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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Tae-Yeun Kim (Chosun University) Sung-Hwan Kim (Chosun University)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제25권 제8호
발행연도
2024.8
수록면
2,125 - 2,133 (9page)
DOI
10.9728/dcs.2024.25.8.2125

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본 논문은 사용자의 생체 정보(혈당, 이완기 혈압, 수축기 혈압, 맥박)를 무선 센서들을 통해 생체 정보를 획득한 후 스트레스 지수에 따른 감성을 인식하여 대응되는 컬러와 음악을 분류하는 시스템으로써, 혈당 센서, 혈압 센서, 맥박 센서 등의 입력치를 받아 데이터베이스에 저장한 후 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 이용하여 스트레스 지수에 따른 감성을 분류하고자 하였다. 4,000개의 데이터 집합을 사용하여 SVM 알고리즘의 RBF 커널 파라미터가 σ = 5, C = 1로 설정되었을 때 88.45%의 최고 정확도를 보였으며 학습한 결과 평균 86.08%의 정확도를 가졌다. 제안한 SVM 알고리즘을 이용한 생체 감성 인식 분류 시스템은 사용자의 감성에 따라 지능형으로 컬러와 음악을 분류함으로써 사용자와의 컴퓨터 간의 감정교류 연구에 도움이 될 것으로 기대한다.
#생체 정보 #스트레스 지수 #SVM 알고리즘 #감성 모델링 #생체 감성 인식 #Biometric Information #Stress Index #SVM Algorithm #Emotion Modeling #Biometric Emotion Recognition

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Experiment Design
Ⅲ. Performance Evaluation and Experimental Results
Ⅳ. Conclusions
References

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