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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.4
- 수록면
- 756 - 764 (9page)
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In this paper, we present electroencephalography (EEG)-based power spectra analysis and auditory stimuli methods as coping mechanisms for disgust affection and phobia. Disgust affection is a negative emotion generated from trying to eliminate something harmful to one. It is usually related to mental illnesses such as obsessive-compulsive disorder, specifically phobia and depression. In our experiments, participants watched videos on horrible body mutilation and disgusting creatures, with either the original sound track or relaxing and exciting music as auditory stimulation. After watching the videos with original sound track, the participants watched the same video with a different audio background, such as soothing or cheerful music. We analyzed the EEG data utilizing relative power spectra and examined survey results of the participants. The results demonstrated that disgust affection is decreased when participants watched the video with relaxing or exciting music instead of the original soundtracks. Moreover, we confirmed that human’s brainwave reacts according to types of audio and sources of disgust affection.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 실험 방법
4. 실험 결과
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
M. Cohen, Analyzing Neural Time Series Data, MIT Press, Cambridge MA, 2014.
J. Haidt, C.M. Cauley, and P. Rozin, “Individual Differences in Sensitivity to Disgust : A Scale Sampling Seven Domains of Disgust Elicitors,” Journal of Personality and Individual Differences, Vol. 16, Issue 5, pp. 701-713, 1994.
Y. Lin, C. Wang, T. Jung, T. Wu, S. Jeng, J. Duann, et. al, “EEG-based Emotion Recognition in Music Listening,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol. 57, No. 7, pp.1798-1806, 2010.
D. Nie, L. Shi, and B. Lu, “EEG-based Emotion Recognition During Watching Movies,” Proceeding of International IEEE/ EMBS Conference, pp.667-670, 2011.
M. Murugappan, M. Rizzon, R. Nagarajan, S. Yaacob, D. Hazry, and I. Zunaidi, “Time- Frequency Analysis of EEG Signals for Human Emotion Detection,” Proceeding of International Federation for Medical and Biological Engineering, Vol. 21, pp. 262-265, 2008.
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Y. Lin, C. Wang, T. Jung, T. Wu, S. Jeng, J. Duann, et. al, “EEG-based Emotion Recognition in Music Listening,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol. 57, No. 7, pp.1798-1806, 2010.
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M. Murugappan, M. Rizzon, R. Nagarajan, S. Yaacob, D. Hazry, and I. Zunaidi, “Time- Frequency Analysis of EEG Signals for Human Emotion Detection,” Proceeding of International Federation for Medical and Biological Engineering, Vol. 21, pp. 262-265, 2008.
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