본 연구에서는 인간의 주관적 감성 변화를 실시간으로 측정할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 펜 마우스와 디지타이저론 이용하여 인간의 감성 변화론 실시간으로 입력 받을 수 있는 입력 부분과. 쾌도 및 긴장도의 감성 변화즐 실시간으로 측정하고 평가할 수 있는 감성평가 및 디스플레이 부분으로 구성되어있다. 본 연구에서는 된 시스템의 유효성을 검증하기 위하여 하나의 실험을 수행하였다. 20명의 20대 남녀 피험자를 대상으로 긍정 감성과 부정 감성을 유발시킬 수 있는 사진을 각각 1장식 제시하면서 실시간 주관적 감성 평가와 함께 Galvanic Skin Response (GSR)를 실시간으로 측정하였고, 실험이 종료된 후 설문지를 이용하여 비 실시간 주관적 감성 평가를 실시하였다. 이를 통해 실시간 및 비 실시간 주관적 감성 평가, 생리 신호 평가의 결과들을 비교하였다. 상관관계 계수의 비교로부터 긍정 사진 자극으로 유발된 실시간 주관적 감성 변화는 부정 사진 자극으로 유발된 GSR 반응과, 부정 사진 자극으로 유발된 실시간 주관적 감성 변화는 부정 사진 자극으로 유발된 GSR 반응과 더 밀접한 관계가 있었다. 또한 설문지를 이용한 비 실시간 주관적 감성 평가 결과는 실시간 주관적 감성 평가의 누적된 평균 감성 값과 유사하였다. 이러한 결과로부터, 본 시스템의 가장 큰 특징은 시간에 따라 시시각각으로 변하는 인간의 주관적 감성 크기 변화를 관찰할 수 있다는 것과 자극제시 기간 동안의 평균적인 감성 평가가 가능하다는 것이다.
본 연구의 목적은 시각을 통하여 채색 플라스틱의 거칠기에 따른 감성의 평가구조를 밝혀내는데 있다. 각각의 색채 샘플에 거칠기를 적용한 샘플을 피험자에게 제시하여 설문하고 분석하였으며 감성과 물리적 특성과의 관계를 파악한 결과 채색 플라스틱에서 거칠기에 의한 감성평가요인은 3개의 축으로 나타났다. 또한 5가지의 제시된 색채 샘플에서 거칠기에 의한 유의미한 감성평가의 차이가 있음을 밝혀내었다. 본 연구의 결과는 앞으로 플라스틱이나 기타 소재의 표면 가공에 있어 색채와 거칠기에 의한 표면 디자인의 감성평가를 위한 기초적인 연구 자료로서 활용될 것을 제안한다.
This paper describes a method of human sensibility evaluation for pleasant and unpleasant environments. Conditions of the environment are room temperature and humidity. Changing the conditions, 10-channel EEG signals for 4 subjects are collected. Linear predictor coefficients of the recorded EEGs are extracted as the feature parameter of human sensibility. A neural network-based human sensibility estimation algorithm is developed. The developed algorithm showed good performance in the pleasantness evaluation. The neural network output produced accurate states of pleasantness sensibility. Subject-independent test showed similar results with subject-dependent test.
This study investigates the changes inconsumer sensibility and product preferences according to theirecofriendly productperceptions. Stimulants (released by three companies of sport casual brands)include three shirts made of recycled polyester and three made of organic cotton. A surveymethod was used to respond to the emotion and image while watching the presented pictures of the clothes. The change in the reactions was analyzed before and after the presentation of eco-friendliness information. The questionnaire consists of sensibility adjectives, open-ended questions about the associated image of eco-friendliness, color attractiveness, product favorability, price satisfaction, and reasons for an eco-friendly productpurchase. The survey was conducted on 200adult male and female participants. Two factors ('eco' and 'design')were identifiedthrough the factor analysis of image adjectives. There was a statistically significant increase in the evaluation of sensibility, color attractiveness, product favorability, and price satisfactiondue to the re-evaluation of the same products after consumers recognized the eco-friendly information of apparel products. When consumers recognize products aseco-friendly, they evaluate the products more positively than before. The result of the analysis of the increases by textile materials shows no significant difference in the sensibility changes depending on the materials. However, with regard to 'eco', the increase of sensibility change for organic cotton products was larger than for recycled polyester products.
This paper describes a technique for human sensibility evaluation using 10-channel EEG(electroencephalogram). The proposed method uses the linear predictor coefficients as EEG feature parameters and a neural network as sensibility pattern classifier. For subject independent system, multiple templates are stored and the most similar template can be selected. EEG signals corresponding to 4 emotions such as, relaxation, joy, sadness and anger are collected from 5 armature performers. The states of relaxation and joy are considered as positive sensibility and those of sadness and anger as negative. The classification performance using the proposed method is about 72.6%. This will be promising performance in the human sensibility evaluation.
