구두논문 : SOM을 이용한 ECG의 긴장과 이완상태 인식

정찬순,김성훈,김치호,함준석,박준형,여지혜,고일주 한국감성과학회 2009 추계학술대회 Vol.2009 No.-

본 논문은 ECG의 긴장과 이완상태를 자동으로 인식하기 위해서 SOM 학습을 이용한다. 기존의 ECG 연구는 자극원의 유무에 따라서 정상상태와 변화상태를 비교하여 데이터를 분석하였다. 본 연구에서는 피험자를 ECG로 측정하여 분석한 후 SOM학습을 이용해서 자동으로 긴장과 이완상태를 분석한다. 실험은 피험자에게 슈팅게임을 하게 한 후 ECG로 측정한다. SOM 입력벡터는 측정된 ECG의 HRV분석으로 시간분석과 주파수분석의 특징벡터들을 추출한다. 특징이 추출된 입력벡터들은 SOM으로 학습하여 자동으로 피험자의 긴장과 이완상태를 분류하여 인식할 수 있었다. ECG와 SOM학습의 매칭도 결과는 71%의 정확도를 보였다.

비행슈팅게임에서 게이머의 긴장이완 상태를 인식하기 위한 SOM의 적용

정찬순(Chan-Soon Jeong),함준석(Jun-Seok Ham),박준형(Chan-Soon Jeong),여지혜(Jun-Seok Ham),고일주(Jun-Hyoung Park) 한국컴퓨터정보학회 2009 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.16 No.2

본 논문은 SOM을 이용하여 비행슈팅게임을 하는 게이머의 긴장과 이완상태를 학습한다. 학습된 SOM을 이용해 게이머의 새로운 심박데이터가 입력되었을 때 긴장과 이완 상태에서 플레이하는 게이머의 인식을 제안한다. 게이머들은 비행슈팅게임을 플레이하면서 게임 환경들의 패턴들에 익숙해진다. 게이머들은 반복하면서 지루해지면서 자연스럽게 긴장감도 떨어지게 된다. 만약 긴장이완 정도를 알 수 있다면 게이머의 상태에 맞게 게임환경을 조절하여 긴장감을 유지할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 비행슈팅게임을 하는 게이머의 심박신호를 이용하여 게이머의 긴장이완상태를 신경망 SOM으로 분류한다. SOM은 주어진 입력패턴에 정확한 답을 정해주지 않고 자기 스스로 학습하여 해답을 찾는 신경망중의 하나이다. 따라서 게이머의 심박신호는 SOM 학습을 통해 게이머의 긴장과 이완상태들을 군집화 할 수 있다. 비행슈팅게임을 20회 반복 플레이하여 SOM으로 게이머의 심박신호를 입력해 본 결과 긴장이완상태를 인식 할 수 있었다.

SOM을 이용한 각성수준의 자동인식

정찬순 ( Chan Soon Jeong ),함준석 ( Jun Seok Ham ),고일주 ( Il Ju Ko ) 한국감성과학회 2011 감성과학 Vol.14 No.2

본 논문에서는 신경망 SOM학습을 이용하여 피험자의 각성수준을 높은각성과 낮은각성으로 자동인식하는 것을 제안한다. 각성수준의 자동인식 단계는 세 단계로 구성된다. 첫 번째는 ECG 측정 및 분석단계로 슈팅게임을 플레이하는 피험자를 ECG로 측정하고, SOM 학습을 하기 위해 특징을 추출한다. 두 번째는 SOM 학습 단계로 특징이 추출된 입력벡터들을 학습한다. 마지막으로 각성인식 단계는 SOM 학습이 완료된 후에 새로운 입력벡터가 들어왔을 때, 피험자의 각성수준을 인식한다. 실험결과는 각성수준의 SOM 학습결과와 새로운 입력벡터가 들어왔을 때 각성수준의 인식결과, 그리고 각성수준을 수치와 그래프로 보여준다. 마지막으로 SOM의 평가는 기존연구의 감성평가 결과와 SOM의 자동인식 결과를 순차적으로 비교하여 평균 86%로 분석되었다. 본 연구를 통해서 SOM을 이용하여 피험자마다 다른 각성수준을 자동인식 할 수 있었다. The purpose of the study was to suggest automatic recognition of the subject`s level of arousal into high arousal and low arousal with neural network SOM learning. The automatic recognition in the level of arousal is composed of three stages. First, it is a stage of ECG measurement and analysis. It measures the subject playing a shooting game with ECG and extracts characteristics for SOM learning. Second, it is a stage of SOM learning. It learns input vectors extracting characteristics. Finally, it is a stage of arousal recognition which recognize the subject`s level of arousal when new vectors are input after SOM learning is completed. The study expresses recognition results in the level of arousal and the level of arousal in numerical value and graph when SOM learning results in the level of arousal and new vectors are input. Finally, SOM evaluation was analyzed average 86% by comparing emotion evaluation results of the existing research with automatic recognition results of SOM in order. The study could experience automatic recognition with other levels of arousal by each subject with SOM.

