• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.11a
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• pp.224-228
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• 2002

제품의 품질 및 가격 뿐만 아니라 물질적 풍요로움과 더불어 다변화 되어가는 생활 환경 속에서 소비자의 감성과 선호도를 파악하는 것은 제품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 이를 위하여 제품의 기능적 측면 뿐만 아니라 개개인의 정서적 감정과 선호도가 반영된 제품의 설계나 디자인 또한 요구되고 있다. 본 연구에서는 소재 개발의 프로세스가 고객 중심으로 변화하는 것에 대응하여 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 소재를 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 개인화 기법을 응용하여 섬유 패션 디자인 추천 시스템을 제안한다. Textile 기반의 협력적 필터링 시스템에서 예측에 사용될 이웃의 수를 결정하기 위해서 Representative Attribute-Neighborhood를 사용한다. 이웃들간의 사용자 유사도 가중치는 피어슨 상관 계수(Pearson Correlation Coefficient)를 사용한다. 소재에 대한 사용자의 감성이나 선호도에 대한 Textile의 대표 감성 형용사를 추출함으로써 소재 개발을 위한 감성 형용사 데이터 베이스를 구축한다. 구축된 감성 형용사 데이터 베이스를 기반으로 성향이 비슷한 사용자에게 Textile을 추천한다. 사용자 선호도 예측과 Textile 기반의 협력적 필터링 기술을 이용한 섬유 패션 디자인 추천 에이전트를 구축하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.237-238
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• 2013

기존의 T-DMB 방송은 기본적인 오디오/비디오 서비스와 함께 BWS, Slideshow, TPEG 등과 같은 다양한 형태의 부가데이터 서비스를 제공할 수 있다. 그리고 최근 성공적인 AT-DMB 시험방송과 더불어서 DMB-ECG, DMB 파일캐스팅, 맞춤형 DMB 서비스 등과 같은 다양한 메타데이터 규격을 활용한 고품질의 부가데이터 서비스 표준화가 완료되었다. 본 논문에서는 고품질의 부가데이터 서비스의 일환인 후각기반 감성미디어 서비스 제안하고, DMB 데이터채널을 통한 시그널링 정보 송수신 방법과 기존의 DMB 소비단말과의 역호환성을 고려한 감성미디어 DMB 소비단말 구조를 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.480-484
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• 2022

텍스트 분류는 입력받은 텍스트가 어느 종류의 범주에 속하는지 구분하는 것이다. 분류 모델에 있어서 좋은 성능을 나타내기 위해서는 충분한 양의 데이터 셋이 필요함을 많은 연구에서 보이고 있다. 이에 따라 데이터 증강기법을 소개하는 많은 연구가 진행되었지만, 실제로 사용하기 위한 모델에 곧바로 적용하기에는 여러 가지 문제점들이 존재한다. 본 논문에서는 데이터 증강을 위해 스타일 변환 기법을 이용하였고, 그 결과 기존 방법 대비 한국어 감성 분류의 성능을 높였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.11a
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• pp.53-58
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• 2002

본 논문은 감성공학 데이터의 지속적인 지표화를 위해 과정의 자동화를 제안하며 자동 지표화가 문서의 자동 요약과 유사하다는 점에 착안하여 문서 자동분류, 정보유형 추출, 특성언어 추출 및 문장 재구성이라는 단계별 기술의 기초가 되는 정보유형 및 핵심어, 그리고 특성표현을 통한 정보문 추출 방법에 대해 연구하였다. 감성공학 코퍼스 분석을 통한 본 연구는 감성공학 분야에서의 지식 관리 시스템과 자동 요약 시스템에 활용될 수 있다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.23 no.2
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• pp.167-183
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• 2006

This paper describes a metadata extraction technique based on natural language processing (NLP) which extracts personalized information from email communications between financial analysts and their clients. Personalized means connecting users with content in a personally meaningful way to create, grow, and retain online relationships. Personalization often results in the creation of user profiles that store individuals' preferences regarding goods or services offered by various e-commerce merchants. We developed an automatic metadata extraction system designed to process textual data such as emails, discussion group postings, or chat group transcriptions. The focus of this paper is the recognition of emotional contents such as mood and urgency, which are embedded in the business communications, as metadata.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.232-237
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• 2022

