This study aims to suggest basic materials to develop an emotional font for future Hangeul font development plan by investigating emotional reaction displayed through the subjects and by quantifying its contribution of the stimulation elements causing such reaction. For this, a survey of 150 university students who are currently enrolled in the College of Design was conducted in order to analyze correlation between 30 emotional words extracted from the Hangeul font and the selected 36 sample fonts. The combined data was described with the two dimensional dispersion using the quantification theory type III. The analysis found out that the Hangeul font forms the x-axis showing "soft(dynamic).hard(static)" and the y-axis showing "modern(light).classic(heavy)”. Specifically, there exist emotional groups such as "archaic","masculine","feminine","negative", and "modern static"on each axis. In addition, to extract the casual relationship between the value of emotional reaction and its stimulation elements quantitatively, the author indicated the emotional words of each axis and the total value of equivalent five emotional word groups as the standard variance and the constituent of Hangeul font as the independent variable, and then the quantification theory type I was used to analyze the physical elements of the Hangeul font. As a result, "the centerline of gravity(base line)" and "thickness variance of a stroke" on the two axes, and "the centerline of gravity(base line)" and "decoration" among the five groups were identified as the most influential elements that affect the emotional reaction of the subjects.
Objective: The current study examined whether providing both an actor's eye gaze and emotional expressions can help 10-month-olds interpret a change in the actor's words as a signal to a change in the actor's goal object. Methods: Sixteen 10-month-olds participated in an experiment using the violation-of-expectation paradigm and were compared to 16 10-month-olds in a control condition. The infants in the experimental condition were familiarized to an event in which an actor looks at one of two novel objects, excitingly utters a sentence, "Wow, here's a modi!", and grasps the object. The procedure in the control condition was identical to that of the experimental condition except that the infants heard the sentence without any emotional excitement and the eye gaze of the agent was hidden by a visor. In the following test trial, the infants in both conditions heard the agent changing her word (from modi to papu) and watched her grasping either the same object as before (old-goal event) or the new object (new-goal event). Results: The infants in the experimental condition looked at the old-goal event longer than at the new-goal event, suggesting that they expected the agent to change her goal object when the actor changed her word. However, the infants in the control condition looked at the two events about equally. Conclusion: When both eye gaze and emotional cues were provided, 10-month-olds were able to exploit the agent's verbal information when reasoning about whether the agent would pursue the same goal object as before.
Analyzing on-line consumer responses is directly related to the management performance of food companies. Therefore, this study collected and analyzed data from an on-line portal site created by consumers about food companies with issues and examined the relationships between the data and the management performance. Through this process, we identified consumers' awareness of these companies obtained from big data analysis and analyzed the relationship between the results and the sales and stock prices of the companies through a time-series graph and correlation analysis. The results of this study were as follows. First, the result of the text mining analysis suggests that consumers respond more sensitively to negative issues than to positive issues. Second, the emotional analysis showed that companies' ethics issues (Enterprise 3 and 4) have a higher level of emotional continuity than that of food safety issues. It can be interpreted that the problem of ethical management has great influence on consumers' purchasing behavior. Finally, In the case of all negative food issues, the number of word frequency and emotional scores showed opposite trends. As a result of the correlation analysis, there was a correlation between word frequency and stock price in the case of all negative food issues and also between emotional scores and stock price. Recently, studies using big data analytics have been conducted in various fields. Therefore, based on this research, it is expected that studies using big data analytics will be done in the agricultural field.
Online communities are an important source of electronic-word-of-mouth (eWOM), however few studies have examined these types of messages within the Middle Eastern context. This study focuses on Kuwaiti women as members of an online beauty forum; previous work has suggested a mediating effect of gender with women being more likely to trust and follow-up word-of-mouth with a purchase. A conceptual model, based on existing theoretical contributions, provides the basis of a coding framework for the message characteristics that influence members' eWOM adoption. A sub-set of the analysis is presented: 218 threads (1820 messages, coded into 6702 units) illustrating cases where eWOM was adopted and thereby demonstrating continuance intention with members returning to the forum. Content analysis revealed the prevalence of emotional aspects in messages, coded into a new category of 'community bonding'. Findings show that emotion expressed in messages is as influential and important as cognitive aspects of argument quality.
본 논문에서는 인간의 감정 변화에 강인한 음성 인식 기술 개발을 목표로 하여 감정 변화의 영향을 적게 받는 음성 인식시스템의 특징 파라메터에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 우선 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정 변화가 음성 인식 시스템의 성능에 미치는 영향에 관한 연구와 감정 변화의 영향을 적게 받는 음성 인식 시스템의 특징 파라메터에 관한 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 LPC 켑스트럼 계수, 멜 켑스트럼 계수, 루트 켑스트럼 계수, PLP 계수와 RASTA 처리를 한 멜 켑스트럼 계수와 음성의 에너지를 사용하였다 또한 음성에 포함된 편의(bias)를 제거하는 방법으로 CMS와 SBR 방법을 사용하여 그 성능을 비교하였다. 실험 결과에서 RASTA 멜 켑스트럼과 델타 켑스트럼을 사용하고 신초편의 제거 방법으로 CMS를 사용한 경우에 HMM 기반의 화자독립 단어 인식기의 오차가 $7.05\%$로 가장 우수한 성능을 나타내었다. 이러한 것은 멜 켑스트럼을 사용한 기준시스템과 비교하여 $59\%$정도 오차가 감소된 것이다.
