Emotional ICT is the information and communication technologies using the emotion that users feel when using or not using different devices and services. As made evident in the current ICT industry’s tendency toward mass customization, consumers now want a product that perceives their emotions beforehand and fuses their emotions into the devices and services. In this paper, we suggest the monitering system of personalized emotion response according to image processing algorithms such as filtering(sharpening, blurring), shape transfer(warping) and stroke based rendering. To normalize personalized emotion by images, we used normal, pleasant, unpleasant, active and quiet image providing international affective picture system. We compare personalized emotional variation between original image and transferred image. This study can be used creating digital multimedia contents by personalized emotion and affective games according to user's emotion

Recently, the field of emotional ICT which recognizes human's emotion is a rapidly growing interest. For example, various products applying emotion are being released and Softbank's robot, Pepper, is the one of those. This robot can recognize human's emotion through facial expressions and have conversations accordingly. By reading emotion through facial expressions, communication with humans become more natural. In addition, the emotional interface between machines and humans in various areas are applied to show a more intimate interface such as emotional application games that respond differently based on the emotion. In this paper, a system applying special effects on images based on recognition of six emotions from the facial expressions is proposed. A more friendly content can be produced by applying an appropriate emotional effect on the image loaded by the user with the user's facial expression. The result of this paper can be very appropriate to game scenarios and developing game program stages with the recognition of human emotion.

기본 연구의 목적은 스마트 의류에 대한 감성 요인을 분석하여 종래 의류와의 감성 차이를 비교하고 제품과 의류 간의 융합으로 인한 소비자 감성의 변화를 고찰하는 한편 스마트 의류와 종래의 의류 간의 선호도 및 구매 의사 차이에 대해 조사함으로써 소비자 감성을 만족시키는 소비자 중심의 스마트 의류 디자인 및 애플리케이션 개발을 위한 상품기획 방안의 기초 자료를 제공하는데 있다. 연구 결과 스마트 의류에 대한 감성 요인은 총 6개 의 요인으로, ‘테크니컬한’, ‘컴포트한’, ‘심미적인’, ‘모던한’, ‘펀’, ‘복합적인’ 감성 요인으로 분석되었는데, 이 중 ‘컴포트한’을 제외한 5개의 감성 요인에서 종래의 스포츠, 캐쥬얼 의류와 스마트 의류 간에 유의미한 감성 차이 를 보였다. 또한 스마트 의류와 종래 의류 간에 선호도는 스마트 의류가 약간 높았던 반면, 구매의사는 종래의 의류보다 스마트 의류가 더 낮은 것으로 나타나 선호도가 소비자의 즉각적인 구매로 연결되는 것은 아니며 좀 더 다양화된 애플리케이션의 스마트 의류 개발과 상품화 전략이 요구되는 것으로 분석되었다. 또한 스마트 의류 개발 및 상품화에 관한 자유 응답식 설문 분석 결과 소비자들은 심박, 심전도 등을 측정할 수 있는 헬스케어용 스마트 의류 뿐 아니라 신체 동작으로부터의 에너지 수확 기능, 발열과 발한 기능, 운동량 측정 및 칼로리 소모 등 다이어트에 도움을 주는 스마트 의류 개발에도 관심이 많은 것으로 나타났으므로 이러한 소비자의 요구를 반 영하여 향후 스마트 의류의 개발 지침으로 활용해야 할 것이다.

본 연구는 구성주의 PBL 협동학습 프로그램을 적용한 영어 감성기반 문제해결능력을 신장시키는데 목적이 있다. 다양하고 복잡한 사회문제와 갈등이 있을 것으로 예상되는 미래 사회에서 살아갈 우리 학생들에게 문제해결능력이 요구된다. 이러한 문제를 해결하는 능력은 혼자서는 한계가 있으므로 협력적 문제 발견·해결력이 필요하다. 이것은 문제해결 과정에서 동료와 공감하고 교류하는 공동 전략의 아이디어를 가지고 공동의 학습 목적을 달성하기 위해서 동료와 협력하여 감성적 상호 협력적 관계를 바탕으로 지속적인 상호작용을 해야 한다. 따라서 영어과 교육과정과 영어 교과서를 재구성하고 감성기반 문제해결능력 신장 교수 학습 내용을 추출하여 PBL 협동학습 프로그램 모형을 구안하고 감성기반 협동학습 프로그램을 적용한 결과 영어 수업 에서 감성기반 문제해결능력이 향상됨을 보였다.

