KR20200001846A - 생체 신호를 이용한 산림 감성 이모션 맵 시스템 및 산림 감성 이모션 맵 생성 방법 - Google Patents

생체 신호를 이용한 산림 감성 이모션 맵 시스템 및 산림 감성 이모션 맵 생성 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20200001846A
KR20200001846A KR1020180074877A KR20180074877A KR20200001846A KR 20200001846 A KR20200001846 A KR 20200001846A KR 1020180074877 A KR1020180074877 A KR 1020180074877A KR 20180074877 A KR20180074877 A KR 20180074877A KR 20200001846 A KR20200001846 A KR 20200001846A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
forest
emotion
sensitivity
users
zone
Prior art date
Application number
KR1020180074877A
Other languages
English (en)
Inventor
이양우
황민철
이정년
Original Assignee
(주)감성커뮤니케이션스
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by (주)감성커뮤니케이션스 filed Critical (주)감성커뮤니케이션스
Priority to KR1020180074877A priority Critical patent/KR20200001846A/ko
Publication of KR20200001846A publication Critical patent/KR20200001846A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/011—Arrangements for interaction with the human body, e.g. for user immersion in virtual reality
    • G06F3/015—Input arrangements based on nervous system activity detection, e.g. brain waves [EEG] detection, electromyograms [EMG] detection, electrodermal response detection
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/02416—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate using photoplethysmograph signals, e.g. generated by infrared radiation
    • A61B5/0402—
    • A61B5/0476—
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
    • A61B5/165—Evaluating the state of mind, e.g. depression, anxiety
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/369—Electroencephalography [EEG]
    • A61B5/372—Analysis of electroencephalograms
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/16—Sound input; Sound output
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
    • G10L25/48—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use
    • G10L25/51—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use for comparison or discrimination
    • G10L25/63—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use for comparison or discrimination for estimating an emotional state
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2203/00—Indexing scheme relating to G06F3/00 - G06F3/048
    • G06F2203/01—Indexing scheme relating to G06F3/01
    • G06F2203/011—Emotion or mood input determined on the basis of sensed human body parameters such as pulse, heart rate or beat, temperature of skin, facial expressions, iris, voice pitch, brain activity patterns

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Neurology (AREA)
  • Neurosurgery (AREA)
  • Dermatology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)

Abstract

본 발명은 생체 신호를 이용한 산림 감성 이모션 맵 시스템 및 산림 감성 이모션 맵 생성 방법이다.
본 발명에 따르면, 생체 신호를 이용한 산림 감성 이모션 맵 시스템에 있어서, 산림 치유 시설을 이용하는 복수의 사용자들이 착용한 센서를 이용하여 각각의 구역별로 상기 복수의 사용자들의 생체신호를 측정하는 신호 측정부, 각각의 구역별로 상기 복수의 사용자로부터 감성어휘 데이터를 수집하는 감성어휘 수집부, 각각의 구역별로 측정된 생체 신호와 감성어휘 데이터를 이용하여 복수의 사용자의 감성을 분석하는 감성 분석부, 그리고 상기 각각의 구역별로 분석된 사용자의 감성 분석 결과를 이용하여 상기 산림 치유시설의 각 구역에 해당하는 이모션 맵을 생성하는 맵 생성부를 포함한다.
이와 같이 본 발명에 따르면, 산림 치유 시설의 구역별로 사용자가 느끼는 감성과 생체신호로 표시된 이모션 맵을 제공함으로써, 산림 치유시설을 이용하는 사용자가 자신이 느끼고 싶은 감성을 확인하여 이용할 수 있다.
또한, 산림 치유 시설 각각의 구역별로 특화된 구역을 지정하여 산림 치유시설의 가치를 높이고 사용자들의 만족도를 향상시킬 수 있다.

