Tension and Relaxation Recognition of Physiological Signals Using SOM

SOM을 이용한 ECG의 긴장과 이완상태 인식

본 논문은 ECG의 긴장과 이완상태를 자동으로 인식하기 위해서 SOM 학습을 이용한다. 기존의 ECG 연구는 자극원의 유무에 따라서 정상상태와 변화상태를 비교하여 데이터를 분석하였다. 본 연구에서는 피험자를 ECG로 측정하여 분석한 후 SOM학습을 이용해서 자동으로 긴장과 이완상태를 분석한다. 실험은 피험자에게 슈팅게임을 하게 한 후 ECG로 측정한다. SOM 입력벡터는 측정된 ECG의 HRV분석으로 시간분석과 주파수분석의 특징벡터들을 추출한다. 특징이 추출된 입력벡터들은 SOM으로 학습하여 자동으로 피험자의 긴장과 이완상태를 분류하여 인식할 수 있었다. ECG와 SOM학습의 매칭도 결과는 71%의 정확도를 보였다.