This study aims to investigate the specific functions of the five spirits based on the characteristics of five phases. In Korean medicine, the mind is classified into five spirits and seven emotions. The spirits (hon, sin, ui, baek, ji) are a way of analyzing of people's mental structures, and they are affected by each other, influencing life activities both directly and indirectly. They are also related to the five viscera and come into their own functions through the characteristics of the five phases that are assigned to the viscera. Sin is the main agent of mental activity that is normal, correct, and perfect, and it directs the other four. Hon is activity that is exposed to the outside from mental and physical aspects such as planning, creative thinking, creating, judgment, speech, and emotional expression. Baek is internal activity, such as obtaining information, learning, seeing, hearing, smell, taste, and touch. Ui is meant to decide between new and already saved information based on comparative analysis. Ji is the activity of making the final decision and saving it in ui. Based on the above, we suppose that the five spirits' functions match the characteristics of the five phases.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.28
no.3
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pp.818-830
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2016
The purpose of this study is to examine the effects of the parents listening guidance program, which allows the parents to understand their hearing impaired children and how to listen at home, on the communication skills of the hearing impaired children. The research subjects were 3 hearing impaired children who did not accompany with the intellectual, emotional and behabioral problems, and the listening guidance has been performed for their parents for 3 months through the listening guidance program. The changes in the communication skills in the hearing impaired children were observed comparing before and after the education. In the results, first, the receptive language skill of the hearing impaired children was improved after than before the parents listening guidance. Second, the expressive language skill of the hearing impaired children was improved after than before the parents listening guidance, too. Third, in the communication behavior of the hearing impaired children, the phonation and the speech production were increased together with the gesture after the parents listening guidance. In conclusion, it is deemed that the parents listening guidance program would have positive influence on the communication behavior of the hearing impaired children.
Most people experience fatigue at some point in their lives, and they say the word ‘fatigue’ in their ordinary conversational speech. The ordinary word is used as a military or engineering term and has been studied in various different disciplines, such as ergonomics, physiology, psychology, medicine, and nursing. In spite of its widespread uses, however, fatigue has not been well defined. The term of fatigue Is thus often used with different meanings and is applied in diverse contexts that had led to a confusion of ideas. In people with cancer, fatigue is reported as a major distress. Despite the importance of fatigue in cancer patients, the phenomena of fatigue is poorly understood. Therefore, the purpose of the present study is to analyze the concept of fatigue in people with cancer. The process for the concept analysis was guided by Walker and Avant's conceptual analysis methodology. The identified attributes of fatigue in the present study were subjective feeling, lack of energy, sustenance, and multidimensions. The antecedents were cancer treatment and economic status. The consequences were decreased daily, vocational, leisure, and social activities, uncertainty, and difficulties in adjustment. Symptoms (pain, anorexia, and insomnia) and emotional disturbance were not clear whether they are antecedents or consequences. However, they are related with cancer related fatigue. Even though still in the beginning stage, instruments measuring cancer related fatigue have been developed by some nursing investigators.
Objectives : This study aimed investigation of clinical development to child neuropsychiatry through the oriental western medical approach of child neuropsychiatric disorders Methods : As DSM-IV and ICD-10 set a standard for clinical expression. According to this standard and oriental medical diseases, child neuropsychiatric disorders are divided into six symptoms Results and Conclusion : 1. View point of oriental medicine, Psycho Somatic stroke(inclusive of the spasm) place under the category 'Epilepsy(癎)', 'Children's fit(驚風)' and 'Chi-Kyeung(?痙)'. 2. View point of oriental medicine, Mental Retardation place under the category 'Dementia(?)', 'Amnesia(健忘)' and 'Speech Disorder(語遲)' 3. View point of oriental medicine, Emotional Disorder place under the category 'Adjustment Disorder(客?)', 'Cry with anxiety at night(夜啼症)', 'Gi-Byung(?病)' and 'Child depressive Disorder(小兒癲症)' 4. View point of oriental medicine, Conduct development Disorder place under the category 'Physical frail of five part(五軟)' and 'Physical stiff of five part(五硬)'. 5. View point of oriental medicine, Childhood Psychosis place under the category 'Insanity(癲狂)'. 6. View point of oriental medicine, Somatoform Disorder place under the category 'Palpitation of the heart(驚悸)', 'Vomiting and Diarrhea(吐瀉)', 'Asthma(喘)', 'Headache(頭痛)' and 'Enuresis(遺尿)'
Objectives : The purpose of this study is to evaluate the voice handicaps of the idiopathic Parkinson's Diseases (PD) and their voice-related quality of life. Methods : Voice handicap index-10 (VHI-10) and Voice related Quality of Life were completed by 17 idiopathic PD patients, and Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS) part I, II, III were assessed. The relations between VHI-10, VRQOL and UPDRS scores were analysed. Results : VHI-10 score of PD patients was $14.35{\pm}8.07$ and VRQOL total score of PD patients was $59.12{\pm}20.25$, social-emotional $59.93{\pm}20.50$, physical function $58.58{\pm}21.77$. There were significant relations between VHI-10, VRQOL score and UPDRS II (activities of daily living). Conclusions : These results suggest that voice impairments affect the daily living of PD patients and their quality of lives.
