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문제 정의
- 뇌파의 분석에서 가장 많은 연구가 이루어지고 주안점이 되고 있는 잡음 문제의 해결을 위해서 본 논문에서는 측정된 신호에서 0~4Hz 의 낮은 주파수의 5파를 제거하였다. 이 범위의 주파수를 제거한 이유는 심장의 박동, 눈과 입의 안면의 움직임 그리고 전극선의 흔들림 등의 잡음들은 낮은 주파수에 영향을 주기 때문이다.
- Anna Caterina는 속임수 탐지기를 위해서 EEG 신호를 분석하였다[1丄 Arao Funasefe EEG 신호를 측정한 다음 Independent Component Analysis(ICA)를 이용하여 EEG 신호에서의 잡음을 제거하고 BCI에 이용하였다[2]. 본 논문에서는 사람의 뇌파 신호를 측정에 있어서 사람의 감정에 따라 EEG 신호를 측정하였다. 측정된 신호는 Fast Fourier transform(FFT)을 사용하여 0~ 50Hz의 주파수영역을 5개의 영역으로 나누고 몸과 눈의 움직임, 심장 박동, 측정 전선의 흔들림과 같은 것으로 인해서 생기는 잡음들은 0 ~4Hz영역에서 발생하는데 그 6파의 주파수를 제거하고 분석하였다.
- Korhonene 사람의 감정올 모델링하기 위해서 여러가지 음악올 사용하여 감정을 유발하는데 사용하였고, 음악에 따라서 감정을 얻을 수 있는 연구를 하였다[8]. 본 논문에서는 피 실험자의 감정을 유발하기 위해서 감성 자극 사진이 아닌 시청각 자료를 사용하여서 감정을 유발하였다. 시청각 자료는 한국인의 일반적인 정서에 맞춘 시청각 자료를 사용하였으면 대부분을 영화의한 부분이나 동영상들을 보여주면서 실험을 하였다.
- 본 논문은 감정에 따른 사람의 뇌파를 분류하고 분류된 결과를 기존 DB와 비교하여 확률 추론에 의해서 사람의 감정을 인식하게 되는 것이다. 확률 값을 비교해보면 fear, joy, anger, disgust의 감정들은 큰 확률의 차이로 나타나지만, anger와 sad는 비슷한 확률을 가져오는 것을 알 수 있었다.
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