How the events of service experiences stimulus consumers’ emotional elicitation and post-experience has become an important issue in marketing. Appraisal theory is the one that has been discussed from many scholars about this significant phenomenon since a long time; nevertheless, existing studies of appraisal theory have neglected expectedness and novelty appraisals on consumers, emotional elicitation and post-experience behavior in service experiences. This research aims to examine the influences of three appraisals-goal congruence, expectedness and novelty on consumers’ emotional elicitation and their satisfaction, WOM intentions and likelihood of generating WOM under service experience scenarios. This study contains two studies: study one examines main effects of goal congruence and expectedness on emotions and post-experience; study two tests the main effects of goal congruence and novelty on emotions. Experimental design is adopted in examining appraisals on emotions. Circumplex Model of Affect is adopted as the examination of emotions. The research hypotheses are tested using MANOVA as well as Regression analyses with experimental data from 320 university students in Taiwan. The research is the first in the literature on Appraisal Theory of emotional elicitation that both expectedness and novelty has main effects on emotional elicitation as well as consumer post-experience behavior. The higher expectedness one event is, the more positive emotions will be; vice versa. Also, the more novelty one event is, the more positive emotions will be; vice versa. Positive emotions have positive impact on consumer post-experience behavior; vice versa. Main effect of goal congruence on emotions shows significant in study one whereas in study two it shows no significant influence. The research is one of the few which investigate expectedness and novelty appraisals in appraisal theory that will cause emotional elicitation as well as consumer post-experience behavior.

This study aims to explore the effect of three factors of Servicescape on customers’ emotion, perceived quality and image. The proposed model was tested in medical tourism context in Portugal, using a sample of 332 fully completed questionnaires. Findings reveal that ambient and design are the most important factors in formation Servicescape itself. Servicescape is an effective antecedent of customer image, perceived quality and pleasure-feeling. Finally, the article also provides managerial implications and suggests avenues for further research.

This study examined differences in brand attitude bases between Japanese and Americans. ‘Pride’ was a universal predictor of brand attitudes among both Japanese and American participants. However, Japanese consumers strongly emphasized ‘emotional attachment’, whereas Americans’ brand attitudes mostly derived from product functionality. The reason was discussed in light of Cultural-psychology.

This paper proposes an emotion classifier from EEG signals based on Bayesʼ theorem and a machine learning using a perceptron convergence algorithm. The emotions are represented on the valence and arousal dimensions. The fast Fourier transform spectrum analysis is used to extract features from the EEG signals. To verify the proposed method, we use an open database for emotion analysis using physiological signal (DEAP) and compare it with C-SVC which is one of the support vector machines. An emotion is defined as two-level class and three-level class in both valence and arousal dimensions. For the two-level class case, the accuracy of the valence and arousal estimation is 67% and 66%, respectively. For the three-level class case, the accuracy is 53% and 51%, respectively. Compared with the best case of the C-SVC, the proposed classifier gave 4% and 8% more accurate estimations of valence and arousal for the two-level class. In estimation of three-level class, the proposed method showed a similar performance to the best case of the C-SVC.

Emotion regulation has been suggested as a pathway through which personality traits (e.g., extraversion or neuroticism) affect psychological well-being. However, the pathway needs further investigation across cultures due to variations in parts of the relationship reported in recent culture research. With an aim of improving current understanding of the pathway, we investigated the role of emotion regulation mediating the link between personality traits and well-being across two college samples from different cultural backgrounds: Korea and the United States (US). Results of mediation analysis revealed that the extraversion—well-being relationship was fully mediated by the degree to which individuals regulate negative emotions in both Korean and US samples. However, the neuroticism— well-being relationship was partially mediated by emotion regulation in the US sample, while it was fully mediated in the Korean sample. The role of emotion regulation differently functioning across cultures suggests the importance of investigating cultural-specific mechanism of psychological processes.

