$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

Emotion Generation Model for Tutoring Agents
교육용 에이전트를 위한 감성 생성 모델 원문보기

한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하), 2002 May 01, 2002년, pp.812 - 822  

Choo, Moon Won (Division of Multimedia, Sungkyul University) ,  Choi, Young Mie (Division of Multimedia, Sungkyul University)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

메타포인터페이스 구현의 근간을 이루는 방법론으로 인터페이스의 발전과정은 바로 이 메타포의 패러다임적 진화과정이라고 할 수 있다. 지능형 에이전트는 데스크탑 메타포의 발전된 형태로 인터페이스 설계에 새로운 패러다임으로 등장하고 있다. 무엇보다도 감성적 커뮤니케이션의 필요성이 증대됨에 따라 감성 에이전트에 대하여 다양한 분야와 관점에서 심도있는 연구가 진행되고 있다. 본고에서는 인간의 감성을 교육용 에이전트에 적용할 수 있는 인간의 감성 생성 모델을 제시하고자 한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The interface metaphor has been evolved gradually from desktop to agent-oriented paradigm. Multimedia contents could be simply recognized as the multimodal communicational interface. In this respect, the emotional agents are actively focused as the research topics to test the possibility for realizi...

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

  • The goal model suggested above might be utilized to set up computationally tractable algorithms to help us to evaluate, modify, and improve the account of computational model. That is, we need a system of rules and representations about the elicitation of emotions.
  • The model consists of three major processes: the user model, the emotional process and the agent's cognitive process. The agent first perceives certain events from the environment.

이론/모형

  • Thus identifying the link between an event and the corresponding goals was noted to be a very complex task to accomplish. The agent can potentially learn this by using a reinforcement learning algorithms, namely the Q-leaming algorithm[16]. It is often the case that an agent does not know the consequences of a given action until a complete sequence of actions is finished.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로