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저자정보
정은서 (Soonchunhyang University) 김서희 (Soonchunhyang University) 홍윤정 (Soonchunhyang University) 양인범 (Soonchunhyang University) 우지영 (Soonchunhyang University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제28권 제3호(통권 제228호)
발행연도
2023.3
수록면
35 - 43 (9page)

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운전 중 감정 인식은 사고를 예방하기 위해 꼭 필요한 과제이다. 더 나아가 자율 주행 시대에서 자동차는 모빌리티의 주체로 운전자와의 감정적인 소통이 더욱 요구되고 있으며 감정 인식 시장은 점점 확산되고 있다. 이에 따라 본 연구 방안에서는 수집하기 비교적 용이한 데이터인 심리 데이터와 행동 데이터를 이용해 운전자의 감정을 분류하는 인공지능 모델을 개발하고자 한다. 오토인코더 모델을 통해 잠재 변수를 추출하고, 이를 본 분류 모델의 변수로 사용하였으며, 이는 성능 향상에 영향을 미침을 확인하였다. 또한 기존 뇌파 데이터를 포함했을 때 보다 본 논문이 제시하는 프레임워크를 사용하였을 때 성능이 향상됨도 확인하였다. 최종적으로 심리 및 개인정보데이터, 행동 데이터만을 통해 운전자의 감정 분류 정확도 81%와 F1-Score 80%를 달성하였다.
#Artificial intelligence #Machine learning #Deep learning #Autoencoder #Emotion recognition #Driving data #인공지능 #머신러닝 #딥러닝 #오토인코더 #감정인식 #주행데이터

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. Data
Ⅳ. The Proposed Scheme
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES

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