We propose a real time user interface that utilizes emotion recognition by physiological signals. To improve the problem that was low accuracy of emotion recognition through the traditional EEG(ElectroEncephaloGram), We developed a physiological signals-based emotion recognition system mixing relative power spectrum values of theta/alpha/beta/gamma EEG waves and autonomic nerve signal ratio of ECG (ElectroCardioGram). We propose both a data map and weight value modification algorithm to recognize six emotions of happy, fear, sad, joy, anger, and hatred. The datamap that stores the user-specific probability value is created and the algorithm updates the weighting to improve the accuracy of emotion recognition corresponding to each EEG channel. Also, as we compared the results of the EEG/ECG bio-singal complex data and single data consisting of EEG, the accuracy went up 23.77%. The proposed interface system with high accuracy will be utillized as a useful interface for controlling the game spaces and smart spaces.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.4
no.4
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pp.45-50
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2016
This is a humanistic study to trace phenomena logically the comprehensive therapeutic mechanism of the human body which is coded by the smart emotion of the rated signal conveyed by the Rated Sijo. The Gestalt, which is structured in the form of therapeutic metastasis conveyed by sentences, is intended to embody the principle of human response. So, this researcher explored the metastatic structure toward Gestalt of original human being through the passage of foreground and background by ergonomic and chemical structure. In the meantime, this researcher focused on revealing the structure of the field of existence by the symbol system in which the therapeutic mechanism of the human body is embodied. As a result, the basic framework of Gestalt literary therapy, which contributes to the improvement of the Quality of Life metaphorized as a mechanism of the symbol system by the metastasis of literary therapy or the electrical operation of the human body. As a result, the human body as a conductor through literature has turned out to be an original Gestalt structure pursued by literature. In addition, it was analyzed that the human body would accept signals such as emotions and Rated Emotions planted in the sentence, and synapse them into the human physiological psycho analytical symbol system. Therefore, it has been confirmed possibility that human existent environment and trauma are separated from the whole universe can push fully implement therapeutic techniques toward totalization by a combination of literary devices, especially appropriate electric signal combination of the Rated Sijo.
Smart-phones have become a vital part of our lives, paying a bill online, shopping using applications, using email and office applications. Therefore, the risk of the leakage of personal informations and the misuse of them becomes high, for the cost of loosing smart-phone. Many types of smart-phone security features such as password, slide-lock, and pattern lock have been introduced. However, those security locks make users not to easily access and use a smart-phone. There is tradeoff between security on one hand, and usability and cost on the other. This paper propose Self-Concealment to solve the tradeoff problem and demonstrate the effect through the experiment. In sum, Self-Concealment lowers smart-phone experience; however increases smart-phone use intension. This paper has implication for proposing new User Experience (UX) construct to resolve the trade-off between security and usability.
The purpose of this paper is to develop usability evaluation tool for wearable computer. In this paper, we propose evaluation factor and object through context evaluation in the real environment. The basic idea of this process is to know the thought from wearable user. Also, we gathered the opinion from expert group. As a result, we adopted evaluation question categories. By examining some empirical data which is obtained from observation and wearability evaluation, we conclude usability evaluation of wearable computer, including smart clothing. The design process in creating a successful wearable usability is no longer about providing technical success, rather about creating a optimal user experience.
Kim, Nam-Hee;Yang, Jin-Hee;Hong, Soon-Kyo;Hong, Suk-Il;Lee, Joo-Hyeon
Science of Emotion and Sensibility
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v.15
no.4
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pp.469-476
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2012
The purpose of this study is to derive design guideline for logo design development of smart clothing using flexible plastic optical fiber. In a criterion of guideline derivation for logo design, the first, it is a question of whether it indicates an appropriate degree of brightness across the front of flexible plastic optical fiber. The second, it is a question of whether it indicates relatively an uniform brightness characteristic across the front of flexible plastic optical fiber. For this, the brightness characteristic of flexible plastic optical fiber according to the angle changes and the length of flexible plastic optical fiber was analyzed by the 'Experiment 1'. To deduce guideline for the logo design of the actual garment, the brightness characteristic of flexible plastic optical fiber about the main morpheme of the capital letter of alphabet was analyzed by the 'Experiment 2'. Based on the results of the two experiment, this study derived design guideline and limitations for logo design of smart clothing visualized by the flexible plastic optical fiber.
