• 감성과학
• /
• 제11권4호
• /
• pp.637-644
• /
• 2008

감성을 인식하고 반응하는 감성컴퓨터를 개발하기 위한 감성인식에 대한 연구가 활발하다. 본 연구는 2차원으로 정의한 감성을 측정하기 위해서 시간에 따른 생리신호의 반응 변수를 정의하고 그 변수로 인한 감성을 구분하고자 하였다. 10명의 대학생에게 16장의 감성을 유발시킬 수 있는 이미지를 제시하였다. 그리고 자율신경계 반응으로 ECG(electrocardiogram), PPG(photoplethysmogram), GSR(Galvanic skin response), RSP (respiration), 그리고 SKT(skin temperature)를 측정하였다. 본 연구는 자율신경계 반응에 대해 Delay, Activation, Half recovery 그리고 Full recovery로 이루어진 TDP(Time Dependent Parameters)를 정의하고 감성을 구분할 수 있는지에 대한 통계적 유의성을 검증하였다. 그 결과, TDP가 감성을 구분할 수 있는 유의미한 변수로 확인하였고 특징적 경향을 보임을 알 수 있었다. 그러므로 본 연구는 TDP가 감성 인식을 위한 유효한 변수일 가능성을 보였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제35권2B호
• /
• pp.232-243
• /
• 2010

본 논문에서는 다양한 생체신호들을 이용하여 심리상태와 생체정보를 판별하고, 외부환경 정보와 함께 이용자의 현재 상황을 인식하여 그에 맞는 적절한 서비스를 제공하는 생체정보기반 상황인식시스템(Bio-Signal Context aware system :BSC)을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 구현한 생체정보기반 상황인식시스템은 센서를 통하여 측정된 뇌파(EEG), 심전도(ECG), 피부전도도(GSR) 등의 생체신호들로부터 특징들을 추출하고 분석하였으며, 분석된 결과를 입력받아 평온, 집중, 긴장, 우울의 네 가지 심리상태를 판별하였다. 판별된 심리상태의 결과와 함께 심박변이도(HRV), 피부전도도, 체온 등의 생체신호로부터 분석된 생체 상황정보, 그리고 외부 환경의 상황정보로부터 이용자의 현재 상황을 추론하고 인식하여 현재 생체 상황에 맞는 적절한 서비스를 제공하였다.

• 정보학연구
• /
• 제9권1호
• /
• pp.21-32
• /
• 2006

Acrophobia is a symptom of feeling an abnormal fear of heights. Medications or cognitive-behavior methods have been mainly used to treat the acrophobia. In these days the virtua1 reality technology has been applied to treat such an anxiety disorders. In this thesis, an telemedicine assistant system for treatment of acrophobia using biomedical signals and virtual reality technique is proposed. I made two virtual reality simulations for treatment of acrophobia and telemedicine system for communication between doctor and patient using personal computer. A virtual environment provides patient with stimuli which arouses phobia, and exposition to such environment makes him have ability to overcome the fear. Recently, the patient can take diagnosis from a medical doctor in distance with the telemedicine system. Multimedia conference service, on-line questionary, signal transfer system are needed to configure such system. Virtual reality simulation system that composed of position sensor, head mount display, and audio system, is also included in this telemedicine system. I added virtual environment update system to this virtual reality telemedicine system for treatment of acrophobia. Former acrophobia treatment systems use only patient's score of the questionary to appraise. The new system developed in this thesis uses not only patient's score of the questionary but also biomedical signals such as HR, GSR amplitude, GSR RT to increase the objectivity and quantitativity. The experimental results show that HR and GSR amplitude are useful for decision of acrophobia. We will apply this system to the acrophobia patient in distance and be able to offer better medical treatment for mental illness in near future.

