개인화 프로세스를 적용한 실시간 감성인식 기술 (Real-time emotion recognition technology using individualization processemotional technology)

서지정보

· 발행기관 : 한국감성과학회
· 수록지 정보 : 감성과학 / 15권 / 1호 / 133 ~ 140페이지
· 저자명 : 안상민, 황민철, 김동근, 김종화, 박상인

초록

본 연구에서는 개인 맞춤형 감성인식이 가능한 실시간 개인화 프로세스를 개발하였다. 설계된 개인화 프로세스는 실시간 생체신호 중립밴드 알고리즘과 사용자의 주관적인 감성응답을 실시간으로 입력받아 개인 감성 룰 베이스를 업데이트하는 과정을 포함한다. 실시간 감성인식을 위해 PPG(Photoplethysmography), GSR(Galvanic skin reflex), SKT(Skin Temperature)를 자율신경계 신호를 측정하고 사용하였다. 개인화 프로세스를 적용한 감성인식과 적용하지 않은 감성인식의 일치도 평가는 대학생 10명(남5명, 여5명, 22.1세 ± 2.2세)의 피실험자를 대상으로 실시하였다. 45장의 이미지를 무작위로 제시하였으며, 5회 반복 측정하였다. 개인화 프로세스를 적용시켰을 때 약71.67%의 일치도를 보였으며, 적용시키지 않았을 때보다 약5배 이상 높은 일치도의 차이를 보였다. 본 연구에서는 개인화 프로세스는 실시간 개인 맞춤 감성인식에 매우 유용함을 보였다. 추후 개인화 프로세스는 다양한 감성 어플리케이션이나 서비스에서 감성인식 만족도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.

영어초록

We designed a novel individualization process for improving personal emotion recognitions in real time. The designed individualization process was performed by a neutralization algorithm of physiological signals, a subjective emotion reflection of a user updated by personal emotion rules in real time. The physiological signals such as PPG(Photoplethysmography), GSR(Galvanic skin reflex), and SKT(Skin temperature) were measured and analyzed to estimate an emotion states of users. Regulating the emotion status using by emotion rules was performed by reflecting subjective evaluations. The agreement of emotion recognition between of individualization and non-individualization method was estimated by 10 undergraduates (5 females, mean age: 22.1 ± 2.2) of Sangmyung University. During the emotion recognition test, 45 images were randomly presented to each participant five times. In results, the proposed individualization process showed the agreement of 71.67 % which was five times higher than when the process was not applied. Therefore, in this study, we demonstrated that the individualization process was significantly useful for customizing emotion recognitions of personal users in real time. The individualization process will be able to improve satisfactions in various emotion related applications and services in the nearer future.

참고자료

· 없음