• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.1-2
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• 2011

• 대한한의학원전학회지
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• 제22권2호
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• pp.315-325
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• 2009

Since the days of early Confucianism, the nature(性) and the emotion(情) have been the methodological tool to explain the original nature of the human being, by dividing the human mind into the nature and the emotion. This study examines the interconversion(相成相資) theory of the nature and the emotion mentioned in the "Sadanron(四端論)" chapter of "Dong-uisusebowon." We have contemplated how Gi(氣) of sadness and anger mutually create each other, that of pleasure and enjoyment do as well, transforming sad nature[哀性] of the Taeyang-in(太陽人) into anger emotion, anger nature of the Soyang-in(少陽人) into sad emotion[哀情], pleasure nature[喜性] of the Taeuemin(太陰人) into enjoy emotion[樂情], enjoy nature[樂性] of the Soeumin(少陰人) into pleasure emotion[喜情] considering the circumstances in which the nature changes into the emotion based on the original texts of "Dong-uisusebowon", "Sasang-uihakchobon-gwon(四象醫學草本卷)" and "Gyeokchigo(格致藁)".

• 감성과학
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• 제5권1호
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• pp.61-70
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• 2002

본 연구에서는 향 감성을 측정할 수 있는 향 감성평가 척도를 개발하고, 이를 이용하여 향의 감성구조를 밝히고자 한다. 향 감성평가 척도제작을 위해 향 감성관련 형용사를 수집한 다음, 37개의 향 감성 형용사를 선발하여 양극 7점 척도로 구성된 척도를 작성하였다. 304명의 실험 참여자는 집단실험에 참여하여 향 감성을 평정하였다. 척도의 신뢰도 검증을 위하여 2주 후에 동일한 절차와 조건에서 53명의 실험 참여자를 대상으로 재검사를 실시하였다. 검사-재검사 신뢰도가 높고 요인부하가 한 요인에 많이 차지하는 25개의 형용사를 최종 선택하여 양극 7점 척도로 이루어진 향 감성평가 척도를 제작하였다. 실험 참여자는 10대, 20대, 30∼40대 남녀 각각 24명씩으로 개별 실험을 통해 cederwood oil, peppermint oil, rose oil, grapefruit oil, teebaum oil의 다섯 가지 향에 대한 감성평가를 실시하였다. 향 감성구조는 '심미성', '강도', '낭만성', '자연성', '개성'의 다섯 요인으로 구성되었음을 밝혔다. 연령에 따른 향 감성구조는 유사하였으나 향 종류별 감성구조는 약간 다르게 나타났다.

• 과학교육연구지
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• 제34권2호
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• pp.185-192
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• 2010

이 연구의 목적은 생물분류탐구과정에서 나타나는 부정감성을 호르몬 변화로 예측할 수 있는 부정감성 예측모델을 개발하는 것이다. 이를 위해 통합적인 과학 탐구가 가능하도록 깃털 분류 탐구 활동을 개발하였다. 연구대상은 호르몬 변화 측정에 문제가 없는 서울, 안산, 청주 소재 중학교 2학년 47명(남 18, 여 29)으로 하였다. 피험자들은 개인별로 깃털 분류 탐구 활동을 수행하였다. 깃털 분류 탐구 활동 전과 후에 형용사 이모티콘 척도법을 이용하여 부정감성 검사를 하였고, 타액 시료를 채취하여 코르티솔 호르몬 변화를 분석하였다. 연구결과 부정감성 변화량과 타액 코르티솔 변화량 사이에서 유의미한 정적 상관관계(R=0.39, P<0.001)가 나타났으며, 회귀분석을 이용하여 생물분류탐구에서 나타나는 타액 코르티솔 변화량을 이용한 부정감성 예측모델을 개발하였다.

