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뇌파를 이용한 4가지 감정 분류에 관한 연구
A Study on Classification of Four Emotions using EEG 원문보기

한국감성과학회 2001년도 추계학술대회 논문집, 2001 Nov. 01, 2001년, pp.87 - 90  

강동기 (청주대학교 전자ㆍ정보통신ㆍ반도체공학부) ,  김동준 (청주대학교 전자ㆍ정보통신ㆍ반도체공학부) ,  김흥환 (청주대학교 전자ㆍ정보통신ㆍ반도체공학부) ,  고한우 (한국표준과학연구원)

초록
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본 연구에서는 감성 평가 시스템에 가장 적합한 파라미터를 찾기 위하여 3가지 뇌파 파라미터를 이용하여 감정 분류 실험을 하였다. 뇌파 파라미터는 선형예측기계수(linear predictor coefficients)와 FFT 스펙트럼 및 AR 스펙트럼의 밴드별 상호상관계수(cross-correlation coefficients)를 이용하였으며, 감정은 relaxation, joy, sadness, irritation으로 설정하였다. 뇌파 데이터는 대학의 연극동아리 학생 4명을 대상으로 수집하였으며, 전극 위치는 Fp1, Fp2, F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2를 사용하였다. 수집된 뇌파 데이터는 전처리를 거친 후 특징 파라미터를 추출하고 패턴 분류기로 사용된 신경회로망(neural network)에 입력하여 감정 분류를 하였다. 감정 분류실험 결과 선형예측기계수를 이용하는 것이 다른 2가지 보다 좋은 성능을 나타내었다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 연극동아리 학생들의 4가지 감정 상태의 뇌파를 이용한 감정 분류 실험을 통하여 감성 평가 시스템에 적합한 감성 파라미터를 찾고자 하였다. 분류 실험에 사용된 특징 파라미터는 선형 예측 기계 수와 FFT 스펙트럼 및 AR 스펙트럼의 주파수 밴드 상호상관계수이고 패턴 인식기로는 신경회로망 을 이용하였다.
  • 본 연구에서는 인간의 감성을 평가하는 기슬을개발하기 위한 기초 연구로서, 대학 연극동아리 학생 을 대상으로 4가지 감정 (relaxation, joy, sadness, irritation)의 뇌파 데이터를 수집하고 이로부터 선형예측기계수 (linear predictor coefficients) 와 FFT 스펙트럼 및 AR 스펙트럼의 주파수 대역별 상호상관계수 (cross-correlation coefficients)를 특징 파라미터로서 추츨하고, 신경회로망 을 이용한 패턴 분류 실험을 통하여 감성 평가 시스템의 감성 파라미터로서 가능성을 비교하고자 하였다.
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