Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.11a
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- Pages.916-917
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Development of a Depression Prevention Platform using Multi-modal Emotion Recognition AI Technology
멀티모달 감정 인식 AI 기술을 이용한 우울증 예방 플랫폼 구축
- HyunBeen Jang (Dept. of Biochemistry, Yonsei University) ;
- UiHyun Cho (Dept. of Industrial Engineering, Yonsei University) ;
- SuYeon Kwon (Dept. of Russian Language and Literature, Yonsei University) ;
- Sun Min Lim (Dept. of Life Science and Biotechnology, UIC, Yonsei University) ;
- Selin Cho (Dept. of Biotechnology, Yonsei University) ;
- JeongEun Nah (University College, Yonsei University)
- 장현빈 (연세대학교 생명시스템대학 생화학과) ;
- 조의현 (연세대학교 공과대학 산업공학과) ;
- 권수연 (연세대학교 문과대학 노어노문학과) ;
- 임선민 (연세대학교 언더우드국제대학 생명과학공학과) ;
- 조세린 (연세대학교 생명시스템대학 생명공학과) ;
- 나정은 (연세대학교 학부대학)
- Published : 2023.11.02
Abstract
본 연구는 사용자의 음성 패턴 분석과 텍스트 분류를 중심으로 이루어지는 한국어 감정 인식 작업을 개선하기 위해 Macaron Net 텍스트 모델의 결과와 MFCC 음성 모델의 결과 가중치 합을 분류하여 최종 감정을 판단하는 기존 82.9%였던 정확도를 텍스트 모델 기준 87.0%, Multi-Modal 모델 기준 88.0%로 개선한 모델을 제안한다. 해당 모델을 우울증 예방 플랫폼의 핵심 모델에 탑재하여 covid-19 팬데믹 이후 사회의 문제점으로 부상한 우울증 문제 해소에 기여 하고자 한다.
Keywords