This study describes a system for human sensibility evaluation using PPG(photoplethysmogram) signal and biofeedback algorithm to respond the bad(negative) mood. For this objective, PPG signals for two emotional states(positive/negative) are collected. To evoke the test emotions, happy(or joyful) and sad(or irritating) movie files are collected and played in subjects' monitor. From the acquired PPG signal, the heart rate variability(HRV) is calculated. Using the HRV and its FFT spectra, the human sensibility is evaluated. Since the heart is a representative organ which is controlled by the autonomic nervous system(ANS), the ANS may reflect the changes in emotion. The biofeedback algorithm is designed with motion image player interacting with the results of the sensibility evaluation. It was shown that HRV was changed according to the subject's emotions. Accordingly, the sensibility evaluation test showed feasibility of the our method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.8
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pp.2944-2958
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2021
Today, online education is becoming more important. The effectiveness of online education has been measured by student satisfaction and the possibility of substituting offline education. This study proposes a plan to increase the effectiveness of education in a new form by using online information. Education is the process of socializing and growing learners. Representative negative emotions experienced by learners are stress, anxiety, and depression (SAD). A reduction in SAD will promote student growth and improve educational outcomes. This paper considers online information by dividing it into online educational information support (OEDIS) and online emotional information support (OEMIS). We demonstrate that OEDIS reduces SAD, and OEMIS reduces stress and anxiety. By providing online information, negative emotions can be reduced, and educational outcomes can be improved. This study suggests a new role for online information support, such as emotional change in individuals and solving psychological problems. Online information support goes beyond knowledge transfer and can be used in various fields, such as online education that promotes human growth and positive change, and even healthcare.
Emotional awareness is the image of a person is represented by different tendencies. Currently, the emotion computing to objectively evaluate the emotion recognition research is being actively studied. However, existing emotional computing research has many problems to run. First, the non-objective in emotion recognition if it is inaccurate. Second, the correlation between the emotion recognition is unclear points. So to test the regularity of image sensitivity to the need of the present study is to control emotions in the computing system. In addition, the screen number of the emotion recognized for the purpose of this study, applying the method of objective image emotional computing system and compared with a similar degree of emotion of the person. The key features of the image emotional computing system calculates the emotion recognized as numbered digital form. And to study the background of emotion computing is a key advantage of the effect of the James A. Russell for digitization of emotion (Core Affect). Pleasure emotions about the core axis (X axis) of pleasure and displeasure, tension (Y-axis) axis of tension and relaxation of emotion, emotion is applied to the computing research. Emotional axis with associated representative sensibility very happy, excited, elated, happy, contentment, calm, relaxing, quiet, tired, helpless, depressed, sad, angry, stress, anxiety, pieces 16 of tense emotional separated by a sensibility ComputingIt applies. Course of the present study is to use the color of the color key elements of the image computing formula sensitivity, brightness, and saturation applied to the sensitivity property elements. Property and calculating the rate sensitivity factors are applied to the importance weight, measured by free-level sensitivity score (X-axis) and the tension (Y-axis). Emotion won again expanded on the basis of emotion crossed point, and included a representative selection in Sensibility size of the top five ranking representative of the main emotion. In addition, measuring the emotional image of a person with 16 representative emotional score, and separated by a representative of the top five senses. Compare the main representative of the main representatives of Emotion and Sensibility people aware of the sensitivity of the results to verify the similarity degree computing emotion emotional emotions depending on the number of representative matches. The emotional similarity computing results represent the average concordance rate of major sensitivity was 51%, representing 2.5 sensibilities were consistent with the person's emotion recognition. Similar measures were the degree of emotion computing calculation and emotion recognition in this study who were given the objective criteria of the sensitivity calculation. Future research will need to be maintained weight room and the study of the emotional equation of a higher concordance rate improved.
Recently, there are many researches have been studying for analyzing user interests and emotions based on users profiles and diverse information from Social Network Services (SNSs) due to their popularities. However, most of traditional researches are focusing on their researches based on single resource such as text, image, hash tag, and more, in order to obtain what user emotions are. Hence, this paper propose a method for obtaining user emotional information by analyzing texts and images both from Instagram which is one of the well-known image based SNSs. In order to extract emotional information from given images, we firstly apply GRAB-CUT algorithm to retrieve objects from given images. These retrieved objects will be regenerated by their representative colors, and compared with emotional vocabulary table for extracting which vocabularies are the most appropriate for the given images. Afterward, we will extract emotional vocabularies from text information in the comments for the given images, based on frequencies of adjective words. Finally, we will measure WUP similarities between adjective words and emotional words which extracted from the previous step. We believe that it is possible to obtain more precise user emotional information if we analyzed images and texts both time.
Despite the increasing recognition of the value of emotions and younger consumers in luxury market segments, little research has focused on the role consumer characteristics and emotions play in younger consumers' commitment to luxury brands. Drawing on the identity-motivation model and the idea of self-construal, this study identifies the contributing factors of younger consumers' commitment to luxury fashion brands. Specifically, this study examines the role of consumer characteristics (i.e., self-construal), the self-expressiveness of brands, and emotional factors (i.e., brand love and brand attachment) in developing consumer-brand relationships. The proposed model was tested with college students in the U.S., which supplied a representative group of younger consumers of luxury fashion brands. The data were collected using web-based surveys and analyzed using structural equation modeling method. The results showed that consumers who were characterized with interdependent self-construal had positive perceptions of self-expressive luxury fashion brands. Furthermore, the perception of self-expressive brands promotes the consumers' brand love of and brand attachmentto luxury fashion brands. Also, while both improved brand commitment, brand attachment had a greater impact on brand commitment than brand love. This study contributes to the literature by identifying driving forces of younger consumers' brand commitment. It also provides managerial implications for luxury fashion brands.
