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감정을 정확히 예측하는 것은 환자중심의 의료디바이스 개발 및 감성관련 산업에서 매우 중요한 이슈이다. 감정 예측에 관한 많은 연구 중 감정 예측에 심박 변동성과 뉴로-퍼지 접근법을 적용한 연구는 없다. 본 연구는 HRV를 이용한 ANFEP(Adaptive Neuro Fuzzy system for Emotion Prediction)을 제안한다. ANFEP의 핵심 기능은 인공 신경망과 퍼지 시스템을 통합해 예측 모델을 학습하는 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)에 기반한다. 제안 모형의 검증을 위해 50명의 실험자를 대상으로 청각자극으로 감정을 유발하고, 심박변이도를 구하여 ANFEP 모형에 입력하였다. STDRR과 RMSSD를 입력으로 하고 입력변수 당 2개의 소속함수로 하는 ANFEP모형이 가장 좋은 결과를 나타났다. 제안한 감정예측 모형을 선형회귀 분석, 서포트 벡터 회귀, 인공신경망, 랜덤 포레스트와 비교한 결과 본 제안모형이 가장 우수한 성능을 보였다. 연구 결과는 보다 적은 입력으로 신뢰성 높은 감정인식이 가능함을 입증했고, 이를 활용해 보다 정확하고 신뢰성 높은 감정인식 시스템 개발에 대한 연구가 필요하다.
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R. Riedl / 2014 / Towards a NeuroIS Research Methodology : Intensifying the Discussion on Methods, Tools, and Measurement / Journal of the Association for Information Systems 15(Special Issue):i~xxxv
Erik C. Nook / 2015 / A new look at emotion perception: Concepts speed and shape facial emotion recognition / Emotion 15(5):569~578
Christos-Nikolaos Anagnostopoulos / 2015 / Features and classifiers for emotion recognition from speech: a survey from 2000 to 2011 / Artificial Intelligence Review 43(2):155~177
Mohammad Soleymani / 2016 / Analysis of EEG Signals and Facial Expressions for Continuous Emotion Detection / IEEE Transactions on Affective Computing 7(1):17~28
Christos D. Katsis / 2011 / An integrated system based on physiological signals for the assessment of affective states in patients with anxiety disorders / Biomedical Signal Processing and Control 6(3):261~268
Erik C. Nook / 2015 / A new look at emotion perception: Concepts speed and shape facial emotion recognition / Emotion 15(5):569~578
Christos-Nikolaos Anagnostopoulos / 2015 / Features and classifiers for emotion recognition from speech: a survey from 2000 to 2011 / Artificial Intelligence Review 43(2):155~177
Mohammad Soleymani / 2016 / Analysis of EEG Signals and Facial Expressions for Continuous Emotion Detection / IEEE Transactions on Affective Computing 7(1):17~28
Christos D. Katsis / 2011 / An integrated system based on physiological signals for the assessment of affective states in patients with anxiety disorders / Biomedical Signal Processing and Control 6(3):261~268
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