최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.17 no.1, 2019년, pp.239 - 247
박성수 (성균관대학교 경영대학) , 이건창 (성균관대학교 경영대학)
An accurate prediction of emotion is a very important issue for the sake of patient-centered medical device development and emotion-related psychology fields. Although there have been many studies on emotion prediction, no studies have applied the heart rate variability and neuro-fuzzy approach to e...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
퍼지 시스템의 장단점은? | 인공신경망(Artificial Neural Network)은 데이터에 숨겨진 패턴을 학습하는데 뛰어나지만, 이를 해석하고 규칙기반(Rule-based)의 지식표현은 용이하지 않다. 이에 반해 퍼지 시스템(Fuzzy system)은 전문가가 보유한 지식을 활용해 높은 수준의 추론이 가능하지만, 데이터 로부터 스스로 학습을 할 수는 없다. 따라서 인공신경망과 퍼지 시스템을 융합하는 것은 효과적인 지능형 시스템을 만들 수 있다. | |
ANFIS이란? | 융합된 뉴로-퍼지 시스템은 인공신경망의 장점인 학습능력과 병렬연산, 퍼지 시스템의 장점인 전문적인 지식의 표현 및 모형의 설명력을 결합한다. ANFIS는 인공신경망과 퍼지 시스템을 융합해 적응적 네트워크 구조로 표현되는 추론 시스템이다[19]. ANFIS 는 주어진 학습 데이터의 입력과 출력에 적합(Fit)하는 최적의 네트워크 파라미터를 찾도록 최소자승법(LSM; Least Square Method)과 역전파학습(BP; Back Propagation) 을 사용한다. | |
심장박동을 사용한 감정예측의 활용 가능 예시는? | NeuroIS 연구의 다양한 도구 중 심장박동(HR)은 정보시스템의 인지 및 정서적 과정에 대한 더 깊은 이해를 돕고 있다[1, 13]. 예를 들어, 전산화 된 에이전트가 사용자의 심장박동에서 감정을 예측해서 전자 경매에 미치는 영향을 파악 하고[14], 금융 의사 결정의 결과에 대한 감정을 감지하 거나[15], 능동적인 교육에서 신경생리학적 상관관계로 인지적 몰입 수준을 판단할 수 있다[16]. 따라서, 다양한 정보시스템 영역에서 심장박동을 사용한 감정예측을 적용해서 사용자의 감정상태에 반응하는 환자 중심의 헬스 인포매틱스[17], 이-러닝 시스템[18]등의 구현이 가능하 다[27]. |
R. Riedl, F. D. Davis & A. R. Hevner. (2014). Towards a NeuroIS Research Methodology : Intensifying the Discussion on Methods , Tools , and Measurement. Journal of the Association for Information Systems, 15(Special Issue), i-xxxv.
E. C. Nook, K. A. Lindquist & J. Zaki. (2015). A new look at emotion perception: Concepts speed and shape facial emotion recognition. Emotion, 15(5), 569-578. DOI : 10.1037/a0039166
C. N. Anagnostopoulos, T. Iliou & I. Giannoukos. (2015). Features and classifiers for emotion recognition from speech: a survey from 2000 to 2011. Artificial Intelligence Review, 43(2), 155-177. DOI : 10.1007/s10462-012-9368-5
M. Soleymani, S. Asghari-Esfeden, Y. Fu & M. Pantic. (2016). Analysis of EEG Signals and Facial Expressions for Continuous Emotion Detection. IEEE Transactions on Affective Computing, 7(1), 17-28. DOI : 10.1109/TAFFC.2015.2436926
C. D. Katsis, N. S. Katertsidis & D. I. Fotiadis. (2011). An integrated system based on physiological signals for the assessment of affective states in patients with anxiety disorders. Biomedical Signal Processing and Control, 6(3), 261-268. DOI : 10.1016/j.bspc.2010.12.001
F. Russo, N. Vempala & G. Sandstrom. (2013). Predicting musically induced emotions from physiological inputs: linear and neural network models. Frontiers in Psychology, 4, 468. DOI : 10.3389/fpsyg.2013.00468
P. A. Kragel & K. S. Labar. (2013). Multivariate pattern classification reveals autonomic and experiential representations of discrete emotions. Emotion, 13(4), 681-690. DOI : 10.1037/a0031820
J. Selvaraj, M. Murugappan, K. Wan & S. Yaacob. (2013). Classification of emotional states from electrocardiogram signals: a non-linear approach based on hurst. BioMedical Engineering OnLine, 12(1), 44. DOI : 10.1186/1475-925X-12-44
G. Valenza, L. Citi, A. Lanata, E. P. Scilingo & R. Barbieri. (2014). Revealing Real-Time Emotional Responses: a Personalized Assessment based on Heartbeat Dynamics. Scientific Reports, 4, 4998. DOI : 10.1038/srep04998
H. Guo, Y. Huang, C. Lin, J. Chien, K. Haraikawa & J. Shieh. (2016). Heart Rate Variability Signal Features for Emotion Recognition by Using Principal Component Analysis and Support Vectors Machine. In 2016 IEEE 16th International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE), 274-277. DOI : 10.1109/BIBE.2016.40
A. Dimoka et al. (2012). On the Use of Neurophysiological Tools in IS Research: Developing a Research Agenda for NeuroIS. MIS Quarterly, 36(3), 679-702. DOI : 10.2307/41703475
T. Teubner, M. Adam & R. Riordan. (2015). The Impact of Computerized Agents on Immediate Emotions, Overall Arousal and Bidding Behavior in Electronic Auctions. Journal of the Association for Information Systems, 16(10), 838-879.
