Acknowledgement
본 연구는 한국연구재단 4 단계 두뇌한국 21 사업(4 단계 BK21 사업)의 지원을 받아 작성되었음(과제번호: 5199990514663). 또한, 본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 SW 중심대학사업의 연구 결과로 수행되었음(2021-0-01399).
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.05a
- /
- Pages.703-705
- /
- 2023
- /
- 2005-0011(pISSN)
- /
- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Physiological Signal-Based Emotion Recognition in Conversations Using T-SNE
생체신호 기반의 T-SNE 를 활용한 대화 내 감정 인식
- Subeen Leem (Department of Medical Science, Soonchunhyang University) ;
- Byeongcheon Lee (Department of AI and Big Data, Soonchunhyang University) ;
- Jihoon Moon (Department of Medical Science, Soonchunhyang University)
- Published : 2023.05.18
Abstract
본 연구는 대화 중 생체신호 데이터를 활용하여 감정 인식 분야에서 더욱 정확하고 범용성이 높은 인식 기술을 제안한다. 이를 위해, 먼저 대화별 길이에 따른 측정값의 개수를 동일하게 조정하고 효과적인 생체신호 데이터의 조합을 비교 및 분석하기 위해 차원 축소 기법인 T-SNE (T-distributed Stochastic Neighbor Embedding)을 활용하여 감정 라벨의 분포를 확인한다. 또한, AutoML (Automated Machine Learning)을 이용하여 축소된 데이터로 감정을 분류 및 각성도와 긍정도를 예측하여 감정을 가장 잘 인식하는 생체신호 데이터의 조합을 발견한다.
Keywords