Description

생체 신호를 이용한 산림 감성 이모션 맵 시스템 및 산림 감성 이모션 맵 생성 방법{FOREST SENSITIVITY EMOTION MAP SYSTEM USING BIOLOGICAL SIGNAL AND GENERATION METHOD OF FOREST SENSITIVITY EMOTION MAP}
본 발명은 생체 신호를 이용한 산림 감성 이모션 맵 시스템 및 산림 감성 이모션 맵 생성 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 산림 치유시설의 각각의 구역에서 측정된 생체신호를 활용하여 이모션 맵을 생성하는 생체 신호를 이용한 산림 감성 이모션 맵 시스템 및 산림 감성 이모션 맵 생성 방법에 관한 것이다.
일반적인 지도는 특정된 공간에 존재하는 도로, 교통, 건물과 같은 정보를 제공하는 것에 목적이 있다.
특히, 숲, 수목원, 공원, 등산로와 같이 산림 치유 시설을 이용하고자 하는 사용자들은 산림 치유 시설을 통해 다양한 감성을 느끼고자 하는 목적으로 지도를 이용하여 방문을 한다.
그러나, 일반적인 길 또는 시설 안내를 주 목적으로 하는 지도를 통해 사용자들은 느끼고자 하는 감정을 제공하는 시설 영역을 알기 어렵고 그로 인해 산림 치유 시설에 대한 효율적인 활용은 물론 만족도 측면에서 좋지 못하다는 단점이 있다.
그러므로, 산림시설 각 구역에서 사람들이 느끼는 감성 단어와 생체신호를 결합한 지도를 제공하는 것이 요구된다.
본 발명의 배경이 되는 기술은 대한민국 국내등록특허 제 10-0935307호(2009.12.28 공고)에 개시되어 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 산림 치유시설의 각각의 구역에서 측정된 생체신호와 감성을 활용하여 이모션 맵을 생성하고 생체 신호를 이용한 산림 감성 이모션 맵 시스템 및 산림 감성 이모션 맵 생성 방법을 제공하기 위한 것이다.
이러한 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명의 실시 예에 따르면, 생체 신호를 이용한 산림 감성 이모션 맵 시스템에 있어서, 산림 치유 시설을 이용하는 복수의 사용자들이 착용한 센서를 이용하여 각각의 구역별로 상기 복수의 사용자들의 생체신호를 측정하는 신호 측정부, 각각의 구역별로 상기 복수의 사용자로부터 감성어휘 데이터를 수집하는 감성어휘 수집부, 각각의 구역별로 측정된 생체 신호와 감성어휘 데이터를 이용하여 복수의 사용자의 감성을 분석하는 감성 분석부, 그리고 상기 각각의 구역별로 분석된 사용자의 감성 분석 결과를 이용하여 상기 산림 치유시설의 각 구역에 해당하는 이모션 맵을 생성하는 맵 생성부를 포함한다.
상기 생체신호는, 광용적맥파(PPG), 뇌전도(EEG), 근전도(EMG), 심음도(PCG), 심전도(ECG), 위전도(EGG) 및 안전도(EOG) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 감성어휘 수집부는, 각각의 구역별로 상기 복수의 사용자의 인터뷰 또는 설문 조사를 통해 추가적으로 상기 감성어휘 데이터를 수집할 수 있다.
상기 감성 분석부는, 상기 생체 신호의 측정값을 정규화하고, 상기 감성어휘 데이터를 정규화하여, 평균 값을 연산하여 사용자의 감성 분석 결과를 산출할 수 있다.
생체 신호를 이용한 산림 감성 이모션 맵 시스템의 산림 감성 이모션 맵 생성 방법에 있어서, 산림 치유 시설을 이용하는 복수의 사용자들이 착용한 센서로 측정된 생체 신호를 이용하여 각각의 구역별로 입력받는 단계, 각각의 구역별로 상기 복수의 사용자로부터 감성어휘 데이터를 수집하는 단계, 각각의 구역별로 측정된 생체 신호와 감성어휘 데이터를 이용하여 복수의 사용자의 감성을 분석하는 단계, 그리고 상기 각각의 구역별로 분석된 사용자의 감성 분석 결과를 이용하여 상기 산림 치유시설의 각 구역에 해당하는 이모션 맵을 생성하는 단계를 포함한다.