본 연구는 감성분석기법이 디자인 평가에 적극 적용되어지면서 발생할 수 있는 감성평가모형의 사용상의 오 류를 최소화 하는데 연구의 목적이 있다. 제품, 실내 공간, 가로경관 디자인 분야별로 축약형 모형의 어휘 추출을 위해 선행연구에서 발췌한 어휘로 1차적인 어휘정제작업을 수행하였다. 세 분야에서 공통적으로 사용되는 어휘 19개가 나타났는데 신뢰도 분석 결과, 분야별로 신뢰도에 좋지 않은 영향을 끼치는 어휘들이 각각 다르게 나타 났다. 축약형 모형인 EPA모형과 추론형 모형인 PAD모형의 신뢰도 분석을 통한 어휘 적합성을 검토하였다. 결과, 세 분야에서 축약형 모형이 추론형 모형보다 신뢰도가 높게 나타났지만, 계수의 차이가 크지 않았다. 또한 신뢰도에 좋지 않은 영향을 끼치는 어휘들을 삭제하고 신뢰도 분석 한 결과 계수의 차이가 확연히 높은 신뢰도가 나 타났다. 따라서 감성평가 시에는 평가대상에 적합한 어휘 선정 과정이 필요하고, 적합한 모형을 사용하는 것이 감성평가의 객관성을 높이는 방법으로 사료된다. 추후 환경 평가에 적합한 감성평가모형의 분석이 신뢰도 검증 외에 다양한 통계기법에 의해 분석되어져야 한다.

인간의 감정을 인식하는 기술은 많은 응용분야가 있음에도 불구하고 감정 인식의 어려움으로 인해 쉽게 해결 되지 않는 문제로 남아 있다. 인간의 감정 은 크게 영상과 음성을 이용하여 인식이 가능하다. 감정 인식 기술은 영상을 기반으로 하는 방법과 음성을 이용하는 방법 그리고 두 가지를 모두 이용하는 방법으로 많은 연구가 진행 중에 있다. 이 중에 특히 인간의 감정을 가장 보편적으로 표현되는 방식이 얼굴 영상을 이용한 감정 인식 기법에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 지금까지 사용자의 환경과 이용자 적응에 따라 많은 차이와 오류를 접하게 된다. 본 논문에서는 감정인식률을 향상시키기 위해서는 이용자의 내면적 성향을 이해하고 분석하여 이에 따라 적절한 감정인식의 정확도에 도움을 주어서 감정인식률을 향상시키는 메카니즘을 제안하였으며 본 연구는 이러한 이용자의 내면적 성향을 분석하여 감정 인식 시스템에 적용함으로 얼굴 표정에 따른 감정인식에 대한 오류를 줄이고 향상 시킬 수 있다. 특히 얼굴표정 미약한 이용자와 감정표현에 인색한 이용자에게 좀 더 향 상된 감정인식률을 제공 할 수 있는 방법을 제안하였다.

The purpose of the study was to investigate whether customer perception on internet fashion shopping mall characteristics influences positive emotion on internet shopping and relationship formation. For data collection, a questionnaire was administrated from February 20th to March 3th in 2012 to 362 adults who have purchased the products from internet fashion shopping mall. The analysis explores the effect of internet shopping mall characteristics on positive shopping emotion and relationship quality. It also tests the mediation effect of positive shopping emotion for the influence of internet fashion shopping mall characteristics on relationship quality. The results are as follows. First, the perceived internet fashion shopping mall characteristics had positive effects on relationship quality. Second, the perceived internet fashion shopping mall characteristics had positively effects on positive shopping emotion. Third, the effect of positive shopping emotion had positive effects on relationship quality. Fourth, the effect of perceived internet fashion shopping mall characteristics on relationship quality, mediated by positive shopping emotion, was shown to be none.

People have been experiencing lot of incidents for their lives which results in gaining their impetus. Each impetus derives an emotion and such emotion is either of positive or negative one. The positive emotion motivates activation of his life but the negative emotion demotivates one. Specifically, the negative motivation will be much worse for children and it could be adversely affected to their emotional development. The paper first characterizes how to regulate an emotion in a view of psychology base and also characterizes how to regulate the emotion for children. And then, we analyze serious game contents which have been developed to care a negative emotion for children and youth to derive some game elements to be used in the games. Finally, by combining the two characterizations of regulation of emotion in psychology view and the serious games, we propose effective game elements for caring children’s negative emotion. We expect that the results will provide a good guideline when we make a serious game to care children’s negative emotion.

