| 1 |
1
감정 인식을 위한 활성 특징을 선택하기 위해 시간 영역, 주파수 영역, 시간-주파수 영역에서 EEG(electroencephalogram) 특징을 추출하는 단계; 추출된 EEG 특징에 적용하기 위한 LSTM 모델을 유전 알고리즘(Genetic Algorithm; GA)을 사용하여 선택하는 단계; 및 선택된 LSTM 모델에 대하여 유전 알고리즘을 사용하여 특징 세트를 선택하는 단계를 포함하는 모델 선택 기반 감정인식을 위한 딥러닝 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,감정 인식을 위한 활성 특징을 선택하기 위해 시간 영역, 주파수 영역, 시간-주파수 영역에서 EEG 특징을 추출하는 단계는, 아시아인 기반의 데이터베이스를 이용한 MERTI-Apps 데이터 셋으로부터 시간 영역에서 추출되는 특징을 시간에 따른 EEG 신호의 변화로 나타내어 시간에 따른 감정의 변화를 인식하고, 주파수 영역에서 추출되는 특징을 저속 알파, 알파, 베타, 감마로 나누어 추출하고, 시간-주파수 영역에서 추출되는 특징을 이산형 파장 변환(Discrete Wavelet Transform; DWT)을 통해 신호를 시간에 따라 비트로 분해하여 나타내며, 상기 추출된 시간 영역 특징, 주파수 영역 특징, 시간-주파수 영역 특징 및 뇌 기능 분화 특징을 포함하는 EEG 특징을 1차원 벡터로 변환하여 입력 데이터로 이용하는 모델 선택 기반 감정인식을 위한 딥러닝 방법
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,추출된 EEG 특징에 적용하기 위한 LSTM 모델을 유전 알고리즘을 사용하여 선택하는 단계는, MERTI-Apps 데이터 셋으로부터 추출된 EEG 특징에 대한 임의의 상위 객체를 생성하여 학습한 후 미리 정해진 기준 이상의 상위 부모 객체를 선정해 차세대 모델로 이동하고, 선택, 돌연변이, 크로스 오버를 포함하는 유전 알고리즘 과정을 거쳐 자녀 객체를 생성하고, 미리 정해진 수의 차세대 모델이 생성되거나 또는 현재 모델의 RMSE(Root-Mean-Square Error)가 더 이상 개선되지 않을 때까지 학습을 반복한 후 추출된 EEG 특징에 적용하기 위한 LSTM 모델을 출력하는 모델 선택 기반 감정인식을 위한 딥러닝 방법
|
| 4 |
4
제1항에 있어서,선택된 LSTM 모델에 대하여 유전 알고리즘을 사용하여 특징 세트를 선택하는 단계는, 임의의 상위 객체를 생성하고, 선택된 LSTM 모델을 이용하여 학습한 후 미리 정해진 기준 이상의 상위 부모 객체를 선정해 차세대 모델로 이동하고, 선택, 돌연변이, 크로스 오버를 포함하는 유전 알고리즘 과정을 거쳐 자녀 객체를 생성하고, 선택된 LSTM 모델을 통해 미리 정해진 기준 이상의 우세한(dominant) 특징 세트를 선택하며, 초기 모델, 특징 세트를 결정하지 않고, 모든 모델, 모든 특징 그룹 및 모든 채널이 GA에 의해 평가되어 감정 인식을 방해하는 모델, 특징, 채널을 제거함으로써 최적의 모델과 특징 세트를 선택하는 모델 선택 기반 감정인식을 위한 딥러닝 방법
|
| 5 |
5
감정 인식을 위한 활성 특징을 선택하기 위해 시간 영역, 주파수 영역, 시간-주파수 영역에서 EEG(electroencephalogram) 특징을 추출하는 특징 추출부; 추출된 EEG 특징에 적용하기 위한 LSTM 모델을 유전 알고리즘(Genetic Algorithm; GA)을 사용하여 선택하는 LSTM 모델 선택부; 및 선택된 LSTM 모델에 대하여 유전 알고리즘을 사용하여 특징 세트를 선택하는 특징 세트 선택부를 포함하는 모델 선택 기반 감정인식을 위한 딥러닝 장치
|
| 6 |
6
제5항에 있어서, 특징 추출부는, 아시아인 기반의 데이터베이스를 이용한 MERTI-Apps 데이터 셋으로부터 시간 영역에서 추출되는 특징을 시간에 따른 EEG 신호의 변화로 나타내어 시간에 따른 감정의 변화를 인식하고, 주파수 영역에서 추출되는 특징을 저속 알파, 알파, 베타, 감마로 나누어 추출하고, 시간-주파수 영역에서 추출되는 특징을 이산형 파장 변환(Discrete Wavelet Transform; DWT)을 통해 신호를 시간에 따라 비트로 분해하여 나타내며, 상기 추출된 시간 영역 특징, 주파수 영역 특징, 시간-주파수 영역 특징 및 뇌 기능 분화 특징을 포함하는 EEG 특징을 1차원 벡터로 변환하여 입력 데이터로 이용하는 모델 선택 기반 감정인식을 위한 딥러닝 장치
|
| 7 |
7
제5항에 있어서, LSTM 모델 선택부는, MERTI-Apps 데이터 셋으로부터 추출된 EEG 특징에 대한 임의의 상위 객체를 생성하여 학습한 후 미리 정해진 기준 이상의 상위 부모 객체를 선정해 차세대 모델로 이동하고, 선택, 돌연변이, 크로스 오버를 포함하는 유전 알고리즘 과정을 거쳐 자녀 객체를 생성하고, 미리 정해진 수의 차세대 모델이 생성되거나 또는 현재 모델의 RMSE(Root-Mean-Square Error)가 더 이상 개선되지 않을 때까지 학습을 반복한 후 추출된 EEG 특징에 적용하기 위한 LSTM 모델을 출력하는 모델 선택 기반 감정인식을 위한 딥러닝 장치
|
| 8 |
8
제5항에 있어서, 특징 세트 선택부는, 임의의 상위 객체를 생성하고, 선택된 LSTM 모델을 이용하여 학습한 후 미리 정해진 기준 이상의 상위 부모 객체를 선정해 차세대 모델로 이동하고, 선택, 돌연변이, 크로스 오버를 포함하는 유전 알고리즘 과정을 거쳐 자녀 객체를 생성하고, 선택된 LSTM 모델을 통해 미리 정해진 기준 이상의 우세한(dominant) 특징 세트를 선택하며, 초기 모델, 특징 세트를 결정하지 않고, 모든 모델, 모든 특징 그룹 및 모든 채널이 GA에 의해 평가되어 감정 인식을 방해하는 모델, 특징, 채널을 제거함으로써 최적의 모델과 특징 세트를 선택하는 모델 선택 기반 감정인식을 위한 딥러닝 장치
|
