Development of an XAI-based Multimodal Emotion Quantification and Cause Explanation in Human-AI Interaction
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114220
과학기술정보통신부
한국연구재단
국립창원대학교
박재훈
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
4,487만원
4,487만원
기초연구
대학
경상남도 창원시
인지/감성과학 > 감성과학 > 감성측성/평가/이론
... 그런 감정이 나타났는지'를 사람이 이해 가능한 방식으로 제시하는 것은 국제적으로도 초기 단계에 머물러 있는 고난이도 도전 과제이다. 더 나아가 AI면접, 콜센터, 상담 등 실제 서비스 현장 데이터에 동일 프레임워크를 적용해 해석 품질과 의사결정 지원 효과를 동시에 검증함으로써, 감성 컴퓨팅-HCI-서비스경영을 아우르는 융합 연구로서 분명한 공백과 혁신성을 갖는 창의/도전 연구로 ...
... 몸짓, 자세와 같은 비언어적 행동 신호를 추가하여 확장형 멀티모달 입력 구조 설계를 수행한다. 또한 인종, 연령별 감정 인식 결과의 편향을 최소화하기 위해 다양한 집단을 포함하는 멀티모달 데이터를 추가 수집하고, 이를 표준화된 포맷으로 전처리하여 통합 데이터셋을 구축한다. 이후 각 모달리티별 최신 딥러닝 기반 인식 모델을 적용하고 튜닝하여 기본 MER 모델의 인식 정확도와 강건성을 체계적으로 ...
... 위험 신호 신호를 파악하고 적절한 개입 시점을 결정하는 보조 도구로 사용할 수 있다. 더 나아가 온라인 수업, 기업 교육 플랫폼에 적용하여 학습자의 몰입 및 혼란 패턴을 정량적으로 분석함으로써, 교수 및 훈련 설계 개선을 위한 근거 데이터로 활용될 수 있다. 2. 기대효과- 기술적 기대효과: 딥러닝 기반 MER이 가진 '블랙박스'한계를 완화하고, 감정 변화, 감정 ...