기능적 뇌 연결성을 이용한 가상현실 환경에서의 뇌파 기반 감정 인식

Q: 이 논문에서 정의한 기능적 연결성이란 무엇인가?

기능적 연결성은 뇌파 신호의 상대 진폭과 위상의 일관성을 주파수 도메인에서 추정하는 방식으로, 뇌 네트워크 형성 및 기능 통합에 대한 정보를 제공한다. 이는 뇌파 기반 기능적 연결성 연구에 자주 사용되며, 뇌의 기능적 연결 패턴을 식별하고 의미 있는 기능을 특성화하는 데 활용된다.

Q: 가상현실 환경에서 뇌파를 이용한 감정 인식의 정확도를 높이는 방법은 무엇인가?

연구 결과, 가상현실 환경에서 측정된 뇌파 신호로부터 생성된 기능적 연결성과 그래프 이론적 측정값을 활용한 머신러닝 기반 감정 분류 알고리즘이 감정 인식의 정확도를 향상시키는 데 효과적이다. 본 연구에서는 평균 80%의 정확도를 달성하여 이러한 접근 방식의 유효성을 입증하였다.

조혜정; 정지현; 이원희

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 조혜정 (경희대학교) 정지현 (경희대학교) 이원희 (경희대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2022 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2022.12

수록면: 1,474 - 1,476 (3page)

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최근 가상현실(Virtual Reality, VR)기술은 뇌파, 피부전도도, 심전도, 시선추적 등 다양한 생체신호를 이용한 감정 인식 연구에서 감정을 유도하는 도구로 널리 활용되고 있다. 가상현실 환경에서 측정된 뇌파는 2차원 디스플레이(사진, 영상물 등)로 감정이 유도된 뇌파에 비해 강한 감정적 효과와 몰입감을 제공한다. 본 논문에서는 가상현실 환경에서 측정된 뇌파를 이용하여 생성한 기능적 연결성(functional connectivity) 데이터와 이를 기반으로 계산된 다양한 그래프 이론적 측정값을 이용한 머신러닝 기반의 감정 인식 모델을 제안한다. Random forest 알고리즘을 통해 계산된 지니(Gini) 계수에 Recursive feat ... 전체 초록 보기

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