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본 연구에서는 개인 맞춤형 감성인식이 가능한 실시간 개인화 프로세스를 개발하였다. 설계된 개인화 프로세스는 실시간 생체신호 중립밴드 알고리즘과 사용자의 주관적인 감성응답을 실시간으로 입력받아 개인 감성 룰 베이스를 업데이트하는 과정을 포함한다. 실시간 감성인식을 위해 PPG(Photoplethysmography), GSR(Galvanic skin reflex), SKT(Skin Temperature)를 자율신경계 신호를 측정하고 사용하였다. 개인화 프로세스를 적용한 감성인식과 적용하지 않은 감성인식의 일치도 평가는 대학생 10명(남5명, 여5명, 22.1세 ± 2.2세)의 피실험자를 대상으로 실시하였다. 45장의 이미지를 무작위로 제시하였으며, 5회 반복 측정하였다. 개인화 프로세스를 적용시켰을 때 약71.67%의 일치도를 보였으며, 적용시키지 않았을 때보다 약5배 이상 높은 일치도의 차이를 보였다. 본 연구에서는 개인화 프로세스는 실시간 개인 맞춤 감성인식에 매우 유용함을 보였다. 추후 개인화 프로세스는 다양한 감성 어플리케이션이나 서비스에서 감성인식 만족도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
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Albornoz E. M / 2011 / Spoken Emotion Recognition using Hierarchical Classifiers / Computer Speech and Language 25 (3) : 556 ~ 570
Gunes H / 2007 / Bi-Modal Emotion Recognition from Expressive Face and Body Gestures / Journal of Network and Computer Applications 30 (4) : 1334 ~ 1345
Khosrowabadi, R / 2009 / Affective Computation on EEG Correlates of Emotion from Musical and Vocal Stimuli / Neural Networks 2009, IJCNN 2009.International Joint Conference on : 15
Leon E / 2007 / A User-Independent Real-Time Emotion Recognition System for Software Agents in Domestic Environments / Engineering Applications of Artificial Intelligence 20
Mower E / 2011 / A Framework for Automatic Human Emotion Classification using Emotion Profiles, Audio, Speech, and Language Processing / IEEE Transactions on (99) : 1 ~ 1
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Mower E / 2011 / A Framework for Automatic Human Emotion Classification using Emotion Profiles, Audio, Speech, and Language Processing / IEEE Transactions on (99) : 1 ~ 1
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