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사용자의 감성 신호와 특징 데이터가 포함된 후보특징집합을 순차적으로 입력받는 데이터입력부; 새롭게 입력된 후보특징집합과 직전에 입력된 후보특징집합의 동일여부를 검사하여, 새롭게 입력된 후보특징집합이 직전에 입력된 후보특징집합과 동일하면 상으로서 리워드 리턴사인을 반환하고, 상이하면 벌로서 패널티 리턴사인을 반환하는 제1상관성검사부;새롭게 입력된 후보특징집합과 직전에 입력된 후보특징집합의 대응되는 원소인 특징 데이터 사이의 차이값을 계산하고, 계산된 차이값과 상기 제1상관성검사부의 리턴사인을 곱하여 결과값을 산출하고, 상기 산출된 결과값을 저장되어 있는 이전의 결과값과 합산하여 저장하는 제2상관성검사부;입력된 후보특징집합의 원소인 특징 데이터 중에서 상기 제2상관성검사부에 의해 산출된 상기 결과값이 가장 높은 특징 데이터로 구성된 집합을 특징집합으로 선택하는 특징데이터선정부; 및상기 선택된 특징집합을 목적함수에 의해 평가하여 적합도를 산출하는 평가부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 감성인식 시스템
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제 1항에 있어서,상기 목적함수는 다음의 수학식으로 정의되는 것을 특징으로 하는 감성인식 시스템:,여기서, t는 각각의 특징 데이터의 입력시점, 는 보상값의 합이 무한대가 되지 않도록 하기 위한 감쇠계수, γt+k+1은 동작에 대한 보상을 의미한다
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제 1항 또는 제 2항에 있어서,상기 평가부는 두번 이상의 평가 이후 성능이 저하되면, 처음의 평가시 일정한 순위에 들지 못했던 특징집합의 원소인 특징 데이터들 중에서 점수가 높은 특징 데이터로 이루어진 특징집합에 대해 산출된 결과값에 의해 재평가를 수행하는 것을 특징으로 하는 감성인식 시스템
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제 1항 또는 제 2항에 있어서,상기 리워드 리턴사인은 '-1'이고, 상기 패널티 리턴사인은 '+1'인 것을 특징으로 하는 감성인식 시스템
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제 1항 또는 제 2항에 있어서,상기 평가부는 상기 산출된 적합도와 이전의 적합도의 차이가 기준치 이하이면 선정된 후보집합을 차선의 후보집합으로 대체하여 평가하는 것을 특징으로 하는 감성인식 시스템
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(a) 사용자의 감성 신호와 특징 데이터가 포함된 복수의 후보특징집합들을 순차적으로 입력받는 단계;(b) 새롭게 입력된 후보특징집합과 직전에 입력된 후보특징집합의 동일여부를 검사하여 동일하면 상으로서 리워드 리턴사인을 반환하고, 상이하면 벌로서 패널티 리턴사인을을 반환하는 단계;(c) 상기 새롭게 입력된 후보특징집합과 상기 직전에 입력된 후보특징집합의 원소인 특징 데이터 중에서 서로 대응되는 특징 데이터 사이의 차이값을 산출하고, 상기 산출된 차이값과 상기 새롭게 입력된 후보특징집합과 상기 직전에 입력된 후보특징집합에 대응하는 리턴사인을 곱하여 결과값을 산출하는 단계; (d) 산출된 결과값과 상기 제1후보특징집합의 입력전에 산출된 결과값을 합산하는 단계; 및(e) 입력된 후보특징집합의 원소인 특징 데이터 중에서 상기 산출된 결과값이 가장 높은 특징 데이터로 구성된 집합을 특징집합으로 선택하고, 상기 선택된 특징집합을 목적함수에 의해 평가하여 적합도를 산출하는 단계;를 포함하며,상기 (b)단계 내지 상기 (d)단계는 상기 후보특징집합의 입력이 종료될 때까지 반복적으로 수행되는 것을 특징으로 하는 감성인식 시스템의 특징집합 선택방법
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제 6항에 있어서,상기 목적함수는 다음의 수학식으로 정의되는 것을 특징으로 하는 감성인식 시스템의 특징집합 선택방법:,여기서, t는 각각의 특징 데이터의 입력시점, 는 보상값의 합이 무한대가 되지 않도록 하기 위한 감쇠계수, γt+k+1은 동작에 대한 보상을 의미한다
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제 6항 또는 제 7항에 있어서,상기 산출된 적합도와 이전의 적합도의 차이가 기준치 이하이면 선정된 후보집합을 차선의 후보집합으로 대체하여 평가하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감성인식 시스템의 특징집합 선택방법
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제 6항 또는 제 7항에 있어서,상기 리워드 리턴사인은 '-1'이고, 상기 패널티 리턴사인은 '+1'인 것을 특징으로 하는 감성인식 시스템의 특징집합 선택방법
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제 6항에 기재된 감성인식 시스템의 특징집합 선택방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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