감성 컴퓨팅은 인간의 상호 작용에서 중요한 역할을 하기 때문에 인간을 인식하는 인공 지능을 통해 감정을 이해하고 식별한다. 우울증, 자폐증, 주의력 결핍 과잉 행동 장애 및 게임 중독과 같은 정신 질환을 잘 이해함으로써 감정과 관련된 문제들을 잘 관리할 수 있을 것이다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 감정 인식을 위한 다양한 연구가 수행되었는데 기계학습을 적용하는데 있어서는 알고리즘의 복잡성을 줄이고 정확도를 향상시키기 위한 노력이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 노력중의 하나로 Stack AutoEncoder (SAE)를 이용하여 차원을 감소하는 방법과 Long-Short-Term-Memory/Recurrent Neural Networks (LSTM / RNN) 분류를 이용한 감성 분류에 대해 연구한 결과를 제시한다. 제안 된 방법은 모델의 복잡성을 줄이고 분류기의 성능을 크게 향상시킨 결과를 가져왔다.