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초기설계 단계 사용자의 감정 인식을 위한 뇌파기반 딥러닝 분류모델An EEG-based Deep Neural Network Classification Model for Recognizing Emotion of Users in Early Phase of Design
- Other Titles
- An EEG-based Deep Neural Network Classification Model for Recognizing Emotion of Users in Early Phase of Design
- Issue Date
- Dec-2018
- Publisher
- 대한건축학회
- Keywords
- Affection Recognition; Electroencephalography(EEG); Deep Neural Network Model; TensorFlow; 감성 인식; 뇌파전위술; 딥러닝 모델; 텐서플로우
- Citation
- 대한건축학회논문집:계획계, v.34, no.12, pp.85 - 94
- Indexed
- KCI
OTHER
- Journal Title
- 대한건축학회논문집:계획계
- Volume
- 34
- Number
- 12
- Start Page
- 85
- End Page
- 94
- ISSN
- 1226-9093
- Abstract
- 본 논문의 목적은 건축 설계안에 대한 예비 사용자의 감성 반응을 파악할 수 있는 뇌파 기반 딥러닝 분류모델을 제안하는 것에 있다. 이에 본 논문에서는 Tensorflow를 사용하여 딥러닝 분류모델을 구축하였으며 실험을 통해 데이터를 생성하여 지도학습 방법으로 모델을 훈련하였다. 실험은 뇌파측정과 PANAS 설문지 작성으로 구성되었다. 그 후 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 정확도를 비교하였다. 제안된 모델은 향후 건축 계획 및 초기설계단계에서 의사결정참여자들의 설계안에 대한 감정을 파악하는데 활용될 수 있을 것으로 보인다.
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Collections - 서울 공과대학 > 서울 건축학부 > 1. Journal Articles
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- COLLEGE OF ENGINEERING (SCHOOL OF ARCHITECTURE)