긴장과 이완상태의 자동인식을 위한 SOM의 적용

정찬순(Chan-Soon Jeong),함준석(Jun-Seok Ham),고일주(Il-Ju Ko),장대식(Dae-Sik Jang) 한국컴퓨터정보학회 2010 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.15 No.2

본 연구에서는 비행슈팅게임을 플레이하는 피험자의 긴장 또는 이완상태를 자동으로 인식하는 시스템을 제안한다. 기존 연구에서는 피험자에게 자극원을 제시하여 나타난 변화 값을 비교하기 때문에 자동으로 분류하는데 한계가 있었다. 본 연구에서는 피험자의 상태 변화를 자동으로 분류하여 인식할 수 있도록 비지도학습의 SOM을 적용한다. 긴장과 이완상태의 자동인식을 위한 SOM의 적용은 두 가지 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 ECG측정 및 분석으로 피험자에게 게임을 플레이하게 한 후 ECG를 측정하여 HRV 분석으로 특징벡터를 추출한다. 두 번째 단계는 SOM 학습 및 인식으로 특징이 추출된 심박신호의 입력벡터들을 SOM으로 학습하여 피험자의 긴장과 이완상태를 분류하여 인식 한다. 실험 결과는 세 가지로 나누어진다. 첫 번째, HRV의 주파수변화와 두 번째 심박신호의 SOM 학습결과를 나타냈다. 세 번째 단계는 SOM학습의 성능을 알기 위해서 매칭율을 분석했다. HRV의 주파수분석의 LF/HF 비율을 1.5 기준으로 SOM의 승자뉴런 거리와 매칭한 결과 평균 72%의 매칭율을 보였다. We propose a system that automatically recognizes the tense or relaxed condition of scrolling-shooting game subject that plays. Existing study compares the changed values of source of stimulation to the player by suggesting the source, and thus involves limitation in automatic classification. This study applies SOM of unsupervised learning for automatic classification and recognition of player's condition change. Application of SOM for automatic recognition of tense and relaxed condition is composed of two steps. First, ECG measurement and analysis, is to extract characteristic vector through HRV analysis by measuring ECG after having the player play the game. Secondly, SOM learning and recognition, is to classify and recognize the tense and relaxed conditions of player through SOM learning of the input vectors of heart beat signals that the characteristic extracted. Experiment results are divided into three groups. The first is HRV frequency change and the second the SOM learning results of heart beat signal. The third is the analysis of match rate to identify SOM learning performance. As a result of matching the LF/HF ratio of HRV frequency analysis to the distance of winner neuron of SOM based on 1.5, a match rate of 72% performance in average was shown.

비쥬얼패스맵을 이용한 고령자 대상의 스마트 운동처방

정찬순(Chan-Soon Jeong),함준석(Jun-Seok Ham),고일주(Il-Ju Ko),허준수(Jun-Soo Hur) 한국컴퓨터정보학회 2011 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.16 No.10

