• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.4
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• pp.717-724
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• 2020

Due to the important role played by emotion in human interaction, affective computing is dedicated in trying to understand and regulate emotion through human-aware artificial intelligence. By understanding, emotion mental diseases such as depression, autism, attention deficit hyperactivity disorder, and game addiction will be better managed as they are all associated with emotion. Various studies for emotion recognition have been conducted to solve these problems. In applying machine learning for the emotion recognition, the efforts to reduce the complexity of the algorithm and improve the accuracy are required. In this paper, we investigate emotion Electroencephalogram (EEG) feature reduction and classification using Stack AutoEncoder (SAE) and Long-Short-Term-Memory/Recurrent Neural Networks (LSTM/RNN) classification respectively. The proposed method reduced the complexity of the model and significantly enhance the performance of the classifiers.

• Journal of Software Assessment and Valuation
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• v.16 no.2
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• pp.53-62
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• 2020

In the end-user domain of an IoT environment, there are more and more intelligent M2M devices that provide resources to create and share application services. Therefore, it can be very useful to manage trust by transferring the role of the existing centralized service provider to end users in a P2P environment. However, in a decentralized M2M computing environment where end users independently provide or consume services, mutual trust building is the most important factor. This is because malicious users trying to build malfunctioning services can cause security problems in M2M computing environments such as IoT. In this paper, we provide an integrated analysis and approach for trust evaluation of M2M application services, and an optimized trust evaluation model that can guarantee reliability among users of the M2M community.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.4
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• pp.268-273
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• 2017

Recently, deep learning encoder-based approach has been actively applied in the field of sentiment classification. However, Long Short-Term Memory network deep learning encoder, the commonly used architecture, lacks the quality of vector representation when the length of the documents is prolonged. In this study, for effective classification of the sentiment documents, we suggest the use of attention method-based deep learning encoder that generates document vector representation by weighted sum of the outputs of Long Short-Term Memory network based on importance. In addition, we propose methods to modify the attention method-based deep learning encoder to suit the sentiment classification field, which consist of a part that is to applied to window attention method and an attention weight adjustment part. In the window attention method part, the weights are obtained in the window units to effectively recognize feeling features that consist of more than one word. In the attention weight adjustment part, the learned weights are smoothened. Experimental results revealed that the performance of the proposed method outperformed Long Short-Term Memory network encoder, showing 89.67% in accuracy criteria.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.2
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• pp.222-226
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• 2010

With the continuously increasing volume of e-commerce transactions, it is now popular to buy some products and to evaluate them on the World Wide Web. The product reviews are very useful to customers because they can make better decisions based on the indirect experiences obtainable through these reviews. However, since online shopping malls do not provide ranking results, it is not easy for users to read all the relevant review documents effectively. Product reviews include subjective and emotional opinions. Thus, the review search is different from the general web search in terms of ranking strategy. In this paper, we propose an effective method of ranking the reviews that can reflect user's intention by using opinion mining techniques. The proposed method analyzes product reviews with query words, and sentimental polarity of subjective opinions. Through diverse experiments, we show that our proposed method outperforms conventional ones.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.856-858
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• 2001

지적 재산권 보호 중에서 디지털 저작물 보호는 근래에 활발히 연구되고 있으며 법 과학 분야는 지문감식, 치아감정, DNA 등 많은 분야가 있다. 법과학 분야 중 법적용 컴퓨팅(Forensic Computing)에 관한 응용은 새로운 연구 과제이다. 그 중에서도 디지털 저작물에 대하여 증거를 보전 하고자 많은 연구가 진행되고 있지만 디지털 저작물에 관하여 네트워크를 통한 능동적 저작물 보호는 미약하다. 현재의 데이터 추출(Extraction), 발굴(Exploitation), 복구, 암호 해독, 패스워스 풀기(Defeat), 미러 이미징 등의 방법 가지고 해결 못하는 경우와 인터넷 상에서 온라인으로 이루어지는 불법 복제에서 결정적 기여(smoking gun)를 찾아내려고 하는 것이 본 논문에서 해결 하고자 하는 부분이다. 오프라인일 경우도 가능하며 분석된 결과는 변호사/대리인, 법인, 보험회사, 법집행관 등에게 온라인으로 제공한다. 진행 과정은 서버에서 파견시킨, 미션을 부여받은 에이전트가 저작물 불법 복제 상황을 트래킹 한 후, 네트워크를 통하여 정해진 시간별로 서버에 전달하면, 법 조항과 매핑시켜서 분석한 다음 서버의 지식베이스에 저장되어 사용자의 요구에 응하는 능동형 디지털 저작물 보호 관리 시스템이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.433-436
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• 2001

지적 재산권 보호 중에서 디지털 상거래에서 가장 절실한 저작물 보호는 근래에 활발히 연구되고 있으며 법 과학 분야는 지문감식, 치아감정 DNA 등 많은 분야가 있다. 그러나 법과학 분야중 법적용 컴퓨팅(Forensic Computing)에 관한 응용은 아직 부족한 상태이다. 그중에도 디지털 저작물에 대하여 증거를 보전 하고자 많은 연구가 진행 되고 있지만 디지털 저작물에 관하여 네트워크를 통한 능동적 저작물 보호는 미약하다. 현재의 데이터 추출(Extraction), 발굴(Exploitation), 복구, 암호 해독, 패스워스 풀기(Defeat), 미러 이미징등의 방법 가지고 해결 못하는 경우와 인터넷 상에서 온라인으로 이루어지는 불법 복제에서 결정적 기여(smoking gun)를 찾아내려고 하는 것이 본 논문에서 해결 하고자 하는 부분이다. 오프라인일 경우도 가능하며 분석된 결과는 변호사/대리인, 법인, 보험회사, 법집행관등에게 온라인으로 제공한다. 진행 과정은 서버에서 파견시킨, 미션을 부여받은 에이전트가 저작물 불법 복제 상황을 트래킹 한 후, 네트워크를 통하여 정해진 시간별로 서버에 전달하면, 법 조항과 매핑시켜서 분석한 다음 서버의 지식베이스에 저장되어 사용자의 요구에 응하는 능동형 디지털 저작물 보호 관리 시스템이다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.26 no.4
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• pp.23-34
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• 2017

