감정 분석은 텍스트 데이터에서 인간이 느끼는 감정을 다양한 감정 유형으로 분류하는 것이다. 그러나 많은 연구에서 감정 분석은 긍정과 부정, 또는 중립의 극성을 분류하는 감성 분석의 개념과 혼용되고 있다. 본 연구에서는 텍스트에서 느껴지는 감정들을 다양한 감정 유형으로 분류한 감정 말뭉치를 구축하였는데, 감정 말뭉치를 구축하기 위해 심리학 모델을 기반으로 분류한 감정 어휘 사전을 사용하였다. 9가지 감정 유형으로 분류된 한국어 감정 어휘 사전을 바탕으로 한국어 영화 리뷰 말뭉치에 9가지 감정 유형의 감정을 태깅하여 감정 분석 말뭉치를 구축하고, KcBert에 학습시켰다. 긍정과 부정으로 분류된 데이터로 사전 학습된 KcBert에 9개의 유형으로 분류된 데이터를 학습시켜 기존 모델과 성능 비교를 한 결과, KcBert는 다중 분류 모델에서도 우수한 성능을 보였다.
시청각 관련 지표 개발은 3차원 시청각 환경 제시기술, 시청각 감성을 활용한 Audio의 개발과 시청각 감성 측정기술 및 DB개발 등에 대하여 진행되었다. 3차원 시청각 환경 제시기술 개발은 VR 환경 제시 기술 개발과 모의 시뮬레이터를 통한 평가 단계 및 인간의 공간 인식 특성에 관한 연구로 이루어져 있다. 따라서 지표화 과정에서 VR 제시 시스템 관련 지표(3개), VR평가 지표(3개), 그리고 정보물(2개) 등 총 8개의 지표가 완성되었다. 시청각 감성을 활용한 Audio 개발과 시청각 감성 측정기술 및 DB개발에서는 시청각 감성에 대하여 주관적 평가 실시 후, 이를 이용한 제품개발 및 DB화하는 과정으로 구성되었으며, 각각의 연구물에 대하여 각각 6개와 13개의 지표가 완성되었다. 시청각 감성을 활용한 Audio 개발과 시청각 감성 측정기술 및 DB개발은 감성측정방법에서 제시 자극과 실험육법에서의 다소의 차이는 있었으나, 감성어휘 도출을 통한 SD척도법, 생체신호 측정, 자료처리방법 및 평가기준 등에서 유사성이 있었다. 따라서 각각의 연구물에 대한 지표 개발뿐만 아니라 지표간의 관련성을 비교ㆍ분석함으로써 체계화된 지표 표준화 과정이 필요한 것으로 보인다.
위치 기반 서비스를 이용하여 자신이 방문한 장소에 대한 긍정 혹은 부정적 의견을 리뷰로 남기는 것이 일상화되고 있다. 실제 방문자가 작성한 장소 리뷰에 대한 감성분석 결과는 잠재적 소비자뿐 아니라 기업에게도 유용한 정보를 제공할 수 있다. 장소에 대한 감성분석을 실시하기 위해서는 감성분석의 기준이 되는 어휘에 대한 사전이 필요하다. 그러나 현재까지 장소를 표현하는 공간 감성어에 대한 사전이 구축된 바 없다. 이에 본 연구는 실제 방문자가 한국어로 작성한 장소 리뷰 데이터를 분석하여 공간 감성어 사전을 구축하는 방법을 제안하며, 여러 장소 카테고리 중 테마공원을 대상으로 공간 감성어 사전을 구축하였다. 이를 위해 자연어 처리 기법과 통계적 기법을 활용하였으며, 사전에 포함되는 공간 감성어는 감성의 극성에 대한 정보와 극성의 정도에 대한 확률점수를 포함하고 있다. 본 연구에서 구축한 공간 감성어 사전은 3개의 테이블(SSLex_SS, SSLex_single, SSLex_combi)로 구성되며, 총 219개의 어휘를 포함한다. 이를 바탕으로 트위터에서 테마공원에 대해 작성된 글을 대상으로 감성분석을 실시하였으며, 감성의 극성 분류에 대한 전체 정확도가 0.714로 산출됨에 따라 사전의 유효성을 확인할 수 있었다.
