서지주요정보
Wearable affective lifelog system for understanding emotion dynamics in daily life = 일상생활에서 발생하는 감정의 역학 관계를 파악하는 웨어러블 정서 라이프로그 시스템 개발
서명 / 저자 Wearable affective lifelog system for understanding emotion dynamics in daily life = 일상생활에서 발생하는 감정의 역학 관계를 파악하는 웨어러블 정서 라이프로그 시스템 개발 / Byung Hyung Kim.
저자명 Kim, Byung Hyung ; 김병형
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2018].
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8032728

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학술문화관(도서관)2층 패컬티라운지(학위논문)

DCS 18028

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초록정보

Past researches for recognizing human affect have made use of many ways using a variety of physiological sensors. However, despite their distinguished merits, how affective dynamics are influenced in the context of human daily life has not been explored yet. Hence, in this dissertation, I present a wearable affective life-log system(ALIS), robust as well as lightweight and easy-to-use in daily life. The proposed system records how a user feels in certain situations during long-term activities from physiological sensors. Based on the long-term monitoring, the system analyzes how contexts of the user’s life affect his/her emotion changes. Experimental results demonstrate that the proposed wearable life-log system enables people to understand how their everyday life is affected as the system provides information on their affective dynamics with its surroundings in real-world environment.

인간의 감정을 인지하기 위한 과거 연구들은 다양한 생체신호 측정 센서들을 활용하여왔다. 하지만, 그러한 센서들이 주는 장점에도 불구하고, 인간의 일상생활 속에서 감정이 미치는 영향에 대한 연구는 아직 탐구 되어 지지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 작고 가벼워서 일상생활에서 편리하게 착용할 수 있는 강인한 성능의 웨어러블 시스템(ALIS)를 제시한다. 제안하는 시스템은 오랜 시간동안 사용자가 특정 상황에서 느끼는 감정을 생체신호 측정 센서를 통해 측정하며, 이를 토대로 사용자가 삶의 어떤 맥락에서 감정의 변화를 느끼는 지 분석한다. 실생활 실험을 통해 제안하는 시스템이 사용자의 일상 생활 속에서 발생하는 감정의 역학관계를 이해할수 있음을 평가하며 이를 통해 유효성을 입증한다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {DCS 18028
형태사항 v, 52 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 영어
일반주기 저자명의 한글표기 : 김병형
지도교수의 영문표기 : Sungho Jo
지도교수의 한글표기 : 조성호
학위논문 학위논문(박사) - 전산학부,
서지주기 References : p. 46-51
주제 Affective computing
arousal
causality
convolutional
deep learning
daily life
EEG
emotional lateralization
emotion recognition
physiological signals
PPG
lifelog
LSTM
valence
감성 인식
감정 컴퓨팅
인공 지능
생체 신호
역학 관계
딥러닝
뇌파
심박
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