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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이대영 (광운대학교) 최영석 (광운대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.3
발행연도
2020.3
수록면
227 - 234 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2020.47.3.227

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뇌전도(Electroencephalogram, EEG) 신호는 뇌 활동의 즉각적이고 지속적인 신호로서, 사람의 감정 상태의 변화를 직접적으로 반영할 수 있기 때문에 감정 분석에 주로 이용된다. 이러한 EEG 신호의 분석 방법 중, 엔트로피(Entropy) 분석은 시계열의 복잡성을 정량화하기 위한 측정법 중 하나이며, 복잡성의 정량적 분석은 비정상적이고 비선형적인 생체 신호의 분석에 유망하다. 본 논문에서는 여러 전극으로부터 기록된 EEG 신호를 사용하여 감정 상태를 분석하기 위해 여러 시간 스케일에서 다변량 시계열의 복잡도를 정량화하는 다변량 다중스케일 퍼지 엔트로피(Multivariate Multiscale Fuzzy Entropy)를 제안한다. 공공 생체신호 데이터베이스인 DEAP의 EEG 데이터를 이용하여 높은/낮은 각성(Arousal) 및 높은/낮은 정서(Valence)의 이진 분류를 통해 감정 상태의 구분의 유효성을 검증하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 방법
3. 결과
4. 결론
References

참고문헌 (13)

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