In recent years, with the spread of communication media, such as a cellular phone and E-mail, we are able to communicate with others without any restriction of position or time. However, complexity of communicative context has increased so that user has to guess a partner user's situation and status in order to use various medias efficiently. This problem will grow larger as new media are brought in the expanding communications network. To solve this problem, we propose the system that guesses the context in communication by a user's media from the position information on PHS (Personal Handy phone System) and schedule information from schedule application. In this system a user's agent guesses automatically the context that owner has set, and answers the demand of the context from a partner user. Moreover, the agent decides a suitable answer, when there is a demand of communication by the media, which cannot be used.
The principal objective of the work is to confirm the effects of perceived interactivity, trust, and emotion on intentions to use IPTV service. The empirical investigation into IPTV service users suggests that (i) the perception of interactivity should be directly related with trust, (ii) Users' trust should bolster users' emotion in a positive or negative aspect, and (iii) such emotion is verified to affect the intention to use IPTV continuously. More specifically, we demonstrate that positive and negative emotions influence user intentions positively and negatively. Additionally, we find that the trust mediates perceived interactivity and emotions, and both trust and emotion mediate the relationship between perceived interactivity and intentions to use IPTV. The work indicates that trust and emotion of users should be considered from IS perspective in an attempt to build the intention to use IPTV. IPTV firms should consider in their IPTV design and offering strategy how to enhance positive emotions for user retention and eventually bolster intentions to use IPTV continuously.
In this paper, we propose a framework that automatically suggests emotion using emotion analysis method based on facial expression change. We use Microsoft's Emotion API to calculate and analyze emotion values in facial expressions to recognize emotions that change over time. In this step, we use standard deviations based on peak analysis to measure and classify emotional changes. The difference between the classified emotion and the normal emotion is calculated, and the difference is used to recognize the emotion abnormality. We match user's emotions to relatively relaxed emotions using histograms and emotional meshes. As a result, we provide relaxed emotions to users through images. The proposed framework helps users to recognize emotional changes easily and to train their emotions through emotional relaxation.
한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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pp.120-125
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2000
We propose a semi-automatic and dynamic indexing algorithm for multi-media database(e.g. movie files, audio files), which are difficult to create indexes expressing their emotional or abstract contents, according to user's sensitivity by using user's histories of access to database. In this algorithm, we simply categorize data at first, create a vector space of each user's interest(user model) from the history of which categories the data belong to, and create vector space of each data(title model) from the history of which users the data had been accessed from. By continuing the above method, we could create suitable indexes, which show emotional content of each data. In this paper, we define the recurrence formulas based on the proposed algorithm. We also show the effectiveness of the algorithm by simulation result.
기술격차 감소로 인해 제품 차별화를 위한 인지 감성적 제품설계가 중요해지고 있다. 성별, 연령 등 다양한 사용자이 느끼는 감각(시각, 청각, 촉각 등), 인지(주의력, 기억력 등), 감성(심미성, 기능성 등)을 고려하기 위한 데이터베이스와 제품설계 가이드라인이 필요하다. 여러 실험으로부터 도출된 사용자 특성정보는 제품의 설계 및 평가 시 주요한 지표로 사용되고 있으며, 이를 저장할 통합적 인지 감성 데이터베이스를 구축하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 인지 감성적 제품설계 지원을 위한 사용자 특성정보 메타데이터를 설계하고 프로토 타입 시스템으로 구축하였다. 감각, 인지, 감성에 관련된 기존 문헌들을 조사하고 분류하여 인지, 감성 유형별로 반영할 수 있도록 설계하였다. 제품설계/평가에 필요한 다양한 사용자 특성정보를 RDF 형식의 설계하였고, 설계된 메타데이터에 따라 인지, 감성에 관련된 사용자 특성정보를 저장할 수 있도록 프로토 타입 시스템을 구축하였다.
온라인 커뮤니케이션 중 인터넷 메신저를 이용한 대화의 비중이 점점 증가하는 추세이나, 이러한 메신저 대화정보를 효율적으로 재사용할 수 있는 어플리케이션은 많지 않다. 메신저 대화 정보는 사용자의 언어 습관이 반영된다는 특성을 가진다. 이러한 언어 습관은 자주 쓰이는 단어나 이모티콘으로 나타나며, 이들로써 사용자의 기분을 잘 파악할 수 있다는 특성이 있다. 그러므로 본 연구에서는 자주 쓰이는 단어들이나, 기호 등을 이용해서 효과적으로 대화 내용 작성자의 기분 등을 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 이러한 기법은 충분한 반복 실험을 통해서 95% 이상의 높은 정확성으로 기분을 분류할 수 있음을 보여주고 있다.
