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영어

The recognition of human emotion using biosignals is one of the important techniques to monitor patients or to assist workers in dangerous environments, which has been studied by many researchers in the last decades. This paper presents a frequency analysis of photoplethysmogram for the recognition of emotions, using an open physiological signal dataset for emotion analysis (DEAP). The main contribution of this paper is that the importance of all the frequency bands was analyzed by significance tests, though previous studies analyzed the features in the low-frequency bands of lower than 0.4Hz only. Moreover, the analysis for all the emotions such as arousal, valence, dominance and liking were presented whereas the preivous studies focused on the arousal and valence only. In results, significant differences were found in the higher frequency bands (over 0.4Hz), between the low and high emotional states of valence, dominance, and liking. No features were showing significant differences for arousal except the 0.4-1Hz band.

한국어

생체신호를 사용하는 감정인식은 환자, 위험활동 종사자의 모니터링 등에 유용히 활용될 수 있는 기술로, 최근 인공지능기술의 발달에 따라 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 감정인식을 목적으로, 공개 생체신호 데이터 셋인 DEAP 데이터셋을 사용하여 맥파 신호를 주파수 대역별로 분석하고, 그 결과를 제시하였다. 기존의 연구가 arousal과 valence에 대하여 0.4Hz 이하의 저주파 신호 특징을 분석한 데 비해, 본 연구에서는 dominance와 liking을 분석 대상에 포함시켰으며, 맥파를 사용하는 감정인식에 있어 0.4 Hz 이상의 고주파 대역이 가지는 중요 성을 유의성 검증을 통해 분석하였다. 그 결과, 기존에 사용되지 않았던 0.4Hz 이상의 주파수 대역에도 valence, dominance, liking등의 감정인식에 유의미한 특징이 존재함을 발견하였으며, arousal 인식에 있어서는 0.4-1Hz 대 역을 제외하고는 유의미한 주파수 특징이 없음을 발견하였다.