본 연구는 객관적인 생리신호로부터 인간의 감성을 추론할 수 있는 감성평가 전문가 시스템을 개발하기 위한 첫 번째 단계로 측정된 생리신호를 이용하여 인간의 긴장도를 판단하는 알고리즘의 개발을 목표로 한다. 감성평가와 관련된 애매함을 수리적으로 취급하기 위해 퍼지이론을 적용하여 임의의 감성영역에 속하는 정도를 소속함수로 정량화함으로써 감성평가를 가능하게 하고자 하였다. 소속함수의 결정은 상상을 통해 유발된 긴장/이완의 생리신호 데이터베이스 결과를 사용하였다. 그리고 두 가지 이상의 생리신호 측정결과와 각 생리신호의 소속함수로부터 하나의 최종결과(긴장도)를 유추하기 위해서 Dempster-Shafer증거합 법칙을 적용하였고, 이를 통해 최종적인 긴장도를 도출할 수 있도록 하였다.
The purpose of this study is to investigate the relation between the exterior environmental factors and sensibility responses in apartment housing estates. The finding of the study may be summerized as follow: 1) The method of analysis was that the adequacy of 214 sensibility vocabularies primarily drawn were analyzed by the evaluation group through questionnaire. As a result of factor analysis on them, 36 sensibility vocabularies were finally drawn and used as a tool for evaluation. 2) 22 elements were drawn as physical elements that shows sensibility responses according to residential complexes and classified roughly into five factors; the architectural factor, the rest space, the horizontal system, the design factor, and the annexed facilities. 3) The average score for sensibility items by complexes suggested that the sensibility contents would vary depending on the physical conditions of facilities by complexes. 4) It was shown that the percentages of sensibility responses by physical structural elements were 50.7% for the rest space, 24.1% for the design factor, 13.7% for the architectural factor, 8.1% for the annexed facilities, and 3.2% for the horizontal system. 5) The analysis of relation between the physical elements and the sensibility contents showed that the sensibility contents such as 'emotions', 'comfortable', 'luxury', 'symbolic', and 'intimate', had a positive relation with the physical elements such as the entrance of a complex, design element, artistic structures, and kindergarten facilities but a negative relation with the physical elements such as the shape of buildings, walkways, and separate garbage collection yards.
This paper proposes an algorithm for human sensibility evaluation using 4-channel EEG signals of the prefrontal and the parietal lobes. The algorithm uses an artificial neural network and the multiple templates. The linear prediction coefficients are used as the feature parameters of human sensibility. Comfortableness for chairs and temperature/humidity are evaluated. Many conventional researches have emphasized that a wave of left prefrontal lobe is activated in case of positive sensibility and that of right prefrontal lobe is activated in case of negative sensibility. So the power ratio of a wave is obtained from FFT computation and the results are compared. The results of the comfortableness evaluation for temperature and humidity showed that the outputs of the proposed algorithm coincided with corresponding sensibilities depending on the task of the temperature and the humidity. The . conventional method using a wave is hardly related with comfortableness. And it is also observed that the uncomfortable state due to the high temperature and humidity can be easily changed to the comfortable state by small drop of the temperature and the humidity. It seems to be good results to get 66.7% of evaluation performance in spite of using EEG and the subject independent approach.
This study presents a human sensibility evaluation algorithm based on the personality-group templates of EEGs. For this objective, 16-channel EEG signals of 10 adults are collected. After Preprocessing of EEG, various EEG Parameters are estimated and compared. The proposed algorithm uses LP coefficients, neural network and pre-/post-processing techniques. The results showed good performance in human sensibility evaluation.
This research was designed to compare the subjective evaluation of texture image and preference by structure and sensible characteristics of women's suits fabrics between on- and off-line. 78 subjects who majored in fashion design evaluated the sensibility image and preference of 15 various kinds of specimens on- and off-line. Factor analysis, t-test, Pearson correlation and regression were used for a statistical analysis by SPSS WIN 13.0. The results of this study were as follows: 1. Women's suits fabrics were classified according to five sensibility image factors: 'classic', 'sophisticated', 'natural', 'characteristic', and 'practical'. 2. The results of the t-test showed that there were no differences between the on- and off-line evaluation of sensibility images. 3. The analysis of correlation indicated that the 'classic'-'sophisticated' and 'natural'- 'practical' sensibility images show a significant correlation between the two kinds of evaluation. 4. The results of regression revealed that 'sophisticated', 'characteristic' and 'practical' sensibility images had an effect on the purchase preference of women's suits fabrics. 5. 'Sophisticated', 'characteristic' and 'classic' sensibility images had an effect on the tactile preference of women's suits fabrics. 6. The structural characteristics of fabrics: thickness, weave and weight had an effect on the 'classic' sensibility image. Thickness had an effect on the 'sophisticated' sensibility image and fabric count had an effect on the 'characteristic' sensibility image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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