현 청소년들의 학교내 생활환경에서 문제점으로 대두되는 폭력 및 자살사고 발생률 증가에 대한 예방차원의 빅 데이터 처리 분석 시스템을 목표로 연구하였고 설계의 경제성과 용이성, 적용의 신속성 등을 고려해서 많은 이용률을 가지고 있는 오픈 소스인, 하둡 시스템(Hadoop system)의 맵리듀스(MapReduce) 알고리즘과 분산 병렬 환경을 위한 HDFS(Hadoop Distibuted File System) 구성을 사용하여 실험하였다. 연구에서 사용된 분석기법은 기존의 통계적인 분석기법들이 가지는 난이도를 피하기 위해 상업적인 사회 망의 비정형 대화 자료를 이용해서 폭력성 어휘에 대한 단어 수(word count) 분석을 적용하여 폭행, 자살사고를 사전에 감지하여 예방하는 감성분석(sentiment analysis) 시스템을 텍스트 마이닝 관점에서 제안하여 실험하였다.
지식표현은 일반적으로 논리, 규칙, 프레임 또는 의미망 형태로 표현되며, 최근에는 의미망을 이용한 온톨로지 형태로 표현되고 있다. 이러한 지식표현 방법은 개념을 설명하는 문맥적인 정보나 개념들 간의 구조적인 정보를 이용하여 개념에 대한 지식을 논리적으로 표현하는데 중점을 두었다. 하지만, 지식표현에 사용되는 의미정보는 사람에 의해 수집되고 정제되기 때문에 많은 시간, 비용 및 인력이 필요하다는 한계가 있고, 새로운 의미를 추가하거나 기존의 의미를 수정하는 것이 매우 어렵다는 한계가 있다. 색채는 특정 대상이나 개념에 대한 의미, 연상, 상징 등 객관적인 특징 뿐 아니라 시대, 나라, 문화와 같은 사회적 배경을 반영하기 때문에, 정보를 제공하고 감성을 전달하는 효과적인 수단으로 사용되고 있다. 이에 본 논문은, 색채를 이용한 의미정보모델 구축을 위해, 색채정보를 수집하고 정량적으로 분석하는 방법을 제안한다. 긍정/부정/불안/중립으로 구성된 감성어휘 273개를 이용하여 이미지를 수집한 결과 총 130,944개의 이미지를 수집하였다. 이미지에는 여러 가지 사물, 행동, 배경, 색채 등 다양한 정보가 혼재되어 있어 감성어휘와 연관된 색채를 구별하기 어렵기 때문에 이미지를 직관적으로 설명할 수 있는 사용자 태그를 별도로 수집하였다. 태그는 총 2,836,395개를 수집하였고 각 이미지와 그룹에서의 가중치를 구하였다. 태그의 가중치를 통해 이미지가 그룹 내에서 갖는 중요도를 판별하였고, 각 그룹 별로 상위 30%의 이미지를 추출하여 대표 색채를 분석하였다.
