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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박성수 (성균관대학교) 이건창 (성균관대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제16권 제4호(JKIIT, Vol.16, No.4)
발행연도
2018.4
수록면
1 - 9 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2018.16.4.1

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범주화된 감정예측을 이용한 기존연구는 각 입력 변수가 예측에 기여하는 상대적 중요도를 정확히 파악하기 어렵다. 본 연구는 연속형인 Valence-Arousal 기반의 예측모형을 생성하고, Garson의 알고리즘을 적용하여 감정예측 입력변수에 대한 상대적 중요도를 제시한다. 이를 위해 피험자 50명으로부터 수집한 심박변이도(HRV, Heart Rate Variability) 변수와 인공신경망을 사용하여 감정예측 모형을 생성하였다. 실험결과 다양한 심박변이도 중 Mean RR의 상대 중요도가 35.6%으로서 감정예측에 가장 높은 기여를 하는 것으로 확인되었다. 한편, 주파수 영역 심박변이도 지표인 VLF, LF, HF의 감정예측시 상대적 중요도는 각각 3.2%, 3.6%, 3.0%로 낮은 것으로 확인되었다.
#emotion prediction #heart rate variability (HRV) #valence-arousal model #neural network #relative importance

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 연구 결과 및 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

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