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저자정보
정재엽 (서울과학기술대학교) 홍영기 (서울과학기술대학교) 임완수 (금오공과대학교) 정진우 (서울과학기술대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2023 학술대회 발표 논문집
발행연도
2023.2
수록면
1,121 - 1,124 (4page)

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대화형 에이전트와 효과적인 상호작용을 하기 위해서는 실시간으로 사용자의 감성 만족도를 평가하는 것이 요구된다. 사용자의 감성만족도로부터 사용자가 선호하는 설계변수(목소리, 말투 등)를 신속히 결정할 수 있으며, 이는 대화형 에이전트에 대한 사용성을 극대화할 수 있다. 본 논문에서는 기존에 자연스러운 환경에서 수집된 감정인식 데이터 세트에서 강력한 성능을 보이는 딥러닝 네트워크를 기반으로 하여 사용자의 표정으로부터 대화형 에이전트와의 상호작용에 대한 감성 만족도를 평가하는 딥러닝 모델을 구축하고, 추후 실제환경에서의 적용을 위하여 최소한의 학습파라미터로 최적의 성능을 도출하는 딥러닝 모델경량화에 대한 초기연구를 진행한다.
#Human-AI interaction #Facial Expression Recognition #Model Compression

목차

요약문
1. 서론
2. 표정 기반 사용자 만족도 평가
3. 딥러닝 모델 경량화
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌

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