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논문 기본 정보

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저자정보
박경화 (서울대학교) 김병희 (서울대학교) 김은솔 (서울대학교) 조휘열 (서울대학교) 장병탁 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제23권 제6호
발행연도
2017.6
수록면
386 - 391 (6page)
DOI
10.5626/KTCP.2017.23.6.386

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본 논문에서는 실생활에서 수집한 웨어러블 센서 데이터에서 사용자의 체험 기반 감정 태그 정보를 자동으로 부여하는 시스템을 제안한다. 사용자 본인의 감정과 사용자가 보고 듣는 정보를 종합적으로 고려하여 네 가지의 감정 태그를 정의한다. 직접 수집한 웨어러블 센서 데이터를 중심으로 기존 감성 컴퓨팅 연구를 통해 알려진 보조 정보를 결합하여, 다중 센서 데이터를 입력으로 하고 감정 태그를 구분하는 머신러닝 기반 분류 시스템을 학습하였다. 다중 모달리티 기반 감정 태깅 시스템의 유용성을 보이기 위해, 기존의 단일 모달리티 기반의 감정 인식 접근법과의 정량적, 정성적 비교를 한다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 감정 태깅 시스템
4. 실험 결과
5. 결론 및 논의
References

참고문헌 (14)

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