이와 같이 본 발명에 따르면, 산림 치유 시설의 구역별로 사용자가 느끼는 감성과 생체신호로 표시된 이모션 맵을 제공함으로써, 산림 치유시설을 이용하는 사용자가 자신이 느끼고 싶은 감성을 확인하여 이용할 수 있다.
또한, 산림 치유 시설 각각의 구역별로 특화된 구역을 지정하여 산림 치유시설의 가치를 높이고 사용자들의 만족도를 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 이모션 맵 시스템을 설명하기 위한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 이모션 맵 시스템의 구성을 나타낸 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 이모션 맵의 예시도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 이모션 맵을 생성하는 방법을 나타낸 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 이모션 맵 시스템을 설명하기 위한 구성도이다.
이모션 맵 시스템(200)은 산림 치유 시설을 이용하는 사용자들의 생체 신호를 측정하는 신체 신호 센서(100)와 사용자들로부터 설문조사 또는 만족도를 입력 받거나 이모션 맵을 제공할 수 있는 사용자 단말(300)과 유,무선 네트워크로 연결되어 정보를 송수신한다.
또한, 이모션 시스템(200)은 산림 치유시설에 대한 시공간 감성을 정형화할 수 있는 빅데이터 자료를 수집할 수 있다.
즉, 이모션 맵 시스템(200)은 산림 치유 시설과 관련도가 높은 감성을 표현하는 형용사를 포함하는 감성어휘를 수집하여 모델링을 하고 그에 따라 시각화를 수행할 수 있다. 여기서, 이모션 맵 시스템(200)은 산림 치유 시설뿐 아니라 산림, 숲, 공원등과 같은 유사한 시설에 대응되는 이모션 맵을 생성할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 이모션 맵 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2에 나타낸 것처럼, 본 발명의 실시예에 따른 이모션 맵 시스템(200)은 신호 측정부(210), 감성어휘 수집부(220), 감성 분석부(230) 및 맵 생성부(240)를 포함한다.
먼저, 신호 측정부(210)는 사용자의 생체 신호를 측정하는 센서를 이용하여 각 구역에서 생체신호를 측정한다.
여기서, 생체신호는 인체에서 선천적으로 생산되는 물리적, 화학적 신호이며 광용적맥파(PPG, photoplethysmograph), 뇌전도(EEG, electroencephalogram), 근전도(EMG, electromyogram), 심음도(PCG, phonocardiogram), 심전도(ECG, electrocardiogram), 위전도(EGG, electrogastrogram) 및 안전도(EOG, electro-oculogram) 중에서 어느 하나를 포함한다.
그리고, 광용적맥파(PPG)는 신체 말단에서 혈관의 용적이 변화하는 것을 모니터링 하는 생체 신호이다. 심장 박동에 의하여 일정한 간격을 두고 간헐적으로 박출되어 말단에서 혈액의 흐름도 일정하지 않고 심장의 박동에 따라서 혈액의 양이 변하게 되어 혈액의 양이 증가하면 빛을 더욱 많이 흡수하고, 투과 또는 반사하는 광량이 감소하게 되는데, 광용적맥파(PPG)는 이를 통하여 혈관의 용적 변화를 측정할 수 있고, 심장 박동의 변화도 확인할 수 있는 신체 신호이다.
뇌전도(EEG)는 대뇌의 활동 상태에 따라 변화하는 신호로서, 머리 표면에 부착한 전극에서 전압의 형태로 측정되며, 인지기능, 감각기능, 운동기능, 감성상태, 수면상태 등 뇌의 다양한 활동 상태를 부위에 따라 선택적으로 나타내는 대표적인 생체 신호이다.
