본 논문에서는 감정에 따라 변화하는 혈류량을 측정하는 PPG 센서를 사용하여 감정을 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 PPG 신호로부터 전력스펙트럼밀도(PSD; Power Spectrum Density)를 통해 주파수 영역에서 긍정적인 감정과 부정적인 감정을 판단하는 방법을 활용한다. 제임스 러셀의 이차원 원형 모델에 기반을 두어 감정을 기쁨, 슬픔, 짜증, 평온으로 분류하여 주파수 영역에 따른 에너지의 크기와의 연관성을 살펴본다. 본 연구는 웨어러블 디바이스에서 사용되는 동일한 PPG 센서를 사용하여 상위 네 종류의 감정을 영상 실험을 통해 주파수 영역에서 측정하였다는 것에 의의가 있다. 설문 조사를 통해 정확도와 개인에 따른 몰입 정도와 감정 변화 및 영상에 대한 바이오피드백을 수집하였다. 제안하는 방법은 앞으로 PPG 센서를 사용하는 상용화된 웨어러블 디바이스와 기존에 사용하는 스마트폰의 상황정보와 융합되어 모바일 어플리케이션 예측 서비스 등 다양한 개발이 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 감정에 따라 변화하는 혈류량을 측정하는 PPG 센서를 사용하여 감정을 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 PPG 신호로부터 전력스펙트럼밀도(PSD; Power Spectrum Density)를 통해 주파수 영역에서 긍정적인 감정과 부정적인 감정을 판단하는 방법을 활용한다. 제임스 러셀의 이차원 원형 모델에 기반을 두어 감정을 기쁨, 슬픔, 짜증, 평온으로 분류하여 주파수 영역에 따른 에너지의 크기와의 연관성을 살펴본다. 본 연구는 웨어러블 디바이스에서 사용되는 동일한 PPG 센서를 사용하여 상위 네 종류의 감정을 영상 실험을 통해 주파수 영역에서 측정하였다는 것에 의의가 있다. 설문 조사를 통해 정확도와 개인에 따른 몰입 정도와 감정 변화 및 영상에 대한 바이오피드백을 수집하였다. 제안하는 방법은 앞으로 PPG 센서를 사용하는 상용화된 웨어러블 디바이스와 기존에 사용하는 스마트폰의 상황정보와 융합되어 모바일 어플리케이션 예측 서비스 등 다양한 개발이 될 것으로 기대된다.
In this paper, we propose a method of recognizing emotions using PPG sensor which measures blood flow according to emotion. From the existing PPG signal, we use a method of determining positive emotions and negative emotions in the frequency domain through PSD (Power Spectrum Density). Based on Jame...
In this paper, we propose a method of recognizing emotions using PPG sensor which measures blood flow according to emotion. From the existing PPG signal, we use a method of determining positive emotions and negative emotions in the frequency domain through PSD (Power Spectrum Density). Based on James R. Russell's two-dimensional prototype model, we classify emotions as joy, sadness, irritability, and calmness and examine their association with the magnitude of energy in the frequency domain. It is significant that this study used the same PPG sensor used in wearable devices to measure the top four kinds of emotions in the frequency domain through image experiments. Through the questionnaire, the accuracy, the immersion level according to the individual, the emotional change, and the biofeedback for the image were collected. The proposed method is expected to be various development such as commercial application service using PPG and mobile application prediction service by merging with context information of existing smart phone.
In this paper, we propose a method of recognizing emotions using PPG sensor which measures blood flow according to emotion. From the existing PPG signal, we use a method of determining positive emotions and negative emotions in the frequency domain through PSD (Power Spectrum Density). Based on James R. Russell's two-dimensional prototype model, we classify emotions as joy, sadness, irritability, and calmness and examine their association with the magnitude of energy in the frequency domain. It is significant that this study used the same PPG sensor used in wearable devices to measure the top four kinds of emotions in the frequency domain through image experiments. Through the questionnaire, the accuracy, the immersion level according to the individual, the emotional change, and the biofeedback for the image were collected. The proposed method is expected to be various development such as commercial application service using PPG and mobile application prediction service by merging with context information of existing smart phone.
IT 산업 기술의 흐름이 제품 중심에서 사용자 맞춤형의 지능화 서비스로 변화됨에 따라서 사용자의 행동 및 감정, 기호 등을 파악하는 것이 중요해졌다. 감정은 기쁨, 노여움, 슬픔, 분노 등의 느낌을 말하며, 물리적, 사회적 환경에서의 맥락에 의해 구현된다[1]. 감정은 우울증과 스트레스 관련 정신적 질병을 관리하는 헬스케어에도 활용될 수 있다.
고가의 특정 기기의 단점에 의하여 감정을 정략적평가하기 위해서 어떤 센서를 필요로 하는가?
심전도를 이용한 연구[7]는 94%의 높은 정확도로 감정을 예측할 수 있지만, 고가의 특정 기기를 사용해야 하며, 실험자의 가슴 등에 부착하여야하는 불편함으로 일상생활에서 사용이 어렵다. 따라서 저비용에 편리하고 신속한 결과를 얻을 수 있는 센서가 필요하다.
광혈류측정기의 특성은?
광혈류측정기(PPG; photoplethysmography)는 적외선을 방출하여 혈관의 흡수율과 반사율에 따라 말초 혈류의 양을 측정하는 장비로, 말초 혈류는 감성의 영향을 받는 자율 신경계의 활동에 따라 변화한다[8]. PPG 센서는 장치에 손가락을 끼는 방식으로 실험자에게 부담이 적어 편의성이 뛰어나며 말초 혈류를 측정하는 가장 간단한 방법이다.
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