Detailed Information

Cited 0 time in webofscience Cited 0 time in scopus
Metadata Downloads

정서적AI 기반 추천시스템을 위한 데이터 증강을 이용한 합성곱 신경망 모형

Full metadata record
DC Field Value Language
dc.contributor.author박호연-
dc.contributor.author김경재-
dc.date.accessioned2024-08-08T09:00:35Z-
dc.date.available2024-08-08T09:00:35Z-
dc.date.issued2023-12-
dc.identifier.issn1598-849X-
dc.identifier.issn2383-9945-
dc.identifier.urihttps://scholarworks.dongguk.edu/handle/sw.dongguk/20740-
dc.description.abstract본 연구에서는 딥러닝 기법과 정서적 AI를 적용하여 사용자의 감정 상태를 추정하고 이를 추천과정에 반영할 수 있는 추천 시스템에 대한 새로운 연구 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 분노, 혐오, 공포, 행복, 슬픔, 놀람, 중립의 7가지 감정을 각각 분류하는 감정분류모델을 구축하고, 이결과를 추천 과정에 반영할 수 있는 모형을 제안한다. 그러나 일반적인 감정 분류 데이터에서는각 레이블 간 분포 비율의 차이가 크기 때문에 일반화된 분류 결과를 기대하기 어려울 수 있다. 본 연구에서는 감정 이미지 데이터에서 혐오감 등의 감정 개수가 부족한 경우가 많으므로 데이터증강을 이용한다. 마지막으로, 이미지 증강을 통해 데이터 기반의 감정 예측 모델을 추천시스템에반영하는 방법을 제안한다.-
dc.format.extent10-
dc.language영어-
dc.language.isoENG-
dc.publisher한국컴퓨터정보학회-
dc.title정서적AI 기반 추천시스템을 위한 데이터 증강을 이용한 합성곱 신경망 모형-
dc.title.alternativeConvolutional Neural Network Model Using Data Augmentation for Emotion AI-based Recommendation Systems-
dc.typeArticle-
dc.publisher.location대한민국-
dc.identifier.doi10.9708/jksci.2023.28.12.057-
dc.identifier.bibliographicCitation한국컴퓨터정보학회논문지, v.28, no.12, pp 57 - 66-
dc.citation.title한국컴퓨터정보학회논문지-
dc.citation.volume28-
dc.citation.number12-
dc.citation.startPage57-
dc.citation.endPage66-
dc.identifier.kciidART003028411-
dc.description.isOpenAccessN-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
dc.subject.keywordAuthor정서적 AI-
dc.subject.keywordAuthor감정분류모형-
dc.subject.keywordAuthor데이터 증강-
dc.subject.keywordAuthor추천시스템-
dc.subject.keywordAuthor합성곱신경망-
dc.subject.keywordAuthorEmotion AI-
dc.subject.keywordAuthorEmotion classification model-
dc.subject.keywordAuthorData augmentation-
dc.subject.keywordAuthorRecommendation systems-
dc.subject.keywordAuthorConvolutional neural network-
Files in This Item
There are no files associated with this item.
Appears in
Collections
Dongguk Business School > Department of Management Information System > 1. Journal Articles

qrcode

Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Related Researcher

Researcher Kim, Kyong Jae photo

Kim, Kyong Jae
Dongguk Business School (Department of Management Information System)
Read more

Altmetrics

Total Views & Downloads

BROWSE