최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기Journal of Internet Computing and Services = 인터넷정보학회논문지, v.20 no.5, 2019년, pp.27 - 36
이현주 (MILAB, Sejong University) , 신동일 (Dept. Computer Engineering, Sejong University) , 신동규 (Dept. Computer Engineering, Sejong University)
In this study, experiments on the improvement of the emotion classification, analysis and accuracy of EEG data were proceeded, which applied DEAP (a Database for Emotion Analysis using Physiological signals) dataset. In the experiment, total 32 of EEG channel data measured from 32 of subjects were a...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
감성 ICT 기술 중 뇌파을 활용한 기술은 무엇이 있는가? | 감성 ICT 기술은 뇌파 이외에도 다른 생체신호(심전도, 근전도)를 활용하며, 사람의 감정 상태를 생체기반 감정인지 기술과 외부에서의 영상이나 음성신호를 해석하여 인지하는 기술로 설명된다. 그중에서 뇌파를 활용한 기술은 기계학습 알고리즘에 의한 인지기술이 있다. DEAP 데이터 세트는 유튜브 동영상을 활용하여 감정유도를 시행하였는데, 향후에는 한정된 동영상 외에 다양한 멀티미디어 매체와 기타 게임을 활용한 감정유도 방법이 시행되어야 한다. | |
뇌파란 무엇인가? | 뇌에서 발생하는 전기적인 신호를 뇌파(EEG, Electro-encephalogram)라고 하며, 뇌파는 사람의 생각이나 감정을 가장 현실적인 방법으로 취득하여 해석하고 분석할 수 있는 유용한 정보원이다[1]. 뇌파는 음성인식 이후에 사람과 사람, 사람과 사물, 사람과 컴퓨터 간에 편리하고 가장 자연스러운 초연결(Hyper-Connection) 접속과 통신을 가능하게 하는 유력하고 궁극적인 수단이다[1]. | |
뇌파의 활용 방안은 어떻게 되나? | 뇌에서 발생하는 전기적인 신호를 뇌파(EEG, Electro-encephalogram)라고 하며, 뇌파는 사람의 생각이나 감정을 가장 현실적인 방법으로 취득하여 해석하고 분석할 수 있는 유용한 정보원이다[1]. 뇌파는 음성인식 이후에 사람과 사람, 사람과 사물, 사람과 컴퓨터 간에 편리하고 가장 자연스러운 초연결(Hyper-Connection) 접속과 통신을 가능하게 하는 유력하고 궁극적인 수단이다[1]. |
D.Y. Kim, J.H. Lee, M.H. Park, Y.H. Choi, Y.O. Park, "Trends in Brain Wave Signal and Application Technology," Electronics and telecommunications trends, vol. 32, no. 2, pp. 19-28, 2017. http://www.ndsl.kr/ndsl/search/detail/article/articleSearchResultDetail.do?cnJAKO201752055796148
DEAP Dataset : http://www.eecs.qmul.ac.uk/mmv/datasets/deap/
EEGLAB : https://sccn.ucsd.edu/wiki/EEGLAB
WEKA : https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
J. Suwicha, S. P. Ngum, and P. Israsena, "EEG-Based Emotion Recognition Using Deep Learning Network with Principal Component Based Covariate Shift Adaptation," The Scientific World Journal, Hindawi Publishing Corporation, pp. 1-10, 2014. http://dx.doi.org/10.1155/2014/627892
R. A. L. Koelstra, "Affective and Implicit Tagging using Facial Expressions and Electroencephalography," Queen Mary University of London, 2012. http://www.sanderkoelstra.nl/media/documents/Thesis_final_RAL_Koelstra.pdf
S. Koelstra, C. Muhl, M. Soleymani, J. S. Lee, A. Yazdani, T. Ebrahimi, T. Pun, A. Nijholt, and I. Patras, "DEAP: A Database for Emotion Analysis; Using Physiological Signals," IEEE Transactions on Affective Computing, vol. 3, no. 1, pp. 1-15, 2012. https://www.eecs.qmul.ac.uk/mmv/datasets/deap/doc/tac_special_issue_2011.pdf
J. R. J. Fontaine, K. R. Scherer, E. B. Roesch, and P. C. Ellsworth, "The World of Emotions is not Two-Dimensional," Psychological Science, vol. 18(12), pp. 1050-1057, 2007. https://doi.org/10.1111/j.1467-9280.2007.02024.x
G. Valenza, L. Citi, A. Lanata, E. P. Scilingo, and R. Barbieri, "Revealing Real-Time Emotional Responses: a Personalized Assessment based on Heartbeat Dynamics," Science Reports, no. 4998, pp. 1-13, 2014.
L. A. Feldman, "Valence Focus and Arousal Focus: Individual Differences in the Structure of Affective Experience," Journal of Personality and Social Psychology, vol. 69, no. 1, pp. 153-166, 1995. https://psycnet.apa.org/doi/10.1037/0022-3514.69.1.153
Y. S. Sim, S. H. Choi, and I. K. Lee, "Eyeball Movements Removal in EEG by Independent Component Analysis," Korean journal of clinical neurophysiology, vol. 3, no. 1, pp. 26-30, 2001. http://www.koreascience.or.kr/article/JAKO200127362964102.view
Pang Ning Tan, Michael Steinbach and Vipin Kumar, "Introduction to Data Mining," Addison-Wesley, pp. 283-285, 2007.
M. A. Hall, "Correlation-based Feature Selection for Machine Learning," Ph.D, Waikato University, Department of Computer Science, Hamilton, New Zealand, 1999.
J. F. Murray, G. F. Hughes, and K. Kreutz-Delgado, "Machine Learning Methods for Predicting Failures in Hard Drives: A Multiple-Instance Application," Journal of Machine Learning Research, vol. 6, pp. 783-816, 2005.
W. Liu, W. L. Zheng, and B. L. Lu, "Multimodal Emotion Recognition Using Multimodal Deep Learning," Proceedings of the 23rd International Conference on Neural Information Processing, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, vol. 9948, pp. 521-529, 2016. https://arxiv.org/abs/1602.08225
*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.