본 논의는 [[감정형용사+-고]+감정형용사] 형식으로 감정형용사가 연결되는 양상을 살펴보았다. 이로써 한국어에서 감정을 표현할 때 두 개 이상의 감정형용사를 접속하여 표현하는 사례가 적지 않음을 확인할 수 있었다. 이는 해당 구성으로 어울려 사용하는 감정형용사를 파악함으로써 한국어 학습자가 감정형용사의 개별 어휘 의미를 보다 분명하게 이해하고 표현하는 데 도움을 줄 수 있다. 한국어 학습자가 한국어로 감정을 표현할 때 복합적인 감정을 표현하거나, 풍부한 감정 표현을 만드는 데 도움을 줄 수 있다고 보았다. 본 논의에서 보인 [[감정형용사+-고]+감정형용사] 용례 및 빈도가 한국어 감정 어휘 교수-학습에 작게나마 도움이 되기를 기대해 본다.
In this paper, we suggest method that change odors to digital data. For this, we selected emotional adjective of odors as olfactory receptor This emotional adjective(expressional receptor) is about 40. Each odors are expressed by adjective equivalent to oneself. Expressed odors as emotional receptor is encoded as proposed method for transmission, and after transmission, It should be decoded for expression again. The applied decoding method is fuzzy c-means clustering algorithm(FCMA). But, because odor data is expressed to 40 dimensions, FCMA uses a lot of computing times and memories. To solve this problem, after we reduce dimension through principal component analysis(PCA), we use FCMA algorithm.
Although the recognition and emotion about space is subjective and individual, if standard is proposed through common factor, objective, quantified space image evaluation will be available. In addition, space image evaluation standard caused by recognitive-emotional factor can meet requests of space users and increase psychological satisfactions. The purpose of this study is to grasp the space image caused by recognitive-emotional factor in space with PAD model and analyze the evaluation of space image giving visual, recognitive and emotional effects. The analysis result revealed that 'joyfulness' and access-avoidance had a very similar distribution. The result means that space is evaluated with the degree of 'joyfulness' for space and it is led by approach-avoidance behavior. The recognition factor that forms and evaluates space image and decides approach-avoidance is expressed as adjective images such as 'fresh, joyful, light and static and its emotional factors are adjective images such as 'calm, allowable, joyful and quiet'.
The purpose of this study was to extract emotional dimensions from Korean adjectives relating to apartment noise. Noise-related 296 Korean adjectives were extracted from a dictionary and three evaluators selected 96 adjectives from those by removing very similar ones in meaning. Two types of 96 7-point scales were conducted to college students for evaluation, whether each adjective describes apartment noise appropriately. From this evaluation, 28 adjectives having above 4.5 points were selected. Again, 8 different types of 7-point scales on 378 adjective pairs(28 x 27/2) were administrated to separate college students to evaluate the degree of similarity between 28 adjectives. Based upon this evaluation, 14 adjectives were finally selected and scores on similarity sere analyzed through two different statistical analyses (Multi-dimensional scale and Cluster analysis). The results showed that three dimensions (displeasure, sensitivity and perceived loudness) exist in peoples' emotional response state to apartment noise. The previous studies have treated annoyance and sensitivity as separate measures to noise. However, this study showed that these two factors were on the same emotional dimension labeled as 'sensitivity' In addition, new dimension, labeled as 'displeasure', was found.
Unlike traditional lightings, LED lighting is one of objects that sends user an emotional segments through brightness control from various color temperature and dimming control. Also, within present interior lighting environment, emotional researches about traditional fluorescent lamp and newly implemented LED lighting environment are in active progress. Despite the fact adjectives describing emotions and scale modeling have been repeatedly used in many cases for a long time, there seems to be a lack of results in reliability, and there is a limitation for applying into actual lighting design. The purpose of this study is to construct an actual sized test-bed, which is used to draw out one's emotional words of behavior patterns from inner emotional experiences about lighting environment in an office space. Also, having fluorescent lamp and LED lighting as the main test subjects, we have tested emotional parts according to the changes of color temperature and adjective vocabularies chosen from user's action, and we have compared and analyzed the drawn out data. Also, having fluorescent lamp and LED lighting as the main test subjects, we have tested emotional parts according to the changes of color temperature and adjective vocabularies chosen from user's action, and we have compared and analyzed the drawn out data.
