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Brainwave-based Mood Classification Using Regularized Common Spatial Pattern Filter
( Saim Shin ),( Sei-jin Jang ),( Donghyun Lee ),( Unsang Park ),( Ji-hwan Kim ) 한국인터넷정보학회 2016 KSII Transactions on Internet and Information Syst Vol.10 No.2
In this paper, a method of mood classification based on user brainwaves is proposed for real-time application in commercial services. Unlike conventional mood analyzing systems, the proposed method focuses on classifying real-time user moods by analyzing the user`s brainwaves. Applying brainwave-related research in commercial services requires two elements - robust performance and comfortable fit of. This paper proposes a filter based on Regularized Common Spatial Patterns (RCSP) and presents its use in the implementation of mood classification for a music service via a wireless consumer electroencephalography (EEG) device that has only 14 pins. Despite the use of fewer pins, the proposed system demonstrates approximately 10% point higher accuracy in mood classification, using the same dataset, compared to one of the best EEG-based mood-classification systems using a skullcap with 32 pins (EU FP7 PetaMedia project). This paper confirms the commercial viability of brainwave-based mood-classification technology. To analyze the improvements of the system, the changes of feature variations after applying RCSP filters and performance variations between users are also investigated. Furthermore, as a prototype service, this paper introduces a mood-based music list management system called MyMusicShuffler based on the proposed mood-classification method.
사용자 패턴의 자동추출을 통한 TV-Anytime 기반 사용자 선호정보 관리 시스템
신사임(Saim Shin),이종설(Jong-Soel Lee),이석필(Soek-PIl Lee) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.2B
디지털 방송에서의 맞춤형 서비스란 사용자가 원하는 방송 프로그램만을 사용자가 원하는 시간에 볼 수 있게 해 두는 서비스를 말한다. 본 연구는 맞춤형 방송 서비스를 위한 사용자 별 선호정보를 자동으로 추출하여 관리하는 사용자 선호정보 관리 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 맞춤형 방송 서비스를 위한 표준인 TV-Anytime에서 제안하고 있는 메타데이터를 기반으로 사용자 선호정보와 사용자 히스토리 정보를 사용하여 맞춤형 방송 서비스를 위한 선호 프로그램과 채널을 예상하여 사용자에게 제시한다. 이 과정에서 사용하는 사용자 선호정보는 사용자 별로 청취 과정에서 채널, 시간대, 방송에 따른 반응 행동기록을 토대로 자동으로 추출하고 업데이트하는 방법을 제안한다.
다종 미디어 융합 환경 및 소셜 네트워크 서비스 기반의 소셜 사용자 클러스터를 활용한 콘텐츠 추천 엔진 개발
신사임(Saim Shin),박성주(Sung-Ju Park),장세진(Se-Jin Jang),이석필(Seok-Pil Lee) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2D
본 연구에서는 최근 일반화되어진 소셜 네트워크 환경이라는 인터넷 사용의 트렌드에 발맞추어 다종의 멀티미디어 콘텐츠를 포함하는 개인화된 맞춤형 콘텐츠 추천 에이전트 개발에 대한 연구이다. 웹 상에 존재하는 다양한 콘텐츠 중에 사용자의 선호패턴과 일치하는 콘텐츠들을 추천하여 서비스하는 본 시스템은 유무선 환경을 망라하는 다기종의 디바이스들을 위한 플랫폼들을 지원하고 있다. 또한 사용자들이 웹 상에서 콘텐츠들을 등록하고 생성하여 각 사용자들의 그룹과 친구와의 공유가 가능하다. 소셜 네트워크 환경으로 구축된 Any-devices targeting 통합 플랫폼은 사용자 별 맞춤형 콘텐츠 추천을 제공한다. 본 연구에서 제안하는 맞춤형 추천 엔진은 SNS 환경에서 친구관계인 사용자들의 콘텐츠 소비 이력을 패턴화하여 대상 사용자의 콘텐츠 추천에 활용한다. 이러한 콘텐츠 추천 방식은 각 개인과 연관있는 사용자들과의 콘텐츠 공유를 가능하게 하여 추천 결과에 대한 만족도를 높이는 효과를 기대할 수 있다.
