• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.3
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• pp.21-31
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• 2015

This thesis proposes the emotions acquired after listening to the music as an emotion model composed of 8 types of emotions, based on the emotion model studied previously. The 5 musical factors selected, that affect the emotion, are tempo, dynamics, amplitude change, brightness, and noise. According to the emotion model composed of 8 types of emotions, 160 songs categorized into the 8 types of emotions were selected, and the actual data was extracted and analyzed. Through the analysis of actual data, an emotion equation made of weighted value of 5 factors was derived, and an algorithm that can predict the emotion by mapping on the 2-dimensional emotion coordinate system through the emotion equation was designed. Also, a way of controlling emotion by moving the coordinates on the 2-dimensional emotion coordinate system was suggested.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.11a
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• pp.127-133
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• 2001

본 연구는 향에 대한 연령별 감성 구조를 밝히고, 향 감성에 따른 자율신경계 반응을 밝히려는 것이다. 실험 참여자는 연령별(10대, 20대, 40대)로 24명씩, 총 72명이고 자극향은 cederwood, grapegruit, teebaum, peppermint, rose 향을 사용하였다. 향이 제시되는 동안 혈류량, 피부온도, 피부전기반응, 심전도 반응을 측정하였고, 향에 대한 주관적 감성을 측정하였다. 향에 의한 심리적 감성 구조는 심미성, 강도, 자연성, 개성성, 낭만성의 다섯 요인이 확인되었고, 연령별로 차이가 나타나지 않았다. 향 선호도를 예측하는 감성요인은 연령별로 차이가 났다. 감성적으로 "나쁜"향은 "좋은"향보다 교감신경계 활동에 의한 자율신경계 반응이 더 크게 일어났다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.05a
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• pp.204-209
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• 2001

감성 연구의 생리, 심리, 동작 분석 등의 과정에서 발생하는 문서, 데이터, 화상, 그림, 그래픽 등의 자료 공유에 인터넷을 적용하는 것은 매우 유망하다, 본 연구에서는 현재의 인터넷 (또는 인트라넷) 환경을 고려하여 Ultra 2 DB 서버, Sun Solaris (UNIX) OS, UniSql DBMS, Apache Web 서버로 시스템을 구축하였다. 이 시스템을 이용하여 웹기반 감성데이터 베이스 시제품을 구축하여 각종 감성자료를 보급하는 체계를 1차 완료하였으며, 도메인(www.gamsung.or.kr)을 등록하여 서비스를 실시하고 있다. 이 시스템에는 1단계 감성공학기술개발 사업의 35개 연구보고서, 1단계 연구결과로서 생산한 262개 감성지표, 2단계(전반기) 연구사업의 78개 감성지표, 일본의 인간감각계측 및 응용기술개발 중심으로 생산하나 100개 감성지표, 음성데이터, 인체측정데이터, 얼굴표정데이터와 설문데이터 등의 감성데이터와 감성공학 연구자 인력, 국내제조업체 정보, 참고문헌, 감성 정보물 등을 DB화하여 인터넷을 통하여 조회, 검색할 수 있도록 하였다. 뿐만 아니라 현재 진행되고 있는 감성공학기술개발에 대한 각종 정보를 제공하고 있으며 감성공학의 기술 동향에 대해서도 소개하고 있다. 이는 한국인의 감성 연구에 적합한 감성공학 데이터 베이스 시스템 구축의 발판을 마련하였으며, 향후 소비자의 감성을 예측하고, 이를 시스템 설계에 반영할 수 있으므로 인간중심의 제품개발에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.05a
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• pp.79-85
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• 2002

