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대한인간공학회 대한인간공학회 학술대회논문집 대한인간공학회 2007 춘계 학술대회
발행연도
2007.5
수록면
323 - 327 (5page)

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Fear/panic is one of critical factors that could hinder a user from taking proper actions in emergency situations. Therefore, it is crucial to automatically detect whether users are in fear/panic states or not, for enhancing safety in operating control room, driving vehicles, etc. In this paper, we address machine learning-based methods for real-time recognition of fear/panic state using physiological signals. We conducted a human factors experiment in order to collect physiological signals involving fear/panic or neutral states. A total of five subjects participated in the experiment and each one was asked to see ten different movie clips to induce fear/panic and neutral states. While he/she was seeing the ten movie clips, five physiological signals (skin conductance, blood volume pressure, skin temperature, Electromyography, and respiration) were collected and recorded by a ProComp+ Infiniti System. We applied ensemble learning methods, including Bagging, Boosting, and AdaBoost, to the real-time classification of fear/panic states, using features obtained from the physiological signals. The proposed methods provided more than 75% of realtime classification accuracy in the experiment. The real-time fear/panic recognition methods can be applied to safety-critical applications such as nuclear reactor control, driving, and aviation in order to enhance safety in emergency situations.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 생체신호 측정 실험 방법
3. 감정 분류 알고리즘 개발
4. 실험 결과
5. 토의
6. 결론 및 추후 연구
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