We have developed and evaluated a smart clothing system for the measurement of body composition in real time. Two kinds of experimental clothes were developed in this study to investigate the effects of textile electrodes on the measurements. As long as the wearer maintained same posture, the magnitudes of impedance was measured identically even though he got into the clothing again. Moreover we found the clothing could measure the impedance of each body segment.
In the various kinds of intelligent services, many studies for detecting emotion are in progress. Particularly, studies on emotion recognition at the particular time have been conducted in order to provide personalized experiences to the audience in the field of exhibition though facial expressions change as time passes. So, the aim of this paper is to build a model to predict the audience's emotion from the changes of facial expressions while watching an exhibit. The proposed model is based on both sequential neural network and the Valence-Arousal model. To validate the usefulness of the proposed model, we performed an experiment to compare the proposed model with the standard neural-network-based model to compare their performance. The results confirmed that the proposed model considering time sequence had better prediction accuracy.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.8
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pp.1407-1414
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2016
In this study, we develop that Location Recommending System using personal emotion information based on Collaborative Filtering. Previous Location Recommending System recommended a place visited by the user of the rating or the pattern of location for the user place. These systems are not high user satisfaction because that dose not consider the user status or have not objectively the information. Using user's personal emotion information to recommend a high-affinity users who have visited the place felt similar emotions objectively can improve user satisfaction with the place. In this study, a user using a mobile application directly register the recognized emotion information using the current position and bio-signal, and using the registered information measuring the similarity of user with a similarity emotion, predicts a preference for the place it is recommended to emotional place. The system consists of a user interface, a database, a recommendation module.
Purpose: Consumers' experience of functional attributes is remembered, and the experience lowers the cost of consumers' input from their point of view and reduces uncertainty. It also plays an important role in consumers' positive emotions and responses. Accordingly, if information search costs are reduced in terms of the costs perceived by consumers about restaurants, a strategy differentiated from other companies can be established. Therefore, this study investigated the effect of functional congruence of restaurant stores on information search cost reduction, positive/negative emotions, and loyalty. Research Design, Data, and Methodology: This study investigated functional congruence, information search cost reduction, and positive/negative emotions. The structural relationship between loyalty was analyzed. To verify this, a research hypothesis was established based on previous studies and a research model was constructed. The questionnaire items were modified and used according to the current study, based on previous studies. The data were collected using the questionnaire method from 187 people who had dining out experience. Frequency analysis was performed to confirm demographic characteristics. Reliability, convergent validity, and discriminant validity of the collected data were verified. The research model was analyzed with a structural equation modeling (SmartPLS 4). Results: The findings show that functional congruence had significant positive effects on information search cost reduction and positive emotion, but no significant effect on negative emotion. Information search cost reduction had significant positive effects on positive emotion/negative emotion but did not significantly affect loyalty. Lastly, both positive and negative emotions had significant positive effects on loyalty. Conclusion: Based on transaction cost theory, this study found how functional congruence and information search cost reduction influence consumers' emotions. The functional attributes of restaurants were perceived by customers as information, thus uncertainty was decreased. Finally, appropriate management strategies and implications of functional congruence and information search cost in the restaurant were suggested.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.3
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pp.35-43
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2023
Emotion recognition while driving is an essential task to prevent accidents. Furthermore, in the era of autonomous driving, automobiles are the subject of mobility, requiring more emotional communication with drivers, and the emotion recognition market is gradually spreading. Accordingly, in this research plan, the driver's emotions are classified into seven categories using psychological and behavioral data, which are relatively easy to collect. The latent vectors extracted through the auto-encoder model were also used as features in this classification model, confirming that this affected performance improvement. Furthermore, it also confirmed that the performance was improved when using the framework presented in this paper compared to when the existing EEG data were included. Finally, 81% of the driver's emotion classification accuracy and 80% of F1-Score were achieved only through psychological, personal information, and behavioral data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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