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저자정보
장은혜 (한국전자통신연구원) 박병준 (한국전자통신연구원) 김상협 (한국전자통신연구원) 손진훈 (충남대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 HCI 2012
발행연도
2012.1
수록면
448 - 450 (3page)

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생리신호는 인간의 감성과 밀접한 상관이 있고 사회적 차폐나 인위적인 감성 표현에 의한 것이 아닌 자연스러운 감성반응에 의해 획득되기 때문에, 최근 감성 인식 연구에서 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 생리신호에서 추출된 특징을 기계 학습 알고리즘에 적용하여 부적 감성 (슬픔, 공포, 놀람, 스트레스)을 분류하고 이들 감성을 가장 잘 분류하는 최적의 알고리즘을 확인하고자 하였다. 12명의 남녀 대학생을 대상으로 10회에 걸쳐 감성유발자극을 제시하고 생리신호 (피부전기활동, 심전도, 피부온도와 혈류맥파)를 측정하였다. 측정된 생리신호에서 28개의 특징을 추출하여 선형판별함수, 결정트리, 자기 조직화 지도와 서포트벡터머신 ... 전체 초록 보기
#emotion classification #machine learning algorithm #physiological signal

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 결과
4. 논의 및 결론
참고문헌

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