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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최슬기 (연세대학교) 조성배 (연세대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.11
발행연도
2017.11
수록면
1,149 - 1,155 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2017.44.11.1149

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최근 통신 기술의 발달로 공간 내 환경 자극을 나타내는 다양한 센서 데이터 수집이 가능해졌다. 베이지안 네트워크는 추론 근거를 확률적으로 고려함으로써 센서 데이터의 불확실하고 불완전한 특성을 보완할 수 있다. 본 논문은 환경 자극의 심리적 영향력을 고려하여 설계된 모듈형 베이지안 네트워크기반 대중 감성 예측 시스템을 제안한다. 또한 단일 베이지안 네트워크를 모듈화하여 공간 내 환경 자극변동의 유연한 대응 및 효율적 추론을 수행하였다. 시스템의 성능 검증을 위해 유치원 공간에서 수집된 조도, 음량, 온도, 습도, 색 온도, 음향, 향기, 대중 감성 데이터를 기반으로 대중 감성을 예측하였다. 실험결과, 제안하는 방법의 예측 정확도는 85%로 여타 분류 기법보다 높은 성능을 나타내었다. 정량적, 정성적 분석을 통해 대중 감성 예측을 위한 확률 기반 방법론의 가능성 및 한계를 분석하였다.
#모듈형 베이지안 네트워크 #감성 예측 #대중 감성 #센서 데이터 #Modular Bayesian networks #Emotion prediction #Group emotion #Sensor data

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 대중 감성 예측을 위한 모듈형 확률 모형 모델링
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
P. M. Niedenthal, Embodying emotion, Science, Vol. 316, No. 5827, pp. 1002-1005, 2007. J. I. Hong and J. A. Landay, An infrastructure approach to context-aware computing, Human- Computer Interaction, Vol. 16, No. 2, pp. 287-303, 2001. P. Castro and R. Munz, Managing context data for smart spaces, IEEE Personal Communications, Vol. 7, No. 5, pp. 44-46, 2000. E. M. Tapia, S. S. Intille, and K. Larson, Activity recognition in the home using simple and ubiquitous sensors, Proc. of the 2nd Int. Conf. on Pervasive Computing, pp. 158-175, 2004. K. M. Kudiri, A. M. Said, and M. Y. Nayan, Emotion detection using sub-image based features through human facial expressions, Proc. of 2012 Int. Conf. on Computer and Information Science, pp. 332-335. 2012.

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