Earticle

초록

영어

An accurate prediction of emotion is a very important issue for the sake of patient-centered medical device development and emotion-related psychology fields. Although there have been many studies on emotion prediction, no studies have applied the heart rate variability and neuro-fuzzy approach to emotion prediction. We propose ANFEP(Adaptive Neuro Fuzzy System for Emotion Prediction) HRV. The ANFEP bases its core functions on an ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) which integrates neural networks with fuzzy systems as a vehicle for training predictive models. To prove the proposed model, 50 participants were invited to join the experiment and Heart rate variability was obtained and used to input the ANFEP model. The ANFEP model with STDRR and RMSSD as inputs and two membership functions per input variable showed the best results. The result out of applying the ANFEP to the HRV metrics proved to be significantly robust when compared with benchmarking methods like linear regression, support vector regression, neural network, and random forest. The results show that reliable prediction of emotion is possible with less input and it is necessary to develop a more accurate and reliable emotion recognition system.

한국어

감정을 정확히 예측하는 것은 환자중심의 의료디바이스 개발 및 감성관련 산업에서 매우 중요한 이슈이다. 감정 예측에 관한 많은 연구 중 감정 예측에 심박 변동성과 뉴로-퍼지 접근법을 적용한 연구는 없다. 본 연구는 HRV를 이용한 ANFEP(Adaptive Neuro Fuzzy system for Emotion Prediction)을 제안한다. ANFEP의 핵심 기능은 인공 신경망과 퍼지 시스템을 통합해 예측 모델을 학습하는 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)에 기반한다. 제안 모형의 검증을 위해 50명의 실험자를 대상으로 청각자극으로 감정을 유발하고, 심박변이도를 구하여 ANFEP 모형에 입력하였다. STDRR 과 RMSSD를 입력으로 하고 입력변수 당 2개의 소속함수로 하는 ANFEP모형이 가장 좋은 결과를 나타났다. 제안한 감정예 측 모형을 선형회귀 분석, 서포트 벡터 회귀, 인공신경망, 랜덤 포레스트와 비교한 결과 본 제안모형이 가장 우수한 성능을 보였다. 연구 결과는 보다 적은 입력으로 신뢰성 높은 감정인식이 가능함을 입증했고, 이를 활용해 보다 정확하고 신뢰성 높은 감정인식 시스템 개발에 대한 연구가 필요하다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
2.1 적응적 뉴로-퍼지 추론 시스템
2.2 심박변이도와 ANFIS를 이용한 감정예측 모형
3. 연구방법
3.1 감정 자극
3.2 연구자료
3.3 감정예측 모형 생성
4. 연구 결과 및 분석
4.1 감정예측 모형 적합성 평가
4.2 감정예측 모형간 비교
5. 결론
REFERENCES

키워드

감정 예측 심전도 심박변이도 적응적 뉴로-퍼지 추론시스템 소속함수 감정예측 적응적 뉴로-퍼지 시스템 Emotion prediction ECG Heart rate variability Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Membership function Adaptive Neuro-Fuzzy System for Emotion Prediction

저자

• 박성수 [ Sung Soo Park | 성균관대학교 경영대학 박사과정 ]
• 이건창 [ Kun Chang Lee | 성균관대학교 경영대학/삼성융합의과학원(SAIHST) 교수 ] Corresponding author

참고문헌

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