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Quantified Lockscreen: 감정 마이닝과 자기정량화를 위한 개인화된 표정인식 및 모바일 잠금화면 통합 어플리케이션

김성실;박준수;우운택
Kim, Sung Sil;Park, Junsoo;Woo, Woontack

  • 투고 : 2015.05.28
  • 심사 : 2015.08.19
  • 발행 : 2015.11.15

초록

잠금화면은 현대인들이 모바일 플랫폼에서 가장 자주 대면하는 인터페이스 중 하나이다. 조사에 따르면 스마트폰 사용자들은 일일 평균 150번 잠금해제를 수행하지만[1], 패턴인식, 비밀번호와 같은 잠금화면 인터페이스등은 보안 및 인증의 목적을 제외하곤 별 다른 이익을 제공하지 못하는 것이 현 실정이다. 본 논문에서는 보안용도의 기존 잠금화면을 전방 카메라를 활용한 얼굴 및 표정인식 어플리케이션으로 대체하여 표정 데이터를 수집한 뒤 실시간 표정 및 감정 변화 피드백을 제공하는 인터페이스를 제시한다. 본 연구에선 Quantified Lockscreen 어플리케이션을 통한 실험을 통해 1) 잠금화면을 활용한 비침습적인 인터페이스를 통해 연속적인 표정데이터 획득과 감정패턴을 분석할 수 있는 것을 검증했으며 2) 개인화된 학습 및 분석으로 표정인식 및 감정 검출의 정확도를 개선하였으며 3) 표정으로부터 추론된 감정 데이터의 타당성을 강화하기 위한 양괄식 검증기법을 도입하여 감정 검출의 다중채널 및 다중입력 방법론의 가능성을 확인하였다.

키워드

개인정보학;자기정량화;라이프로깅;사용자 인터페이스

참고문헌

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