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정재엽 (서울과학기술대학교) 정유철 (금오공과대학교) 정진우 (서울과학기술대학교)
저널정보
대한인간공학회 대한인간공학회 학술대회논문집 2021 대한인간공학회 추계학술대회 및 국제심포지엄
발행연도
2021.11
수록면
75 - 76 (2page)

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Objective: 본 연구에서는 음성 기반 인간-인공지능 인터랙션(Human-AI Interaction, 이하 HAII) 환경에서 표정 정보를 활용하여 사용자의 감성을 디코딩하는 기존 방법론을 적용하고 그 결과를 분석하여 한계점을 도출하고 향후 연구 방향에 대하여 제안하고자 한다. Background: 사용자와 디바이스의 인터랙션에 대한 만족도를 평가할 수 있는 유용한 지표 중 하나는 사용자의 감성 만족도라고 할 수 있다. 하지만 HAII에서의 사용자 감성 평가에 대한 연구는 여전히 부족한 상황이며, 특히 음성 기반 인터랙션에서 사용자가 느끼는 감성을 평가하기 위한 체계나 도구들이 명확하게 제시된 바 없다. 최근, 다양한 모달리티(표정, 뇌파, 음성 등)를 이용한 사용자 감성 평가에 대한 연구가 많이 이루어지고 있지만 음성 기반 인터랙션에서의 사용자 개인에 적용 가능한 적응형 감성 평가 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 가장 기본적인 모달리티인 표정 데이터를 이용해서 VUI(Voice User Interface)기반 HAII에서 사용자 감성 평가 연구를 진행하고자 한다. Method: 실험을 위하여 사용자와 인공지능 스피커 간의 질의 응답 시나리오를 수행하는 HAII 실험을 진행하였다. 실험 과정에서 사용자는 서로 다른 설계변수를 바탕으로 대답을 제공하는 AI 에이전트와 상호작용을 수행하고 해당 인터랙션에 대한 감성 만족도를 평가한다. 본 연구에서는 이러한 HAII 과정에서 촬영한 사용자 얼굴 이미지 세트를 대상으로, VGGFace2를 이용해서 획득한 CNN feature와 FaceReader 8.0을 이용해서 획득한 얼굴 landmark 데이터를 이용하여 feature visualization 및 clustering을 진행하고 기존 표정 인식 데이터 세트인 CK+, Oulu-CASIA와의 비교 분석을 수행하였다. 추가적으로, 한국인/서양인만으로 ... 전체 초록 보기
#Deep learning #Human AI Interaction #Voice User Interfaces #Facial Expression Recognition

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