고령자를 위한 운동 프로그램은 부처 시설별로 운영되고 있지만, 고령자의 체력상태를 고려한 운동처방과 운동효과를 시각적으로 제시해주는 것에는 미흡하다. 본 연구에서는 고령자를 대상으로 비쥬얼패스맵을 이용한 운동처방을 제안한다. 비쥬얼패스맵은 체력상태에 따른 유형의 분류, 운동처방의 과정, 운동효과를 시각적으로 제시한 것이다. 운동처방은 체력상태 분석, 운동처방 비쥬얼패스맵, 스마트 운동처방, 고령자 운동의 네 가지 단계로 나누어진다. 첫 번째, 체력상태 분석은 고령자들의 체력검사 값을 기계학습하여 유형별로 체력상태를 분류한다. 두 번째, 운동처방 비쥬얼패스맵은 고령자의 체력상태에 맞는 운동처방을 제시한다. 세 번째, 스마트운동처방은 고령자의 상황에 맞춰서 운동 당일의 운동처방을 스마트폰으로 제공한다. 네 번째, 고령자 운동은 운동을 수행할 때 운동정보들이 스마트폰으로 제시된다. 본 연구를 통해서 고령자에게 운동의 동기부여가 가능하여 지속적인 운동을 유도할 수 있을 것이다. Exercise programs for elderly users are operated by each department and facility, but it is not enough to visualize exercise prescription and effect followed by elderly users physical conditions. The purpose of this study is to suggest exercise prescription for elderly users with a visual path map. A visual path map is to visually present types of users classified according to physical strength conditions, the process of exercise prescription, and effects of exercise. Exercise prescription is divided into four stages: analysis of physical conditions, exercise prescription by the visual path map, smart exercise prescription, and exercise for elderly users. The first stage, analysis of physical conditions is to classify physical conditions by each type by mechanically learning elderly users' physical test values. The second stage, exercise prescription by the visual path map, is to present exercise prescription suitable for elderly users' physical conditions. The third stage, smart exercise prescription, is to offer exercise prescription of the day when exercise is carried out using elderly users' smart phones in consideration of their situations. The fourth stage, exercise for elderly users, is to provide information by their smart phones when they exercise. In conclusion, this study will be able to induce elderly users to do continuous exercise by motivating them.

구두논문 : 감정의 시각화를 위한 인공감정 설계

함준석,손충연,정찬순,박준형,여지혜,고일주 한국감성과학회 2009 추계학술대회 Vol.2009 No.-

인공감정에 관련된 기존의 연구는 대부분 감정의 인식과 물리적 표현에 중점 되어 연구 되었다. 하지만 감정은 성격에 따라 달리 표출되고, 시간에 따라 변화 양상을 갖는다. 또한 새로운 감정자극을 받기 이 전의 감정상태에 따라서 표출 될 감정은 달라진다. 본 논문은 감정을 성격, 시간, 감정간의 관계에 따라 관리하여 현재 표출될 감정을 시각화 해주는 인공감정을 제안한다. 감정을 시각화하기 위해서 본 논문의 인공감정은 감정그래프와 감정장을 갖는다. 감정그래프는 특정 감정을 성격과 시간에 따라 표현하는 2차원 형태의 그래프이다. 감정장은 감정그래프에서 표현된 서로 다른 종류의 감정들을 시간과 감정간의 관계에 따라 시각화 해주는 3차원 형태의 모델이다. 제안된 인공감정을 통해 감정을 시각화해 보기 위해, 감정의 인식과 물리적 표현을 텍스트 기반으로 간소화시킨 시뮬레이터에 적용했다.

비쥬얼패스맵을 이용한 운동처방 과정 시각화

함준석(JunㅡSeok Ham),정찬순(Chan-Soon Jeong),고일주(Il-Ju Ko) 한국멀티미디어학회 2011 멀티미디어학회논문지 Vol.14 No.9

인터랙티브 캐릭터를 위한 인공감정

고일주,박준형,함준석,정찬순,여지혜 한국컴퓨터정보학회 2009 한국컴퓨터정보학회 동계학술발표대회 논문집 Vol.2 No.1

신경충동현상의 모형화를 통한 인공감정모델

손충연(ChoongYeon Sohn),함준석(JunSeok Ham),정찬순(ChanSoon Jung),박준형(JoonHyung Park),여지혜(JiHye Yeo),배대용(DaeYong Bae),이장우(JangWoo Lee),고일주(IlJu Ko) 한국HCI학회 2010 한국HCI학회 학술대회 Vol.2010 No.1