• ETRI Journal
• /
• 제38권3호
• /
• pp.579-588
• /
• 2016

To improve the ability to determine a vehicle's movement information even in a challenging environment, a hybrid approach called non-Gaussian square rootunscented particle filtering (nGSR-UPF) is presented. This approach combines a square root-unscented Kalman filter (SR-UKF) and a particle filter (PF) to determinate the vehicle state where measurement noises are taken as a finite Gaussian kernel mixture and are approximated using a sparse Gaussian kernel density estimation method. During an outage-free GPS period, the updated mean and covariance, computed using SR-UKF, are estimated based on a GPS observation update. During a complete GPS outage, nGSR-UPF operates in prediction mode. Indeed, because the inertial sensors used suffer from a large drift in this case, SR-UKF-based importance density is then responsible for shifting the weighted particles toward the high-likelihood regions to improve the accuracy of the vehicle state. The proposed method is compared with some existing estimation methods and the experiment results prove that nGSR-UPF is the most accurate during both outage-free and complete-outage GPS periods.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.146-154
• /
• 2020

Negative emotion causes stress and lack of attention concentration. The classification of negative emotion is important to recognize risk factors. To classify emotion status, various methods such as questionnaires and interview are used and it could be changed by personal thinking. To solve the problem, we acquire multi modal bio-signals such as electrocardiogram (ECG), skin temperature (ST), galvanic skin response (GSR) and extract features. The neural network (NN), the deep neural network (DNN), and the deep belief network (DBN) is designed using the multi modal bio-signals to analyze emotion status. As a result, the DBN based on features extracted from ECG, ST and GSR shows the highest accuracy (93.8%). It is 5.7% higher than compared to the NN and 1.4% higher than compared to the DNN. It shows 12.2% higher accuracy than using only single bio-signal (GSR). The multi modal bio-signal acquisition and the deep learning classifier play an important role to classify emotion.

• Korean Journal of Acupuncture
• /
• 제20권3호
• /
• pp.29-34
• /
• 2003

Objectives : The purpose of this study was to investigate the Effect of Acupuncture Chok-samni(ST36) on Skin temperature(ST), Galvanic skin response(GSR) and Heart rate(HR) in humans. ST36 is used in uneasiness, high fever, stroke, paralysis on oriental medicine. Methods : Subjects were 18 healthy oriental medical students volunteers(15male, 3female, mean age-28). Under sequence of ST36 acupuncture, the first group was observed ST, the second group was observed GSR and the third group was observed HR. Skin temperature was measured on Haegye acupoint(ST41) before and after acupuncture stimulation. Each test took 15minutes. This test was performed twice in order to increase the statistical authenticity. Results : Our result indicates that acupuncture stimulation of ST36 statistically decreased skin temperature on ST41. Also statistically decreased in HR. The change of GSR after ST36 acupuncture was decreased, but there is no statistical. Conclusions : These results suggested that acupuncture stimulation of ST 36 has effect on ST and HR in human body, and may be used by treatment as control the nerve system.

• Advances in Energy Research
• /
• 제6권2호
• /
• pp.131-143
• /
• 2019

Global Solar Radiation (GSR) is the key element for performance estimation of any Solar Power Plant (SPP). Its forecasting may help in estimation of power production from a SPP well in advance, and may also render help in optimal use of this power. Seasonal Auto-Regressive Moving Average (SARMA) and Artificial Neural Network (ANN) models are combined in order to develop a hybrid model (SARMA-ANN) conceiving the characteristics of both linear and non-linear prediction models. This developed model has been used for prediction of GSR at Gorakhpur, situated in the northern region of India. The proposed model is beneficial for the univariate forecasting. Along with this model, we have also used Auto-Regressive Moving Average (ARMA), SARMA, ANN based models for 1 - 6 day-ahead forecasting of GSR on hourly basis. It has been found that the proposed model presents least RMSE (Root Mean Square Error) and produces best forecasting results among all the models considered in the present study. As an application, the comparison between the forecasted one and the energy produced by the grid connected PV plant installed on the parking stands of the University shows the superiority of the proposed model.

