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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이다빛 (가톨릭대학교) 이상국 (가톨릭대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제12권 제6호(JKIIT, Vol.12, No.6)
발행연도
2014.6
수록면
47 - 53 (7page)
DOI
10.14801/kiitr.2014.12.6.47

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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사용자에게 더 큰 만족감을 주는 HCI(Human-Computer Interface)를 위해 사용자의 감정을 인식하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 비선형이고 비정상인 신호를 분해하는데 효과적인 EMD(Empirical Mode Decomposition)를 이용하여 EEG(Electroencephalogram) 신호로부터 사용자의 감정을 인식하는 방법을 제안한다. 감정 인식은 특징 추출 단계와 분류 단계로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 EMD를 이용하여 EEG 신호에서 IMFs(Implicit Mode Functions)를 생성한 뒤, FFT(Fast Fourier Transform)를 이용하여 생성된 IMFs의 주파수 대역을 확인하였다. 이 중 알파(8-12Hz)와 베타(13-30Hz) 대역을 포함하고 있는 IMF의 PSD(Power Spectral Density) 값을 특징으로 사용하였다. 분류 단계에서는 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 특징을 분류하였고, 5-fold cross validation을 통해 감정 인식의 분류 정확도를 평가하였다. 제안하는 분류 방법은 정서가와 각성에 대해 80.25%와 74.56%의 분류 정확도를 보였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 실험 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (14)

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