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저자정보
손귀영 (연세대학교) 이원영 (연세대학교) 한경진 (고려대학교) 경성현 (연세대학교)
저널정보
한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제16권 제2호
발행연도
2020.1
수록면
72 - 79 (8page)

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최근 인공지능 기술의 발달과 더불어 감정인식은 중요한 연구 분야로 대두되고 있다. 기존의 음성, 얼굴을 기반으로 한 감정연구에서 최근에는 보다 객관적인 뇌파 등과 같은 생체신호를 활용하는 연구로 확대되고 있다. 본 연구에서는 뇌파 데이터를 활용하여 긍/부정에 대한 뇌파에 특징요소를 추출하고, 대표적인 기계학습 분류기인 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 활용하여 감정분류를 진행하였다. 뇌파 신호에 대한 전처리를 통하여 몸과 눈의 움직임(eye-blick)과 같은 방해파를 제거하였다. 특징요소 추출을 위하여 전처리된 뇌파 데이터를 10ms당 데이터의 평균값을 생성하고, 이를 50%로 중첩하는 방법으로 1ms 단위의 이미지를 형성하였다. 추출된 특징요소는 대표적인 기계학습 분류기인 SVM을 사용하여 감정분류를 진행하였다. 그 결과, 3가지 감정에 대하여 평균 94.6%의 결과를 도출하였다. 본 연구의 결과는 감정분류에 있어서 시계열 데이터를 이미지화하는 방법으로 특징을 추출하였다. 향후 시계열 데이터 처리에 있어서 새로운 특징요소 추출방법으로 활용 가능하며, 또한, 감정을 세분화하여 다양한 기계학습 알고리즘에 적용할 수 있는 새로운 접근법을 제안한 것에 의의를 둔다.
#뇌파 #감정인식 #서포터 벡터 머신(SVM) #기계학습

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Yoon, Shin-ae / 2019 / Fear emotion classification in speech by acoustic and behavioral cues / Multimedia Tools and Applications 78(2):2345~2366 google schola Tursunov, Anvarjon / 2019 / Discriminating Emotions in the Valence Dimension from Speech Using Timbre Features / Applied Sciences 9(12):2470 google schola Reddy, Chirra Venkata Rami / 2019 / Facial Emotion Recognition Using NLPCA and SVM / Traitement du Signal 36(1):13~22 google schola Sun, Jian-Ming / 2008 / Facial emotion recognition in modern distant education system using SVM / 2008International Conference on Machine Learning and Cybernetics 6 google schola Jerritta, S. / 2011 / Physiological signals based human emotion recognition: a review / 2011 IEEE 7th International Colloquium on Signal Processing and its Applications. IEEE google schola

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