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문석호 (고려대학교) 김성범 (고려대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2020년 대한산업공학회 추계학술대회
발행연도
2020.11
수록면
2,944 - 2,955 (12page)

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최근 인간의 감정을 분석하고 활용하려는 시도가 늘어남에 따라 다양한 데이터 분석 방법을 통해 이를 실현하고자 하고 있는 상황이다. 하지만 기존 감정 분석은 대부분 하나의 형태(unimodal)를 가진 데이터를 활용하여 인간의 감정을 분석하는 데 한계가 있다. 따라서 본 논문은 한국어 영rweCV X상 데이터를 이용하여 멀티모달(multimodal) 데이터 기반의 감정 분류 딥러닝 모델을 제안한다. 각각의 데이터 형태(modality)에 특화된 딥러닝 구조를 사용하여 사람을 표현하는 데이터가 가진 특징을 잘 추출할 수 있도록 모델을 구성하였다. 멀티모달 영상 데이터는 동영상, 음성 2가지로 분리하여 실험을 진행하였다. 첫째로 동영상 데이터는 3차원 데이터에 적합한 모델인 3D 합성곱 신경망(3D convolutional neural network)를 사용하여 특징을 뽑았다. 여기서 감정 분류에 중요한 역할을 하는 얼굴 부분만을 이용하여 효과적으로 특징을 추출할 수 있었다. 두번째로 음성 데이터는 관련 분야에서 가장 우수한 성능을 보이는 MFCC(Mel-frequency cepstral coefficient) 기법을 통해 음성 데이터를 스펙트로그램(spectrogram) 이미지로 만들었다. 최근 스펙트로그램 이미지 분석연구에서 좋은 성능을 보이는 VGG-M network를 본 제안방법론에 맞게 변형하여 특징을 추출하였다. 얻어진 특징벡터들을 합친 후 최종적으로 분류기를 통해 감정 분류를 예측하는 구조를 사용하였다. 제안 방법의 우수성을 입증하기 위해 단일 형태의 데이터와의 감정 분류 성능을 비교하였고 성능 향상을 확인하였다. 본 연구는 한국어 감성 분석 데이터에 멀티모달 구조를 적용하여 효과적으로 감정 분류를 해냈다는 점에서도 기여점을 가진다.
#multimodal #3D convolution #MFCC #spectrogram #sentiment classification

목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법론
4. 실험
5. 결론
6. 참고문헌

참고문헌 (0)

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