| 논문명 |
가상현실 기반 3차원 공간에 대한 감정분류 딥러닝 모델 / Emotion Classification DNN Model for Virtual Reality based 3D Space |
| 저자명 |
명지연(Myung, Jee-Yeon) ; 전한종(Jun, Han-Jong) |
| 수록사항 |
대한건축학회논문집 계획계, Vol.36 No.04 (2020-04) |
| 주제어 |
가상현실; 감정; 뇌파; FFT; 딥러닝 ; Virtual Reality(VR); Emotion; Electroencephalography(EEG); Fast Fourier Transform(FFT); Deep Learning |
| 요약1 |
본 연구의 목적은 DNN (Deep Neural Networks) 모델을 사용하여 사용자의 감정, 특히 VR (Virtual-Reality) 기반의 3차원 디자인 대안에 대한 뇌파 (EEG) 기반의 감정을 분류하는 것이다. 사용자의 감정을 측정하기 위해 4 가지 유형의 VR 공간이 구축되었으며, 각 자극에 대한 뇌파가 측정되었다. EEG 데이터에 기초한 정량적 평가에 더하여, VR 자극 사이의 차이가 있는지를 정성적으로 확인하기 위한 설문이 수행되었다. 정규화 순위 분석 결과 계획 유형 간에 유의 한 차이가 확인되었다. 따라서 주관적 설문지의 값을 DNN 모델의 라벨링 데이터로, 수집된 EEG 데이터를 모델의 특징 값으로 사용했다.??모델 구축 및 훈련에는 Google Tensor Flow를 사용했다. 결과적으로 개발된 모델의 정확도는 98.9 %로 이전 연구보다 높다. 따라서 본 연구에서 제안한 모델을 활용하여 VR 기반 3차원 설계 대안에 대한 예비사용자의 감정파악이 가능해질 것으로 기대된다. |
| 요약2 |
The purpose of this study was to investigate the use of the Deep Neural Networks(DNN) model to classify user’s emotions, in particular
Electroencephalography(EEG) toward Virtual-Reality(VR) based 3D design alternatives. Four different types of VR Space were constructed to
measure a user’s emotion and EEG was measured for each stimulus. In addition to the quantitative evaluation based on EEG data, a
questionnaire was conducted to qualitatively check whether there is a difference between VR stimuli. As a result, there is a significant
difference between plan types according to the normalized ranking method. Therefore, the value of the subjective questionnaire was used as
labeling data and collected EEG data was used for a feature value in the DNN model. Google TensorFlow was used to build and train the
model. The accuracy of the developed model was 98.9%, which is higher than in previous studies. This indicates that there is a possibility
of VR and Fast Fourier Transform(FFT) processing would affect the accuracy of the model, which means that it is possible to classify a
user’s emotions toward VR based 3D design alternatives by measuring the EEG with this model. |
