Human Emotion Recognition Method using EEG Signals by Bayesian Networks

Bayesian Networks 이용한 EEG 신호에서의 사람의 감정인식 방법 개발

본 논문은 Bayesian Networks를 이용해서 EEG 신호를 분석해서 사람의 감정을 분석하는 방법을 제안하였다. 현제 연구자들은 Electroencephalogram(EEG) 신호를 기반으로 사람의 두뇌와 컴퓨터의 인터페이스에 관한 연구를 하고 있다. 기존에는 간질이나 발작 등을 의학 분야와 사람의 정서에 따라 뇌파분석을 하는 심리학의 영역에서 연구가 되어져 왔다. 최근에는 사람의 두뇌와 컴퓨터 간의 인터페이스를 통한 여러 가지 공학적인 접근이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사람의 감정에 따라 Brain-Computer Interface (BCI)를 통해서 EEG 신호를 분석하고 잡음을 제거해서 보다 정확한 신호를 추출한 다음 각각의 주파수 영역으로 분류를 하였다. 분류된 값들은 Bayesian Networks를 이용해서 피 실험자가 어떠한 감정을 나타내는지 확률 값으로 나타낸다. 확률 값에 의해서 피 실험자가 어떠한 감정인지를 인식하게 되는 것이다.