$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

감성 객관화를 위한 활력징후 활용 연구
A Study on Utilizing a Vital Sign for Emotional Objectification 원문보기

디지털콘텐츠학회 논문지 = Journal of Digital Contents Society, v.18 no.3, 2017년, pp.485 - 497  

김희원 (숙명여자대학교 공과대학 ICT공학부) ,  최원지 (숙명여자대학교 공과대학 ICT공학부) ,  임선영 (숙명여자대학교 빅데이터활용 연구센터) ,  박영호 (숙명여자대학교 공과대학 ICT공학부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

휴대용 디바이스와 웨어러블 기기의 보편화에 따라 사람들은 자신의 활력 징후에 대한 접근이 간편해졌다. 활력징후는 건강관리만을 목적으로 활용되고 있으며, 건강관리 이외의 목적으로 활용하는 경우는 발견 할 수 없다. 본 논문에서는 영상매체를 관람한 사람의 감정 상태를 스마트밴드에서 제공하는 활력징후를 이용해 판단하는 웹 사이트를 제안한다. 베스트씬 웹 사이트에서는 영상매체를 본 사람의 활력징후의 전체적인 추이와, 여러 사람들의 베스트씬 장면과 특정 장면에 대한 사람들의 활력징후를 확인 할 수 있다. 본 논문에서는 활력징후를 기존의 건강관리가 아닌 다른 방면으로 이용하기 위한 필요성을 인식하였다. 이에 사람들의 활력징후를 받아 감정 상태를 분석하는 연구를 진행하고, 웹 사이트로 구현하였다. 이를 위해, 본 논문에서는 활력징후를 데이터베이스에 저장하고, 저장된 데이터를 바탕으로 알고리즘을 적용 해 그래프를 그려 웹 사이트에 사용자 별 그래프와 전체 사용자의 그래프를 제공한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

People can access to their vital signs easy through portable devices and wearable devices. The vital signs are used only for the purpose of health care, and can not be found when they are used for purposes other than health care. In this paper, we propose a web site to judge the emotional state of a...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
휴대용 디바이스와 웨어러블 기기에서 제공하는 활력징후의 특징은 무엇인가? 휴대용 디바이스와 웨어러블 기기의 보편화에 따라 사람들은 자신의 활력 징후에 대한 접근이 간편해졌다. 활력징후는 건강관리만을 목적으로 활용되고 있으며, 건강관리 이외의 목적으로 활용하는 경우는 발견 할 수 없다. 본 논문에서는 영상매체를 관람한 사람의 감정 상태를 스마트밴드에서 제공하는 활력징후를 이용해 판단하는 웹 사이트를 제안한다.
사람들이 웨어러블 기기를 사용하는 이유는 무엇인가? 대표적인 웨어러블 기기 중 하나인 스마트밴드는 밴드 내에 센서가 부착 되어있어 자신의 활력 징후를 확인 할 수 있다. 사람들이 웨어러블 기기를 사용하는 많은 이유 중 하나가 활력 징후를 활용한 건강관리이다. 이에 스마트밴드의 초점은 현재 건강관리에 맞추어져 있으며, 센서로 측정된 사용자의 활력징후를 건강관리 이외의 용도로 스마트밴드를 사용하는 경우도 존재하지 않는다[3].
본 논문에서 베스트씬, 워스트씬 도출 알고리즘은 어떻게 구현하였는가? 피험자가 일반적 영상 콘텐츠에 집중(또는 몰입)하는 동안과 흥분(또는 긴장)을 야기시키는 영상 콘텐츠에 대하여는 심장박동수의 생리적 주기성 변동이 증가한다. 따라서 심박이 점차 증가하다 최대치가 되는 부분을 베스트씬이라 지정했다. 또, 피험자의 심박이 점차 감소하다 최저치가 되는 부분을 워스트씬이라 지정했다. 베스트씬, 워스트씬이라 지정한 부분을 R studio를 이용해 구간을 도출하였으며 피험자의 수를 늘려 베스트씬, 워스트씬의 신뢰도를 높였다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (12)

  1. H. Y. Ki, J. H. Lee, "Effects of Display Size of Digital Media on the Reliability of the Information Contents," Science of Emotion and Sensibility, Vol. 15, No. 1, pp. 65-72, March 2012. 

  2. E. Hong, S. Kim, J. Choi, Y. Jeon, S. Hong, S. Jang, B. Kim, H. Park, "Data Collection using Smart Watch and Machine Learning based Activity Condition Inference System," in Proceeding of the 2015 Fall Conference of Korea Information and Communication Society, Seoul, pp. 34-35, 2015. 

  3. K. H. Chon, H. J. Choi, "Study on Ubiquitous Psychological State Recognition Model Using Bio-Signals," The Journal of Korea Information and Communication Society, Vol. 35, Nol. 2, pp. 232-243, February 2010. 

  4. 김인기, 이철, 윤명환, 장우진, "영화의 시청각적 자극에 대한 정량적 감성 모형 구축," in Proceeding of the 2006 Fall Conference of the Ergonomics Society of Korea , Daejeon, pp. 199-211, 2006. 

  5. In Ki Kim, Jo Ho Kim, WooJin Chang, Cheol Lee, Myung Hwan Yun, "Identification of Design Attributes of the Affective Expressions for Movie Making", in Procedding of the 2007 Conference of the HCI Society of Korea, Gangwon, pp. 143-149, 2007. 

  6. S. Koelstra, C. Muhl, M. Soleymani, J. S. Lee, A. Yazdani, T. Ebrahimi, T. Pun, A. Nijholt, I. Patras, "DEAP: A Database for Emotion Analysis ;Using Physiological Signals," IEEE Transactions on Affective Computing, Vol. 3, No. 1, pp. 18-31, 2012. 

  7. Y. P. Lin, C. H. Wang, T. P. Jung, T. L. Wu, S. K. Jeng, J. R. Duann, J. H. Chen, "EEG-Based Emotion Recognition in Music Listening," IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol. 57, No. 7, pp. 1798-1806, 2010. 

  8. M. Murugappan, M. Rizon, R. Nagarajan, S. Yaacob, D. Hazry, I. Zunaidi, "Time-Frequency Analysis of EEG Signals for Human Emotion Detection," in Proceeding of the 4th International Conference on Biomedical Engineering, Kuala Lumpur, pp 262-265, 2008. 

  9. K. E. Ko, H. C. Yang, K. B. Sim, "Emotion recognition using EEG signals with relative power values and Bayesian network," International Journal of Control, Automation and Systems, Vol. 7, No. 5, pp. 865, 2009. 

  10. H. Blaiech, M. Neji, A. Wali, A. M. Alimi, "Emotion recognition by analysis of EEG signals," in Proceeding of the 13th International Conference on Hybrid Intelligent Systems, pp. 312-318, 2013. 

  11. J. Knighten, S. McMillan, T. Chambers, J. Payton, "Recognizing social gestures with a wrist-worn smartband," in Proceeding of the IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communication Workshops, pp. 544-549, 2015. 

  12. B. H. Kwon, B. S. Seo, "Implementation of Emotion Recognition System using Internet Phone," Journal of Digital Contents Society, Vol. 8, No. 1, pp. 35-40, March 2007. 

저자의 다른 논문 :

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로