뇌파를 활용한 사용자의 감정 분류 알고리즘

Q: 이 논문에서 정의한 뇌파란 무엇인가?

뇌 신경 사이의 신호 전달 시 발생하는 전기적 흐름을 의미한다. 이는 사용자의 심신 상태에 따라 서로 다르게 나타나는 특성을 가지며, 뇌의 활동 상태를 객관적으로 측정하고 분석할 수 있게 하는 핵심적인 지표로 활용된다.

Q: 뇌파 기반 감정 분류에서 SVM 알고리즘과 IAPS 자극의 효과는 어떠한가?

연구 결과, SVM 알고리즘은 K-means보다 우수한 71.85%의 분류 정확도를 기록하였으며, IAPS 사진 자극이 DVD 시청보다 감정 유발 및 분류에 더 효과적인 것으로 나타났다. 이는 기존 연구들의 정확도보다 향상된 수치이다.

이현주; 신동일; 신동규

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이현주 (세종대학교) 신동일 (세종대학교) 신동규 (세종대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제39권 제2호(융합기술)

발행연도: 2014.2

수록면: 122 - 129 (8page)

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본 연구에서는 사용자에게서 취득한 뇌파의 감정분류를 시행하였고, SVM(Support Vector Machine)과 K-means 알고리즘으로 분류실험을 하였다. 뇌파 신호는 측정 한 32개의 채널 중에서, 이전 연구에서 감정분류가 뚜렷하게 나타났던 CP6, Cz, FC2, T7, PO4, AF3, CP1, CP2, C3, F3, FC6, C4, Oz, T8, F8의 총 15개의 채널을 사용하였다. 감정유도는 DVD 시청과 IAPS(International Affective Picture System)라는 사진 자극 방법을 사용하였고, 감정분류는 SAM(Self-Assessment Manikin) 방법을 사용하여 사용자의 감정상태를 파악하였다. 취득된 사용자의 뇌파신호는 FIR filter를 사용하여 전처리를 하였고, ICA(Independence Component Analysis)를 사용하여 인공산물 (eye-blink)을 제거하였다. 전처리된 데이터를 FFT를 통하여 주파수 분석을 하여 특징추출(feature extraction) 하였다. 마지막으로 분류알고리즘을 사용하여 실험을 하였는데, K-means는 70%의 결과를 도출하였고, SVM은 71.85%의 결과를 도출하여 정확도가 더 우수하였으며, 이전의 SVM을 사용했던 연구결과와 비교분석하였다.

#Brain-wave #Emotion #Classification #FIR #ICA #FFT #SVM #K-means

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