• 감성과학
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• 제15권1호
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• pp.97-104
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• 2012

최근에 사용자에 의한 대량의 텍스트 데이터가 발생하면서 사용자의 정보, 의견 등을 분석하는 오피니언 마이닝이 중요하게 부각되고 있다. 오피니언 마이닝 중 특히 정서 분석은 제품, 사회적 이슈, 정치인에 대한 호감 등에 대한 개인적 의견이나 정서를 분석하여 긍정, 부정이나 행복, 슬픔 등의 정서를 분석하는 연구 분야이다. 정서 분석을 위해서 정서 차원 이론의 정서가와 각성 차원의 2차원 공간을 사용하고, 이 공간에서 정서가 분포하는 영역을 설정하여 매핑하는 방법을 사용한다. 그러나 기존에는 정서의 분포 영역을 임의로 설정하는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해, 한국어 정서 단어 목록을 사용해 사용자 설문을 실시하여 2차원 상에 12개 정서의 분포를 구성하였다. 또한 2차원 상의 특정 정서 상태가 여러 개의 정서에 중첩되는 경우, 정서에 소속될 확률을 사용한 룰렛휠 방법을 사용하여 하나의 정서를 선택하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 사용하여 텍스트에서 정서 단어를 추출하여 텍스트를 정서로 분류할 수 있다.

• 로봇학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.224-230
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• 2010

As robots are no longer just working labors in the industrial fields, but stepping into the human's daily lives, interaction and communication between human and robot is becoming essential. For this social interaction with humans, emotion generation of a robot has become necessary, which is a result of very complicated process. Concept of mood has been considered in psychology society as a factor that effects on emotion generation, which is similar to emotion but not the same. In this paper, mood factors for robot considering not only the conditions of the robot itself but also the circumstances of the robot are listed, chosen and finally considered as elements defining a 2-dimensional mood space. Moreover, architecture that combines the proposed mood model and a emotion generation module is given at the end.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권3호
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• pp.148-154
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• 2021

With the advent of context-aware computing, many attempts were made to understand emotions. Among these various attempts, Speech Emotion Recognition (SER) is a method of recognizing the speaker's emotions through speech information. The SER is successful in selecting distinctive 'features' and 'classifying' them in an appropriate way. In this paper, the performances of SER using neural network models (e.g., fully connected network (FCN), convolutional neural network (CNN)) with Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) are examined in terms of the accuracy and distribution of emotion recognition. For Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS) dataset, by tuning model parameters, a two-dimensional Convolutional Neural Network (2D-CNN) model with MFCC showed the best performance with an average accuracy of 88.54% for 5 emotions, anger, happiness, calm, fear, and sadness, of men and women. In addition, by examining the distribution of emotion recognition accuracies for neural network models, the 2D-CNN with MFCC can expect an overall accuracy of 75% or more.

• 감성과학
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• 제1권2호
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• pp.149-153
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• 1998

• 감성과학
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• 제1권1호
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• pp.1-2
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• 1998

• 감성과학
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• 제20권3호
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• pp.61-70
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• 2017

감성을 인식하는데 있어 생리적 반응은 중요하다. 생리적 반응은 인체의 주요 기관들과 밀접한 관련이 있지만 감성을 인식하는데 연결성은 고려되지 않고 있다. 자율신경계는 감성과 밀접한 관련이 있는데, 심장과 폐와 같은 인체 내 주요 내장기관에 분포되어 기능적 상보작용을 통해 생리적 반응을 조절하기 때문이다. 따라서 본 연구는 심장과 호흡의 연결성을 분석하고 감성을 인식하는 중요한 연결 변수를 찾고자 하였다. 피험자 18명(남 10명, 평균 나이 $24.72{\pm}2.47$)은 소리 자극을 이용한 감성 유발 실험에 참여하였고 심전도와 호흡 데이터를 측정하였다. 수집된 심장과 호흡 데이터는 스펙트럼 분석을 이용하여 HRV와 BRV spectrum을 구하였고, 감성에 따른 HRV와 BRV spectrum의 동기화 차이를 일원배치분산분석을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. Tukey 검증 결과, arousal-relaxation은 HF 대역에서 심전도와 호흡의 동기화 차이로 인식 가능하였고(p = 0.008, d = 1.4274), negative-positive는 LF 대역에서 인식이 가능하였다(p = 0.002, d = 1.7377). 본 연구 결과로 심장과 호흡의 연결성을 통해 차원적 감성을 정량적으로 평가할 수 있음을 확인하였고, 복합적인 원인으로 발현되는 감성을 인식하는데 생리적 반응들의 연결성 변수의 활용도가 높을 것으로 기대된다.