• Journal of Practical Agriculture & Fisheries Research
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• v.21 no.1
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• pp.99-114
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• 2019

In this study we examined the preferences of eight college living factors for students at Korea National College of Agriculture and Fisheries(KNCAF). Analytical techniques of unstructured data used opinion mining and text mining techniques, and the analysis results of text mining were visualized as word cloud. The college life factors included eight topics that were closely related to students: 'my present', 'my 10 years later', 'friendship', 'college festival', 'student restaurant', 'college dormitory', 'KNCAF', and 'long-term field practice'. In the text submitted by the students, we have established a dictionary of positive words and negative words to evaluate the preference by classifying the emotions of positive and negative. As a result, KNCAF students showed more than 85% positive emotions about the theme of 'student restaurant' and 'friendship'. But students' positive feelings about 'long-term field practice' and 'college dormitory' showed the lowest satisfaction rate of not exceeding 60%. The rest of the topics showed satisfaction of 69.3~74.2%. The gender differences showed that the positive emotions of male students were high in the topics of 'my present', 'my 10 years later', 'friendship', 'college dormitory' and 'long-term field practice'. And those of female were high in 'college festival', 'student restaurant' and 'KNCAF'. In addition, using text mining technique, the main words of positive and negative words were extracted, and word cloud was created to visualize the results.

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.3
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• pp.165-170
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• 2016

The purpose of this study was to explore the differences in sentiment on social networking sites among six languages (English, German, Russian, Spanish, Turkish and Dutch). A total of 204 million tweets were collected using Streaming API. Subjective/objective ratio, sentiment strength, positive/negative ratio, number of retweets and boundary impermeability were analyzed with SentiStrength to estimate the trends of emotional expression via Twitter. The results showed that subjective/objective ratio and the positive/negative ratio of tweets were significantly different by languages (p<0.001). And, there were significant effects of language on sentiment strength, boundary impermeability and the number of retweets (p<0.001). The results also indicate that the cross-cultural, language differences should be taken into account in sentiment analysis on SNS.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1997.11a
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• pp.63-68
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• 1997

본 연구에서는 직물 디자인의 시각적 요소와 관련된 감성 모형을 제안하고, 아울러 감성 모형을 구성하는 과정에서 사용될 수 있ㅅ는 대안적인 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 설문 조사와 관련 잡지, 신문, 사전 등을 통한 광범위한 어휘 수집이 이뤄졌으며 수집된 어휘는 1,000여 개였다. 수집된 어휘에 대해 이해도 및 적절성 평가를 실시하여 직물 제품과 관련된 감성을 표현하기에 부적절하거나 이해하기 어려운 어휘들을 제거하여 360개의 감성 어휘로 정리하였다. 사용 빈도가 높은 어휘 108개를 이용하여 자유 연상과제를 실시하였으며 그결과 어휘들 간 관계에 대한 연결망을 그려낼 수 있었다. 어휘망에서 중심적인 대표어 역할을 하는 18개 어휘를 추출하여 1차로 유사성평정을 실시하였으며 다차원 척도법으로 분석한 결과 어휘들 간 관계를 표현하기 위해 필요한 차원은 네 개였다. 1차로 구성된 모형의 타당성을 확인하기 위해 추가로 각각 20개씩의 어휘를 새로이 추출하여 2회에 걸쳐 유사성 평정을 실시한 결과, 직물 디자인의 시각적 요소와 관련된 감성을 모형화하기 위해서는 세 개차원이면 충분하다고 생각된다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.05a
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• pp.131-134
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• 2002

원래 오감은 말 그대로 각 감각이 개별적으로 존재하는 것이 아니라 다섯 개의 감각이 때로는 겹치고 보완하고 서로 상승하기도 하면서 우리의 감성구조를 보다 입체적으로 구성한다. 따라서 사람들은 뭔가를 판단할 때 오감을 총동원하게 된다. 그러나 일반적으로 디자인이나 제품개발을 하기 위해 사용하는 의미분별척도는 사물의 성질이나 모양을 묘사하는 이미지 형용사를 사용하기 때문에 이런 감성구조를 파악하기에는 많은 한계를 가질 수 밖에 없다. 본 연구에서는 형용사 이미지어에 의존하는 의미분별척도법(SD법)의 한계를 밝히고, 형태, 색채, 음감, 미감, 후각, 촉감과 같은 오감 정보의 관련기호분석을 바탕으로 보다 입체적으로 감성구조를 파악할 수 있는 감성척도를 개발하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.571-575
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• 2021

감성분석이란 텍스트에 들어있는 의견이나 감성, 평가, 태도 등의 주관적인 정보를 컴퓨터를 통해 분석하는 과정이다. 본 논문은 다양한 감성분석 실험 중 감성이 드러나는 부분을 파악하여 서술어 중심의 구 혹은 절 단위로 감성 표현 영역을 추출하는 모델을 개발하고자 한다. 제안하는 모델은 BERT에 classification layer와 CRF layer를 결합한 것이고 baseline은 일반 BERT 모델이다. 실험 결과는 기존의 baseline 모델의 f1-score이 33.44%이고 제안한 BERT+CRF 모델의 f1-score이 40.99%이다. BERT+CRF 모델이 7.55% 더 좋은 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.11a
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• pp.178-182
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• 1998

