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      감성 데이터 서비스를 위한 실시간 위치기반의 감성정보 수집방법 = Handling Real-time Location-based Emotion Information for Emotion Data Service

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      https://www.riss.kr/link?id=A106370242

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Human emotion can be detected by various emotion recognition technologies that are widely available these days and be combined with location information to create a location-based emotion data service. With this type of service, various applications based on location-centric human emotion can be achieved on user applications, user interface, marketing, health care, smart cars, etc. In order to create real-time emotion data service, emotion information and location need to be efficiently analyzed to store into database. This study proposes a method of collecting location-based human emotion and handling data efficiently to provide the emotion data service with possible applications that can be built on the system and the service.
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      Human emotion can be detected by various emotion recognition technologies that are widely available these days and be combined with location information to create a location-based emotion data service. With this type of service, various applications b...

      Human emotion can be detected by various emotion recognition technologies that are widely available these days and be combined with location information to create a location-based emotion data service. With this type of service, various applications based on location-centric human emotion can be achieved on user applications, user interface, marketing, health care, smart cars, etc. In order to create real-time emotion data service, emotion information and location need to be efficiently analyzed to store into database. This study proposes a method of collecting location-based human emotion and handling data efficiently to provide the emotion data service with possible applications that can be built on the system and the service.

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      국문 초록 (Abstract)

      인간의 감성정보를 위치정보와 조합하면 위치기반의 감성이 발현되는 범위와 강도를 제공하는 감성 데이터 서비스가 가능하다. 감성 데이터 서비스를 이용하면 특정 감성이 주로 발생하는 위치에 특화된 애플리케이션, UI, 마케팅, 헬스케어, 스마트카 등을 통해 사용자의 감성에 기반한 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 감성 데이터 서비스를 제공하기 위해서는 다양한 감성인식 기술을 통해 수집된 데이터를 감성이 발생한 위치와 결합하여 효과적으로 데이터베이스화해야 한다. 본 연구에서는 감성인식 기술을 통해 수집한 감성데이터를 감성이 발생한 위치정보와 결합하고 분류 후 데이터베이스화하여 관리하는 시스템과 이 데이터를 기반으로 제공되는 서비스를 설계 및 구현하였다. 또한, 구현된 서비스를 이용하여 제공 가능한 애플리케이션을 제시하였다.
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      인간의 감성정보를 위치정보와 조합하면 위치기반의 감성이 발현되는 범위와 강도를 제공하는 감성 데이터 서비스가 가능하다. 감성 데이터 서비스를 이용하면 특정 감성이 주로 발생하는 ...

      인간의 감성정보를 위치정보와 조합하면 위치기반의 감성이 발현되는 범위와 강도를 제공하는 감성 데이터 서비스가 가능하다. 감성 데이터 서비스를 이용하면 특정 감성이 주로 발생하는 위치에 특화된 애플리케이션, UI, 마케팅, 헬스케어, 스마트카 등을 통해 사용자의 감성에 기반한 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 감성 데이터 서비스를 제공하기 위해서는 다양한 감성인식 기술을 통해 수집된 데이터를 감성이 발생한 위치와 결합하여 효과적으로 데이터베이스화해야 한다. 본 연구에서는 감성인식 기술을 통해 수집한 감성데이터를 감성이 발생한 위치정보와 결합하고 분류 후 데이터베이스화하여 관리하는 시스템과 이 데이터를 기반으로 제공되는 서비스를 설계 및 구현하였다. 또한, 구현된 서비스를 이용하여 제공 가능한 애플리케이션을 제시하였다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 R. N. Mody, "WiMo: location-based emotion tagging" ACM 4-, 2009

      2 E. T. Hall, "The Hidden Dimension" Doubleday 113-129, 1966

      3 C. Darwin, "The Expression of Emotion in Man and Animals" D. Appleton and Company 66-82, 1899

      4 A. Ghose, "Road condition monitoring and alert application: Using in-vehicle Smartphone as Internet-connected sensor" 489-491, 2012

      5 M. S. Bartlett, "Recognizing facial expression: machine learning and application to spontaneous behavior" 2 : 568-557, 2005

      6 Open Geospatial Conssortium Inc., "OpenGIS® Implementation Standard for Geographic information -Simple feature access - Part 2: SQL option, GC 06-104r4, v1.2.1"

      7 M. S. Bartlett, "Machine learning methods for fully automatic recognition of facial expressions and facial actions" 1 : 592-597, 2004

      8 Y. Jo, "Emotion Recognition Through Cardiovascular Response in Daily Life Using KNN Classifier" 1451-1456, 2017

      9 M. Whang, "Emotion Modeling and Recognition Technology" 8 (8): 34-44, 2011

      10 Min Chen, "EMC: Emotion-aware mobile cloud computing in 5G" Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 29 (29): 32-38, 2015

      1 R. N. Mody, "WiMo: location-based emotion tagging" ACM 4-, 2009

      2 E. T. Hall, "The Hidden Dimension" Doubleday 113-129, 1966

      3 C. Darwin, "The Expression of Emotion in Man and Animals" D. Appleton and Company 66-82, 1899

      4 A. Ghose, "Road condition monitoring and alert application: Using in-vehicle Smartphone as Internet-connected sensor" 489-491, 2012

      5 M. S. Bartlett, "Recognizing facial expression: machine learning and application to spontaneous behavior" 2 : 568-557, 2005

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      7 M. S. Bartlett, "Machine learning methods for fully automatic recognition of facial expressions and facial actions" 1 : 592-597, 2004

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      9 M. Whang, "Emotion Modeling and Recognition Technology" 8 (8): 34-44, 2011

      10 Min Chen, "EMC: Emotion-aware mobile cloud computing in 5G" Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 29 (29): 32-38, 2015

      11 James A. Russell, "A circumplex model of affect." American Psychological Association (APA) 39 (39): 1161-1178, 1980

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      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
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