Abstract

This paper proposes an algorithm for human sensibility evaluation using 4-channel EEG signals of the prefrontal and the parietal lobes. The algorithm uses an artificial neural network and the multiple templates. The linear prediction coefficients are used as the feature parameters of human sensibility. Comfortableness and temperature/humidity are evaluated. Many conventional researches have emphasized that a wave of left prefrontal lobe is activated in case of positive sensibility and that of right prefrontal lobe is activated in case of negative sensibility. So the power ratio of n wave is obtained from for computation and the results are compared. The results of the comfortableness evaluation for temperature and humidity showed that the outputs of the proposed algorithm coincided with corresponding sensibilities depending on the task of the temperature and the humidity. The conventional method using a wave is hardly related with comfortableness. And it is also observed that the uncomfortable state due to the high temperature and humidity can be easily changed to the comfortable state by small drop of the temperature and the humidity.

본 논문에서는 전두엽과 두정엽의 4채널 뇌파를 이용하여 인간의 쾌적성 평가를 위한 알고리즘을 개발하고자 한다. 알고리즘은 선형 예측 분석과 신경회로망으로 구성되며, 많은 피검자들의 템플릿(template)을 활용한다. 먼저 다양한 실험 환경을 조성하여 쾌적 및 불쾌적한 상태의 뇌파를 수집하였다. 그리고 나서 개발된 알고리즘을 이용하여 쾌적성 평가 실험을 수행하였으며, 전두엽의 a파 전력비(power ratio)를 이용한 기존의 감성 평가 방법과 성능을 비교해 보았다. 온도와 습도를 이용한 쾌적성 평가를 위해 여러 방법으로 수집된 뇌파를 통해 적은 채널을 이용하면서 감성을 평가할 수 있는 전극의 위치를 확인하고자 실시한 여러 가지 조합의 2채널, 4채널 실험에서는 쾌적성 평가 결과가 제시한 task와 80%가 일치하여 Heller의 감정 모델에 근거한 4채널이 가장 변별력을 나타내는 전극의 위치임을 알 수 있었다. 또한 기존의 a파 전력을 통하여 뇌의 활성 영역을 구분하여 감성을 평가하는 방법에서는 상당히 저조한 성능을 나타내어 감성과의 상관성을 확인할 수 없었다.

Keywords

• sensibility evaluation;
• 4-channel EEG signals