KR101808956B1 - 대인 감성 평가 시스템 및 대인 감성 평가 정보를 수집하고 이용하는 방법 - Google Patents

대인 감성 평가 시스템 및 대인 감성 평가 정보를 수집하고 이용하는 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 대인 감성 평가 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 인물에 대한 영상물을 시청하는 피험자로부터 뇌파를 측정하는 뇌파 측정부; 상기 뇌파 측정부로부터 측정된 데이터를 수신하여 250 내지 400 밀리세컨드에서의 뇌파 변화 및 450 내지 500 밀리세컨드에서의 뇌파 변화를 분석하는 뇌파 분석부; 및 상기 뇌파 분석부로부터 추출된 데이터를 수신하여 상기 인물에 대한 1차 감성 및 2차 감성을 동시에 분석하는 감성 분석부를 포함하는, 대인 감성 평가 시스템을 제공한다. 상기 방법은 인물에 대한 선호도를 호감도와 갈망도로 보다 깊이 있게 판단함으로써, 컨텐츠 추천 알고리즘, 광고 모델의 선정, 인터페이스 디자인 등에 응용될 수 있는 장점을 가진다.

Description

대인 감성 평가 시스템 및 대인 감성 평가 정보를 수집하고 이용하는 방법 {System for acquiring consumers’ emotional responses to people and Method for collecting and using thereof}
본 발명은 대인 감성 평가 시스템 및 대인 감성 평가 정보를 수집하고 이용하는 방법에 관한 것이다.
최근의 알파고 등 인공지능 관련 과학기술의 발전으로 인해 소비자의 삶이 가까운 미래에 크게 바뀌게 될 것으로 예측한다. 향후 사물인터넷과 연결된 인공지능이 소비자의 삶의 각 부분에서 적용될 상황을 고려해볼 때, 소비자의 감성적 평가에 대한 이해는 향후 소비자들에게 가장 적합한 대안을 제안할 수 있는 기계지능 알고리즘의 핵심 기술이 될 것이다. 소비자가 자신의 감정을 직접 설명해 주지 않아도 스스로 소비자의 감성평가 반응을 이해하고 이를 바탕으로 대안을 제시하기 위해서는, 특정 대상에 대해 소비자들이 보이는 다양한 감성 평가 반응을 측정하는 것을 반복하고, 이를 기반으로 해당 소비자의 성향을 더 섬세하게 예측해 갈 수 있는 기계학습을 통해 완성될 것이다.
먼 미래에서 찾지 않아도 대인 감성 평가 정보의 중요성은 자명하다. 적절한 광고 모델의 사용을 통해 소비자들의 감성 반응을 이끌어내어 높은 매출실적을 달성하기도 하며, 드라마나 영화와 같은 컨텐츠의 경우에도 어떤 배우를 캐스팅하느냐에 따라 성패가 결정될 수 있다. 사회 정치적 측면에서도 민주주의 국가에서의 선거 결과는 특정 후보에 대한 감성 평가 반응에 기반하여 이루어질 때가 많다.
또한 가까운 미래에 컴퓨터 및 사물인터넷과 소비자의 상호작용이 현재의 키보드나 마우스 입력이 아닌, 자연 입력 형태에 의존하게 될 것으로 예측된다. 소비자들은 현재 전자 제품의 제어나 모바일 기기 사용 등에 있어 매 단계마다 일일이 버튼을 눌러야 다음 단계로 나아갈 수 있지만, 만일 손을 사용하여 입력하지 않고, 생각하는 것으로도 소비자들의 감성반응을 감지하고 예측할 수 있다면 이는 인공 지능의 입력시스템을 획기적으로 크게 향상시켜 줄 것이다. 이와 관련하여, 국내공개특허 제2013-0127283호에서는 뇌파 신호를 이용한 차량의 음질 평가 방법 및 장치를 제시한 바 있다.