During Khmer Rouge Regime, Cambodian pop music was completely forgotten since 90% of artists were killed. After recovering from war since 1979, the music started to grow again in 1990. However, Cambodian popular music dynamic and flows are observably directed by the multifaceted socioeconomic, political and creative forces. The major problems are the plagiarism and piracy which have been prevailing for years in the industry. Recently, the consciousness of the need to preserve Khmer original songs from both fans and artist have been increased and become a new trend for Cambodia young population. Still, the music quality is in the limit state. To increase the mind-set, the feedbacks and inspiration are needed. The study suggested a music ranking website using sentiment analysis which data were collected from Production Companies Facebook Pages' posts and comments. The study proposed an algorithm which translates from Khmer to English, doing sentiment analysis and generate the ranking. The result showed 80% accuracy of translation and sentiment analysis on the proposed system. The songs that rank high in the system are the songs which are original and fit the occasion in Cambodia. With the proposed ranking algorithm, it would help to increase the competitive advantage of the musical productions as well as to encourage the producers to compose the new songs which fit the particular activities and event.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.17 no.3
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• pp.1-23
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• 2011

The contextual subjective well-being (SWB) of context-aware system users can be very helpful in recommending relevant mental health services, especially for those who struggle with mental illness due to a metabolic syndrome or melancholia. Self-surveying measuring or auto-sensing methods have been suggested to monitor users' SWB. However, self-surveying measuring method is not inappropriate for a context-aware service due to requesting personal data in a manual and hence obtrusive manner. Moreover, auto-sensing methods still suffer from accuracy problem to be applied in mental health services. Hence, the purpose of this paper is to propose a contextual SWB estimation method to estimate the user's mental health in unobtrusive and accurate manners. This method is timely in that it acquires context data from the user's literal responses, which expose their temporal feeling. In particular, we developed a measuring method based on exposed feeling verbs and degree adverbs in chat and other text-based communications which show anger or negative feelings. Based on the proposed contextual SWB degree estimation method, we developed an idea of well-being life care recommendation. From the experiment with actual drivers, we demonstrated that the proposed method accurately estimate the user's degree of negative feelings even though it does not require a self-survey.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.49-53
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• 2004

최근 로봇의 형태는 인간의 명령을 이행하고 스스로 학습하며, 감정을 지닐 수 있는 인공지능을 내장한 로봇이다 이와 같은 특징을 지닌 로봇의 용도는 조립, 도장, 용접 둥 단순 반복 작업이나 위험한 산업현장에서 벗어나 좀더 다양한 분야로 그 범위가 확대되고 있다. 활용의 예는 '가족 도우미'의 역할을 수행하는 로봇으로써 가사, 방범, 오락 그리고 교육 등의 기능을 담당하는 형태로써 보다 다양화되고 향후 가정의 필수품으로 자리 잡을 전망이다. 이러한 로봇의 구현에 인공지능의 요소를 활용해야 하는 것은 당연하며 그 범위 또한 광범위하다. 로봇이 여러 가지의 기능을 수행하기 위해서는 환경 정보를 받아들이는 센서의 역할이 크며 이런 센서를 사용조건에 맞게 활용하는 것도 중요하다. 본 논문에서는 로봇에 부착된 센서의 환경 정보값을 적절히 활용하여 로봇의 다양한 기능을 구현할 수 있는 가정용 지능형 서비스 로봇을 구현하고자 한다. 센서 정보는 지능 기법으로 널러 알려진 소프트 컴퓨팅 기법을 사용한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.770-773
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• 2004

IT(Information Technology)분야의 발전과 함께 RT(Robot Technology)분야도 21세기의 유망한 첨단기술로 손꼽히고 있다. 현재의 로봇은 그동안 주류를 이루던 산업용 로봇과는 달리 소프트컴퓨팅, 인간친화 인터페이스, 상호작용기술, 음성인식, 물체인식, 사용자 의도파악 등 갖가지 최첨단 기술들이 요구되는 퍼스널 로봇이 각광을 받고 있으며, 특히 오락용, 교육용 로봇들로 대표되는 엔터테인먼트 로봇(Entertainment Robot)분야가 요즘 국내·외에서 활발히 연구되고 있는 실정이다. 엔터테인먼트 로봇은 정형화된 작업만을 하는 것이 아니라 다양한 환경에서 여러 가지 작업을 해야만 한다. 따라서, 장난감 로봇처럼 인간과의 감정대화가 가능한 지능 시스템을 갖춰야만 한다. 그러므로 본 논문에서는 IT분야와 RT분야의 접목으로 시너지 효과를 크게 얻을 수 있는 새로운 기술 개념인 RCP(Robotic Cellular Phone)에 대한 개념을 정의하고, RCP의 기능성 모듈 중 하나인 감성발향 모듈에 대한 기본적인 이론과 실험적 결과를 통하여 로보틱 셀폰의 감성발향 모듈의 우수성을 확인한다.