본 연구는 색각이상자들의 색채 감성 연상의 실태 조사 목적에서 기획되었다. 정상인 100명과 색각이상자 34명으로 피실험 집단을 구성하였고, 색각이상자를 ‘적색약’ 집단 8명과 ‘녹색약’ 16명으로 세분하여, 좋아하는 색, 행복한 색, 친근한 색, 싫어하는 색, 슬픈 색, 거북한 색, 적극적인 색과 소극적인 색등 항목에 대해서 먼셀이 제안한 기본 10색 가운데 하나씩만 선택하도록 하였다. 정상인 집단의 좋아하는 색은 파랑과 빨강이고, 행복한 색은 노랑이며, 친근한 색은 초록이었다. 색각이상자 집단은 좋아하는 색으로 파랑을, 행복한 색으로 노랑을, 친근한 색으로 파랑을 선택하였다. 또한 정상인 집단이 싫어하는 색을 청록으로, 슬픈 색으로 파랑을, 거북한 색으로 청록을 선택한 것과 비교하여, 색각이상자 집단은 싫어하는 색으로 청록을, 슬픈 색으로 자주를, 거북한 색으로 청록을 선택하였다. 정상인 집단이 적극적인 색과 소극적인 색으로 빨강과 청록을 선택한 반면, 색각이상자 집단은 각각 빨강과 파랑을 선택하였다. 이는 색각이상자들의 일상생활에 있어서 색채의 왜곡된 수용이 감성왜곡으로 연결되어 일상생활에서의 부정적 요소가 되지 않도록 유도하는 색 구성 작업에 활용되고, 특히 문화콘텐츠 이용 편의성 등에 활용될 수 있을 것이다.

소셜 미디어의 급속한 발달로 인해 사용자가 생성한 텍스트 데이터가 급증하고 있다. 오피니언 마이닝에서는 이러한 사용자의 텍스트를 분석하여 사용자의 의견을 추출하고 있다. 특히 오피니언 마이닝의 세부 분야인 정서분석에서는 텍스트에서 사용자의 정서를 추출하는 것이 주된 목적인데, 이를 위해서는 정서 단어 목록 구축이 필수적이다. 본 논문에서는 소셜 미디어의 정서 분석을 위해서 대표적인 소셜 미디어인 페이스북 텍스트를 사용하여 정서 단어 목록을 구축하였다. 페이스북 텍스트로부터 데이터를 수집한 후 정서 단어를 선별하고 설문을 통하여 정서가와 활성화 차원을 측정하였다. 그 결과 정서가, 활성화 차원을 포함한 267개 정서 단어 목록을 구축하였다.

본 연구에서는 감성분석기법이 환경평가에 적극 적용되어지면서 쓰이는 감성평가모형을 선행연구조사와 실험을 통해 두 가지 축약형 모형과 추론형 모형으로 구분하였다. 또한 두 가지 유형의 대표 모형인 EPA모형과 PAD모형의 평가어휘들의 특성을 실험을 통해 분석해 본 결과, 두 모형은 개발방식과 어휘구성에 큰 차이가 있고, 요인분석을 통해 어휘들이 모형별로 축약되는 것을 확인하였으며, 유사성 관계를 다차원척도법으로 분석한 결과 서로 관계성이 어느 정도 성립되는 것을 확인하였다. 이를 통해 감성평가모형이 감성평가에 사용될 때는 한쪽으로 치우치기 보다는 모형의 특징을 분석하여 적용하면 보다 객관적인 이미지 분석이 가능함을 알 수 있다. 본 연구에서는 가로경관 환경평가로만 국한되었다면, 다양한 분야에서의 평가대상이 비교될 수 있는 감성평가모형에 대한 지속적인 연구가 필요하다.

