dc.citation.conferencePlace |
KO |
- |
dc.citation.conferencePlace |
강원도 정선 |
- |
dc.citation.endPage |
328 |
- |
dc.citation.startPage |
325 |
- |
dc.citation.title |
HCI Korea 2016 |
- |
dc.contributor.author |
채소영 |
- |
dc.contributor.author |
김성필 |
- |
dc.date.accessioned |
2023-12-19T21:09:29Z |
- |
dc.date.available |
2023-12-19T21:09:29Z |
- |
dc.date.created |
2017-01-08 |
- |
dc.date.issued |
2016-01-28 |
- |
dc.description.abstract |
감성 컴퓨팅(Affective Computing)의 발달과 더불어 감성 공학과 감성 마케팅이 중요해지면서 광고나 제품에 대한 사용자의 감성적 경험을 알아내는 데에 필요한 기술에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 특히 사람의 뇌신호로부터 정서 상태를 모니터링할 수 있는 기술에 대한 관심이 급증하고 있다[1], [2]. 하지만 대부분의 신경공학적 정서 연구는 Discrete Emotion Model 에 기반을 두거나 [3] 또는 High/Low arousal 이나 High/Low valence 등 정서 카테고리 분류에 집중하여 시간에 따라 연속적으로 변하는 개인의 감정상태를 알아내는 데에는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 한계점들을 극복하기 위한 일환으로 Dimensional emotion model[4] 에 기반하여 뇌신호로부터 정서의 Arousal, Valence 차원 값을 연속적으로 추출할 수 있는 모델을 제안한다. 본 연구에서 개발하는 모델은 사람의 뇌파(Electroencephalography : EEG)로부터 Fractal Dimension 을 계산하고, 이를 통해 Arousal 과 Valence 값을 추출하여 동영상 시청 시의 사람의 정서 변화를 모니터링 하는 데에 적용하고자 하였다. 본 제안 모델을 통해 개인의 Emotion map을 만들고, 시간에 따라 역동적으로 변하는 정서 변화를 알아내는 데에 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 예상한다. |
- |
dc.identifier.bibliographicCitation |
HCI Korea 2016, pp.325 - 328 |
- |
dc.identifier.uri |
https://scholarworks.unist.ac.kr/handle/201301/40361 |
- |
dc.identifier.url |
http://www.dbpia.co.kr/Journal/ArticleDetail/NODE06645284 |
- |
dc.language |
한국어 |
- |
dc.publisher |
The HCi Society of Korea |
- |
dc.title.alternative |
Development of a Continuous Emotion Recognition Model Using Fractal Dimensions of EEG |
- |
dc.title |
뇌파의 Fractal Dimension을 이용한 연속적 정서 예측 모델 개발 |
- |
dc.type |
Conference Paper |
- |
dc.date.conferenceDate |
2016-01-27 |
- |