Despite the proliferation of studies on emotion, little attention has been paid to the effects of discrete emotion on political participation. Using a representative survey conducted on a sample of South Korean citizens in the aftermath of the Sewol ferry accident, the current survey explored how anger and sadness, as well as the ways people express those emotions, influence the orientation of their response in social environments and, ultimately, their voting intention. The results partially supported the discrete effects of sadness and anger in eliciting reactions of approach or avoidance. Anger was found to provoke an approach action tendency in independent voters and supporters of the opposition, while also eliciting an avoidance action tendency with a varying effect size across all three groups of respondents. Sadness also prompted an approach action tendency in independents and supporters of the incumbent party, while it manifested a negative association with the avoidance action tendency in supporters of the opponent party. An interpretation of the findings and proposed directions for future research are presented.
Unlike face-to-face communication, text-based communication by digital media has limitations that non-verbal elements are eliminated and social presence decrease. To overcome this problem, people try to find solutions which visualize emotion and situation by using emoticons, icons, computer language and so on. As most SMS users experience the failure of using emotions on the mobile phone, they need to make up for this point. In this study, we conducted research on the recent mobile fonts situations and surveyed users' perception on SMS fonts as to suggest solutions of expressing and visualizing emotions on the mobile phone, a representative media of personal communication. As a solution of reducing the failure, we conducted a survey on users' perception about fonts and the capability of the expressing emotions by fonts. The survey found that mobile fonts can be used as a method to express human emotion. As a finding, the shape of the font can be used as a method to visualize the emotion through text messaging. In future studies, such a method can be applied to variety of different personal media with the communication method based on text. Those studies can propose different usage for fonts in communication.
With the development of the Internet, users share their experiences and opinions. Since related keywords are used witho0ut considering information such as the general emotion or genre of an unstructured document such as a movie review, the sensitivity accuracy according to the appropriate emotional situation is impaired. Therefore, we propose a system that predicts emotions based on information such as the genre to which the unstructured document created by users belongs or overall emotions. First, representative keyword related to emotion sets such as Joy, Anger, Fear, and Sadness are extracted from the unstructured document, and the normalized weights of the emotional feature words and information of the unstructured document are trained in a system that combines CNN and LSTM as a training set. Finally, by testing the refined words extracted through movie information, morpheme analyzer and n-gram, emoticons, and emojis, it was shown that the accuracy of emotion prediction using emotions and F-measure were improved. The proposed prediction system can predict sentiment appropriately according to the situation by avoiding the error of judging negative due to the use of sad words in sad movies and scary words in horror movies.
Emotional computer that you want to study in a regular number change is the continuing sensitivity. Emotional Computing manner the sensibilities numbered and emotions were running through the trees. Emotional assessment of emotional sensibility computing was used as the coordinates of the key effects of the James A. Russell (Core Affect). Emotional tree runs purpose was to verify the correlation of sensitivity and emotion computing tree. Emotional tree attributes experiment color, brightness, saturation was configured with. When 50% brightness increase, about pleasure (X-axis) has increased by 10.49 points. Brightness 50%, GREEN 50% increase in the degree of pleasure (X-axis) of 10.49 points, tone (Y axis) has increased by 15.85 points. Brightness 50%, GREEN 50% increase in the degree of pleasure (X-axis) of 10.49 points, tone (Y axis) has increased by 15.85 points. Brightness 50% of the free-extent (X-axis), BLUE 50% when the tone (Y axis), pleasure extent (X-axis) of 10.49 points, tone (Y axis) as much as 14.65 points sensibilities have changed. When representatives emotions size changes have increased 50% brightness, color RED 50%, increased 5.4% Emotional excitement, emotion depressed declined -4.2%. 50% brightness, color GREEN 50% increase in emotional excitement had increased to 8.6%, declined by -5.5% this melancholy sensibility. Representative emotion and emotional changes increase or decrease the size of the emotional attributes were analyzed by quantitative methods. After the happy emotions number is needed to study more similar to the human emotion through the execution of the video image emotion emotional tree computing.
In this study, we developed a tool for measuring user's emotions expressed while using a product in the natural and accessible environment for the design field. Also, using emotional word logging software VideoTAME, we measured a user's emotions expressed while using a product. In the testing module of VideoTAME, participants evaluate their emotional changes through playing and watching the video clips of their performing tasks in the experiment room. In the analyzing module, the researchers replay the results created by participants during the experiment and analyze the results using Microsoft Excel. In this research, we have asked users to examine their emotional changes while watching the recorded video clip of them in the experiment room performing a series of tasks using a cellular phone. In this experiment, there were no big differences in the representative emotions expressed for each characteristics of task. The reason for this can be assumed it is because of the emotional changes occurred while facing specific situations when performing a task rather than the task itself. If more data is collected and concrete statistical analysis is done, it is expected that we can clarify what effect a product's usability has on user's emotions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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