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초록

한국어

본 논문에서는 모바일환경에서의 사용자 감정인지를 통한 개인화 서비스 지원에 필요한 위치기반 센싱 데이터의 전처리 기법과 사용자 감정 데이터의 구축 및 전처리를 위한 V-A 감정 모델에서의 감정 데이터 전처리 기법에 대하여 연구한다. 이를 위하여 그래뉼러 컨텍스트 트리 및 스트링 매칭 기반의 감정 패턴 매칭 기법을 사용한다. 또한 상황 인지를 통한 개인화 서비스를 위해 확률 기반 추론을 이용한 상황 인식 및 개인화 서비스 추천 기법에 대하여 연구한다.

영어

In this paper, user personalized services through the emotion perception required to support locationbased sensing data preprocessing techniques and emotion data preprocessing techniques is studied for user's emotion data building and preprocessing in V-A emotion model. For this purpose the granular context tree and string matching based emotion pattern matching techniques are used. In addition, context-aware and personalized recommendation services technique using probabilistic reasoning is studied for personalized services based on context awareness.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 관련 연구
  2.1 V-A Emotion Model
  2.2 그래뉼러 컨텍스트 트리
 3. 상황 인식 및 감정 인지
  3.1 프레임워크 구조 및 처리 흐름
  3.2 위치 컨텍스트 전처리
  3.3 감정 컨텍스트의 전처리
  3.4 사용자 상황 인식
 4. 서비스 추천
 5. 결론
 참고문헌

저자

• 권일경 [ Il-Kyoung Kwon | 공주대학교 컴퓨터공학과 박사과정 ]
• 이상용 [ Sang-Yong Lee | 공주대학교 컴퓨터공학부 교수 ] 교신저자

참고문헌