인간의 능력 중 가장 주목할 만한 것은 언어를 습득하고 그것을 이용하여 서로 의사소통을 할 수 있다는 것이다. 모든 언어에는 그 언어만이 가지는 특수성뿐만 아니라 공통적으로 존재하는 보편적인 특성이 있다. 이것 외에도 언어 위에 입혀지는 사람의 목소리는 의사소통을 하는데 있어 상대의 심리를 파악하는 중요한 단서가 된다. 특히, 언어는 습득되어져야 활용되고 그 습득되어지는 환경에 영향을 받으며 이러한 환경에 따라 사람의 목소리, 억양 등이 변화하게 되는 것이다. 따라서 본 논문에서는 음성신호 분석 기법을 적용하여 장르별 영화시청에 따른 시각적, 청각적 요인이 목소리에 미치는 영향을 분석하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 장르별 영화를 시청한 후 성대 진동 및 음성에너지의 크기 변화를 측정하여 감정변화를 분석하는 실험을 수행하였다.
Ahmed, Tanveer;Memon, Sajjad Ali;Hussain, Saqib;Tanwani, Amer;Sadat, Ahmed
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.8
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pp.369-376
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2021
One of the most active areas of research in the field of affective computing and signal processing is emotion recognition. This paper proposes emotion recognition of low-resource (Sindhi) language. This work's uniqueness is that it examines the emotions of languages for which there is currently no publicly accessible dataset. The proposed effort has provided a dataset named MAVDESS (Mehran Audio-Visual Dataset Mehran Audio-Visual Database of Emotional Speech in Sindhi) for the academic community of a significant Sindhi language that is mainly spoken in Pakistan; however, no generic data for such languages is accessible in machine learning except few. Furthermore, the analysis of various emotions of Sindhi language in MAVDESS has been carried out to annotate the emotions using line features such as pitch, volume, and base, as well as toolkits such as OpenSmile, Scikit-Learn, and some important classification schemes such as LR, SVC, DT, and KNN, which will be further classified and computed to the machine via Python language for training a machine. Meanwhile, the dataset can be accessed in future via https://doi.org/10.5281/zenodo.5213073.
Currently, most sentiment classification models on microblogging platforms analyze sentence parts of speech and emoticons without comprehending users' emotional inclinations and grasping moral nuances. This study proposes a hybrid sentiment analysis model. Given the distinct nature of microblog comments, the model employs a combined stop-word list and word2vec for word vectorization. To mitigate local information loss, the TextCNN model, devoid of pooling layers, is employed for local feature extraction, while BiLSTM is utilized for contextual feature extraction in deep learning. Subsequently, microblog comment sentiments are categorized using a classification layer. Given the binary classification task at the output layer and the numerous hidden layers within BiLSTM, the Tanh activation function is adopted in this model. Experimental findings demonstrate that the enhanced TextCNN-BiLSTM model attains a precision of 94.75%. This represents a 1.21%, 1.25%, and 1.25% enhancement in precision, recall, and F1 values, respectively, in comparison to the individual deep learning models TextCNN. Furthermore, it outperforms BiLSTM by 0.78%, 0.9%, and 0.9% in precision, recall, and F1 values.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.3
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pp.545-550
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2024
In a society undergoing rapid change, modern individuals are facing various stresses, and there's a noticeable increase in mental health treatments for children as well. For the psychological well-being of children, it's crucial to swiftly discern their emotional states. However, this proves challenging as young children often articulate their emotions using limited vocabulary. This paper aims to categorize children's psychological states into four emotions: depression, anxiety, loneliness, and aggression. We propose a method for constructing an emotion dictionary tailored for children based on assessments from child psychology experts.
This paper is about how to identify emotional information and how to detect a specific emotion from speech signals. For emotion identification and detection task. we use long-term acoustic feature parameters and select the optimal Parameters using the feature selection technique based on F-score. We transform the conventional SVM into probabilistic output SVM for our emotion identification and detection system. In this paper we propose three approximation methods for log-likelihoods in a hypothesis test and compare the performance of those three methods. Experimental results using the SUSAS database showed the effectiveness of both feature selection and Probabilistic output SVM in the emotion identification task. The proposed methods could detect anger emotion with 91.3% correctness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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