이에, 본 발명은 소비자들의 뇌파로 측정되는 대인 감성 평가 반응을 1차 감성과 2차 감성의 단계로 구분하여 학습하고 해석한 후 출력 신호를 생성하는 법을 제시할 수 있는 방법을 제시하고자 고안된 것이다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 본 발명자들은 인물에 대한 호감도 또는 갈망도를 평가하는 시스템 및 감성 정보 수집 방법을 개발하고 이에 기초하여 본 발명을 완성하게 되었다.
이에, 본 발명의 목적은 상기 감성 평가 정보 수집 방법을 기초로 하여, 부정적/긍정적인 감성을 유발하는 인물 특징에 대한 기계적 학습이 가능하게 할 수 있는 사용자 감성 평가 데이터 베이스 구축을 가능하게 하는 것이다.
그러나 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 과제에 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 인물에 대한 영상물을 시청하는 피험자로부터 뇌파를 측정하는 뇌파 측정부;
상기 뇌파 측정부로부터 측정된 데이터를 수신하여 250 내지 400 밀리세컨드에서의 뇌파 변화 및 450 내지 500 밀리세컨드에서의 뇌파 변화를 분석하는 뇌파 분석부; 및
상기 뇌파 분석부로부터 추출된 데이터를 수신하여 상기 인물에 대한 1차 감성 및 2차 감성을 동시에 분석하는 감성 분석부를 포함하는, 대인 감성 평가 시스템을 제공한다.
본 발명의 일 구현예로서, 상기 1차 감성은 상기 인물에 대한 호감도인 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 구현예로서, 상기 2차 감성은 상기 인물에 대한 갈망도인 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 구현예로서, 상기 뇌파의 측정은 피험자의 전두엽(frontal lobe), 두정엽 (parietal lobe) 또는 후두엽 (occipital lobe)에서 측정되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 구현예로서, 상기 전두엽 또는 두정엽에서 양전위의 피크를 보일 경우, 상기 양전위의 피크의 높이에 따라 호감도 또는 갈망도의 크기를 판단하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또다른 구현예로서, 상기 후두엽에서 음전위의 피크를 보일 경우, 상기 음전위의 피크의 깊이에 따라 호감도 또는 갈망도의 크기를 판단하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명은 컴퓨터와 네트워크를 통해 연결되는 서버에서 대인 감성 평가 정보를 수집하는 방법에 있어서,
인물에 대한 영상물을 시청하는 피험자로부터 측정된 뇌파 데이터 정보를 입력받는 단계;
상기 입력된 뇌파 데이터 정보로부터 250 내지 400 밀리세컨드에서의 뇌파 변화 및 450 내지 500 밀리세컨드에서의 뇌파 변화 데이터를 추출하는 단계; 및
상기 추출된 뇌파 변화 데이터의 진폭 변화를 분석하여 인물에 대한 1차 감성 및 2차 감성 정보를 추출하는 단계를 포함하는, 대인 감성 평가 정보를 수집하는 방법을 제공한다.
본 발명은 소비자 감성 평가를 통해 대상 인물에 대한 흥미, 호감, 갈망도를 계산하고 이를 바탕으로 출력 신호를 생성할 수 있고, 상기 신호 결과에 따라 인공지능을 기계 학습시켜, 하기와 같은 활용을 가능하게 한다.
1. 부정적/긍정적인 감성을 유발하는 인물 특징에 대한 기계적 학습이 가능하고 사용자 감성 정보 기반의 인물 데이터 베이스 구축이 가능하다.
2. 촬영물 시청시 해당 인물 여부에 따라 컨텐츠 추천 알고리즘에 반영할 수 있다.
3. 광고 작성시 사용자의 인물 선호에 맞춘 광고 모델 선별로 광고 효과 최적화할 수 있다.
4. 인공지능 기반 비서 및 교육, 의료 소프트웨어의 인터페이스 의인화에 사용할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예 1에서 수행한 실험방법을 도식화하여 나타낸 도면이다.
도 2는 세가지 조건의 인물 사진에 대한 행동 설문 응답 결과를 나타낸 도면이다.
도 3은 세가지 조건의 인물 사진에 대한 뇌파 측정 결과를 나타낸 도면이다.
도 4는 1차 감성에 의한 피크 반응과 2차 감성에 의한 피크 반응의 결과를 나타낸 도면이다.
