이 연구의 목적은 IAPS 자극에 대한 한국인의 정서 반응을 측정하여 평가하는데 있다. 특히 Lang 등(2005)이 제작한 956장의 IAPS 그림자극 전체에 대한 반응을 측정하여 IAPS 자극에 대한 한국인 정서 반응의 평가 척도를 작성하였다. 또한 IAPS 자극에 대한 한국인의 평가 결과를 Lang 등(2005)이 제시한 미국인의 평가 결과와 비교함으로써 두 집단 간 차이를 알아보고자 하였다. 연구 결과, IAPS 자극에 대한 각성과 정서가 반응 모두에서 한국인과 미국인은 서로 높은 상관을 보였다. 그러나 세부적인 측면에서 집단 간 차이가 뚜렷하게 드러났는데, 한국인이 미국인에 비해 IAPS 자극에 대해 더 높은 각성 반응과 덜 극단적인 정서반응을 보였다. 또한 성별에 따른 차이를 비교한 결과, 두 나라 모두 여성이 남성에 비해 높은 각성 반응을 보였다는 점은 일치했지만, 정서가 반응에 있어서는 한국 여성은 부정적으로, 미국 여성은 극단적으로 반응했다. 이 연구 결과는 정서 반응에 있어서 문화와 성별에 따른 차이가 존재함을 보여주는 것으로서 IAPS 자극을 활용한 연구에서 이 요인들을 고려해야 함을 시사한다.
The present paper focuses on the interaction between lexical-semantic information and affective prosody. The previous studies showed that the influence of lexical-semantic information on the affective evaluation of the prosody was relatively clear, but the influence of emotional prosody on the word evaluation remains still ambiguous. In the present, we explore whether affective prosody influence on the evaluation of affective meaning of a word and vice versa, using more ecological stimulus (sentences) than simple words. We asked participants to evaluate the emotional valence of the sentences which were recorded with affective prosody (negative, neutral, and positive) in Experiment 1 and the emotional valence of their prosodies in Experiment 2. The results showed that the emotional valence of prosody can influence on the emotional evaluation of sentences and vice versa. Interestingly, the positive prosody is likely to be more responsible to this interaction.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제12권2호
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pp.180-189
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2024
We aimed to see if approach-avoidance visual experience would have different effects in the valence rating of emojis. Previous literature has shown that approach-avoidance tendencies have influences people's emotional perceptions. Up until now, research on emojis have been heavily focused on static emojis, which gives room for exploration whether if movement added on to emoji would elicit different emotional responses. In the study, we examined the impact of approach-avoidance visual experience of emojis via mobile interface, categorized into 4 experimental conditions (positive approach, negative approach, positive avoid, and negative avoid), and conducted semi-structured interviews to identify users' reasonings towards their valence ratings on specific emojis with approach or avoid movements. We found that positive approach emojis were the highest valence rating and preferred by the participants, while there were no differences between negative emoji approach or avoidance. Based on these findings, we conclude that positive emojis could be intensified to be more positive with approach motion, yet for negative emojis, individual differences or contextual differences may arise in its emotional ratings.
본 논문에서는 Russell의 감정차원 모델("A Circumplex Model")의 차원 축 중 Arousal 축의 요소(active, inactive)간의 연관성을 파악하여 새로운 감정 표현 방식을 제안한다. Russell의 감정차원 모델은 arousal, valence의 2개의 축 위에 감정을 나타내는 단어(happy, joy, sad, 긴장 등)를 하나의 점으로 표현한다. 이런 Russell 모델은 감성과학, HCI, 심리학 등 여러 분야의 연구에 가장 많이 사용되는 감정 차원이다. 하지만 기존의 연구(복합적 감정, 감정과 감성, arousal 축과 valence 축의 차이점 등)에서는 Russell의 감정차원 모델은 표현방법의 수정이 필요하다고 주장하였다. 따라서 본 논문에서는 2개의 차원 축(arousal, valence) 중 arousal 축의 요소(active, inactive) 간의 연관성을 확인하고 실험을 통하여 사용자들이 본인의 각성(arousal) 정도를 어떠한 방식으로 표현하는지 확인하여 Russell의 감정차원 모델의 새로운 표현 방식을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방식을 이용하여 Russell 모델의 문제점을 보완하였으며, 기존 연구에 대한 근거가 될 수 있었다.
