표정과 언어 감성 분석을 통한 스트레스 측정 시스템 설계CICIDS2017 Dataset for Network Intrusion Detection
- Other Titles
- CICIDS2017 Dataset for Network Intrusion Detection
- Authors
- 유수화; 전지원; 이애진; 김윤희
- Issue Date
- Dec-2021
- Publisher
- 한국통신학회
- Keywords
- Verbal Sentiment Analysis; Facial Sentiment Analysis; Youtube; Natural Language Processing(NLP); Image Deep Learning
- Citation
- KNOM Review, v.24, no.2, pp 35 - 47
- Pages
- 13
- Journal Title
- KNOM Review
- Volume
- 24
- Number
- 2
- Start Page
- 35
- End Page
- 47
- URI
- https://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/146042
- DOI
- 10.22670/knom.2021.24.2.35
- ISSN
- 2287-1543
- Abstract
- 끊임없는 경쟁과 발전을 요구하는 현대사회에는 다양한 스트레스가 존재하고 그 스트레스는 많은 경우 인물의 표정과 언어로 표현된다. 따라서 스트레스는 표정과 언어 분석을 통하여 측정할 수 있으며, 이를 효율적으로 관리하기 위한 시스템 개발이 필요하다. 본 연구에서는 표정과 언어 감성 분석을 통하여 스트레스를 측정할 수 있는 시스템을 제안한다. 인물의 표정과 언어 감성을 분석하여 주요 감성값 기준으로 스트레스 지수를 도출하고 표정과 언어의 일치성을 기준으로 통합 스트레스 지수를 도출하는 스트레스 측정 방법을 제안한다. 스트레스 측정기법을 통한 정량화, 일반화는 다수의 연구자가 객관적인 기준으로 스트레스 지수를 평가할 수 있도록 할 수 있다.
Various stress exists in a modern society, which requires constant competition and improvement. A person under stress often shows his pressure in his facial expression and language. Therefore, it is possible to measure the pressure using facial expression and language analysis. The paper proposes a stress measurement system using facial expression and language sensitivity analysis. The method analyzes the person’s facial expression and language sensibility to derive the stress index based on the main emotional value and derives the integrated stress index based on the consistency of facial expression and language. The quantification and generalization of stress measurement enables many researchers to evaluate the stress index objectively in general.
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