EEG 신호의 Power Spectrum을 이용한 사람의 감정인식 방법 : Bayesian Networks와 상대 Power values 응용

Abstract

많은 연구자들은 여러 개의 채널을 가진 Electroencephalogram(EEG) 신호를 기반으로 한 사람의 감정인식을 위해 두뇌와 컴퓨터의 인터페이스에 관한 연구를 하고 있다. EEG 신호를 이용한 연구들은 주로 의학 분야와 심리학의 영역에서 간질이나 발작 등을 알아내고 거짓말 탐지기로써의 역할로 많이 사용되어져 왔다. 최근에는 사람의 두뇌와 컴퓨터 간의 인터페이스에 관한 연구들이 뇌파를 이용한 로봇의 제어하거나 게임을 하는 등의 여러 가지 공학적인 접근으로써 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, EEG 신호를 통해서 두뇌를 연구하는 분야에서 EEG 신호의 잡음을 제거해서 보다 정확한 신호를 추출하는 연구에도 많이 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 사람의 감정에 따른 EEG 신호를 측정하고 측정된 EEG 신호를 5개 부분의 주파수 영역으로 분류하였다. 영역별로 분류된 EEG 신호들은 전체영역에 대한 상대적인 비율의 값으로 계산하게 된다. 그 값들은 Bayesian Networks를 통해서 현제 어떠한 감정을 나타내는지 확률 값으로 나타낸다. 그 결과 값에 따라 사람의 감정은 아바타로 표현하게 된다.