Laboratory equipment will continue to be developed and created as long as experiments continue. Up until now, the designs have been focused on the functional role; successfully process the study purpose. However, nowadays, the requirements of providing emotional satisfaction of the design, has increased. Even so, the users are normally limited by specific groups and investments on these designs have been neglected due to small annual production by the small market. Through this study, we have conducted an emotional evaluation on Temperature and Humidity Chamber's (TH Chamber) exterior shape. First of all, we extracted emotional words and placed them in categories that represent these emotions and conducted an emotional evaluation on four typical TH chamber models. They were selected based on its door lock type and control box type. The result showed that the 'fixed type' of control box and the 'handle type' of door lock were most favorable by the users, satisfying the five representative emotions; 'Attractiveness', 'Classiness', 'Comfortableness', 'Pleasant' and 'Satisfaction in Usability'. Particularly, all 4 emotional words in the 'Satisfaction in Usability' category recorded over 3.65. This indicates that Satisfaction in Usability is relatively an important category when expressing laboratory equipment. The result of this research is expected to be used as a basic data to find a way of right approach in laboratory equipment design.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권1호
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pp.27-32
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2006
Verbal communication is the most commonly used mean of communication. A spoken word carries a lot of informations about speakers and their emotional states. In this paper we designed a model to recognize emotional states in a speech, a first phase of two phases in developing a toy machine that recognizes emotional states in a speech. We conducted an experiment to extract and analyse the emotional state of a speaker in relation with speech. To analyse the signal output we referred to three characteristics of sound as vector inputs and they are the followings: frequency, intensity, and period of tones. Also we made use of eight basic emotional parameters: surprise, anger, sadness, expectancy, acceptance, joy, hate, and fear which were portrayed by five selected students. In order to facilitate the differentiation of each spectrum features, we used the wavelet transform analysis. We applied ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) in designing an emotion recognition model from a speech. In our findings, inference error was about 10%. The result of our experiment reveals that about 85% of the model applied is effective and reliable.
Purpose - This study aims to explore the influence of emotional discrepancies among investors on the cryptocurrency market. It focuses on how varying emotions affect market dynamics such as volatility and trading volume in the context of Bitcoin trading. Design/methodology/approach - This study involves analyzing data from Bitcointalk.org, consisting of 57,963 posts and 2,215,776 responses from November 22, 2009, to December 31, 2022. Tools used include the Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) software for classifying emotional content and the Python Pattern library for sentiment analysis. Findings - The results show that heterogeneous emotional feedback, whether positive or negative, significantly influences Bitcoin's intraday volatility, skewness, and trading volume. These findings are more pronounced when the underlying emotion in the feedback is amplified. Research implications or Originality - This study underscores the significance of emotional factors in financial decision-making, especially within the realm of social media. It suggests that investors and market strategists should consider the emotional landscape of online forums when making investment choices or formulating market strategies. The research also paves the way for future studies regarding the behavioral impact of emotions on the cryptocurrency market.
Abdurrohman, Abdurrohman;Rahman, Aedah Abd;Hadiana, Ana;Lokman, Anitawati Mohd
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권11호
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pp.193-198
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2021
The application of e-Voting plays an important role in order to support democracy activities in Indonesia, such as elections at different levels. E-Voting has the function of providing better service to people in order to participate in elections. This research attempts to develop the appearance of the user interface of e-Voting based on users' emotional preferences using Kansei Engineering. Kansei Engineering is used in this research to analyze emotional feelings regarding e-Voting applications' presented Kansei words and give a recommendation on the most suitable user interface to be considered in their development. This research observed two main users' emotional feelings ("calm" and "formal") selected from ten Kansei words. The final recommendation is a conceptual element designed for designing e-Voting applications based on the Kansei word "calm".
This study is to understand the effects of fashion blog features on commitment, satisfaction, and Word-of-Mouth intention due to the interest shown by fashion companies on fashion blogs as new marketing communication strategies. The survey was conducted from April $23^{rd}$ to May $2^{nd}$, 2011 and all 300 respondents had visited fashion blogs. The results of this study are described below. First, the study finds that fashion blog features have five dimensions; interactivity, information reliability, convenience of information access, reputation, and intimacy. Commitment consists of behavioral commitment and emotional commitment, and satisfaction consists of two dimensions; information satisfaction and usage satisfaction. Second, behavioral commitment, is positively influenced by all fashion blog features (except for the negative effect on interactivity). Blog features have a positive impact on emotional commitment (except for negative impact on reputation). Third, information satisfaction is influenced by all fashion blog features; however, usage satisfaction is influenced only by interactivity, reputation, and intimacy. Fourth, Word-of-Mouth intention is influenced by all commitment and satisfaction dimensions. The results of this study will help fashion companies use fashion blogs as marketing communication tools.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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