high compatibility with the data and could be accepted. The study proves that a model can be developed, which explains visitor behavior in museums. The model shows museum designers how museums should be designed to be both emotionally appealing and a learning environment. Based on empirical studies in virtual stores on the Internet, it is discussed whether the research findings in these environments may be applied to virtual museum environments. In order to create an emotionally appealing virtual museum, it is recommended that one uses a 3-dimensional representation to offer various possibilities for interaction and to create a multi-sensual environment that appears highly realistic.
This study is to examine if emotional valance depending upon the result of baseball game(losing or winning) of subjects' favorite team yields hemispheric asymmetry measured by fMRI. Subjects were twelve fans of the Samsung Lions baseball team. The brain activations have been observed while they watched winning and losing scenes of their favorite team. As a results of the experiment, those who watched winning scenes showed the activation of the left and right cuneus, right inferior occipital gyrus, right inferior frontal gyrus, left amygdala, right parahippocampal gyrus, left uncus, left cingulate gyrus, left inferior temporal gyrus, right middle temporal gyrus, left declive, left culmen. On the contrary, those who watched losing scenes showed the activation in the right middle frontal gyrus, left anterior cingulate, left sub-gyral, left lentifomrm nucleus, left thalamus, left claustrum, left insula. The evidence of hemispheric asymmetry from this study has not been demonstrated and activation in amygdala observed during watching winning scene has not been observed in losing scene. Therefore more in-dept research is required about defeat stimuli induction.
This study examined that how precisely MFCC, LPC, energy, and pitch related parameters of the speech data, which have been used mainly for voice recognition system could predict the vocal emotion categories as well as dimensions of vocal emotion. 110 college students participated in this experiment. For more realistic emotional response, we used well defined emotion-inducing stimuli. This study analyzed the relationship between the parameters of MFCC, LPC, energy, and pitch of the speech data and four emotional dimensions (valence, arousal, intensity, and potency). Because dimensional approach is more useful for realistic emotion classification. It results in the best vocal cue parameters for predicting each of dimensions by stepwise multiple regression analysis. Emotion categorizing accuracy analyzed by LDA is 62.7%, and four dimension regression models are statistically significant, p<.001. Consequently, this result showed the possibility that the parameters could also be applied to spontaneous vocal emotion recognition.
Behavioral studies of emotion recognition in autism spectrum disorders (ASD) have yielded mixed results. Most of the studies focused on emotion recognition abilities with regard to ASD using stimuli with unisensory modality, making it difficult to determine difficulties in real life emotion perception in ASD. Herein, we review the recent behavioral and cognitive neuroscience studies on emotion recognition functions in ASD, including both unisensory and multisensory emotional information, to elucidate the possible difficulties in emotion recognition in ASD. In our study, we discovered that people with ASD have problems in the process of integrating emotional information during emotion recognition tasks. The following four points are discussed: (1) The restrictions of previous studies, (2) deficits in emotion recognition in ASD especially in recognizing multisensory information, (3) possible compensation mechanisms for emotion recognition in ASD, and (4) the possible roles of attention and language functions in emotion recognition in ASD. The compensatory mechanisms proposed herein for ASD with regard to emotion recognition abilities could contribute to a therapeutic approach for improving emotion recognition functions in ASD.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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