The purpose of this study was to review the previous researches, analyze the clothing image, the make-up image and compare the analyses of clothing image and make-up image. The previous researches of clothing image and make-up image were reviewed in 6 kinds of Journal. The results of previous research review and analysis were followed as : Measuring mean of image are used to similarly that semantic differential technique and summated rating technique. Attention to proposed researcher abstraction image in make-up image, but there is problem that this hard to explain objectivity of image abstraction. There are a lot of occasions that 4 or 5 image factors were extracted by factor analysis. The make-up image researches that presented image stimulus were more than study that do not present. Image words were classified which were compiled words have similar sub image. Grace, activeness, lively. unique, modernity attractive, feminine. sexy and ripeness clothing images were classified factors. which were representative clothing image. Elegance, Sophisticate. romantic, natural, modern and youthfulness make-up image for factor were representative make-up image factors. However the problems were found that some representative image factor included the sub images which were different from some factor image. Compared with representation image words, same image words were used to not agree what clothing image and make-up image. Standardization of word should be made that show that clothing image and make-up image.
So far, there have been mary studies on human emotions and the emotional side of products in the field of emotional engineering. Contemporary emotion-related researches have focused mainly on the relationship between product aesthetics and the emotional responses elicited by the products, but little is known about emotions elicited from using the products. In this study we have extracted some emotional words that can come up during user interaction with a product and reveal emotional changes. Firstly, we assembled a set of emotional words that were sufficient to represent a general overview of Korean emotions, collected from various literature studies in the field of psychology, linguistics, emotional engineering. Secondly, we found emotional words from collecting user opinion on the website. In this study, we used heavy traffic websites such as shopping mall and mania sites. Finally the emotional words were collected from verbal protocols by using Think Aloud technique. The collected words were integrated according to standards and they were applied on evaluation survey twice for evaluating their appropriateness. This survey was conducted for identification of emotional expressions while using a product. Finally, we extracted 88 emotional words for measuring user's emotions expressed while using products. And we categorized the 88 words to form 6 groups by using factor analysis. The 6 categories that were extracted as a result of this study, such as aesthetics, satisfaction in usability, novelty, uncomfortable- ness, pleasure and excellence were found to be user's representative emotions expressed while using products. It is expected that emotional words and user's representative emotions extracted in this study will be used as subjective evaluation data that is required to measure user's emotional changes while using a product.
Different types of traditional Korean clothes (Hanbok) are appearing in the market with the increasing interest of culture consumers. In order to turn traditional Korean clothes into everyday clothes that adequately reflect various demands of culture consumers, it is important to satisfy both functional and emotional aspects of clothing. However, there is lack of existing studies on emotions of culture consumers while wearing traditional Korean clothes. In this study, 28 emotional words regarding traditional Korean clothes were extracted by applying the Delphi method and conformity rating survey to 182 emotional words reported in existing studies and references from areas such as psychology, linguistics, and sensibility engineering. The 28 selected emotional words can be used to express emotions felt by culture consumers about traditional Korean clothes. Also, words were grouped based on the correlation according to factor analysis. Based on common characteristics, the emotional words were classified into 6 categories of 'pleasure,' 'aesthetic sense,' 'harmony,' 'novelty,' 'likability,' and 'stability.' These 6 emotional categories were concluded to represent emotions of consumers about traditional Korean clothes. The 28 emotional words and 6 representative emotions noted in this study can be used as basic data for measuring emotions of culture consumers of traditional Korean clothes. A future study task is to design a detailed assessment scale to measure emotions of culture consumers about traditional Korean clothes using representative emotions.
Hanok (a traditional Korean-style house) has recently become a popular attraction for tourists all over the world. Jeonju Hanok Village, for example, attracted about 10 million visitors for 2 consecutive years. Observing Hanok's popularity, many local governments drew up plans to improve tourism dynamics by strengthening the advantages of Hanok. Emotionally rich experience is required to offer a greater satisfying experience that meets the demands of tourists. However, very few studies yet have addressed how to measure those emotions felt by users while experiencing Hanok. As an attempt to improve this situation, 182 emotional words were collected from earlier studies and classified into 33 groups with the Delphi method. Among the emotional words in each of the 33 groups, those of overlapping concepts on the characteristics of Hanok were re-grouped, and extracted the most appropriate 68 words. Additionally, a survey was conducted with 325 people who had experienced Hanok to gather 30-most representative emotions for measuring emotions felt from Hanok. The factor analysis of the 30 representative emotions resulted in classified 6 factors based on common features of emotional words: senses of aesthetics, happiness, novelty, ownership, balance and relaxation. The 30 representative emotions and six emotion categories found out by this study can help measure how much people feel certain emotions while experiencing hanoks. Further study will explore the degree of emotions hanok users feel about objects of hanok, such as roof materials and shapes, and body shapes.
