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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.
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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.
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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.
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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.
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박준형(Jun-Hyoung Park),함준석(Jun-Seok Ham),정찬순(Jun-Hyoung Park),여지혜(Jun-Seok Ham),고일주(Chan-Soon Jeong) 한국컴퓨터정보학회 2009 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.16 No.2
캐릭터가 발전하는 이유 중 사람의 감정을 충족시키려는 욕구는 움직이지 않은 캐릭터에게 반영되어 인터랙티브 캐릭터로 발전되었고 현재 인터랙티브 캐릭터는 사람들의 많은 관심을 받고 있다. 그 중 최근에는 기존의 인터랙티브 캐릭터인 타마고치와 포스트 팻의 장점을 가져온 휴대용 게임기기인 NDSL의 게임 '닌텐독스'가 등장했다. '닌텐독스'는 터치스크린, 마이크와 같은 체감형 인터페이스를 사용하고 있다. 또한 사람들에게 친근한 강아지라는 캐릭터를 사용하여 사람들이 캐릭터를 애완동물과 비슷하게 느끼고 감정을 교류하게끔 유도하고 있다. 하지만 인터랙티브 캐릭터들이 감정을 표현하기에는 기존의 인공지능으로는 해결할 수 없기 때문에 인공감정을 사용하여 인터랙티브 캐릭터의 감정을 표현하도록 제안한다.
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