도 5는 인기 연예인의 사진 및 비인기 연예인의 사진에 대한 긍정적/부정적 평가 결과를 나타낸 도면이다.
도 6은 뇌파 측정 부위를 나타낸 도면이다.
도 7은 실시예 2에서 수행한 뇌파 측정 실험 방법을 도식화하여 나타낸 도면이다.
도 8은 인기 연예인의 사진 및 비인기 연예인의 사진에 대한 뇌파측정을 통한 호감도 및 갈망도를 평가한 결과를 나타낸 도면이다.
본 발명자들은, 소비자들이 뇌파로 측정되는 인물에 대한 감성 반응을 1차 감성과 2차 감성의 단계로 구분하여, 대인 감성 평가 정보를 수집할 수 있고, 상기 정보를 해석하여, 흥미, 호감, 갈망도의 크기를 측정할 수 있다. 상기 흥미, 호감, 갈망도의 측정에 따라, 인공지능을 기계 학습 시킬 수 있고, 상기 기계 학습 결과에 따라 인공지능이 사용자가 선호되는 인물에 대한 촬영물을 추천하거나, 의인화된 사용자 인터페이스의 디자인을 제시할 수 있다. 또한, 다수의 사용자를 대상으로 인물에 대한 흥미, 호감, 갈망도의 크기를 측정하여, 인물 데이터 베이스를 구축하고, 상기 데이터 베이스를 이용하여 광고 모델 선정/배역 선정 등에 활용될 수 있다.
이하 본 발명을 상세히 설명한다.
본 발명은 인물에 대한 영상물을 시청하는 피험자로부터 뇌파를 측정하는 뇌파 측정부;
상기 뇌파 측정부로부터 측정된 데이터를 수신하여 250 내지 400 밀리세컨드에서의 뇌파 변화 및 450 내지 500 밀리세컨드에서의 뇌파 변화를 분석하는 뇌파 분석부; 및
상기 뇌파 분석부로부터 추출된 데이터를 수신하여 상기 인물에 대한 1차 감성 및 2차 감성을 동시에 분석하는 감성 분석부를 포함하는, 대인 감성 평가 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명은 컴퓨터와 네트워크를 통해 연결되는 서버에서 대인 감성 평가 정보를 수집하는 방법에 있어서,
인물에 대한 영상물을 시청하는 피험자로부터 측정된 뇌파 데이터 정보를 입력받는 단계;
상기 입력된 뇌파 데이터 정보로부터 250 내지 400 밀리세컨드에서의 뇌파 변화 및 450 내지 500 밀리세컨드에서의 뇌파 변화 데이터를 추출하는 단계; 및
상기 추출된 뇌파 변화 데이터의 진폭 변화를 분석하여 인물에 대한 1차 감성 및 2차 감성 정보를 추출하는 단계를 포함하는, 대인 감성 평가 정보를 수집하는 방법을 제공할 수 있다.
종래에 소비자의 제품/인물에 대한 호감도를 예측하기 위하여 제품에 대한 주관적인 선호도를 점수로 표현하게 하는 심리측정(Psychometric) 평가 방법이 주로 이용되어 왔다. 그러나 이와 같은 방법은 평가 과정에서의 심리적 왜곡, 일반적으로 극단적인 점수를 주는 것을 피하려는 경향성 등에 의해 객관적인 평가법으로 활용함에 한계가 존재하였다. 이에, 소비자의 뇌파로부터 추출한 뇌파를 통해, 제품/인물에 대한 호감도 또는 구매의사를 예측하고자 하였으나, 단순한 자극에 대한 반응에 의해서 발생하는 것도 존재하는 바, 섬세한 감성을 평가하는 것에는 한계점이 존재하였다.
