Classifying and Representing Emotions based on EEG Data Collected with Wearable Devices

본 연구는 정서가 어떻게 표상되고 그 구조가 어떠한지 파악하기 위한 목적으로 진행되었다. 이에 정서 영상에서 유발된 정서에 대해 웨어러블 기구 기반 EEG 반응이 어떻게 분류되고 표상되는지 알아보고자 하였다. 이를 위해 참가자간 분류분석으로 참가자들 간의 정서 반응의 일관성을 확인하였다. 또한 분류분석의 결과로 도출된 정서 영상별 정확 및 오분류를 오차행렬을 통해 기술하였다. 다음으로, 핵심정서 모델을 기반으로 EEG 데이터에 다차원 척도법을 적용하여 정서가 정서가와 각성가 두 가지 차원에서 어떻게 표상되는지 확인하였다. 마지막으로, 표상 유사성분석을 통해 행동 데이터, 생리 측정 데이터, EEG 데이터 중 정서 차원을 가장 잘 설명하는 데이터가 무엇인지 확인하였다. 참가자간 분류분석 결과, 정서유형이 유의미하게 분류되었고 이는 EEG 데이터에 정서에 따라 참가자들 간공유되는 패턴이 있음을 시사한다. 다차원척도법 결과, 정서 자극에 따른 EEG 데이터가 각성가 차원에서 표상이잘 이루어졌다. 표상 유사성 분석 결과, 정서가 차원은 행동 데이터가, 각성가 차원은 EEG 데이터와 생리 측정 데이터가 잘 설명하였다. 본 연구는 웨어러블 기구를 통해 측정된 영상 자극에 따른 EEG 데이터를 사용해 기존의 정서이론과 부합하는 결과를 얻은 것에 의의가 있다.