Due to the rapid advancement of the mobile technology, smart phones have been widely used in the current society. This lead to an easier way to retrieve video contents using web and mobile services. However, it is not a trivial problem to retrieve particular video contents based on users' specific preferences. The current movie recommendation system is based on the users' preference information. However, this system does not consider any emotional means or perspectives in each movie, which results in the dissatisfaction of user's emotional requirements. In order to address users' preferences and emotional requirements, this research proposes a movie recommendation technology to represent a movie's emotion and its associations. The proposed approach contains the development of emotion ontology by representing the relationship between the emotion and the concepts which cause emotional effects. Based on the current movie metadata ontology, this research also developed movie-emotion ontology based on the representation of the metadata related to the emotion. The proposed movie recommendation method recommends the movie by using movie-emotion ontology based on the emotion knowledge. Using this proposed approach, the user will be able to get the list of movies based on their preferences and emotional requirements.
최근 한국에서는 대부분의 사람들이 안드로이드 기반의 스마트폰을 사용하고 있고, 뮤직플레이어는 어느 스마트폰에서나 찾아볼 수 있다. 그러나 뮤직 플레이어들 중 사용자의 취향이나, 음악을 듣는 성향에 맞춰진 개인화된 애플리케이션은 찾아보기 힘든 실정이다. 본 논문에서는 음악을 분석하여 감정에 따라 자동으로 분류하고, 사용자가 입력한 감정에 따라 추천하며, 사용자의 선호도를 반영하는 기능을 제공할 뿐만 아니라, 음악을 색채를 통해 시각화함으로써 사용자가 음악을 보다 쉽게 느낄 수 있도록 구현된 감성 뮤직 플레이어를 제안한다. 이를 통해 사용자는 선곡의 어려움을 해소하고 자신에게 최적화된 애플리케이션을 사용할 수 있다.
Interrogative sentences are generally used to perform speech acts of directly asking a question or making a request, but they are also used to convey such speech acts indirectly. In the utterances, such indirect uses of interrogative sentences usually carry speaker's emotion with a negative attitude, which is close to an expression of anger. The identification of such negative emotion is known as a difficult problem that requires relevant information in syntax, semantics, discourse, pragmatics, and speech signals. In this paper, we argue that the interrogatives used for indirect speech acts could serve as a dominant marker for identifying the emotional attitudes, such as anger, as compared to other emotion-related markers, such as discourse markers, adverbial words, and syntactic markers. To support such an argument, we analyze the dialogues collected from the Korean soap operas, and examine individual or cooperative influences of the emotion-related markers on emotional realization. The user study shows that the interrogatives could be utilized as a promising device for emotion identification.
인터넷에서 제공하는 각종 서비스 및 다양한 소프트웨어들은 점차 사용자를 고려하여 개발되고 있는 추세이나 아직은 미약하다. 사용자를 고려한다는 것은 사용자가 소프트웨어를 사용하거나 서비스를 받으면서 공감을 느끼도록 하여 사용 효과를 높이고, 생활의 일부분이 되어 가고 있는 컴퓨터 시스템을 사람과 친하게 만들려는 것이다. 이를 위해서는 사용자와의 상호작용이 중요시된다. 본 연구에서는 사람과 비슷한 가상의 캐릭터를 이용하며, 이 캐릭터가 사용자와 상호 작용을 통하여 emotion을 갖게 하는데 중점을 두었다. 즉, 캐릭터가 가질 수 있는 emotion structure를 정의하고 사용자와의 상호작용을 바탕으로 캐릭터의 emotion을 생성한다. 이를 위한 시스템은 사용자가 에이전트에게 task를 요청하여 서비스를 받을 때까지 일어날 수 있는 여러 상호작용에 대하여 캐릭터의 emotion을 생성하여 사용자에게 simulation하게 된다. 이러한 감정의 교류를 통하여 사용자는 캐릭터에게 친근감을 갖게 되며 캐릭터의 emotion에 대하여 공감할 수 있고 응용프로그램의 신뢰성을 높이는 효과를 가져온다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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