• 감성과학
• /
• 제20권3호
• /
• pp.13-22
• /
• 2017

감성은 의사 결정, 지각 등에 직접적으로 영향을 미치며 인간의 삶에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 고각성 부정 감성의 편리하고 정확한 인식에 있어서, 생체신호를 이용한 분석 알고리즘을 설계하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 보통 / 공포 감성 유발 영상을 이용하여 두 감성을 유도한 후, 생체신호 중 간단한 피부전도도 신호를 측정하였다. 측정된 피부전도도에 대해 Tonic 성분과 Phasic 성분으로 분해하고 감성 자극과 관련된 Phasic 성분을 더 상세하게 SCVSR, SCSR로 분해하여 각 성분의 주요한 특징들을 추출함으로써, 정확한 분석을 하기 위해 기존의 사용된 방법이 아닌 우수한 시간-주파수 지역화 특성을 가진 이산 웨이브렛 변환을 사용하였다. 추출된 특징들은 Phasic 성분의 최댓값, Phasic 성분의 진폭, SCVSR의 영교차율, SCSR의 영교차율이다. 분석 결과, 4가지 특징들 모두 고각성 부정 감성의 경우가 저각성 보통 감성의 경우보다 더 높은 값을 나타내고, 기존의 분석 방법보다 통계적으로 두 감정 사이의 더 유의미한 차이를 확인할 수 있었다. 이에 따라 본 연구의 결과는 피부전도도가 고각성 부정 감성 측정에 대해 유용한 지표라는 것을 확인하였으며, 향후 피부전도도를 이용한 실시간 부정 감성 평가 시스템 개발에 기여할 수 있을 것을 나타낸다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
• /
• 한국감성과학회 2009년도 추계학술대회
• /
• pp.186-189
• /
• 2009

본 연구에서는 폭력영상 시청 시 개인의 공격성향에 따른 생체신호(ECG, GSR)의 변화를 분석하였다. 남자 23 명(21.4 세, ${\pm}1.8$ 세)의 피험자의 공격성을 설문지로 측정하였다. 실험은 Rest(15 분), 안정영상 시청(2 분 14 초), 폭력영상 시청(50 초), 안정영상 시청(2 분 14 초)으로 구성되어 있다. 폭력영상은 패싸움·마루타 실험장면을 보여주었으며, 안정영상은 바다·산·계곡 등의 영상을 보여주었다. 폭력영상 시청 시 개인의 공격성향과 ECG 신호 사이의 상관관계는 관찰 할 수 없었으나, GSR 신호와는 음의 상관관계를 관찰 할 수 있었다. 이 결과는 공격성이 높은 사람일수록 폭력영상 시청 시 생체신호 변화가 작을 수 있음을 시사한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
• /
• pp.559-564
• /
• 2006

최근에 들어서 생체신호분석을 통하여 여러 가지 사용자 상태를 파악하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 대표적인 것이 GSR(전기피부반응, galvanic skin response), BVP(blood volume pressure), 호흡 등의 생체신호가 사람의 흥분 정도, 정신적 부담, 감정변화에 따라 달라지는 특성을 활용하는 것이다. 본 연구에서는 디지털 TV, 혹은 IPTV 의 컨텐츠를 감상하는 환경 하에서 시청자의 생체신호의 변화 패턴을 분석하여, 그 분석 결과로부터 TV 프로그램이나 디지털 컨텐츠에 대해 시청자가 느끼는 만족도, 집중도, 흥미 여부 등을 추론하고자 하였다. 즉, 주어진 컨텐츠를 감상하는 동안 시청자로부터 얻어낸 생체신호를 분석한 시청 정보 데이터가 프로그램에 대한 선호도와 관련을 가질 수 있는지 검증한 기초 연구 결과를 제시한다. 또한 이 결과를 통해 프로그램에 대한 시청자의 반응을 객관적으로 측정하고 실시간으로 반영할 수 있도록 하는 TV 프로그램 추천 시스템의 구현 가능성을 검증한다.