뇌파의 Fractal Dimension을 이용한 연속적 정서 예측 모델 개발

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.