인간은 감정을 갖고 살아간다. 감정은 인간에 대한 추상적 상태이기에 명확한 정의가 어려운 특성을 지니며, 감정은 심리학적으로 일련의 현상에 대한 복합적인 정보의 인식을 통한 일련의 상태내지 표현으로써, 이를 밝히는 연구가 생리심리학과 신경과학적 관점을 통해 진행되고 있다. 로봇의 활용이 증대됨에 따라 로봇에 감정을 부여해야 될 필요성이 증대되고 있으며 이를 위한 인공감정모델은 인간과 로봇 내지 컴퓨터 간의 감정교류를 목적으로 한다. 본 논문은 뇌신경망 속, 시냅스의 각성으로 발생하는 흥분성 시냅스 후 전위 그래프와 활동전위 그래프를 단위감정 그래프의 기본 형태로 이용하여 생성된 감정그래프로 신경충동을 모형화 한 인공감정모델의 제안을 목적으로 한다. 또한 단위감정그래프에 임계수치의 적용을 통하여 감정의 생성과 소멸에 결정적인 역할을 하는 성격이 반영이 가능하도록 한다. 제안된 인공감정모델은 감정의 생성과 소멸, 성격의 반영에 있어서 효율성을 향상을 증명하기위한 실험으로 텍스트기반으로 간소화시킨 시뮬레이터를 이용했다. 이를 통하여 로봇에서 적용 할 인공감정모델에서 인공감정의 주체의 성격을 부여 할 수 있고 반영할 수 있음을 확인했다. Human has emotion. Emotion is an abstract side of human, so it is difficult to define clearly. And emotion is a result of the expression or state which is made by the recognition to the series of actual states; the research that will clear up the process is proceeding in a view of physiological psychology and neuroscience. As a utilizing robot is enlarging, the demand for giving emotion to the robot is increasing. So in this point' artificial emotion model is for emotional communication between human and robot or computer. This paper intends to offer the developed model that is similar to the emotion process of human by using the action potential as a basic format of an emotion unit graph caused by disillusion of synapse. And also, character which is decisive for human process through all-or-none principal based on critical value is applied to the artificial emotion model. The offered artificial emotion model is applied to simpler simulator based on text foundation in order to experiment improvement of immediacy. Through these courses, artificial emotion model for applying to robot is confirmed the possibility to make similar emotion of human.

청각 자극에 의한 안정화된 심박 패턴 유도

김재경(JeaKyung Kim),박민호(MinHo Park),장계선(GyeSun Jang),정찬순(ChanSoon Jeong),고일주(IlJu Ko) 한국HCI학회 2008 한국HCI학회 학술대회 Vol.2008 No.2

심박은 주위에 환경적, 신체적, 정신적 상태가 많은 영향을 끼친다. 실험에서 정서를 판단함에 있어서 안정된 상태를 만들어야 정확한 데이타를 얻을 수 있다. 사람은 하루 중 심박수가 시간 및 상태에 따라서 다르다. 그래서 심박수의 안정 상태를 만들어야 한다. 의학에서는 신체적으로 볼 때 낮아지는 심박수일수륵 안정상태이다. 하지만 사람마다 평균 심박수가 다르고 시간마다 심박수 평균이 달라진다. 그래서 심박수로는 안정 심박을 구하기가 힘들다. 심박 패턴을 추출할 때 장기 분석을 통한 검증이 정확하다. 하지만 장기 분석을 하지 않아도 피험자의 안정 상태를 유도 할 수 있다면 장기 분석을 하지 않아도 된다. 안정 심박 패턴을 유도하기 위해서 사용한 청각자극은 우리가 일반적으로 집중력과 스트레스 피로를 해소하는 MC Square와 모차르트 음악을 선정하였다. 두 개의 청각 자극이 안정된 심박을 유도 하고 안정된 심박 패턴을 만들 수 있는지를 분석하여 유사점과 차이점을 비교하였다. 본 논문은 분당 심박수 변화와 심박 패턴분석으로 청각자극이 안정된 심박수를 유도하는 유의미한 결과 얻었으며 주위의 영향을 받지 않는 상태 즉, 평상심을 유도 할 수 있었다. Heart rate has many effect by environment tactor and body factor and mind factor. Experimental testing decide to make relaxed condition, so It want to get correct data, peoples different time and condition in the day. so medical mans think relaxed to low Heart rate, but normal heart different from peoples and time, there was noting standard, so Heart rate is really hard to relaxed heart rate. Heart rate pattern must have long time analysis for good result, if you get relaxed heart rate so you don't need long-time analysis. Relaxed heart pattern used for guidance of auditory impulse public got concentration and solve to stress, it chose MC Square and mozart music. Two kind of auditory impulse analysis to make a relaxed Heart rate and relaxed pattern, way of analysis is HRV and minute of heart bit rate, result It have find Guidance to Relaxed Heart rate.