인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2026.3
- 수록면
- 114 - 125 (12page)
이용수
초록· 키워드
멀티모달 감정인식은 음성, 시각, 언어 등의 다양한 모달리티들을 활용하여 정밀한 감정 예측을 수행한다. 그러나 실제 환경에서는 센서 오류나 프라이버시 문제로 특정 모달리티가 누락되는 현상이 빈번하며, 이는 모델의 성능을 급격히 저하시킨다. 이를 해결하기 위해 결측된 데이터를 생성하거나 사용 가능한 모달리티로부터 잠재 특징을 재구성하는 등의 다양한 기존 연구들이 시도되었으나, 대부분 단순한 통계적 매핑이나 수치적 근사에 의존하여 언어적 맥락이나 모달리티 간의 복잡한 의미적 상호작용을 포착하는 데에는 한계가 있었다. 본 논문에서는 거대 언어 모델 (LLM)의 강력한 추론 능력을 활용한 특징 복원 프레임워크를 제안한다. 제안하는 모델은 LLM을 특징 공간의 인코더로 활용하여 누락된 모달리티를 의미론적으로 보완하며, 추가적으로 병렬 교차 어텐션을 통해 모달리티간의 정보를 효과적으로 융합한다. 다양한 실험을 통해 불완전 데이터 상황에서의 제안하는 방법의 유효성을 입증하였다.
상세정보 수정요청해당 페이지 내 제목·저자·목차·페이지정보가 잘못된 경우 알려주세요!
목차
- Abstract
- 요약
- Ⅰ. 서론
- Ⅱ. 관련 연구
- Ⅲ. 제안하는 방법
- Ⅳ. 실험
- Ⅴ. 결론
- References
참고문헌
참고문헌 신청최근 본 자료
