Detection of Psychological Risk for Protected Individuals by Using PPG Signals from Smartwatch

본 연구에서는 스마트워치로부터 측정된 짧은 길이의 PPG 신호를 이용해 위험을 느끼는 감정을 추론하는 기계학습 모델을 제안한다. 지도학습에서는 정확하게 참 값이 기록된 학습데이터가 필요하다. 그러나, 위험 분류를 목표하는 실험에서 참가자들이 느끼는 위험의 정도 차이 때문에 학습데이터에 참 값을 기록하기 어렵다. 본 연구의 핵심은 학습 데이터에서 모호하게 레이블 된 데이터를 제거하는 알고리즘을 개발하여 결과적으로 추론 모델의 정확성을 향상시키는 것이다. 학습데이터는 긍정/부정 영상 시청을 통해 수집하였고, 추론 정확도는 공포 VR 게임을 수행하는 참가자들의 PPG 신호를 이용하였다. 기존의 PPG를 이용한 감정 추론 방법들과 비교를 통해 제안한 방법의 우수성을 입증하였다.