We present several biosignal measurement results and analysis algorithms for the visual stimulus from International Affective Picture Sytem. Sine human body is nonlinear dynamic system, we investigated both linear and nonlinear methods. We found that the alpha wave of EEG, the chaos of peripheral blood pressure, the LF/HF of HRV and thd retutn map of RR interval were good parameters for the measuremet of human sensibility. These can be used as the parameters for the measurement of human sensibility.
The concept of human emotion is recently demanded to be imbedded in industrial product and environment for enhancing quality of life. Human emotion is attempted to be qualified and quantified by physiological measurements. EEG variation, one of the physiological measurement, is observed to characterize psychological response in this study. This study is to find function and process of brain according to emotion. Twenty university students participated in this study and experienced positive and negative emotion by auditory stimulus. Delta, theta, alpha and beta waves showed characteristic variation in normalized sense according to positive and negative emotion. Local area showing significant difference between positive and negative emotion decreases with stimulus duration. Delta, theta and beta waves increase with negative emotion while alpha wave does with positive emotion.
감성은 외부의 물리/화학적인 자극에 대한 인간 내부의 고차원적인 심리적 체험으로 기쁨, 슬픔, 쾌적, 불쾌 등에 대한 복합적인 감정이라 할 수 있다. 감성연구의 가장 큰 어려움은 측정의 문제이다. 기존 감성측정은 자기보고, 인터뷰, 뇌파 및 자율 신경계 반응, 심장혈관 활동도 등에 국한되어 있다. 최근 나노마이크로 기술의 발달과 함께 미래에는 체액 내 감성 바이오마커를 찾아내고 그것의 유무와 뇌 과학 연구결과와의 상관관계를 규명하고 피 한 방울로 인간의 심리상태를 정확히 파악할 수 있는 초소형 감성진단칩(emotion-on-a-chip)을 개발하게 할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 종이를 이용한 종이 미세유체(paper microfluidic) 기술이 발달하고 이를 이용한 질병진단을 할 수 있음이 보고된 바 있다. 종이기반 미세유체채널은 그 제작비용이 저렴하며, 누구나 손쉽게 사용할 수 있어서 미래에 감성진단을 위한 도구로 활용할 수 있다. 본지에서는 아직까지 감성측정분야에 도입되지 않은 종이 미세유체 기술을 소개하고 향후 다양한 감성지표를 측정할 수 있는 아주 간단한 구조의 종이 기반 미세유체 디바이스의 설계 및 제작에 대해 기술한다.
Correct prediction of emotion is essential for developing advanced health devices. For this purpose, neural network has been successfully used. However, interpretation of how a certain emotion is predicted through the emotion prediction neural network is very tough. When interpreting mechanism about how emotion is predicted by using the emotion prediction neural network can be developed, such mechanism can be effectively embedded into highly advanced health-care devices. In this sense, this study proposes a novel approach to interpreting how the emotion prediction neural network yields emotion. Our proposed mechanism is based on HRV (heart rate variability) measurements, which is based on calculating physiological data out of ECG (electrocardiogram) measurements. Experiment dataset with 23 qualified participants were used to obtain the seven HRV measurement such as Mean RR, SDNN, RMSSD, VLF, LF, HF, LF/HF. Then emotion prediction neural network was modelled by using the HRV dataset. By applying the proposed mechanism, a set of explicit mathematical functions could be derived, which are clearly and explicitly interpretable. The proposed mechanism was compared with conventional neural network to show validity.
