인간-기계상호작용 기반 정서·스트레스 인지 및 중재

Human–Machine Interaction for Affective and Stress Recognition and Intervention

연구 내용

영상·생체신호를 활용해 정서와 스트레스를 추정하고, MR 콘텐츠를 통한 중재 효과를 검증하는 멀티모달 연구

인간의 정신적 스트레스와 정서 상태는 생체신호와 인터랙션 콘텐츠에 의해 변할 수 있으며, 비침습적 측정과 효과 검증이 핵심 요구사항입니다. 본 연구는 혼합현실(mixed reality) 기반 인간-동물 상호작용 콘텐츠를 구성하고, 과정 동안 ECG 등 생체신호와 설문 평가를 통해 스트레스 완화 및 긍정 정서 유도를 검증합니다. 또한 얼굴 영상 시퀀스에서 비접촉 심박을 추정하고, 이를 emotion recognition과 함께 학습하는 멀티태스크 학습 구조로 비접촉 정서 인지의 견고성을 높입니다. 더 나아가 근적외선 자극 기반 스트레스 완화 연구와 통합형 스트레스 관리 시스템 과제를 연계합니다.

관련 프로젝트

1건

연구 흐름

초기에는 혼합현실 콘텐츠를 설계하고, 급성 스트레스를 유발한 후 인터랙션에 따른 생체신호 변화와 심리 평가를 관찰하는 실험 기반 연구를 수행했습니다. 이후 비접촉 환경에서 정서 분류가 가능하도록 얼굴 시퀀스 기반 heart rate 추정을 도입하고, HR과 emotion을 동시에 예측하는 multi-task learning으로 성능과 실용성을 함께 개선했습니다. 최근에는 과제 기반 정신건강 관리 요구를 반영하여 근적외선 자극 PBM 관련 결과를 축적하고, 일상 스트레스 바이오마커 기반 통합형 스트레스 관리 시스템으로 확장하는 흐름을 형성했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

MR 기반 스트레스 완화 콘텐츠
비접촉 정서 인지 모델
심박 기반 정서 보조 신호
일상형 바이오마커 수집 시스템
정신건강 웰니스 서비스
인지·정서 모니터링 대시보드
근적외선 기반 PBM 적용 검증
개인화 스트레스 관리 로직
설문·신호 연계 평가 프로토콜
휴먼-컴퓨터 상호작용 실험 설계