근전도(EMG)는 근육의 활동 상태를 나타내는 전기적인 생체 신호로서, 관찰하고자 하는 근육의 부위로부터 가까운 위치에 전극을 부착하여 전위 차이 형태로 측정한다.
심전도(ECG)는 정해진 시간에 심장의 전기적 활동을 해석하는 것으로, 피부에 부착된 전극과 신체 외부의 장비에 의해 기록된다.
심음도(PCG)는 심장의 소리를 그래프로 기록한 것으로 심음(HS)을 시각적인 형태로 표시한 것으로서, 주파수와 진폭을 포함한 그래프로서 표현한 것이다.
위전도(EGG)는 위의 전기적 움직임을 시각적인 형태로 표시한 것이다.
이러한 생체신호는 사람의 감정의 변화에 따라 변화하기 때문에 사람의 감성을 측정할 수 있다.
이와 같은 생체 신호는 사용자에게 부착하거나 또는 웨어러블 디바이스 또는 모바일을 통해 측정이 가능하며, 신호 측정부(210)는 신체 신호 센서(100)로 측정된 데이터와 함께 측정된 시점에서 사용자의 GPS 정보를 수신할 수 있다.
다음으로, 감성어휘 수집부(220)는 각각의 구역별로 복수의 사용자 인터뷰 또는 설문 조사를 통해 추가적으로 감성어휘 데이터를 수집한다.
이때, 감성어휘 수집부(220)는 감성어휘를 분석하여 중복된 감성 어휘, 의미가 유사한 감성어휘, 감성 또는 정서를 표현한 어휘인 경우 필터링을 통해 삭제할 수 있다.
그리고, 감성어휘 수집부(220)는 선별된 감성어휘가 실제 산림 치유 시설과 관련성이 있는지에 대한 검증을 카이제곱 검정을 통해 수행할 수 있다.
여기서, 카이제곱 검정(Chi-square test)는 빈도 자료에 의해 통계 검증을 하는 방법으로 어떤 조건에서 기대되는 빈도에 관측 빈도가 얼마나 적합한지를 분석할 수 있다.
이와 같이 감성어휘를 수집한 결과, 산림 치유 시설과 관련성이 있는 검증된 감성어휘를 추출할 수 있으며, 사용자들의 성별, 연령에 따라 각각 다른 검증된 감성어휘를 추출할 수 있다.
그리고, 감성 분석부(230)는 신호 측정부(210)로부터 측정된 데이터를 정규화하고, 감성 어휘 수집부(220)로부터 측정된 데이터를 정규화하여, 평균 값을 연산하고 사용자의 감성 분석 결과를 산출한다.
또한, 사용자들의 연령, 성별, 질병여부등과 같은 사용자 상황 정보를 별도로 수신하여 감성 분석 결과와 매칭시킬 수 있다.
여기서 데이터 정규화는 많은 양의 데이터를 처리함에 있어 데이터의 범위를 일치시키거나 분포를 유사하게 하는 과정을 의미한다.
다음으로, 맵 생성부(240)는 감성 분석부(230)가 획득한 데이터를 이용하여 산림 치유시설의 각 구역에 해당하는 이모션 맵을 생성한다.
도 3는 본 발명의 실시예에 따른 이모션 맵의 예시도이다.
맵 생성부(240)는 일정한 시간 간격으로 감성 분석부(230)에서 업데이트한 데이터를 이용하여 이모션 맵을 생성할 수 있으며, 연령, 성별, 질환, 현재 감성 상태 및 사용자의 주관적 특성 중에서 하나를 기준으로 각각의 이모션 맵을 생성할 수 있다.
도 3에서 도시한 것과 같이, 맵 생성부(240)는 웹 기반의 프로그램으로 제공 될 수 있으며, 이모션 맵을 이용하는 사용자들에게 맞춤형 이모션 맵을 제공할 수 있다.