이에, 본 발명은 인물 감성 평가에 대하여 연구하던 중, 인물 자극의 시각적 제시 후에 측정되는 뇌파에 대하여, 250~400 밀리세컨드에서 나타나는 피크는 기억, 인식, 신원 파악, 호감, 및 흥미여부를 반영하는 것을 확인하였고, 450~500 밀리세컨드 이후에 나타나는 피크는 심화된 주의 각성 여부, 즉 갈망도를 반영한다는 것을 확인하였다. 상기 확인 결과에 따라 250~400 밀리세컨드에서 측정되는 뇌파 데이터는 1차 감성으로 명명하였고, 및 450~500 밀리세컨드에서 측정되는 뇌파 데이터는 2차 감성으로 명명하였다. 즉 상기 1차 감성은 호감도를 측정할 수 있고, 2차 감성은 갈망도를 측정할 수 있는 것이다.
상기 뇌파는 사용자의 전두엽(frontal lobe), 두정엽 (parietal lobe) 또는 후두엽 (occipital lobe)에서 측정되는 것으로, 상기 전두엽 또는 두정엽에서 양전위의 피크를 보일 경우, 상기 양전위의 피크가 높아질수록 호감도 또는 갈망도도 높아지는 것으로 판단하였고, 상기 후두엽에서 음전위의 피크를 보일 경우, 상기 음전위 피크가 깊어질수록 호감도 또는 갈망도가 높아지는 것으로 판단하였다.
상기 시스템 및 방법에 의해 측정된 감성 평가 정보는, 감성 분석부 내에 있는 데이터 베이스에 저장되는 것으로, 상기 데이터 베이스에 저장된 감성 평가 정보로부터 인공지능을 학습시켜, 사용자의 호감도 및 갈망도에 따른 동영상 추천과 같은 사용자 맞춤 서비스를 제공할 수 있다. 또한 상기 평가 결과들을 빅데이터화 하여, 광고 모델의 선정시 호감도가 필요한 제품군과 갈망도가 필요한 제품군을 나누어 선정이 가능하며, 상기 결과를 이용하여 사용자 인터페이스도 조정할 수 있다.
이하, 본 발명의 이해를 돕기 위하여 바람직한 실시예를 제시한다. 그러나 하기의 실시예는 본 발명을 보다 쉽게 이해하기 위하여 제공되는 것일 뿐, 하기 실시예에 의해 본 발명의 내용이 한정되는 것은 아니다.
[실시예]
<실험방법>
전체적인 실험 방법은 도 1에 모식화하여 나타내었다.
용어의 정의
본 발명의 실시예에서, 1차 감성은 인물자극의 시각적 제시 후 250~400 밀리세컨드 정도에 나타나는 (구체적인 피크 지점은 개인에 따라 상이함) 전두엽과 두정엽에서의 양전위의 뇌파 피크와, 후두엽에서 음전위의 피크로부터 판단할 수 있는 것으로, 등장 인물에 대한 기억, 인식, 신원 파악, 호감 및 흥미 여부를 판단할 수 있다. 2차 감성은 인물자극의 시각적 제시 후 450~500 밀리세컨드 이후에 나타나는 (구체적인 피크 지점은 개인에 따라 상이함) 전두엽과 두정엽에서의 양전위의 뇌파 피크, 후두엽에서 음전위의 피크로부터 판단할 수 있는 것으로, 인물의 자극 정도에 대한 심화된 주의 각성 여부를 나타내는 것이다. 즉 2차 감성 반응은 갈망 지속 반응과 같이 심화된 감성 반응을 나타낼 수 있다.
자극 감지 방법
본 실시예에서는 인물자극의 시각적 제시 후 100~200 밀리세컨드 정도에 나타나는 (구체적인 피크 지점은 개인에 따라 상이함) 전두엽 및 두정엽에서의 음전위의 뇌파 피크, 후두엽에서의 양전위의 뇌파 피크를 측정하여 자극을 감지하였다. 상기 뇌파 피크는 시각적으로 제시된 자극물을 뇌에서 감지하였다는 신호로써, 단 의식이 생성되는 275ms 이전에 소멸하는 뇌파 피크로 의식적으로는 인물에 대한 명시적 기억이 남지 않을 수 있는 자동 감각 반응에 해당하는 것이다.
