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한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제14권 제8호
발행연도
2013.8
수록면
3,925 - 3,932 (8page)

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감성은 인간의 삶과 밀접한 관련을 가지고 있으며 이는 집중력, 학습능력 등 많은 부분에 영향을 주어 다양 한 행동 패턴을 가지게 한다. 따라서 본 논문의 목적은 부정감성을 구분하기 위하여 생체신호를 기반으로 주요한 특 징들을 추출하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 심전도, 뇌파, 피부 온도와 피부전도도를 기반으로 생체신호를 측 정한 후, 선형분류기와 유전 알고리즘의 조합으로 정확하고 신속한 알고리즘 개발하고, 주요 특징을 추출하였다. 그 결과, 알고리즘은 최대 96.4%의 정확도를 가짐을 확인할 수 있었고, 추출된 파라미터는 심박변이도의 Mean, RMSSD, NN50과 뇌파의 전두엽 영역에서의 σ파와 α파의 주파수 파워, 두정엽 영역에서 α파, β파, γ파와 의 주파수 파워, 그리고 피부온도의 평균과 표준편차 값이었다. 이에 따라 각 각의 생체신호를 기반으로 한 추출 된 특징들은 부정감 성의 분류에 있어 중요한 역할을 함을 확인할 수 있었다.
#Emotion #LDA #GA #Physiological Signal

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1. [단행본] - Ekman. P. / 1999 / Basic Emotions, Chapter 3, In Handbook of Cognition and Emotion / John Wiley & Sons, Ltd google schola 2. [단행본] - Seyyed Abed Hosseini / 2011 / Classification of Emotional Stress Using Brain Activity, Applied Biomedical Engineering, In Tech google schola 3. [단행본] - Horlings, R. / 2008 / Emotion recognition using brain activity / Man-Machine Interaction Group google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Jerrita Selvaraj / 2013 / Murugappan Murugappan, et al., Classification of emotional states from electrocardiogram signals: a non-linear approach based on hurst / BioMedical Engineering OnLine 12 (44) Crossref 5. [학술대회논문] - J. Wagner / 2005 / From physiological signals to emotions: Implementing and comparing selected methods for feature extraction and classification / IEEE International Conference on Multimedia and Expo : 940 ~ 943 google schola

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