또한, 맵 생성부(240)는 사용자로부터 감정 상태 또는 느끼고자 하는 감성어휘를 입력받으면, 이모션 맵을 이용하여 사용자의 위치에서 근접한 순서대로 구역을 검색하여 제공한다. 또한 맵 생성부(240)는 사용자로부터 현재 심리 상태, 겪고 있는 질환, 연령, 성별, 산림 치유 시설을 이용하는 목적 중에서 적어도 하나를 입력받으면, 입력받은 정보를 바탕으로 가장 적합한 산림 치유 시설을 이용할 수 있는 구역에 대한 정보를 제공할 수 있다.
이하에서는 도 4를 이용하여 이모션 맵을 생성하는 방법에 대하여 설명한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 이모션 맵을 생성하는 방법을 나타낸 순서도이다.
먼저, 센서가 구비된 장비를 착용한 각각의 사용자로부터 생체 데이터를 수집한다(S410).
여기서, 센서가 구비된 장비는 사용자의 생체 데이터를 측정하기 위한 장비로서 광용적맥파(PPG), 뇌전도(EEG), 근전도(EMG), 심음도(PCG), 심전도(ECG), 위전도(EGG) 및 안전도(EOG) 중에서 적어도 하나의 데이터를 측정한다.
이때, 측정되는 사용자의 생체 데이터는 사용자에게 부착하거나 또는 웨어러블 디바이스 또는 모바일 장치를 이용하여 측정한다.
다음으로, 감성어휘 수집부(220)는 각각의 구역에서 각각의 사용자 별로 감성어휘 데이터를 수집한다(S420).
이때, 감성어휘 데이터는 감성어휘 수집부(220)에서 획득한 데이터이며, 감성어휘 수집부(220)는 각각의 구역별로 복수의 사용자의 인터뷰 또는 설문 조사를 통해 추가적으로 감성어휘 데이터를 수집한다.
그리고, 감성 분석부(230)는 수집된 데이터를 이용하여 감성을 분석한다(S430).
이때, 감성 분석부(230)는 신호 측정부(210)로부터 측정된 값을 정규화하고, 감성어휘 수집부(220)로부터 수집된 데이터를 정규화하여 평균 값을 연산한다.
예를 들어, 신호 측정부(210)로부터 측정된 생체 데이터를 0 내지 1 사이의 값으로 정규화하고, 감성어휘 수집부(220)로부터 수집된 감성어휘 데이터를 0 내지 1 사이의 값으로 정규화한다.
즉, 각각의 다른 단위로 되어있던 데이터들을 정규화 과정을 통하여 데이터의 범위를 맞추고 사용자가 이용하기 쉽게 변환하도록 한다.
변환된 데이터를 이용하여 평균값을 연산하면 0 내지 1 사이의 값으로 나타나게 되며, 1에 가까운 값일수록 긍정적인 감정을 나타내고, 0에 가까운 값일수록 부정적인 감정을 표현한다고 할 수 있다.
그리고, 맵 생성부(240)는 감성 분석부(230)에서 분석한 데이터를 바탕으로 이모션 맵을 생성한다(S440).
여기서, 맵 생성부(240)는 일정한 시간 간격으로 감성 분석부(230)에서 업데이트한 데이터를 이용하여 이모션 맵을 생성하며, 사용자의 연령, 성별, 질환, 현재 감성 상태 및 사용자의 주관적 특성 중에서 하나를 기준으로 각각의 이모션 맵을 생성한다.
맵 생성부(240)는 웹 기반의 프로그램 또는 모바일 플랫폼의 어플리케이션의 형태로 제공 될 수 있으며, 사용자들에게 맞춤형 이모션 맵을 생성한다.
이와 같이 본 발명에 따르면, 산림 치유 시설의 구역별로 사용자가 느끼는 감성과 생체신호로 표시된 이모션 맵을 제공함으로써, 산림 치유시설을 이용하는 사용자가 자신이 느끼고 싶은 감성을 확인하여 이용할 수 있다.
