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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제9권 제5호
발행연도
2018.1
수록면
33 - 41 (9page)

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본 연구는 심박변이도(HRV)와 인공신경망을 이용하여 강건하고 정확한 융복합 감정예측 모형인 EPNN (Emotion Prediction Neural Network)을 개발하는 것을 주요 연구목적으로 한다. 본 연구에서 제안하는 EPNN은 기존 유사연구와는 달리 은닉노드의 활성함수로서 하이퍼볼릭 탄젠트, 선형, 가우시안 함수를 융복합적으로 이용하여 모형의 정확도를 향상시킨다. 본 연구에서는 EPNN의 타당성을 검증하기 위하여 20명의 실험자를 대상으로 머니게임으로 감정을 유도한 후에 해당 실험자의 심박변이도 측정값을 입력자료로 사용하였다. 아울러 그들의 Valence와 Arousal을 EPNN의 출력값으로 사용하였다. 실험결과 Valence에 대한 F-Measure는 80%이고, Arousal의 경우 95%로 나타났다. 한편 EPNN의 타당성을 측정하기 위하여 기존 감정예측 연구에 사용된 경쟁모형인 인공신경망, 로지스틱 회귀분석, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트 모형과 성과를 비교하였다. 그 결과 본 연구에서 제안하는 EPNN이 더 우수한 감정예측 결과를 보였다. 본 연구의 결과는 향후 유비쿼터스 디지털 헬스 환경에서 사용되는 다양한 웨어러블 기기에 적용되어 사용자들의 일상생활 속에서 시시각각 변하는 감정을 정확히 예측하고 적절하게 관리하는데 적용될 수 있을 것이다.
#convergence emotion prediction #heart rate variability #HRV #artificial neural network #activation function

목차

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Narayanan Kandasamy / 2016 / Interoceptive Ability Predicts Survival on a London Trading Floor / Scientific Reports 6(1) Crossref R.W. Picard / 2001 / Toward machine emotional intelligence: analysis of affective physiological state / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 23(10):1175~1191 Crossref 권일경 / 2012 / 모바일 환경에서의 상황인식 기반 사용자 감성인지를 통한 개인화 서비스 / 디지털융복합연구 10(2):287~292 dbpia 김광조 / 2018 / 이성과 감성을 융합시켜 만든 대화훈련프로그램-교류분석의 P-A-C기법을 활용하여- / 융합정보논문지 8(2):149~155 dbpia F. Agrafioti / 2012 / ECG Pattern Analysis for Emotion Detection / IEEE Transactions on Affective Computing 3(1):102~115 Crossref

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