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감성정보를 처리하는 상황인식 미들웨어의 구조 설계
The Design of Context-Aware Middleware Architecture for Processing Emotional Information 원문보기

한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회, 2009 Nov. 13, 2009년, pp.889 - 890  

김진봉 (안산공과대학 컴퓨터정보과)

초록
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유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 상황(Context)을 인식하고, 그 상황에 따라서 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술들이 중요하다. 현재 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에 주된 초점을 두고 있다. 또한, 상황정보로는 객체의 위치 정보만을 주로 사용하고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감성어휘를 상황정보로 사용하여 감성을 인식할 수 있는 상황인식 미들웨어로서 EIP-CAM의 구조를 제안한다. EIP-CAM 구조의 모델링은 상황인식 모델링과 서비스 모델링으로 구성된다. 또한, 감성어휘의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감성을 인식한다. 객체의 감성어휘를 상황정보로 사용하고, 부가적으로 환경정보(온도, 습도, 날씨 등)를 추가하여 인식한다.. 객체의 감성을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감성추론 엔진은 Jena를 사용했다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 지금까지 연구된 상황인식 컴퓨팅 기술은 대부분 객체의 식별과 객체의 위치정보만을 상황정보로 사용하고 있다. 본 논문에서는 감성어휘를 상황정보로 사용하여 감성을 인식할 수 있는 상황인식 미들웨어로서 EIP-CAM의 구조를 제안했다. EIP-CAM은 감성어휘의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감성을 인식한다.
  • 본 논문에서는 감성정보를 처리하는 상황인식 미들웨어로서 EIP-CAM(Emotional Information Processing Context-Aware Middleware)의 구조를 제안한다. (그림 2)는 EIP-CAM의 시스템 구조도이다.
  • 1차적 실험으로 기존의 문서 범주화와 관련된 여러 기법을 사용하여 대표적인 감성들로 분류하는데 중요한 역할을 담당하는 어휘들을 선정하였고, 2차적 실험으로 이들 중요 어휘를 중심으로 다양한 감성 문장들을 올바르게 분류하는 과정을 분자(分子) 컴퓨팅을 통해서 모의실험을 하였다[2]. 본 논문에서는 이러한 감성 어휘의 범주화를 이용하여 4 가지의 감성(분노, 만족, 위안, 슬픔)을 추론하고자 한다.
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