감성과학에서 인간의 감성을 손쉽게 측정할 수 있는 기술이나 기법 등은 매우 중요한 분야이다. 최근 마음의 변화는 몸의 변화를 수반한다(정신신경증면역내분비학, psychoneuroimmunoendocrinology)는 전제하에 인간 감성을 체액을 통해서 측정하는 시도가 이루어지고 있다. 몸의 변화 중에 최근까지 가장 많이 연구된 것은 스트레스에 관한 것으로 이를 측정하는 지표로는 코티졸(cortisol)이라는 물질이 널리 알려져 오고 있다. 코티졸을 측정하는 기존의 방법을 열거하면 High Performance Liquid Chromatography (HPLC), fluorometric assay, reverse phase chromatography 등이 대표적인데 모두 시간이 많이 걸리고 가격이 비싸며 휴대용이 아니기에 POCT (point of care testing)에 적합하지 않다. 이에 본 연구진은 소형 초고주파 공진 소자를 만들어 타액 속의 코티졸을 측정할 수 있는 항체를 고정하고 이것이 코티졸과 결합할 때 나오는 공진신호를 읽음으로써 환자의 타액 속 코티졸을 쉽고 빠르게 측정할 수 있는 기법을 소개한다. 본 연구를 위해 제안된 공진소자는 밀리미터 크기의 소자로서 제작이 용이하며 간단한 형태이다. 최종적으로 소자표면상에 결합되는 코티졸 농도변화(100, 10, 1, 0.1 ng/ml)에 따라 거의 선형적인 주파수응답(11, 10, 9, 7 MHz) 특성을 보인다. 100 pg/ml에 해당하는 적은 코티졸의 양까지 거의 실시간에 가까운 빠른 시간 안에서 쉽게 검출이 가능하며, 뿐만 아니라 표지(labeling)가 필요 없는 장점을 가지고 있다. 이러한 농도에 따른 주파수 변화를 기반으로 하는 코티졸 감성지표센서는 무선단말시스템에 적용될 수 있는 가능성과 응용성을 가지고 있다.
사용자와 감성적인 소통(Emotional Communication)이 중요한 제품 디자인 영역에서 디자이너가 사용자 감성을 보다 명확하고 신속하게 파악하는 것은 제품 디자인 연구의 매우 핵심적인 활동이다. 이에 본 연구는 제품디자인과정에 감성측정의 활용가능성을 높이기 위한 방법으로서 행위적 감성 측정 방법인 표정 부호화 시스템(Facial Action Coding System, FACS)을 제품디자인 평가에 활용하였다. 표본으로 선정한 감성 제품의 Image Map을 활용하여 긍정적, 부정적, 중성 감성을 유발하는 제품 자극물 총 6개를 선정하여 20대 일반 제품 사용자를 실험 대상으로 FACS 실험을 진행하고 사용자 얼굴 표정을 통하여 자극물에 대한 감성상태를 분석하였다. 이러한 실험을 통하여 표정 부호화 시스템이 제품디자인에 적용 과정에서 "사용자 무의식적인 얼굴 표정을 기록할 수 있다" 등 장단점을 분석하였으며 "사용자 반응도 높은 제품 자극물을 선정해야 한다" 등 적용방안을 제시하였다. 본 연구는 향후 새로운 제품을 시장에 출시하기 전에 제품디자인 시안 단계에서 사전 사용자 감성 예측 방법으로 FACS를 활용성 검토에 도움을 줄 것으로 전망된다.
본 논문에서는 개인의 취향과 관심이 반영 되어있는 소셜 정보를 활용하여 사용자에게 영화를 추천할 수 있는 시스템을 제안하였다. 시스템에서 데이터 구축은 포털사이트에서 영화 정보를 수집하고 페이스북과 트위터 같은 SNS를 통해 소셜 정보를 수집한다. 본 논문에서는 사용자의 감정에 따른 보다 정교한 처리를 위하여 6단계의 감정단계로 분류한 소셜 정보의 벡터공간 모형의 구축방법을 제안한다. 추천을 위한 유사도 측도 방법은 2단계로 구성되어 있다. 첫 번째는 일반적인 코사인 측도를 통한 영화 목록의 구축 단계이고, 두 번째는 기존의 코사인 측도(Cosine measure)를 활용한 좌표평면에서 감정 단계별 벡터 정보 표현 방법 및 유사도 측도 방법을 통해 추천 영화 목록의 결정 단계이다. 본 논문의 추천 시스템의 성능을 평가하기 위하여 기존의 추천 시스템과 비교 실험을 통하여 본 연구의 추천 시스템의 유용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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