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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이현주 (세종대학교) 신동일 (세종대학교) 신동규 (세종대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제39권 제2호(융합기술)
발행연도
2014.2
수록면
122 - 129 (8page)

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본 연구에서는 사용자에게서 취득한 뇌파의 감정분류를 시행하였고, SVM(Support Vector Machine)과 K-means 알고리즘으로 분류실험을 하였다. 뇌파 신호는 측정 한 32개의 채널 중에서, 이전 연구에서 감정분류가 뚜렷하게 나타났던 CP6, Cz, FC2, T7, PO4, AF3, CP1, CP2, C3, F3, FC6, C4, Oz, T8, F8의 총 15개의 채널을 사용하였다. 감정유도는 DVD 시청과 IAPS(International Affective Picture System)라는 사진 자극 방법을 사용하였고, 감정분류는 SAM(Self-Assessment Manikin) 방법을 사용하여 사용자의 감정상태를 파악하였다. 취득된 사용자의 뇌파신호는 FIR filter를 사용하여 전처리를 하였고, ICA(Independence Component Analysis)를 사용하여 인공산물 (eye-blink)을 제거하였다. 전처리된 데이터를 FFT를 통하여 주파수 분석을 하여 특징추출(feature extraction) 하였다. 마지막으로 분류알고리즘을 사용하여 실험을 하였는데, K-means는 70%의 결과를 도출하였고, SVM은 71.85%의 결과를 도출하여 정확도가 더 우수하였으며, 이전의 SVM을 사용했던 연구결과와 비교분석하였다.
#Brain-wave #Emotion #Classification #FIR #ICA #FFT #SVM #K-means

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 뇌파의 분류
Ⅲ. 실험방법
Ⅳ. 결론 및 토의
References

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
김도훈 / 2013 / 디지털 뇌파 전송 프로토콜 개발 및 검증 / 한국통신학회논문지C 38(7):623~629 dbpia A. T. Sohaib / 2013 / Evaluating classifiers for emotion recognition using EEG / Foundations of Augmented Cognition Lecture Notes in Computer Science 8027:492~501 google schola K. Takahashi / 2004 / Remarks on SVM-based on emotion recognition from multi-modal bio-potential signals / in Proc. 2004 IEEE Int'l Workshop on Robot and Human Interactive Communication :95~100 google schola D. Nie / 2011 / EEG-based emotion recognition during watching movies / IEEE EMBS Conf. Neural Engineering 667(670):667~670 google schola C. H. Lee / 2009 / A study on EEG based concentration transmission and brain computer interface application :41~46 google schola

이 논문의 저자 정보

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