A. Hariharan & M. T. P. Adam. (2015). Blended Emotion Detection for Decision Support. IEEE Transactions on Human-Machine Systems, 45(4), 510-517. DOI : 10.1109/THMS.2015.2418231
P. M. Leger, F. D. Davis, T. P. Cronan & J. Perret. (2014). Neurophysiological correlates of cognitive absorption in an enactive training context. Computers in Human Behavior, 34, 273-283. DOI : 10.1016/j.chb.2014.02.011
Y. Zheng, X. Ding, C. C. Y. Poon, B. P. L. Lo, H. Zhang, X. Zhou & Y. Zhang. (2014). Unobtrusive Sensing and Wearable Devices for Health Informatics. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 61(5), 1538-1554. DOI : 10.1109/TBME.2014.2309951
L. Shen, M. Wang & R. Shen. (2009). Affective e-Learning: Using Emotional Data to Improve Learning in Pervasive Learning Environment. Journal of Educational Technology & Society, 12(2), 176-189.
J. R. Jang. (1993). ANFIS: adaptive-network- based fuzzy inference system. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 23(3), 665-685. DOI : 10.1109/21.256541
A. Haag, S. Goronzy, P. Schaich & J. Williams. (2004). Emotion Recognition Using Bio- sensors: First Steps towards an Automatic System. In E. Andre, L. Dybkjaer, W. Minker, & P. Heisterkamp (Eds.), Affective Dialogue Systems (pp. 36-48). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. DOI : 10.1007/978-3-540-24842-2_4
D. Kukolja, S. Popovic, M. Horvat, B. Kovac & K. Cosic. (2014). Comparative analysis of emotion estimation methods based on physiological measurements for real-time applications. International Journal of Human-Computer Studies, 72(10), 717-727. DOI : 10.1016/j.ijhcs.2014.05.006
R. L. Mandryk & M. S. Atkins. (2007). A fuzzy physiological approach for continuously modeling emotion during interaction with play technologies. International Journal of Human- Computer Studies, 65(4), 329-347. DOI : 10.1016/j.ijhcs.2006.11.011
C. D. Katsis, N. Katertsidis, G. Ganiatsas & D. I. Fotiadis. (2008). Toward Emotion Recognition in Car-Racing Drivers: A Biosignal Processing Approach. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans, 38(3), 502-512. DOI : 10.1109/TSMCA.2008.918624
N. Kamaruddin, A. Wahab & C. Quek. (2012). Cultural dependency analysis for understanding speech emotion. Expert Systems with Applications, 39(5), 5115-5133. DOI : 10.1016/j.eswa.2011.11.028
M. Malkawi & O. Murad. (2013). Artificial neuro fuzzy logic system for detecting human emotions. Human-Centric Computing and Information Sciences, 3(1), 3. DOI : 10.1186/2192-1962-3-3
G. Uchyigit & M. Y. Ma. (Eds.). (2008). Personalization Techniques and Recommender Systems. Series in Machine Perception and Artificial Intelligence. World Scientific. DOI : 10.1142/6788
H. D. Critchley, S. Wiens, P. Rotshtein, A. Ohman & R. J. Dolan. (2004). Neural systems supporting interoceptive awareness. Nature Neuroscience, 7(2), 189. DOI : 10.1038/nn1176
V. N. Salimpoor, M. Benovoy, K. Larcher, A. Dagher & R. J. Zatorre. (2011). Anatomically distinct dopamine release during anticipation and experience of peak emotion to music. Nature Neuroscience, 14, 257. DOI : 10.1038/nn.2726
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.