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사용자로부터 뇌파 및 심전도 데이터를 취득하는 데이터 취득부; 상기 데이터들의 노이즈 제거 및 신호 처리를 수행하는 신호 처리부; 복합생체신호 분석을 위해 상기 신호 처리된 데이터들의 특징을 표준화하는 표준화부; 상기 표준화된 데이터들의 특징을 저장하는 데이터베이스; 상기 저장된 데이터들의 특징을 이용하여 복합생체신호를 분석하는 복합생체신호 분석부; 상기 분석된 복합생체신호를 이용하여 감정을 추출하는 감정 추출부; 및 상기 추출된 감정을 출력하는 출력부를 포함하는 복합생체신호 기반의 감정인식 장치
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제1항에 있어서,상기 데이터베이스는 상기 표준화를 통해 정규화된 데이터 및 사용자로부터 감정 선택을 통해 얻은 피드백데이터를 포함하는 복합생체신호 기반의 감정인식 장치
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제1항에 있어서,상기 복합생체신호 분석부는 상기 데이터베이스에 저장된 데이터를 이용하여 감정 학습을 수행하는 감정 학습부; 상기 데이터베이스에 저장된 데이터 중 상기 감정 학습부에서 사용한 데이터를 제외한 나머지 데이터를 이용하여 감정 예측을 수행하는 감정 예측부; 및 상기 감정 학습 및 감정 예측을 통해 추출된 특징들을 SVM 및 K-means 알고리즘에 적용하여 복합생체신호를 분석하는 알고리즘 적용부 를 포함하는 복합생체신호 기반의 감정인식 장치
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사용자로부터 뇌파 및 심전도 데이터를 취득하는 단계; 상기 취득된 뇌파 및 심전도 데이터들의 신호 처리를 수행하는 단계; 복합생체신호 분석을 위해 상기 신호 처리된 데이터의 특징들을 표준화하여 데이터베이스에 저장하는 표준화 단계; 상기 표준화된 데이터의 특징들을 이용하여 복합생체신호를 분석하는 단계; 상기 분석된 복합생체신호를 이용하여 감정을 추출하는 단계; 및 상기 추출된 감정을 출력하는 단계를 포함하는 복합생체신호 기반의 감정인식 방법
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제4항에 있어서, 상기 신호 처리를 수행하는 단계는 뇌파 데이터의 신호 처리와 심전도 데이터의 신호 처리 를 포함하는 복합생체신호 기반의 감정인식 방법
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제5항에 있어서, 상기 뇌파 데이터의 신호 처리는,취득된 뇌파 데이터의 노이즈 제거 및 신호를 분리하는 단계; 상기 분리된 신호를 이용하여 신호의 형태를 추출하는 단계; 상기 신호의 종류를 분류하는 단계; 및 상기 분류된 신호의 고속 푸리에 변환을 수행하는 단계를 포함하는 복합생체신호 기반의 감정인식 방법
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제5항에 있어서, 상기 심전도 데이터의 신호 처리는 R-R파 간의 간격을 분석하고, 상기 R-R파 간의 간격을 분석하기 위해 R파 정점 선택 시 비정상적 R파 정점을 제거하는 복합생체신호 기반의 감정인식 방법
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제4항에 있어서, 상기 복합생체신호를 분석하는 단계는 데이터베이스로부터 분선에 필요한 데이터를 불러오는 단계; 상기 데이터를 이용하여 감정을 학습하는 단계; 상기 감정 학습 단계에서 사용한 데이터를 제외한 나머지 데이터를 이용하여 감정을 예측하는 단계; 및 상기 감정 학습 및 감정 예측 단계를 거친 데이터를 SVM 패턴인식 알고리즘 및 K-means 패턴인식 알고리즘에 적용하는 단계 를 포함하는 복합생체신호 기반의 감정인식 방법
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