본 논문에서는 감성 모델을 이용하여 음악을 정렬한 후, 이를 바탕으로 음악을 탐색하는 인터페이스를 제안한다. 먼저 다양한 곡들에 대한 Arousal-Valence 요소를 설문조사 한 후, 곡들의 다양한 audio feature 들과 Arousal-Valence 요소들간의 상관관계를 계산하여, AV모델을 수립한다. 그 후, 다양한 음악들을 수립된 AV모델에 대하여 정렬을 하여 음악을 배치한 후, 이를 마우스를 이용하여 탐색하는 인터페이스를 제공한다. 기존의 관련 인터페이스보다 더욱 직관적으로 원하는 곡을 선택할 수 있게 하기 위해서, 마우스의 위치에 따라서 여러 음악들이 페이드 인/아웃 되게 하였으며, 여러 가지 모드의 인터페이스를 제공하여, 사용자가 가장 편리한 인터페이스를 사용할 수 있게 하였다. 사용자는 본 음악 탐색 인터페이스를 이용하여, 더욱 감정적으로 원하는 음악을 쉽게 찾을 수 있게 된다.
This paper presents a statistical analysis method for the selection of electroencephalogram (EEG) electrode positions and spectral features to recognize emotion, where emotional valence and arousal are classified into three and two levels, respectively. Ten experiments for a subject were performed under three categorized IAPS (International Affective Picture System) pictures, i.e., high valence and high arousal, medium valence and low arousal, and low valence and high arousal. The electroencephalogram was recorded from 12 sites according to the international 10~20 system referenced to Cz. The statistical analysis approach using ANOVA with Tukey's HSD is employed to identify statistically significant EEG electrode positions and spectral features in the emotion recognition.
그룹 인터뷰를 통해 도출된 총 24개의 감정 용어 중 한국인과 중국인 결과 모두에서 대부분의 감정 용어가 긍정적 정서가를 가졌고, 중국인과 한국인에게 유사한 정서가를 유발하였으나, 몇몇 용어에서 정서가와 각성가의 차이가 나타났다. 그러나 한 국가에서 부정적 정서가나 낮은 각성가를 가지는 용어가 다른 국가에서 긍정적 정서가나 높은 각성가를 가지는 정반대의 평가 결과는 나타나지 않았다. 본 연구에서 동일한 의미를 가지는 단어에 대해 국가 별로 정서가/각성가가 다르게 나타났으므로, 향후 평가를 통해 도출된 감정 결과에 대한 해석을 할 때 이러한 부분들이 반영되어야 할 것으로 생각된다.
A modifiedPosner cue-target paradigm in which neutral, positive and negative (threat) words were presented in peripheral location for cue was used to investigate the difference of engagement component of attention across emotional valence and anxiety level of participants. Results showed an interaction effect between anxiety level of participants and emotional valence of cue in valid trial. This indicates that the engage component of attention is not encapsulated and influenced by anxiety level of participant.
오피니언 마이닝과 정서 분석에 대한 기존 연구에서는 정서 단어에 부정어를 붙일 경우 긍정, 부정의 극성과 값이 뒤바뀐다고 가정하고 부정어를 처리하였다. 그러나 지금까지 정서 단어에 부정어가 발생했을 때 극성이 어느 정도 바뀌는지에 대한 정량적 연구는 없었다. 따라서 본 논문에서는 한국어 정서 단어와 그 부정형에 대해서 정서가와 각성 차원을 측정하였다. 결과, 정서 단어에 부정형이 올 경우 정서가와 각성 차원의 중간 수준을 기준으로 극성을 뒤바꾸고 값은 약 30~50% 약화되었다. 이 결과를 오피니언 마이닝과 정서 분석 연구에서 부정어를 처리하는 기준으로 제시하였다.
This paper addresses the emotion computing model for software affective agents. In this paper, emotion is represented in valence-arousal-dominance dimensions instead of discrete categorical representation approach. Firstly, a novel emotion model architecture for affective agents is proposed based on Scherer's componential theories of human emotion, which is one of the well-known emotion models in psychological area. Then a fuzzy logic is applied to determine emotional statuses in the emotion model architecture, i.e., the first valence and arousal, the second valence and arousal, and dominance. The proposed methods are implemented and tested by applying them in a virtual training system for children's neurobehavioral disorders.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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