감성 연구의 생리, 심리, 동작 분석 등의 과정에서 발생하는 문서, 데이터, 화상, 그림, 그래픽 등의 자료 공유에 인터넷을 적용하는 것은 매우 유망하다. 본 연구에서는 현재의 인터넷 (또는 인트라넷) 환경을 고려하여 Ultra 2 DB 서버, Sun Solaris (UNIX) OS, UniSql DBMS, Apache Web 서버로 시스템을 구축하였다. 이 시스템을 이용하여 웹기반 감성데이터 베이스 시제품을 구축하여 각종 감성자료를 보급하는 체계를 1차 완료하였으며, 도메인(www.gamsung.or.kr)을 등록하여 서비스를 실시하고 있다. 이 시스템에는 1단계 감성공학기술개발 사업의 35개 연구보고서, 1단계 연구결과로서 생산한 262개 감성지표, 2단계 연구사업의 130개 감성지표, 일본의 인간감각계측 및 응용기술개발 중심으로 생산한 125개 감성지표, 음성데이터, 음향데이터, 인체측정데이터, 얼굴표정데이터와 설문데이터 등의 감성데이터와 감성공학 연구자 인력, 국내제조업체 정보, 참고문헌, 감성 정보물 등을 DB화하여 인터넷을 통하여 조회, 검색할 수 있도록 하였다. 뿐만 아니라 현재 진행되고 있는 감성 공학기술개발에 대한 각종 정보를 제공하고 있으며 감성공학의 기술 동향에 대해서도 소개하고 있다. 이는 한국인의 감성 연구에 적합한 감성공학 데이터 베이스 시스템 구축의 발판을 마련하였으며, 향후 소비자의 감성을 예측하고, 이를 시스템 설계에 반영할 수 있으므로 인간중심의 제품개발에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.11a
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• pp.54-57
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• 2009

This study was aimed to investigate the effects of visual texture on color emotion and to establish prediction models for color emotion by both physical color properties and visual texture characteristics. A variety of fabrics were printed by digital printer according to hue and tone combinations. Subjective sensation was evaluated in terms of visual texture for fabrics printed in gray whereas color emotion for those in chromatically printed. As results, fabric clusters by visual texture showed significant differences in color emotion factors and the differences were clearer for grayish tone fabrics. Prediction models for color emotion factors by both physical color properties and visual texture clusters were proposed as for all fabrics and grayish ones, respectively.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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• pp.81-83
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• 2015

본 연구는 사용자의 감성이 온라인 소셜 미디어를 통해 감염이 된다는 사실을 감성 전파 모델링으로 보이고자 한다. 이를 위해 전염병 파생을 기술하고 이를 예측하는데 사용되었던 질병확산 모델을 기초로 소셜 미디어상의 감성 전파 모델을 제시한다. 제시한 모델의 타당성을 검증하기 위해 특정 리테일 산업에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있는 웹포럼의 데이터를 수집한다. 수집된 데이터로부터 주요 주제어를 도출하고, 주제별 감성을 측정하고, 시간에 따른 감성 값을 도출하여, 제시한 모델을 추정한다. 실험 결과 사용자의 긍정적 감성과 부정적 감성이 서로 경쟁관계에 있다는 가정을 따른 제안한 모델이 타당함을 보였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.6
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• pp.81-89
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• 2020

Online reviews we encounter commonly on SNS, although a complex range of assessment information affecting the consumer's preferences are included, it is general that such information is just provided by simple numbers or star ratings. Based on those review types, it is not easy to get specific information that consumers want and use it to make a decision for purchase. Therefore, in this study, we propose a prediction methodology that can provide ratings broken down by evaluation items by performing sentiment analysis on restaurant reviews written in Korean. To this end, we select 'food', 'price', 'service', and 'atmosphere' as the main evaluation items of restaurants, and build a new sentiment dictionary for each evaluation item. It also classifies review sentences by rating item, predicts granular ratings through sentiment analysis, and provides additional information that consumers can use to make decisions. Finally, using MAE and RMSE as evaluation indicators it shows that the rating prediction accuracy of the proposed methodology has been improved than previous studies and presents the use case of proposed methodology.

• Knowledge Management Research
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• v.22 no.2
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• pp.19-32
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• 2021

Bitcoin, a representative cryptocurrency, is receiving a lot of attention around the world, and the price of Bitcoin shows high volatility. High volatility is a risk factor for investors and causes social problems caused by reckless investment. Since the price of Bitcoin responds quickly to changes in the world environment, we propose to predict the price volatility of Bitcoin by utilizing news information that provides a variety of information in real-time. In other words, positive news stimulates investor sentiment and negative news weakens investor sentiment. Therefore, in this study, sentiment information of news and deep learning were applied to predict the change in Bitcoin yield. A single predictive model of logit, artificial neural network, SVM, and LSTM was built, and an integrated model was proposed as a method to improve predictive performance. As a result of comparing the performance of the prediction model built on the historical price information and the prediction model reflecting the sentiment information of the news, it was found that the integrated model based on the sentiment information of the news was the best. This study will be able to prevent reckless investment and provide useful information to investors to make wise investments through a predictive model.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.22 no.2
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• pp.97-113
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• 2016