본 연구는 의미변별법을 사용하여 우리말 형용사의 의미구조를 파악하였다. 우리말. 형용사의 대표적인 반대어 40쌍이 선정되었으며, 요인분석 결과 5개의 요인이 추출되었다. 의미변별법을 색 이미지에 적용시진 결과도 비슷한 요인들을 추출 했으나, 전체 변량을 설명하는 양에 있어서 차이를 나타냈다. 본 연구 결과는 형용사를 사용하는 감성연구의 기반기술을 제공할 것이라 예측된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.391-394
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• 2021

최근 딥러닝(Deep Learning)을 활용하여 텍스트로 표현된 단어나 문장의 의미를 파악하기 위한 다양한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 하지만, 딥러닝을 통해 특정 도메인에서 사용되는 언어를 이해하기 위해서는 해당 도메인의 충분한 데이터에 대해 오랜 시간 학습이 수행되어야 한다는 어려움이 있다. 이러한 어려움을 극복하고자, 최근에는 방대한 양의 데이터에 대한 학습 결과인 사전 학습 언어 모델(Pre-trained Language Model)을 다른 도메인의 학습에 적용하는 방법이 딥러닝 연구에서 많이 사용되고 있다. 이들 접근법은 사전 학습을 통해 단어의 일반적인 의미를 학습하고, 이후에 단어가 특정 도메인에서 갖는 의미를 파악하기 위해 추가적인 학습을 진행한다. 추가 학습에는 일반적으로 대표적인 사전 학습 언어 모델인 BERT의 MLM(Masked Language Model)이 다시 사용되며, 마스크(Mask) 되지 않은 단어들의 의미로부터 마스크 된 단어의 의미를 추론하는 형태로 학습이 이루어진다. 따라서 사전 학습을 통해 의미가 파악되어 있는 단어들이 마스크 되지 않고, 신조어와 같이 의미가 알려져 있지 않은 단어들이 마스크 되는 비율이 높을수록 단어 의미의 학습이 정확하게 이루어지게 된다. 하지만 기존의 MLM은 무작위로 마스크 대상 단어를 선정하므로, 사전 학습을 통해 의미가 파악된 단어와 사전 학습에 포함되지 않아 의미 파악이 이루어지지 않은 신조어가 별도의 구분 없이 마스크에 포함된다. 따라서 본 연구에서는 사전 학습에 포함되지 않았던 신조어에 대해서만 집중적으로 마스킹(Masking)을 수행하는 방안을 제시한다. 이를 통해 신조어의 의미 학습이 더욱 정확하게 이루어질 수 있고, 궁극적으로 이러한 학습 결과를 활용한 후속 분석의 품질도 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다. 영화 정보 제공 사이트인 N사로부터 영화 댓글 12만 건을 수집하여 실험을 수행한 결과, 제안하는 신조어 표적 마스킹(NTM: Newly Coined Words Target Masking)이 기존의 무작위 마스킹에 비해 감성 분석의 정확도 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.05a
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• pp.54-59
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• 2001

본 연구는 청각적 감성을 만족시키는 의류소재의 개발을 위해, 직물 마찰음에 대한 인간의 감서을 생리반응측정과 심리적·주관적 평가를 통해 파악하고, 직물 마찰음이 갖는 음향특성과의 관련성을 고찰하였다. 이를 위해 직물 마찰음의 음향특성을 분석하고, 직물 마찰음에 대한 감각·감성 표현어(부드러움, 시끄러움, 유쾌함, 날카로움, 맑음, 거침, 높음)를 이용하여 주관적 평가를 실시하였으며, 생리적 반응으로서의 뇌파 및 혈류량, 심박변화율, 피부전도수준 등을 측정하였다. 주관적 감각·감성은 대부분 직물 소리의 크기와 관련이 깊은 것으로 나타나, loudness(Z)와 총음압 LPT가 증가할수록 시끄럽고 거칠며 딱딱하고 불쾌하며 탁하다고 지각하였다. 생리적 반응과 관련하여서는, 부드럽고 조용하며 맑다고 지각할수록 slow alpha파가 증가하였고, 유쾌하고 매끄럽다고 평가할수록 혈류량은 증가하였다. 또한, 높다고 지각하는 소리에 대한 LF/HF는 증가하였다. 마찰음의 음향특성이 생리적 반응에 미치는 영향으로서, LPT가 혈류량의 감소에, Loudness(Z)가 피부전도수준의 증가에 각각 영향을 미치며, sharpness(Z)가 높고 ΔL이 작을수록 LF/HF는 증가하는 것으로 나타났다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.7 no.2
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• pp.133-140
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• 2004

A large number of indices are produced from human sensibility ergonomic data, which are accumulated by the project "Study on the Development of Web-Based Database System of Human Sensibility and its Support". Since the research in this field will be increased rapidly, it is necessary to automate the index processing of human sensibility ergonomic data. From the similarity between indexation and summarization, we propose the automation of this process. In this paper, we study on extraction of keywords, information types and expression features that are considered as basic elements of following techniques for automatic summarization: classification of documents, extraction of information types and linguistic features. This study can be applied to automatic summarization system and knowledge management system in the domain of human sensibility ergonomics.rgonomics.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.9 no.5
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• pp.99-108
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• 2008

This paper proposes an image retrieval system which integrates metadata, contents, and emotions in textile images. First, the proposed system searches images using metadata. Among searched images, the system retrieves similar images based on color histogram, color sketch, and emotion histogram. To extract emotion features, this paper uses emotion colors which was proposed on 160 emotion words by H. Nagumo. To enhance the user's convenience, the proposed textile image retrieval system provides additional functions as like enlarging an image, viewing color histogram, viewing color sketch, and viewing repeated patterns.