또한, 산림 치유 시설 각각의 구역별로 특화된 구역을 지정하여 산림 치유시설의 가치를 높이고 사용자들의 만족도를 향상시킬 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명 되었으나 이는 예시적인 것이 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.
100: 생체신호 감지센서, 200: 이모션 맵 시스템,
200: 이모션 맵 시스템, 210: 감성 어휘 수집부,
220: 감성 분석부, 230: 맵 생성부,
300: 사용자 단말

Claims (8)

  1. 생체 신호를 이용한 산림 감성 이모션 맵 시스템에 있어서,
    산림 치유 시설을 이용하는 복수의 사용자들이 착용한 센서를 이용하여 각각의 구역별로 상기 복수의 사용자들의 생체신호를 측정하는 신호 측정부,
    각각의 구역별로 상기 복수의 사용자로부터 감성어휘 데이터를 수집하는 감성어휘 수집부,
    각각의 구역별로 측정된 생체 신호와 감성어휘 데이터를 이용하여 복수의 사용자의 감성을 분석하는 감성 분석부, 그리고
    상기 각각의 구역별로 분석된 사용자의 감성 분석 결과를 이용하여 상기 산림 치유시설의 각 구역에 해당하는 이모션 맵을 생성하는 맵 생성부를 포함하는 산림 감성 이모션 맵 시스템.
  2. 제1항에 있어서
    상기 생체 신호는,
    광용적맥파(PPG), 뇌전도(EEG), 근전도(EMG), 심음도(PCG), 심전도(ECG) 및 위전도(EGG)중에서 적어도 하나를 포함하는 산림 감성 이모션 맵 시스템.
  3. 제1항에 있어서
    상기 감성어휘 수집부는,
    각각의 구역별로 상기 복수의 사용자의 인터뷰 또는 설문 조사를 통해 추가적으로 상기 감성어휘 데이터를 수집하는 산림 감성 이모션 맵 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 감성 분석부는,
    상기 생체 신호의 측정값을 정규화하고, 상기 감성어휘 데이터를 정규화하여, 평균 값을 연산하여 사용자의 감성 분석 결과를 산출하는 산림 감성 이모션 맵 시스템.
  5. 생체 신호를 이용한 산림 감성 이모션 맵 시스템의 산림 감성 이모션 맵 생성 방법에 있어서,
    산림 치유 시설을 이용하는 복수의 사용자들이 착용한 센서로 측정된 생체 신호를 이용하여 각각의 구역별로 입력받는 단계,
    각각의 구역별로 상기 복수의 사용자로부터 감성어휘 데이터를 수집하는 단계,
    각각의 구역별로 측정된 생체 신호와 감성어휘 데이터를 이용하여 복수의 사용자의 감성을 분석하는 단계, 그리고
    상기 각각의 구역별로 분석된 사용자의 감성 분석 결과를 이용하여 상기 산림 치유시설의 각 구역에 해당하는 이모션 맵을 생성하는 단계를 포함하는 산림 감성 이모션 맵 생성 방법.
  6. 제5항에 있어서
    상기 생체 신호를 입력받는 단계는,
    광용적맥파(PPG), 뇌파(EEG), 근전도(EMG), 심음도(PCG), 심전도(ECG), 위전도(EGG) 및 안전도(EOG) 중에서 적어도 하나를 입력받는 산림 감성 이모션 맵 생성 방법.
  7. 제5항에 있어서
    상기 감성어휘 감성어휘 데이터를 수집하는 단계는,
    각각의 구역별로 상기 복수의 사용자의 인터뷰 또는 설문 조사를 통해 추가적으로 상기 감성어휘 데이터를 수집하는 산림 감성 이모션 맵 생성 방법.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 감성을 분석하는 단계는,
    상기 생체 신호의 측정값을 정규화하고, 상기 감성어휘 데이터를 정규화하여, 평균 값을 연산하고 사용자의 감성 분석 결과를 산출하는 산림 감성 이모션 맵 생성 방법.
