뇌 비대칭 활성모델 및 시계열 인과그래프 모델 개발

행동-감정 간 인과관계 파악해 감정인식 정확도 높여

세계적인 국제학술지 ‘IEEE 트랜잭션스 온 사이버네틱스’ 논문 게재

 

▲ 인공지능공학과 김병형 교수.

 

인공지능공학과 김병형 교수팀이 인공지능 분야 상위 1%에 드는 국제 저명학술지인 IEEE 트랜잭션스 온 사이버네틱스(IEEE Transactions on Cybernetics, 2021년 IF=19.118)에 논문을 게재했다.

 

연구팀은 인간의 행동과 감정 사이의 인과관계를 파악하는 인간 뇌 비대칭 활성모델 및 시계열 인과그래프 모델을 개발했다. 뇌 비대칭 활성모델은 다양한 상황이 담긴 데이터셋인 오픈셋(Open-set) 상황에서 감정인식 정확도가 기존보다 최대 18% 상승한 결과를 보여줬다. 인과그래프 모델은 시계열 데이터 간 방향성을 통해 감정과 행동의 인과관계를 파악할 수 있도록 수식화한 알고리즘이다.

 

연구팀은 학습데이터 분포에 존재하지 않는 새로운 형태의 감정데이터가 발생했을 때, 과거 행동-감정 간 양방향 인과성과 감정상태에 따른 뇌파의 비대칭성 활성도를 유기적으로 반영해 감정인식 정확도를 높였다. 또한 시계열상에서 감정과 행동의 인과관계를 파악하는 인과그래프 모델 알고리즘을 일상생활 실험에 적용해, 사용자가 언제 어떤 이유로 스트레스를 느끼는지 원인을 파악하고 사용자마다 스트레스 해소법이 있음을 입증했다.

 

김병형 인공지능공학과 교수는 “해당 연구는 심리치료나 행동발달교정과 같은 헬스케어 분야에 주로 이용될 수 있다”라며 “향후 사용자의 긍정적 감정을 극대화하는 홈케어서비스나 솔루션 개발에도 활용될 수 있도록 연구를 확대할 계획이다”라고 말했다.

 

한편, 이 연구는 한국연구재단과 정보통신평가연구원의 지원을 받아 수행됐다.

 

 

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