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NTIS 바로가기한국항행학회논문지 = Journal of advanced navigation technology, v.22 no.5 = no.92, 2018년, pp.472 - 477
정원석 (남서울대학교 정보통신공학과) , 서정욱 (남서울대학교 정보통신공학과)
In this paper, we develop interactive content services for preventing depression of users through an intelligent Internet of Things(IoT) mirror system. For interactive content services, an IoT mirror device measures attention and meditation data from an EEG headset device and also measures facial ex...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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지능형IoT 미러시스템의 구성은? | 그림 1은 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 위한 지능형IoT 미러시스템의 개념을 나타내며, IoT 장치 애플리케이션이 있는 IoT미러 장치, IoT 서버, 데이터 전처리기, 기계학습 알고리즘 및소셜 네트워크 서비스 (SNS; social network service) 에이전트로구성된다. | |
문자형으로 업로드되는 6가지 표정데이터를 기계학습모델에 적용하기 위해 어떻게 변환하는가? | 문자형으로 업로드되는 6가지표정데이터는우울한감정을분류를위한기계학습모델에적용하기 위해 정수형 데이터로 변환할 필요가 있다. “슬픔”,“분노”, “혐오감”은 1, 2 및 3이라는 정수형 데이터로, “중립”,“행복” 및 “놀람”은 4, 5 및 6이라는 정수형 데이터로 변경하여 전송한다. 집중도와 명상도 데이터는 EEG (eletroencephalography)데이터에서 얻으며0에서100 사이의값을갖는다[12]. | |
cascade 분류기와 다층 퍼셉트론에 의해 결정되는 표정 데이터 6가지는? | 또한 웹캠을 통해 표정 데이터를 수집하고 뇌파 측정 장치인 헤드셋에서 집중도와 명상도 데이터를 수집한다. 여기서 표정 데이터는 cascade 분류기와 다층 퍼셉트론에 의해 결정되는“슬픔”, “분노”, “혐오감”, “중립”, “행복” 및 “놀람”과 같은 6가지 감정 상태를 나타낸다[10]-[11]. 문자형으로 업로드되는 6가지표정데이터는우울한감정을분류를위한기계학습모델에적용하기 위해 정수형 데이터로 변환할 필요가 있다. |
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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