요약
뇌파 신호로 감정 상태를 92% 이상 정확도로 파악할 수 있다는 사실, 알고 계셨나요? 현대인들은 스트레스와 감정 장애로 인해 건강과 삶의 질에 큰 영향을 받고 있습니다. 본 기술은 비침습적으로 뇌파(EEG) 신호를 수집하여 실시간으로 감정 상태와 스트레스 지수를 분석합니다. 이를 통해 사용자는 자신의 정신 건강 상태를 즉각적으로 확인하고 개인별 맞춤형 스트레스 관리 솔루션을 제공받을 수 있습니다. 기존의 감정 인식 시스템은 실시간 처리가 어렵고 데이터 보안 문제가 있었습니다. 하지만 이 기술은 ANFIS와 AIG 알고리즘을 적용하여 높은 정확도와 빠른 처리 속도를 구현하였습니다. 또한 IoMT 환경에서 데이터 보안과 개인정보 보호를 강화하여 안전한 감정 분석 서비스를 제공합니다.
기본 정보
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특허명: 인공지능을 활용한 감정 예측 방법 및 장치
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발명자: 전광길 교수
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출원번호: 10-2023-0039690
상세 정보
배경 기술
배경 설명
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현대 사회에서 감정 인식 기술은 의료 및 헬스케어 분야에서 중요성이 증가하고 있음.
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스트레스와 감정 장애는 개인의 건강과 삶의 질에 큰 영향을 미침.
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감정 인식을 통한 스트레스 관리는 정신 건강 문제를 예방하고 개선할 수 있음.
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EEG 신호를 이용한 감정 인식은 비침습적이며 정확한 방법으로 주목받고 있음.
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실시간 감정 분석은 신속한 대응을 가능하게 하여 치료 효과를 높일 수 있음.
기존 기술의 문제점
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기존의 감정 인식 시스템은 실시간 생체 신호 처리가 어려워 효율성이 낮음.
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IoMT 환경에서 대량의 생체 신호 데이터를 처리하는 데 한계가 존재함.
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원격 클라우드를 통한 데이터 처리는 속도와 안정성 면에서 문제가 발생함.
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실시간 처리 서비스를 제공하기 위해서는 빠른 연산과 안정적인 시스템이 필요함.
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새로운 알고리즘과 처리 방식을 통해 생체 신호를 효율적으로 처리할 필요가 있음.
기술의 필요성
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IoMT 시스템에서는 민감한 생체 신호 데이터의 보안과 개인정보 보호가 중요함.
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기존 시스템은 보안 이슈로 인해 데이터 처리에 제약이 있음.
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대량의 민감한 데이터 전송은 개인정보 유출 위험을 증가시킴.
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신뢰성이 높은 실시간 처리 시스템이 요구되며, 보안 강화가 필요함.
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개인정보 보호를 위해 데이터 처리 방법과 시스템 구조를 개선해야 함.
구현 방법
기술의 원리
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본 발명은 사용자의 뇌파(EEG) 신호를 수집하여 실시간으로 감정 상태를 감지하는 시스템임. EEG 신호는 특수 설계된 캡이나 헤드셋을 통해 비침습적으로 획득됨.
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수집된 EEG 신호는 노이즈 제거 및 필터링 과정을 거쳐 전처리됨. 이를 통해 신호의 품질을 향상시키고 분석에 적합한 형태로 변환함.
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전처리된 신호로부터 주파수 특성과 비선형 특징을 추출하기 위해 FFT(고속 푸리에 변환)와 프랙탈 차원 분석 등을 사용함. 이러한 특징들은 뇌파의 복잡성과 감정 상태를 반영함.
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추출된 특징들은 신경망과 퍼지 시스템을 결합한 ANFIS 알고리즘에 입력됨. ANFIS는 퍼지 논리와 인공 신경망의 장점을 활용하여 감정 상태를 정확하게 분류함.
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ANFIS 알고리즘은 AIG 알고리즘을 통해 매개변수가 최적화되어 성능이 향상됨. 이를 통해 다양한 감정 상태를 높은 정확도로 인식할 수 있음.
구체적인 구현 방법
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EEG 신호를 수집하기 위해 사용자는 128Hz의 샘플링 주파수를 지원하는 EEG 캡이나 헤드셋을 착용함. 약 60초 동안 지속적으로 뇌파를 기록하여 충분한 데이터를 확보함.
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수집된 신호는 전처리부에서 노치 필터 등을 사용하여 노이즈 제거와 필터링을 수행함. 아티팩트를 제거하여 신호의 품질을 향상시킴.