지금까지 조직행동 연구를 살펴보면, 조직 구성원들이 가진 부정적 행동 또는 문제의 개선에 대해서는 상당한 연구가 축적되어 온 반면, 조직 구성원의 강점을 개발하고 관리하는 긍정적인 측면에서의 연구는 상대적으로 미흡하였다. 이러한 상황에서 긍정심리학은 조직구성원들의 긍정적 측면의 조명을 통해 태도와 행동에 대한 보다 포괄적인 이해를 도모하는데 이론적으로 또는 실무적으로 기여할 하나의 방안으로 대두되고 있다. 이러한 긍정심리학에 바탕을 둔 것이 긍정조직행동

본 논문에서는 조명의 분광분포의 형태가 칼라 어피어런스와 색 감성에 미치는 영향에 대해 기존 색감성 모델을 이용하여 분석하였다. 5종류의 LED 분광분포를 조합하여 구성된 4 수준의 색온도를 갖는 20개의 LED 조명을 구성하였으며, 23개의 테스트 샘플을 선정하였다. 각 LED 광원의 연색성은 CRI-CAM02UCS를 이용하여 평가하였고 물체색의 칼라 어피어런스는 CAM02UCS를 통해 도출하였다. 기존의 색감성 예측 모델인 Ou,Sato, Xin-Cheng모델을 이용하여 ‘능동적인-수동적인’, ‘무거운-가벼운’, ‘단단한-부드러운’, ‘따뜻한-시원한’ 색감성 스케일의 변화량을 계산하였다. 데이터 분석 결과, Daylight 조명에 비해 LED 조명에서 red-green 색들은 채도의 증가가 가장 두드러지게 나타났고, 이는 테스트 샘플들의 감성을 더욱 ‘능동적이고’, ‘따뜻한’ 색은 더 따듯하게, ‘시원한’ 색은 더 시원하게 느껴지도록 하는것으로 나타났다. 이 결과는 LED 조명의 연색 특성을 적절히 조절하여 공간의 색감성을 특정한 방향으로 변화시킬 수 있는 것을 의미한다. 향후 본 논문에서 제시된 시뮬레이션 결과에 대해 실제 조명 및 피험자를 이용한 감성실험을 통한 검증이 요구된다.

본 연구는 음성 인식기에서 일반적으로 사용되는 음향적 특징인 MFCC, LPC, 에너지, 피치 관련 파라미터들을 이용하여 자연스러운 음성의 정서를 범주 및 차원으로 얼마나 잘 인식할 수 있는지 살펴보았다. 자연스러운 정서 반응 데이터를 얻기 위해 선행 연구에서 이미 타당도와 효과성이 밝혀진 정서 유발 자극을 사용하였고, 110명의 대학생들에게 7가지 정서 유발 자극을 제시한 후 유발된 음성 반응을 녹음하여 분석에 사용하였다. 각 음성 데이터에서 추출한 파라미터들을 독립변인으로 하여 선형 판별 분석(LDA)으로 7가지 정서 범주를 분류하였고, 범주 분류의 한계를 극복하기 위해 단계별 다중회귀(stepwise multiple regression) 모형을 도출하여 4가지 정서 차원(valence, arousal, intensity, potency)을 가장 잘 예측하는 음성 특징 파라미터를 산출하였다. 7가지 정서 범주 판별율은 평균 62.7%이었고, 4 차원 예측 회귀모형들도 p<.001수준에서 통계적으로 유의하였다. 결론적으로, 본 연구 결과는 자연스러운 감정의 음성 반응을 분류하는데 유용한 파라미터들을 선정하여 정서의 범주와 차원적 접근으로 정서 분류 가능성을 보였으며 논의에 본 연구의 개선방향에 대해 기술하였다.

본 연구는 남성셔츠 소재의 선염 줄무늬 특성에 따른 시각적 감성 이미지의 차원을 알아보고 소비자들의 감성을 만족시키는 남성셔츠 소재용 줄무늬 디자인 개발을 위한 기초정보를 얻고자 하는 것이다. 본 연구 결과 남성셔츠 줄무늬 감성은 매력성, 성숙성, 품위성, 실용성, 단순성의 5가지 차원으로 구분되었다. 남성셔츠 소재 줄무늬의 특성이 감성 차원 및 선호도와 구매 욕구에 밀접한 관계가 있었다. 색상, 배열, 간격 등 줄무늬의 특성이 남성셔츠 소재의 시각적 감성에 유의한 영향을 미치고 두 가지 두께의 부등간격 줄무늬 조합이 매력성, 실용성이 높기 때문에 선호된다는 것을 확인하였다. 또한 대조되는 복합색의 줄무늬가 매력성이 높으므로 선호되는 것으로 나타났다.