In this paper, we propose a Documents Cluster Labeling method using information content of words in clusters to understand what the clusters imply. To do so, we calculate the weight and frequency of the words. These two measures are used to determine the weight among the words in the cluster. As a nest step, we identify the candidate labels using the WordNet. At this time, the candidate labels are matched to least common hypernym of the words in the cluster. Finally, the representative labels are determined with respect to information content of the words and the weight of the words. To prove the superiority of our method, we perform the heuristic experiment using two kinds of measures, named the suitability of the candidate label ($Suitability_{cl}$) and the appropriacy of representative label ($Appropriacy_{rl}$). In applying the method proposed in this research, in case of suitability of the candidate label, it decreases slightly compared with existing methods, but the computational cost is about 20% of the conventional methods. And we confirmed that appropriacy of the representative label is better results than the existing methods. As a result, it is expected to help data analysts to interpret the document cluster easier.
This research aims to investigate the representative affective words and the structure among them to scrutinize user's affect revealed in the ride film based on three dimension stereoscopic image. Previous studies related to the affect were reviewed and the affect words well-suited for three dimension stereoscopic image were collected. Suitability test for two hundred six basic affect words gathered as the result was done from sixty two typical users and four experts. Seventy seven candidate affect words have been selected and by the exclusion of similarity among them, finally twenty six words were extracted from the reduction process. Consequently fifteen representative words and the structure as the network between each word were revealed by using free association test based on twenty six affect words. We propose the affect research including sensors, emotions, and affects related to moving image rather than still mage during doing research affects in most of the previous studies. The future work includes the affect space and the affect effect for ride film based on three dimension stereoscopic image. This study can be adopted practically in the production of ride films and provided with a basic design guideline.
The main objective of our research is analyzing user's emotional changes while using a product, to reveal the influence of usability on human emotions. In this study we have extracted some emotional words that can come up during user interaction with a product and reveal emotional changes through three methods. Finally, we extracted 88 emotional words for measuring user's emotions expressed while using products. And we categorized the 88 words to form 6 groups by using factor analysis. The 6 categories that were extracted as a result of this study were found to be user's representative emotions expressed while using products. It is expected that emotional words and user's representative emotions extracted in this study will be used as subjective evaluation data that is required to measure user's emotional changes while using a product. Also, we proposed the effective methods for measuring user's emotion expressed while using a product in the environment which is natural and accessible for the field of design, by using the emotion mouse and the Eyegaze. An examinee performs several tasks with the emotion mouse through the mobile phone simulator on the computer monitor connected to the Eyegaze. While testing, the emotion mouse senses user's EDA and PPG and transmits the data to the computer. In addition, the Eyegaze can observe the change of pupil size. And a video camera records user's facial expression while testing. After each testing, a subjective evaluation on the emotional changes expressed by the user is performed by the user him/herself using the emotional words extracted from the above study. We aim to evaluate the satisfaction level of usability of the product and compare it with the actual experiment results. Through continuous studies based on these researches, we hope to supply a basic framework for the development of interface with consideration to the user's emotions.
The purpose of this study were to develop short form versions of MacArthur-Bates Communicative Development Inventories - Korean and to discuss clinical implications. Two short versions were developed: one for $9\sim17$ month-olds(including 69 words and 17 object manipulation skills) and the other for $18\sim35$ month-olds (including 128 words and 5 grammatical items). Short versions seemed to be representative of full versions and showed developmental validity. Short versions showed concomitant validity with SELSI which is a standardized test for Korean children under 37 month-olds. Norm tables for words and criteria for object manipulation and grammaticality are also provided. M-B CDI-K short versions could be used as a preliminary screening tool to identify Korean children with language impairment economically and efficiently. Cautions using short versions of M-B CDI-K are discussed.
Jiang, Shuangshuang;Frigui, Hichem;Calhoun, Aaron W.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.14
no.4
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pp.240-248
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2014
We present a robust speaker identification algorithm that uses novel features based on soft bag-of-word representation and a simple Naive Bayes classifier. The bag-of-words (BoW) based histogram feature descriptor is typically constructed by summarizing and identifying representative prototypes from low-level spectral features extracted from training data. In this paper, we define a generalization of the standard BoW. In particular, we define three types of BoW that are based on crisp voting, fuzzy memberships, and possibilistic memberships. We analyze our mapping with three common classifiers: Naive Bayes classifier (NB); K-nearest neighbor classifier (KNN); and support vector machines (SVM). The proposed algorithms are evaluated using large datasets that simulate medical crises. We show that the proposed soft bag-of-words feature representation approach achieves a significant improvement when compared to the state-of-art methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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