생체신호를 이용한 감정상태 검출 알고리즘에 대한 연구

Abstract

[한글]본 논문의 목적은 생체신호를 이용해 인간의 감정상태를 추정하는 것이다. 인간의 감정상태 추정을 위해 최적의 감정데이터 추출, 생체 파라미터 조합, 정확도와 계산 복잡도의 trade off등이 본 연구에서 다루고 있는 부분이다. 감정은 연속적이고 순간적으로 변화하기도하며 지속적인 감정상태를 나타내기도 한다. 연구의 목적은 순간적인 감정의 변화를 검출하는 것이고 인간의 감정을 다음과 같이 정의했다. 순간적인 감정상태를 측정하고 추정하기 위해 우선적으로 인간의 감정을 이원적인 두 가지 형태(쾌/불쾌)로 나누었다. 남성 19 여성 6명을 대상으로 감정유발실험을 진행 했으며 감정유발에 대한 자기설문평가(SAM)을 실시했다. Lang에 의해 고안된 SAM평가는 실험자에게 얻어진 데이터가 정말 감정이 유발된 데이터인지 아닌지에 대한 판단기준으로 작용했으며, 자극에 대한 반응정도에 대한 기준으로 작용되어 감성자극 실험에 유용한 설문지로 사용되었다. 인간의 감정상태를 정량적인 데이터로 나타내기 위해 3가지 생체신호 데이터를 측정 (ECG, GSR, SKT) 했다. 위 3가지 데이터는 비교적 측정하는 조건이 까다롭지 않았기 때문에 실험자가 측정 시 불편함을 거의 느끼지 못했다. 감정 유발되어 측정된 생체신호는 신호처리 과정과 패턴인식 과정을 거치게 된다. 우리는 순간적인 감정상태변화를 정확하게 검출하는데 목적이 있기 때문에 전처리 과정으로 생체신호 특징을 추출했고 여러 가지 다양한 패턴인식 알고리즘을 평가함으로써 감정추정에 높은 성능을 나타내는 알고리즘을 구성할 수 있었다.본 연구에서는 생체신호만을 이용해서 인간의 감정상태를 높은 정확도로 추정할 수 있었으며 사용된 각 파라미터는 손쉽게 측정 가능했고, 그 결과로서 간단한 생체신호의 측정만으로 인간의 감정상태를 정확히 추정함으로써 반응 형 유비쿼터스 서비스를 제공하는 핵심 기술로 활용 가능함을 말해주고 있다.

[영문]The goal of this thesis is to develop the emotional state detection algorithm which responses according to user’s emotions. For this, we tried to distinguish emotions of human using biosignal parameters of ANS(Autonomous Nervous System). Why we especially focused on ANS is that ANS can not be adjusted by one's will and can reflect the changes in emotions. So we selected GSR, HRV and SKT as representative parameters which show the changes in ANS among many parameters of ANS. 25 subjects were participated for the Emotion-Experiment. We chose some video materials which can induce negative emotion or positive emotion from the supine subject and measured GSR, HRV and SKT while they are watching that materials. The data from those three parameters GSR, HRV and SKT were segmented and we analyzed and extracted the features of each segment. The results showed that there is a big difference between the positive and negative emotions. This paper shows that we can exactly distinguish two emotions using a few biological parameters.