측정 방법
행동 설문을 수행한 후, 뇌파측정기 및 사건유발 전위를 사용한 결과와 비교하여 그 유의성을 평가하였다. 1차 감성 및 2차 감성에 대한 뇌파 측정의 관측부위는, 전두엽 (Fz, F3, F4, F5, F6, F7, F8, FC1, FC2, FC5, FC6) 및 두정엽 (Cz, Pz, C3, C4, P4, P5, CP1, CP2)을 포함한 여러 뇌 영역에서 양전위의 피크로 관측하였고, 후두엽 (Oz, O1, O2)에서는 음전위의 피크로 관측하였다.
실시예 1. 3조건의 인물 사진에 대한 뇌파 변화 분석
1.1. 행동설문 응답
55명의 피험자를 대상으로 설문조사를 통해 하기 3조건의 사진에 대해 호감도와 갈망도를 측정하였다.
자극물: 3조건의 인물 사진 각 10장씩, 각 3초씩 제시
조건 1: 호감 인물 (아기 사진)
조건 2: 애정 인물 (커플의 입맞춤 사진)
조건 3: 비 인물 사진 (자연 풍경)
그 결과, 호감도에서 호감 인물(아기) 사진 조건이 가장 높은 점수를 얻었다. 호감도에서 호감조건이 다른 애정 및 비인물 조건에 비해 호감도가 높은 것은 통계적으로 유의한 수준으로 판단되었다 (p<0.05). 갈망도에서는 애정 인물(커플) 사진 조건이 가장 높은 점수를 얻었다. 갈망도에서 애정 조건이 다른 호감 및 비인물 조건에 비해 갈망도가 높은 것은 통계적으로 유의한 수준으로 판단되었다 (p<0.05) (도 2).
1.2. 뇌파의 측정
20대 16명(남 8명, 여 8명)의 피실험자에게 실시예 1과 같은 사진을 제공하면서, 뇌파를 측정하였다. 뇌파측정 장비인 Laxtha (한국)에서 출시된 32채널 시스템을 이용하여 뇌파를 측정하였으며, 32개의 전극 (Elefix-Z401CE, Japan)을 수용성 풀을 이용하여 피험자의 두피에 부착시켰다. EEG는 Laxtha의 WEEG-32 (LXE3232-RF, Laxtha Inc., Daejeon, Korea)로 연속적으로 기록되었으며 (sampling rate 256Hz), 1차 감성과 2차 감성은 전두엽 (Fz, F3, F4, F5, F6, F7, F8, FC1, FC2, FC5, FC6) 및 두정엽 (Cz, Pz, C3, C4, P4, P5, CP1, CP2)을 포함한 여러 뇌 영역에서 양전위의 피크로 관측되었고, 후두엽 (Oz, O1, O2)에서는 음전위의 피크로 관찰되었다.
본 실험은 밀폐된 암실에서 진행되었으며, 피실험자의 눈 깜박임 등과 같은 신체적 움직임을 통제하여 노이즈를 최소화하고자 하였다. EEG 신호는 0.7-46Hz (-3Db)의 온라인 통과 주파수 대역으로 측정되었고, Telescan을 이용하여 raw 데이터를 ASCII 파일로 변환하였으며, 이것을 MATLAB상 EEGLAB에서 분석하였다. 또한, EEGLAB에서 Independent Component Analysis(ICA)를 실시하여 신체적 움직임, 심전도, 및 눈깜박임에 의한 노이즈를 제거하였다.
그 결과를 도 2 및 도 3에 나타내었으며, 시각적 자극 감지에 해당하는 시간대 영역에서의 세 조건의 전위차는 유의한 차이가 없었다. 1차 감성 분석에 해당하는 250~300 ms 영역에서 전두엽 및 두정엽에서 양전위의 피크가 호감 인물 조건에서 가장 크게 나타났고, 후두엽에서는 음전위의 피크가 호감 인물 조건에서 가장 크게 나타났다.
2차 감성 분석에 해당하는 450~550 ms 영역에서 도 3에서 확인할 거 있는 것과 같이 전두엽 및 두정엽에서 양전위의 피크가 애정 인물 조건에서 가장 높게 나타났다. 후두엽에서는 음전위의 피크가 애정 인물 조건에서 가장 높게 나타났다.