양방향 맞춤형 방송 서비스 지원을 위한 맞춤형 광고 메타데이터 서버 구축
신사임(Saim Shin),이종설(Jong-Soel Lee),임태범(Tae-Boem Lim),이석필(Soek-Pll Lee) 한국정보과학회 2008 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.35 No.2
본 논문은 TV-Anytime 국제표준을 기반으로 하는 양방향 맞춤형 방송 서비스를 위한 광고 메타데이터 서버의 구축을 소개한다. 본 논문의 맞춤형 방송 광고 서버는 양방향 맞춤형 방송에서 개인 맞춤형 광고 서비스를 지원하고, 서비스에 필요한 사용자 관련 메타데이터를 수집하는 기능을 가진다. 본 논문에서 제안하는 방송용 광고 서버는 사용자 프로파일링 모듈을 포함하고 있기 때문에, 개인적으로 선호하는 콘텐츠와 대중의 선호 트렌드를 파악하여 광고 서비스에 동적으로 반영할 수 있다. 즉, 구축된 맞춤형 방송용 광고 메타데이터 서버는 방송을 위한 주요 콘텐츠 뿐만 아니라, 방송의 광고 콘텐츠들도 개인화 서비스가 가능하도록 함으로써, 시청자의 만족도를 높이고, 방송의 상업성을 극대화 시킬 수 있을 것이다.
자동 추출된 사용자 그룹을 이용한 콘텐츠 및 사용자 히스토리 기반의 사용자 별 콘텐츠 추천 방법
신사임(Saim Shin),양창모,장세진(Se-Jin Jang),이석필(Seok-Pil Lee) 한국방송·미디어공학회 2012 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2012 No.7
본 논문은 사용자의 각종 멀티미디어 콘텐츠 소비 히스토리를 수집하여 체계화 및 패턴 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 사용자가 선호할 것으로 예측되는 멀티미디어 콘텐츠들을 추출하여 제공하는 콘텐츠 추천 시스템에 관한 연구이다. 본 논문에서는 콘텐츠 소비와 연관된 사용자 로그와 엔진에서 자동 추출한 사용자 그룹을 통하여 콘텐츠 추천을 수행한다. 각 사용자들의 선호정보 데이터를 분석하여 선호정보 패턴이 유사한 사용자들을 사용자 그룹으로 정의하고, 각 사용자들이 속한 사용자 그룹의 사용자 로그를 활용하여 사용자 별 선호 콘텐츠를 예측한다. 본 시스템은 웹 또는 모바일 환경에서 음악, 방송, 광고, 기사 등의 방대하고 다양한 콘텐츠를 복합적으로 사용자들에게 선별하여 제공해주벼, 이들의 연관성과 사용자의 콘텐츠 선호패턴을 반영한 개인 맞춤형 콘텐츠 추천 엔진은 사용자가 선호할만한 콘텐츠들을 추천하여 사용자의 콘텐츠 소비 시의 만족도를 높여줄 수 있다.
RCSP filtering 방식을 통한 뇌파기반의 선호도 인식 시스템의 성능 향상에 대한 연구
신사임 ( Saim Shin ),이종설 ( Jong-seol Lee ),장세진 ( Sei-jin Jang ),김성동 ( Seong-dong Kim ),김지환 ( Jihwan Kim ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.2
본 논문은 뇌파 기반 감정 분류 기술의 상용화를 위한 낮은 성능을 보완하기 위하여 Regularized Common Spatial Pattern 필터링을 통한 전처리 방식을 제안하고 있다. RCSP 필터는 뇌파 기반 행동 인식 시스템에서 높은 성능 향상을 보이는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 장기적이고 복합적인 뇌파의 감성 인지 연구에도 RCSP 필터의 적용 방법을 설명하고, 제안하는 알고리즘이 뇌파를 통한 감정 인식에 성능 향상을 보여준다는 것을 설명하고 있다.