KR1020180074877A 2018-06-28 2018-06-28 생체 신호를 이용한 산림 감성 이모션 맵 시스템 및 산림 감성 이모션 맵 생성 방법 KR20200001846A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180074877A KR20200001846A (ko) 2018-06-28 2018-06-28 생체 신호를 이용한 산림 감성 이모션 맵 시스템 및 산림 감성 이모션 맵 생성 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180074877A KR20200001846A (ko) 2018-06-28 2018-06-28 생체 신호를 이용한 산림 감성 이모션 맵 시스템 및 산림 감성 이모션 맵 생성 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20200001846A true KR20200001846A (ko) 2020-01-07

Family

ID=69153636

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180074877A KR20200001846A (ko) 2018-06-28 2018-06-28 생체 신호를 이용한 산림 감성 이모션 맵 시스템 및 산림 감성 이모션 맵 생성 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20200001846A (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115919313A (zh) * 2022-11-25 2023-04-07 合肥工业大学 一种基于时空特征的面部肌电情绪识别方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115919313A (zh) * 2022-11-25 2023-04-07 合肥工业大学 一种基于时空特征的面部肌电情绪识别方法
CN115919313B (zh) * 2022-11-25 2024-04-19 合肥工业大学 一种基于时空特征的面部肌电情绪识别方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Greene et al. A survey of affective computing for stress detection: Evaluating technologies in stress detection for better health
RU2330607C2 (ru) Способ и устройство для мониторинга сознания
Sun et al. Activity-aware mental stress detection using physiological sensors
JP5174348B2 (ja) 心臓関連状態パラメータのモニター方法及び装置
US20190343457A1 (en) Pain assessment method and apparatus for patients unable to self-report pain
Iqbal et al. A sensitivity analysis of biophysiological responses of stress for wearable sensors in connected health
EP3432778A1 (en) An apparatus and method to locate, measure, monitor, and treat inflammation of the skin's soft tissue and fascia layers
Sanjaya et al. Review on the application of physiological and biomechanical measurement methods in driving fatigue detection
Chu et al. Physiological signals based quantitative evaluation method of the pain
Jaiswal et al. GSR Based Generic Stress Prediction System
KR20200001846A (ko) 생체 신호를 이용한 산림 감성 이모션 맵 시스템 및 산림 감성 이모션 맵 생성 방법
Jegan et al. Mental Stress Detection and Classification using SVM Classifier: A Pilot Study
JP3048918B2 (ja) 集中度推定装置
Kim et al. Psychophysiological changes by navigation in a virtual reality
Bharathiraja et al. Design and implementation of selection algorithm based human emotion recognition system
Chowdhury et al. Wearable Real-Time Epileptic Seizure Detection and Warning System
Rodrigues et al. Evaluating a new approach to data fusion in wearable physiological sensors for stress monitoring
Takalokastari et al. Real time drowsiness detection by a WSN based wearable ECG measurement system
KR101410311B1 (ko) 생체 정보를 이용한 적성 정보 생성 장치 및 방법
KR20200070484A (ko) 생체 신호를 이용한 산림 공간 감성 지능 시스템
US11375896B2 (en) Edge-intelligent iot-based wearable device for detection of cravings in individuals
KR20180099030A (ko) 성범죄 분류를 위한 자극 제시에 따른 신체 변화 측정 시스템 및 방법
Kakde et al. THE IMPLEMENTATION OF THE HUMAN COMPUTER INTERACTION SYSTEM BASED ON BIOELECTRICITY
Azam et al. Photoplethysmography based detection of social stress
Hantono et al. Estimating Cognitive Performance Changes Based on Psychophysiological Sensor in the Smartphone: A Proposed Model