웹툰은 인터넷의 특징적 요소들을 활용하여 제작되는 만화 콘텐츠를 온라인 환경에서 소비 가능한 형태로 유통하는 한국형 디지털 만화 플랫폼이다. 최근 웹툰 산업의 급격한 성장과 함께 웹툰 콘텐츠의 공급량이 기하급수적으로 증가함에 따라, 효과적인 웹툰 콘텐츠 추천 방안의 필요성이 커지고 있다. 웹툰은 회화적 요소와 문학적 요소, 디지털 요소의 복합적 산물로서, 독자로 하여금 재미를 느끼게 하고 웹툰이 연출하는 상황에 이입·공감하게 하는 등 소비자의 감성을 자극하는 디지털 콘텐츠 상품이다. 따라서 웹툰이 소비자에게 전달하는 감성이 소비자가 웹툰을 선택함에 있어 중요한 기준으로 작용할 것이라 기대할 수 있다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 소비자 감성을 중심으로, 웹툰 콘텐츠의 효과적인 추천을 지원할 수 있는 소비자 감성 패턴맵의 개발을 목적으로 한다. 본 연구의 수행을 위해 '네이버 웹툰' 플랫폼에서 서비스되는 200개 작품에 대한 메타데이터와 소비자 감성어휘 정보를 수집하였다. 분석 목적에 부합하지 않는 작품을 제외한 127개 작품에 대해 488개의 감성어휘가 수집되었다. 이후 수집된 감성어휘들 간 유사감성 통합, 중복감성 배제 과정을 Bottom-up 접근으로 수행하여 총 63개 감성유형으로 축소된 웹툰 특화 감성지표를 구축하였다. 구축한 감성지표에 대한 탐색적 요인분석을 수행하여 웹툰 유형을 분류할 수 있는 3개의 중요 차원을 도출하고, 이를 기준으로 K-Means 클러스터링을 수행하여 전체 웹툰을 4개 유형으로 분류하였다. 각각의 유형에 대해 웹툰-감성 2-Mode 네트워크를 구축하여 웹툰 유형별로 나타나는 감성 패턴의 특징을 살펴보았으며, 프로파일링 분석을 통해 웹툰 유형별 인사이트와 실무적으로 의미 있는 전략적 시사점을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 웹툰의 추천 및 분류의 영역에서 소비자 감성의 활용 가능성을 확인하고, 웹툰 생태계 내 구성원들이 소비자를 보다 잘 이해하고 전략을 수립할 수 있도록 돕는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
패션트렌드와 소비자감성에 적합한 패션소재를 기획, 선정하는데 도움을 주는 컴퓨터 기반의 의사 결정시스템이 개발되었다. 패션소재로서의 유용성을 결정하는 속성을 두께, 무게, 밀도, 광택, 색상등으로 한정한 후 다속성 모델을 구축하였다. 각 속성들의 가중치는 의류 매장의 방문객 대상의 설문 조사에 의해 결정되었으며, 한 소재의 최조 가치는 퍼지 추론 시스템에 의해 계산되었다. 구축된 “퍼지-다속성” 모델을 이용하여 패션소재의 총 가치를 i) 품질로부터의 가치, ii) 품질을 기반으로 부가되는 가치, iii) 품질과는 무관하게 형성되는 브랜드 가치의 세가지 요소롤 분해하였다. 시중의 유명 스포츠 의류 브랜드 2종을 선정하여 위의 모델을 적용하였다. 위의 모델은 컴퓨터 시스템으로 개발되어, 특정 소재의 기본정보가 입력이 되면 그에 해당하는 감성정보로 변환되는 소재 평가 시스템과 역으로 원하는 감성 어휘를 입력하면 그에 해당하는 소재를 제안하는 소재 기획 시스템의 독립적인 두 요소로 구성된다.
본 연구의 목적은 웹 게임을 이용한 새로운 온라인 설문조사방법을 제시하는 것이다. 이는 웹 게임에서 실제로 사용되는 배경을 중심으로 공간 디자인 요소와 감성언어 간의 상관관계를 규명하고 데이터베이스 시스템을 구축하여 기존 온라인 설문조사방법의 한계인 불성실한 응답의 문제를 극복하는 새로운 조사방법론 제시 하는 것이다. 이를 위해서 관련 문헌을 고찰하고 기존 텍스트 기반의 설문 조사 방법과 온라인 설문조사의 장단점을 비교하여 그 단점에 해당하는 오류를 개선할 수 있는 웹 게임 기반의 온라인 설문조사 방법을 도출하였다. 이는 주거 전통 상업 환타지 등 4가지 공간과 감성어휘들 간의 상관관계를 가우스분포의 위치 결정값을 기초로 감성어휘 데이터베이스가 구현되었다. 본 연구는 소비자 선호도 조사와 같은 모집단 예측 시스템에 활용할 수 있을 것을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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