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전처리된 신호로부터 특징을 추출하기 위해 오토코릴레이션, FFT, 스펙트럼 엔트로피, 프랙탈 차원 분석 등을 적용함. 이를 통해 신호의 주파수 특성과 복잡성을 분석함.
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머신러닝 알고리즘으로 ANFIS를 사용하며, 학습 과정에서 수리개 알고리즘(AIG)을 통해 매개변수를 최적화함. 퓨전 러닝 기법을 적용하여 분류 정확도를 향상시킴.
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감정 인식부는 학습된 모델을 기반으로 실시간으로 감정 상태를 분류함. 인식 가능한 감정으로는 분노, 우울, 불안 등이 포함되며, 개인별 모델을 구축하여 정확도를 높임.
기술의 장점
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본 시스템은 EEG 신호를 이용하여 비침습적이고 정확하게 감정 상태를 인식할 수 있음. 이를 통해 의료 및 헬스케어 분야에서 스트레스 관리와 정신 건강 개선에 활용 가능함.
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ANFIS와 AIG 알고리즘을 결합하여 기존의 방법보다 높은 분류 정확도를 달성함. 스트레스 감정 상태의 분류 정확도가 92% 이상으로 나타나 신뢰성이 높음.
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실시간으로 감정 상태와 스트레스 지수를 평가하여 사용자에게 즉각적인 피드백을 제공함. 이를 통해 개인의 스트레스 수준을 관리하고 정신 건강 문제를 예방할 수 있음.
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IoMT 환경에서 데이터 보안과 개인정보 보호를 강화하여 안전한 감정 분석 서비스를 제공함. 로컬에서 데이터를 처리하여 민감한 정보의 유출 위험을 최소화함.
실험 및 결과
실험의 목적
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EEG 신호를 이용해 개인의 감정 상태와 스트레스 수준을 정확하고 효과적으로 측정하고 분류하기 위함임.
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타카리스틱 퍼지 추론 시스템(fMFiS-L)을 적용하여 실시간으로 스트레스 지수를 산출하는 것이 목표임.
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사용자에게 맞춤형 스트레스 관리 솔루션을 제공하기 위해 EEG 기반 감정 인식 기술의 효율성과 신뢰성을 검증하고자 함.
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제안된 방법을 기존의 방법들과 비교 분석하여 산업적 적용 가능성을 평가함.
실험 방법 및 과정
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참가자들에게 다양한 감정을 유발하는 자극을 제시하고, 그동안 약 60초 동안 EEG 신호를 수집함.
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수집된 EEG 신호는 노치 필터를 적용하여 128Hz로 샘플링하고, 불필요한 주파수 대역을 제거하여 신호를 전처리함.
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전처리된 신호로부터 웰치 방법과 프랙탈 분석을 통해 주파수 특징과 복잡도를 추출함.
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추출된 특징들을 ANFIS(적응형 신경 퍼지 추론 시스템)와 AIG 알고리즘을 사용하여 머신러닝 모델에 학습시킴.
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AIG 알고리즘을 통해 ANFIS의 매개변수를 최적화하여 감정 분류의 정확도를 향상시킴.
실험 결과
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제안된 fMFiS-L 알고리즘은 감정 분류 정확도에서 기존 방법보다 우수한 성능을 보였음.
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스트레스 감정 상태의 분류 정확도가 92% 이상으로 나타나, 스트레스 측정의 신뢰성을 입증하였음.
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리커트 척도와 비교한 결과, 통계적 유의성이 높은(p-value 0.005 이하) 결과를 얻었음.
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AIG 알고리즘을 통한 ANFIS 학습 최적화를 통해 신경망 아키텍처보다 우수한 성능을 달성하였음.
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스트레스 지수와 감정 상태 간의 상관관계 분석을 통해 제안된 방법의 유효성을 확인하였음.
