운전자의 행동과 심리분석 결과에 오토인코더를 적용한 운전자 감정인식 모델개발Development of a driver's emotion detection model using auto-encoder on driving behavior and psychological data
- Other Titles
- Development of a driver's emotion detection model using auto-encoder on driving behavior and psychological data
- Authors
- 정은서; 김서희; 홍윤정; 양인범; 우지영
- Issue Date
- Mar-2023
- Publisher
- 한국컴퓨터정보학회
- Keywords
- Artificial intelligence; Machine learning; Deep learning; Autoencoder; Emotion recognition; Driving data; 인공지능; 머신러닝; 딥러닝; 오토인코더; 감정인식; 주행데이터
- Citation
- 한국컴퓨터정보학회논문지, v.28, no.3, pp 35 - 43
- Pages
- 9
- Journal Title
- 한국컴퓨터정보학회논문지
- Volume
- 28
- Number
- 3
- Start Page
- 35
- End Page
- 43
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/sch/handle/2021.sw.sch/22290
- DOI
- 10.9708/jksci.2023.28.03.035
- ISSN
- 1598-849X
2383-9945
- Abstract
- 운전 중 감정 인식은 사고를 예방하기 위해 꼭 필요한 과제이다. 더 나아가 자율 주행 시대에서 자동차는 모빌리티의 주체로 운전자와의 감정적인 소통이 더욱 요구되고 있으며 감정 인식 시장은 점점 확산되고 있다. 이에 따라 본 연구 방안에서는 수집하기 비교적 용이한 데이터인 심리데이터와 행동 데이터를 이용해 운전자의 감정을 분류하는 인공지능 모델을 개발하고자 한다. 오토인코더 모델을 통해 잠재 변수를 추출하고, 이를 본 분류 모델의 변수로 사용하였으며, 이는 성능 향상에 영향을 미침을 확인하였다. 또한 기존 뇌파 데이터를 포함했을 때 보다 본 논문이 제시하는 프레임워크를 사용하였을 때 성능이 향상됨도 확인하였다. 최종적으로 심리 및 개인정보데이터, 행동 데이터만을 통해 운전자의 감정 분류 정확도 81%와 F1-Score 80%를 달성하였다.
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Collections - SCH Media Labs > Department of Big Data Engineering > 1. Journal Articles
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