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.
These days, Emotional Design is on the sustainable development through activity study thogh, until now, the study proceed too far with Sensibility Ergonomics applied to SD. However, on this paper, the study would be make progress through GSD that it applied to Verb. For this reason, applied to Emotional Design consideration of theory through JOAN MEYERS-LEVY's papaer titled "The Influence of Ceiling Height", Laban Movement Analysis and Aspect of Semiotics and then judgement of GSD would be make progress through experiment to collection of Emotional Vocabularies and evaluation of body movement. There is a method of analysis by using statistical program such as SPSS 18.0 and it would have validity of analysis. Here is a result of this study. According to heights of ceiling types(2.4M, 3.0M) there are differences between behavior of Figure Attachment, Emotional Vocabularies of the event and Body Movement. While the Figure Attachment has a tendency to restricted scope, CH has a tendency to make attachment within the scope. You could see the Negative Adjective for Emotional Vocabularies at CL and the Positive Adjective ranges at the CH. Basic body movement for passive, 'moving' and 'stretching' as shown at CL more than the CH. For active movement which has purpose, 'moving the weight' and 'stretching' as shown at CH more than at CL.
감성에 대한 기존 연구들은 감성 요인들을 추출하는 데에 치중하여 왔으며, 감성의 내적 구조에 큰 관심을 보이지 않았다. 본 연구는 감성에 감각적 측면과 정서적 측면이 있으며, 이들이 대상의 속성을 묘사하는 객관형용사와 경험자의 심리를 묘사는 주관형용사에 각각 상응한다고 보았다. 국어학적 분류와 경험적 평정을 통해 최종 선별된 43 개의 객관형용사 군과 21 개의 주관형용사 군에 대해 요인분석을 하여, 감각적 측면(객관형용사)의 다섯 요인과 정서적 측면(주관형용사)의 세 요인을 추출하였다. 두 측면의 요인점수들에 대한 다중회귀분석을 통해, 감각적 측면과 정서적 측면 간의 위계 구조를 도출하였다. 그 결과 감성의 정서적 측면은 여러 감각적 요인의 결합으로 파악될 수 있었다. 본 연구의 제한점과 의의를 논의하였다.
In this study, emotional adjectives about the operating sound quality of the vehicle power seat are constructed, and the effectiveness of the emotional adjectives are verified by evaluating the operating sound quality. First, emotional adjectives were collected from the literature related to the automobile field and other sound qualities. A questionnaire was made using these adjectives. The questionnaire was designed to be able to select all adjectives that could express the operating noise of the power seat slide adjuster by applying the multiple- response method. Next, a subjective sound quality evaluation was conducted using the emotional adjectives. In the evaluation, we first recorded the operating noise for two power seats. Second, the subjective sound quality evaluation was performed on the recorded operating noise using a loudspeaker. Finally, through a statistical analysis on the sound quality evaluation results, the relationship between the semantic space and the preference score was verified, and the validity of the emotional adjectives was verified.
The purpose of this study was to propose some plan which could satisfy consumer's expectation emotional needs by comparing emotional scale between fashion brand image and brand website coloration image. For this study, 12 brand websites within four fashion zone, men's clothing, women's clothing, casual wear, and sports wear were chosen. The questionnaires were comprised of 27 emotional adjectives which were selected from previous studies. The questionnaires were distributed to university students and office workers for 3 to 17 on September. Among them, 118 questionnaires were analyzed by SPSS tool. The qualitative analysis for emotional adjective sorting, content analysis for website color chip sorting, and quantitative analysis for consumers were used in this study. Some differences exist between brand image and website coloration band image as the result. As the numbers of internet user became larger, the costumer's emotional image which gives maximum satisfaction is getting more important in fashion brand website. Therefore, fashion website managers should satisfy consumers with functional and emotional needs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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