본 논문에서는 미세 조정(fine-tuning) 및 비지도 학습 기법을 사용하여 경제 분야 텍스트인 금융 리포트에 대해 속성 기반 감성 분석(aspect-based sentiment analysis) 데이터셋을 반자동적으로 구축할 수 있는 방법론에 대한 연구를 수행하였다. 구축 시에는 속성기반 감성분석 주석 요소 중 극성, 속성 카테고리 정보를 부착하였으며, 미세조정과 비지도 학습 기법인 BERTopic을 통해 주석 요소를 자동적으로 부착하는 한편 이를 수동으로 검수하여 데이터셋의 완성도를 높이고자 하였다. 데이터셋에 대한 실험 결과, 극성 반자동 주석의 경우 기존에 구축된 데이터셋과 비슷한 수준의 성능을 보였다. 한편 정성적 분석을 통해 자동 구축을 동일하게 수행하였더라도 기술의 원리와 발달 정도에 따라 결과가 상이하게 달라짐을 관찰함으로써 경제 도메인의 ABSA 데이터셋 구축에 여전히 발전 여지가 있음을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.861-864
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• 2014

비정형 데이터에 대한 분석이 활발해짐에 따라 감성분석 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 대부분의 감성분석 연구는 감성단어를 긍정, 중립, 부정의 세 가지로 분류하여 감성사전을 구축하고 있다. 최근 다양한 감성으로 분류하려는 시도가 있지만, 단어의 감성 정도를 정량화하는 연구는 극히 드물고 자동으로 정량화하지 못하고 있다. 본 논문에서는 한국어 감성사전을 자동 구축하기 위하여 한국어 사전 뜻풀이와 유의어를 이용하여 단어의 감성수치를 자동으로 추정하는 방법을 제안한다. 제안방법은 현재 SNS에서 많이 사용되는 감성단어의 감성수치를 추정하여 감성사전을 확장할 수 있고, 단어의 품사에 상관없이 감성수치를 추정할 수 있다는 장점을 가진다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.11
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• pp.1-6
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• 2014

Emotion recognition is defined as that machines automatically recognize human emotions. Because the human emotions is very subjective, it is impossible to measure objectively. Therefore, the goal of emotion recognition is to obtain a measure that is agreed by as many people as possible. Emotion recognition in a image is implemented as the method that matches human emotions to the various features of the image. In the paper, we propose an emotion recognition system using color features of clothing image based on the Kobayashi's image scale. The proposed system stores colors of image scale into a database. And extracted major colors from a input clothing image are compared with those in the database. The proposed system can obtain three emotions maximally. In order to evaluate the system performance 70 observers are tested. The test results shows that recognized emotions of the proposed system are very similar to the observers emotions.

• Proceedings of The KACE
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• 2018.08a
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• pp.147-149
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• 2018

음성인식, 행동패턴인식, 텍스트마이닝 등 사람의 자연스러운 사회적인 활동을 통해 감성을 분석하려는 연구는 지속적으로 증가하고 있다. 특히 SNS는 현대사회에서 없어서는 안 될 소통의 도구로 자리 잡았기 때문에 SNS의 비정형데이터를 이용한 감성분석은 마케팅 분야에서 중요한 활용도구로 사용되고 있다. 이러한 추세에 따라 한국어에 대한 감성인식 역시 다방면으로 분석, 활용되고 있고 한국어의 어순과 표현방식, 중의성, 방언 등의 몇 가지 특징으로 인해 영어와는 다른 방식으로의 접근방식에 대한 필요성이 많은 연구에서 논의되고 있다. 따라서, 이 연구에서는 이러한 한국어의 특징을 수용하여 분석할 수 있도록 시계열 분석에 유용한 LSTM과 중복단어에 대한 가중치를 적용하여 한국어 감성분석을 진행해보고자 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.3
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• pp.99-107
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• 2009

As the information and the network technology are improved, the system which can express the interactions between the individuals becomes to play more important roles in these days. In fact, that tendency is especially well shown in the community area of P2P and social network service programs. This paper suggest an intelligent character manipulation system which can be effectively used to express emotional representation in an intelligent way in spite of many constraints. The system employs an emotion searching mechanism by attaching emotional information to each object in the database and defining a function of emotional similarity. It is expected that the system can be successfully used not only to find and represent the suitable emotional character representations but also to provide brand new services in the area of mobile platform based contents.