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정서적AI 기반 추천시스템을 위한 데이터 증강을 이용한 합성곱 신경망 모형
Convolutional Neural Network Model Using Data Augmentation for Emotion AI-based Recommendation Systems
- 박호연;
- 김경재
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본 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.
키워드
정서적 AI; 감정분류모형; 데이터 증강; 추천시스템; 합성곱신경망; Emotion AI; Emotion classification model; Data augmentation; Recommendation systems; Convolutional neural network
- 제목
- 정서적AI 기반 추천시스템을 위한 데이터 증강을 이용한 합성곱 신경망 모형
- 제목 (타언어)
- Convolutional Neural Network Model Using Data Augmentation for Emotion AI-based Recommendation Systems
- 저자
- 박호연; 김경재
- 발행일
- 2023-12
- 저널명
- 한국컴퓨터정보학회논문지
- 권
- 28
- 호
- 12
- 페이지
- 57 ~ 66