This research aims to investigate 'Hallyu' contents consumption tendency of consumers from Korea, Japan, and the United States by analyzing their emotional responses. With the development of social media, research on emotion analysis by reviewing text materials has grown. Whereas environmental variables affect consumer demand towards 'Hallyu' contents, little comparative analyses have been conducted on the emotional responses of consumers from different countries. In this research, the emotional prototype model proposed by Russell(1980) used to extract and distinguish emotional words to clarify how people in the three countries differently perceive the Korean drama "Goblin". First of all, the SNS reviews were collected during a two-month period (February 12 to April 12). Second, significant factors were identified in the collected data according to Russell's emotion model. Third, random forest was applied to organize the selected variables in the order of variable importance. Fourth, the correlations among the emotional words were compared. Lastly, the accuracy of the trained model was measured using the test dataset. The results show that "Happy" was found to be the greatest factor in Korea and in the United States and "Pleased" in Japan. Emotional words correlations showed that when watching the drama "Goblin", "passive unpleasure" was the main factor associated with individual's interest in Korea whereas "passive pleasure" was associated with individual's interest in Japan and in the United States. Based on the results, this research suggests the possibility of developing evaluation guidelines for emotional responses of different countries towards 'Hallyu' contents.
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.
Objective: The aim of this study is to investigate haptic perception related researches into three perspectives: cutaneous & proprioceptive sensations, active & passive touch, and cognition & emotion, then to identify issues for implementing haptic interactions. Background: Although haptic technologies had improved and become practical, more research on the method of application is still needed to actualize the multimodal interaction technology. Systematical approached to explore haptic perception is required to understand emotional experience and social message, as well as tactile feedback. Method: Content analysis were conducted to analyze trend in haptic related research. Changes in issues and topics were investigated using sensational dimensions and the different contents delivered via tactile perception. Result: The found research opportunities were haptic perception in various body segments and emotion related proprioceptive sensation. Conclusion: Once the mechanism of how users perceives haptic stimuli would help to develop effective haptic interactrion and this study provide insights of what to focus for the future of haptic interaction. Application: This research is expected to provide presence, and emotional response applied by haptic perception to fields such as human-robot, human-device, and telecommunication interaction.
Amazon Go is a cashierless convenience store concept, which is seen as a disruption in the grocery retail segment. Although Amazon Go has the ability to disrupt the retail segment, there are speculations on how Amazon Go will be perceived by users. Existing studies have not utilized user-generated content to understand the factors that affect customer behaviour in case of Amazon Go. Additionally, in case of phygital retail, studies have not attempted at understanding the effect of emotions and gratifications on user behaviour. To address the gap of exploring user perspectives based on their experience, we have examined the impact of gratifications and emotions on the acceptance of phygital retail using user-generated-content. A mixed-method approach has been utilized using only user-generated content. Utilizing topic-modelling based content analysis and emotion analysis on 30 articles related to Amazon Go, we found themes like, convenience, technology, experience, personalization, enjoyment and emotions like, bad, good, annoyance, success. In the empirical analysis, we have utilized 522 reviews about Amazon Go from the cognition and emotion theory stance, and found that hedonic gratifications have a positive impact on challenge emotions. We also found a significant impact of emotions on customer's favourite behaviour.
Rahman, Ayub bin Abdul;Aziz, Normaziah Abdul;Hamzah, Syarqawi
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.4
no.1
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pp.19-27
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2016
Technology in the animation industry has evolved significantly over the past decade. The tools to create animation are becoming more intuitive to use. Animators now spend more time on the artistic quality of their work than wasting time figuring out how to use the software that they rely on. However, one particular tool that is still unintuitive for animators is the motion graph editor. A motion graph editor is a tool to manipulate the interpolation of the movements generated by the software. Although the motion graph editor contains a lot of options to control the outcome of the animation, the emotional rhythm of the movements desired by the animator still depends on the animator's skill, which requires a very steep learning curve. More often than not, animators had to resort to trial and error methods to achieve good results. This inevitably leads to slow productivity, susceptible to mistakes, and waste of resources. This research will study the connection between the motion graph profile and the emotions they portray in movements. The findings will hopefully be able to provide animators reference materials to achieve the emotional animation they need with less effort.
Park, Byoung-Jun;Jang, Eun-Hye;Chung, Myung-Ae;Kim, Sang-Hyeob
ETRI Journal
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v.35
no.5
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pp.869-879
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2013
This study is related to the acquisition of physiological signals of human emotions and the recognition of human emotions using such physiological signals. To acquire physiological signals, seven emotions are evoked through stimuli. Regarding the induced emotions, the results of skin temperature, photoplethysmography, electrodermal activity, and an electrocardiogram are recorded and analyzed as physiological signals. The suitability and effectiveness of the stimuli are evaluated by the subjects themselves. To address the problem of the emotions not being recognized, we introduce a methodology for a recognizer using prototype-based learning and particle swarm optimization (PSO). The design involves two main phases: i) PSO selects the P% of the patterns to be treated as prototypes of the seven emotions; ii) PSO is instrumental in the formation of the core set of features. The experiments show that a suitable selection of prototypes and a substantial reduction of the feature space can be accomplished, and the recognizer formed in this manner is characterized by high recognition accuracy for the seven emotions using physiological signals.
Filming of movie is not working for translating scenario of story or character's moving. Director of Photography accumulates emotion in scenario through image. The accumulation of continuation is the essence of movie. Therefore, cinematographer strives consistently to analysis scenario and to express through visual which operation of the most basis can be filming technology. Eventually, Filming of movie is based on mean of technology to show artistry work. Accordingly, searching the most fundamental of filming's technical factor considerably help to understand movie art. There are variation technology factors to expose character's emotion. And the most simple and influential try by only using the pure function of camera is utilizing shutter without supporting lighting and production design. As a result, this thesis discuss about essential and basic factors of utilizing shutter.
This research aimed to (1) study the possibility of DMDI (i.e. ; digitalwear based on motion-detective input technology) as apparel product in young market, (2) to develop appropriate design of DMDI. In part I of this research, a deth-interview method developed on the assumption of design ethnography, and domain analysis were applied to analyze the consumers'latent demands and needs related to DMDI. Based on the result of analysis, the seven feasible applications and six design directions for DMDI were suggested.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2002.05a
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pp.266-269
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2002
This paper explores a fundamental study of acquiring the users' KANSEI information regarding the recognition of shape models. Since there are many differences such as background differences and knowledge differences among users, they will produce different evaluations based on their KANSEI even when an identical shape model is presented. Cluster analysis is proved to be available for catching a group tendency and for constructing a mapping relation between a description of the shape model and the HANSEl database. In order to investigate an analogical relation and a mutual influence in our consciousness, first, we made a questionnaire that asked subjects to represent images having different colors and shape cones by using 4 pairs of adjectives (KANSEI words). Next, based on the cluster analysis of the questionnaire using a fuzzy set theory, we proposed a hypothesis showing how the analogical relation and the mutual influence work in our mind while viewing the shape models. Furthermore, how the properties of KANSEI depend on their descriptions was also investigated by virtue of the cluster analysis. This work will be valuable to construct a personal KANSEI database regarding the Shape Model Processing System.
The purpose of this study was to design and to implement a 'patrol jacket' which was a type of intelligent clothing for skiing patrol. We derived an application founding on 'Colorcode' which was a sort of electronics/image tagging technology. In this study, a design prototype of 'patrol jacket' with un obtrusive clothing-like appearance was developed through the four steps: (1) derivation of design concept, (2) establishment of an actual prototype of it, (3) evaluation, (4) correction and refinement of the model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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