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박재현 (동국대학교) 오주연 (동국대학교) 민경은 (동국대학교) 박민주 (동국대학교) 주종화 (동국대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2019년 한국지능정보시스템학회 춘계학술대회 초록집
발행연도
2019.6
수록면
11 - 22 (12page)

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인공지능 스피커는 현재 많은 관심과 함께 전 세계적으로 시장의 성장세가 주목받고 있다. 인공지능 스피커에서 가장 많이 사용되는 기능인 음악 추천 시스템 기능을 KSB 인공지능 프레임워크로 발전시켜, 사용자의 하루 동안의 감정을 고려해 1 대 1 맞춤형 음악을 추천하는 음악 큐레이션 서비스를 개발하고자 한다. 여기에 사용자의 감정 상태를 분석한 데이터를 이용하여 사용자의 심리를 진정시킬 수 있는 심리치료 기능을 넣어 기존의 음악 추천 알고리즘과 차별화를 주도록 한다. 사용자의 감정 상태 분석을 위해 SNS 데이 터를 수집하여 텍스트마이닝과 감성 분석을 진행하고, 사용자가 즐겨 듣는 음악 장르와 사용자가 현재 관심 있는 키워드를 고려하여 감성 상태에 맞는 음악을 추천하는 인공지능 스피커 응용 프로그램 개발을 목표로 하고 있다.
#인공지능 스피커 #텍스트마이닝 #웹/소셜 미디어 마이닝 #KSB 인공지능 프레임워크 #감성분석

목차

국문초록
1. 서론
2. 관련 연구
3. 시스템 설계
4. 시스템 기능 실험 및 데이터
5. 예상 결과
6. 결론 및 향후 계획
참고문헌

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