즉 도 4에 나타낸 것과 같이, 1차 감성반응으로는 호감인물에서 가장 높은 피크를 보였고, 2차 감성반응에서는 애정인물에서 가장 높은 결과를 보여, 세 사진의 조건이 각각 야기하는 피크 반응이 상이한 것으로 판단할 수 있었다. 따라서 사용자의 감성을 구분하고 신호화하여 출력가능한 것을 알 수 있고, 상기 상이한 반응으로부터, 1차 감성과 2차 감성을 구분할 수 있으며, 상황에 따라 해당 인물 자극을 지속/정지할지의 여부와, 인물을 교체해야할지를 결정지을 수 있다.
실시예 2. 인기 연예인 및 비인기 연예인에 대한 뇌파 변화 분석
2.1. 행동설문 응답
인기 연예인과 비인기 연예인의 사진을 보았을 때, 뇌파 변화를 측정하기 위하여, 56명의 피험자를 대상으로 설문조사를 통해 연예인에 대한 선호도를 측정하였다. 그 결과 인기 연예인은 김태희, 이승기로 나타났고, 비인기 연예인은 고영욱, 수지로 나타났다. 상기 결과로부터, 상기 인기/비인기 연예인이 촬영한 광고를 대상으로 피험자에게 긍정적/부정적 평가를 수행하게 하였고, 그 결과 도 5와 같이 인기연예인에 대해서 긍정적인 평가를 보였다.
2.2. 뇌파의 측정
상기 피험자를 대상으로, 뇌파측정 장비인 Laxtha (한국)에서 출시된 8채널 시스템을 이용하여 뇌파를 측정하였으며, 8개의 전극 (Elefix-Z401CE, Japan)을 수용성 풀을 이용하여 피험자의 두피에 부착시켰다. EEG는 Laxtha의 WEEG-32 (LXE3232-RF, Laxtha Inc., Daejeon, Korea)로 연속적으로 기록되었으며 (sampling rate 256Hz), 1차 감성과 2차 감성은 F7, F3, Fz, F4, F8, Cz, Pz, Oz채널의 뇌 영역에서 양전위의 피크로 관측되었다(도 6). 상기 뇌파 실험 자극물은 도 7에 나타낸 패러다임으로 광고모델의 사진을 5초간 보여주었다.
그 결과를 하기 표 1 및 도 8에 나타내었고, 인기 광고 모델이 비인기 광고 모델보다 전두엽 부위에서 (F7 F8) 1차 감성 반응 및 2차 감성 반응 모두에서 더 높은 양전위의 피크를 보였다.
1차 감성 뇌파
F7
Mean N S.D. t df p
인기 연예인 40.85 28 28.39 2.15 27 0.04
비인기 연예인 31.46 28 31.91
F8
Mean N S.D. T df p
인기 연예인 61.03 28 45.88 2.14 27 0.04
비인기 연예인 42.85 28 19.35
2차 감성 뇌파
F7
Mean N S.D . t df p
인기 연예인 39.31 28 31.97 2.88 27 0.008
비인기 연예인 27.38 28 31.17
F8
Mean N S.D . t df p
인기 연예인 59.61 28 46.57 2.08 27 0.048
비인기 연예인 37.48 28 22.52
상기 분석 결과에서 확인할 수 있는 것과 같이, 인기 연예인은 사용자에게 1차 및 2차 감성 반응을 모두 유도하므로, 광고 효과가 높을 것으로 예상된다. 반면에, 비 인기 연예인의 경우는 1차 2차 감성 반응의 뇌파가 관찰되지 않았다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (12)

  1. 인물에 대한 영상물을 시청하는 피험자로부터 뇌파를 측정하는 뇌파 측정부;
    상기 뇌파 측정부로부터 측정된 데이터를 수신하여 250 내지 400 밀리세컨드에서의 뇌파 변화 및 450 내지 500 밀리세컨드에서의 뇌파 변화를 분석하는 뇌파 분석부; 및
    상기 뇌파 분석부로부터 추출된 데이터를 수신하여 상기 인물에 대한 1차 감성 및 2차 감성을 동시에 분석하는 감성 분석부를 포함하고,
    상기 1차 감성은 상기 인물에 대한 호감도인 것이며, 상기 2차 감성은 상기 인물에 대한 갈망도인 것을 특징으로 하는, 대인 감성 평가 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 뇌파의 측정은 피험자의 전두엽(frontal lobe), 두정엽(parietal lobe) 또는 후두엽(occipital lobe)에서 측정되는 것을 특징으로 하는, 대인 감성 평가 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 전두엽 또는 두정엽에서 양전위의 피크를 보일 경우, 상기 양전위의 피크의 높이에 따라 호감도 또는 갈망도의 크기를 판단하는 것을 특징으로 하는, 대인 감성 평가 시스템.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 후두엽에서 음전위의 피크를 보일 경우, 상기 음전위의 피크의 깊이에 따라 호감도 또는 갈망도의 크기를 판단하는 것을 특징으로 하는, 대인 감성 평가 시스템.
