RESEARCH 02

동적 시계열 빅데이터 분석·처리 및 감정 분석 연구

연구 목표

• 시선, 표정, 음성, 생체 신호(심전도, 뇌파, GSR, 피부온도 등)를 융합하여, 감정의 시계열 변화를 정량적으로 분석하고 예측하는 다중 생체신호 기반 감정 인식 기술을 개발

• 대규모 동적 시계열 분석 데이터를 기반으로 자연스러운 표정 변화를 표현하는 4D 애니메이션 생성 기술 연구

주요 내용 

• 공개 데이터셋과 한국형 감정 DB를 활용해 기본·복합 감정 통합 빅데이터 플랫폼 구축

• 대규모 시계열 생체 신호 및 표정 데이터를 전처리·정규화한 후, 시계열·주파수 기반의 다양한 특징을 추출

• 특징 선택 및 차원 축소를 거쳐 딥러닝 기반 감정 분류·예측 모델을 학습하고 성능 검증

• 감정 인식 결과를 기반으로 한 4D 표정 프리셋 정의 및 자연스러운 감정 애니메이션 생성

• 한국형 감정 인식 체계, 운전자 행동 탐지, 피로 모니터링, 감성형 콘텐츠 개발에 활용