활용 방안 및 기대효과
활용 방안
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본 발명은 개인용 헬스케어 기기에 통합되어 사용자의 뇌파를 실시간으로 모니터링하고 감정 상태와 스트레스 지수를 파악함. 이를 통해 사용자에게 즉각적인 피드백과 맞춤형 스트레스 관리 솔루션을 제공할 수 있음
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의료 현장에서 객관적인 감정 상태와 스트레스 수준을 측정하여 정신 건강 진단과 치료에 활용할 수 있음. EEG 기반의 정확한 데이터로 치료 효과를 높이고 환자의 상태를 세밀하게 관찰할 수 있음
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IoMT 플랫폼에 적용하여 원격 모니터링과 실시간 감정 분석 서비스를 제공함. 데이터 보안과 개인정보 보호를 강화하고, 로컬에서 처리하여 신뢰성을 높임
기대효과
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실시간 감정 인식을 통해 기존 시스템의 처리 지연과 정확도 한계를 극복함. 개인별 맞춤형 스트레스 관리로 정신 건강 개선에 기여함
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정신 건강 관리 서비스의 효과 증대로 의료비용 절감과 생산성 향상이 기대됨. 개인의 삶의 질 향상과 사회 전체의 건강 증진에 도움을 줄 수 있음
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EEG 기반 감정 인식 기술의 상용화로 관련 산업 발전을 촉진함. 헬스케어 시장에서 새로운 비즈니스 모델을 창출하고 시장 점유율 증가에 기여할 수 있음
시장 동향
EEG 감정 인식 기술의 시장 동향
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EEG 신호 기반 감정 인식 시장은 현대 사회에서 의료 및 헬스케어 분야에서 중요성이 증가하고 있으며, 스트레스와 감정 장애는 개인의 건강과 삶의 질에 큰 영향을 미치고 있음.
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EEG 감정 인식 기술은 비침습적이며 정확한 방법으로 주목받고 있으며, 실시간 감정 분석은 신속한 대응을 가능하게 하여 치료 효과를 높일 수 있음.
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기존의 감정 인식 시스템은 실시간 생체 신호 처리가 어려워 효율성이 낮았으나, 새로운 알고리즘과 처리 방식을 통해 생체 신호를 효율적으로 처리할 필요성이 대두되고 있음.
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IoMT 환경에서 EEG 신호 기반 감정 인식 기술은 보안성과 실시간 처리 능력을 갖춘 감정 분석 서비스를 제공하여 시장의 성장 가능성이 높음.
EEG 감정 인식 기술의 의료 및 헬스케어 분야 적용 사례
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EEG 감정 인식 기술은 의료 및 헬스케어 분야에서 환자의 스트레스 수준과 감정 상태를 모니터링하여 맞춤형 치료를 제공하는 데 활용되고 있음.
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특히, 스트레스 관리 적용 사례로 실시간으로 스트레스 지수를 측정하고 평가하여 사용자에게 즉각적인 피드백을 제공함으로써 정신 건강 관리에 도움을 주고 있음.
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IoMT 플랫폼 기반 실시간 감정 분석 시스템 구현을 통해 원격 진료와 텔레메디신 분야에서도 EEG 감정 인식 기술의 적용이 확대되고 있음.
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뇌파 기반 스트레스 측정 기술은 산업별 적용 현황에서 업무 환경 모니터링, 운전자 피로 관리 등 다양한 분야에서 활용되어 작업 효율성과 안전성을 향상시키고 있음.
EEG 감정 인식 기술의 산업별 응용 분야와 활용 사례
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EEG 신호 처리 기술은 교육 분야에서 학습자의 집중도와 감정 상태를 파악하여 개인 맞춤형 교육 콘텐츠를 제공하는 데 활용되고 있음.
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엔터테인먼트 산업에서는 게임 플레이어의 감정 상태를 실시간으로 감지하여 게임 난이도나 콘텐츠를 조절하는 인터랙티브 시스템에 적용되고 있음.
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스포츠 분야에서는 선수의 스트레스와 긴장도를 모니터링하여 최적의 경기 상태를 유지하도록 지원하는 데 EEG 감정 인식 기술이 활용되고 있음.
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기업에서는 직원의 스트레스 수준을 관리하여 업무 효율성을 높이고 번아웃을 예방하기 위한 인적 자원 관리 시스템에 EEG 기반 감정 인식 기술을 도입하고 있음.
IoMT 환경에서 EEG 기반 감정 분석 시스템 구현 현황
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IoMT 환경에서의 실시간 생체신호 처리 기술은 스마트 홈 서비스에 적용되어 사용자 맞춤형 환경 제어 및 건강 관리 서비스를 제공함.
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자동차 산업에서는 운전자의 졸음 운전과 감정 상태를 감지하여 안전 운전을 지원하는 시스템에 EEG 감정 인식 기술을 적용하고 있음.
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EEG 감정 인식 기술은 가상현실(VR)과 증강현실(AR) 콘텐츠에서 사용자 경험을 극대화하기 위한 인터페이스로 활용되고 있음.
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군사 분야에서는 병사의 스트레스와 피로도를 모니터링하여 임무 수행 능력을 향상시키는 데 EEG 기반 감정 분석 기술이 사용되고 있음.
대표도면
인천대학교 산학협력단
(21999) 인천광역시 연수구 갯벌로 27(송도동) INU이노베이션센터 202호
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