  7. 컴퓨터와 네트워크를 통해 연결되는 서버에서 대인 감성 평가 정보를 수집하는 방법에 있어서,
    인물에 대한 영상물을 시청하는 피험자로부터 측정된 뇌파 데이터 정보를 입력받는 단계;
    상기 입력된 뇌파 데이터 정보로부터 250 내지 400 밀리세컨드에서의 뇌파 변화 및 450 내지 500 밀리세컨드에서의 뇌파 변화 데이터를 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 뇌파 변화 데이터의 진폭 변화를 분석하여 인물에 대한 1차 감성 및 2차 감성 정보를 추출하는 단계를 포함하고,
    상기 1차 감성은 상기 인물에 대한 호감도인 것이며, 상기 2차 감성은 상기 인물에 대한 갈망도인 것을 특징으로 하는, 대인 감성 평가 정보를 수집하는 방법.
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 제7항에 있어서,
    상기 뇌파의 측정은 피험자의 전두엽(frontal lobe), 두정엽 (parietal lobe) 또는 후두엽 (occipital lobe)에서 측정되는 것을 특징으로 하는, 대인 감성 평가 정보를 수집하는 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 전두엽 또는 두정엽에서 양전위의 피크를 보일 경우, 상기 양전위의 피크의 높이에 따라 호감도 또는 갈망도의 크기를 판단하는 것을 특징으로 하는, 대인 감성 평가 정보를 수집하는 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 후두엽에서 음전위의 피크를 보일 경우, 상기 음전위의 피크의 깊이에 따라 호감도 또는 갈망도의 크기를 판단하는 것을 특징으로 하는, 대인 감성 평가 정보를 수집하는 방법.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108416623A (zh) * 2018-02-27 2018-08-17 苏州竹语网络科技有限公司 信息推荐方法及装置
CN109984759A (zh) * 2019-03-15 2019-07-09 北京数字新思科技有限公司 个体情绪信息的获取方法和装置

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2010093007A1 (ja) 2009-02-12 2010-08-19 国立大学法人長岡技術科学大学 感性状態判定装置
KR101325189B1 (ko) * 2012-05-09 2013-11-07 상명대학교서울산학협력단 뇌파를 이용한 주관적 친애도 평가 방법 및 이를 적용하는 시스템

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2010093007A1 (ja) 2009-02-12 2010-08-19 国立大学法人長岡技術科学大学 感性状態判定装置
KR101325189B1 (ko) * 2012-05-09 2013-11-07 상명대학교서울산학협력단 뇌파를 이용한 주관적 친애도 평가 방법 및 이를 적용하는 시스템

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108416623A (zh) * 2018-02-27 2018-08-17 苏州竹语网络科技有限公司 信息推荐方法及装置
CN109984759A (zh) * 2019-03-15 2019-07-09 北京数字新思科技有限公司 个体情绪信息的获取方法和装置
CN109984759B (zh) * 2019-03-15 2023-04-07 北京明略昭辉科技有限公司 个体情绪信息的获取方法和装置

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