Due to the growth of internet data and the rapid development of internet technology, "big data" analysis is actively conducted to analyze enormous data for various purposes. Especially in recent years, a number of studies have been performed on the applications of text mining techniques in order to overcome the limitations of existing structured data analysis. Various studies on sentiment analysis, the part of text mining techniques, are actively studied to score opinions based on the distribution of polarity of words in documents. Usually, the sentiment analysis uses sentiment dictionary contains positivity and negativity of vocabularies. As a part of such studies, this study tries to construct sentiment dictionary which is customized to specific data domain. Using a common sentiment dictionary for sentiment analysis without considering data domain characteristic cannot reflect contextual expression only used in the specific data domain. So, we can expect using a modified sentiment dictionary customized to data domain can lead the improvement of sentiment analysis efficiency. Therefore, this study aims to suggest a way to construct customized dictionary to reflect characteristics of data domain. Especially, in this study, movie review data are divided by genre and construct genre-customized dictionaries. The performance of customized dictionary in sentiment analysis is compared with a common sentiment dictionary. In this study, IMDb data are chosen as the subject of analysis, and movie reviews are categorized by genre. Six genres in IMDb, 'action', 'animation', 'comedy', 'drama', 'horror', and 'sci-fi' are selected. Five highest ranking movies and five lowest ranking movies per genre are selected as training data set and two years' movie data from 2012 September 2012 to June 2014 are collected as test data set. Using SO-PMI (Semantic Orientation from Point-wise Mutual Information) technique, we build customized sentiment dictionary per genre and compare prediction accuracy on review rating. As a result of the analysis, the prediction using customized dictionaries improves prediction accuracy. The performance improvement is 2.82% in overall and is statistical significant. Especially, the customized dictionary on 'sci-fi' leads the highest accuracy improvement among six genres. Even though this study shows the usefulness of customized dictionaries in sentiment analysis, further studies are required to generalize the results. In this study, we only consider adjectives as additional terms in customized sentiment dictionary. Other part of text such as verb and adverb can be considered to improve sentiment analysis performance. Also, we need to apply customized sentiment dictionary to other domain such as product reviews.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.11a
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• pp.45.2-45.2
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• 2009

최근 제품에 있어서 가치는 기능성을 제공하는 측면에서 점차 사용성과 감성을 중요시하는 방향으로 변화하고 있다. 최근의 혁신적인 제품을 보면 사용성과 감성적인 가치가 기술개발의 방향성까지 결정하는 등 제품개발에 있어서 감성과 사용성 가치의 중요성은 더 더욱 커지고 있다. 또한 감성과, 사용성에 대한 정확한 예측은 제품의 개발 방향뿐만 아니라, R&D의 방향성을 결정짓기 때문에 이와 같은 Value를 표현할 수 있는 정확하고 신뢰성 있는 모델의 중요성 갈수록 높아지고 있다. 하지만 제품개발에 있어서 감성과 사용성으로 대변되는 User Experience 가치 제공은 기능성, 신뢰성 등의 기존가치와는 달리 소비자, 사용자로 대변되는 Human에 대한 더 높은 이해가 필수적이나, 관련 지식의 부족 및 통계적 정량화, 객관화 어려움 등으로 제품의 가치로 연결시키기에는 많은 어려움이 있는게 사실이다. 본 논문에서는 감성과 사용성 등을 고려한 제품 가치 체계(Product Value Structure)에 대해서 살펴보고, 아울러 이러한 가치를 고려한 제품개발 패러다임의 변화에 대해서 살펴보고자 한다. 또한 기존의 감성 사용성에 대한 방법론에 널리 활용되는 통계적 귀납적 방법론 외에 인지과학(Coginition Technology)을 활용하여 연역적 방법론에 대해서도 고민해보고자 한다. 특히 Iphone의 UI 특성을 통해 Innovation Company가 인지과학적인 Approach를 어떻게 제품개발에 적용하고 있는지에 대해서 알아보고자 한다.