• 제목/요약/키워드: 감성 컴퓨터

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Impact of Word Embedding Methods on Performance of Sentiment Analysis with Machine Learning Techniques

  • Park, Hoyeon;Kim, Kyoung-jae
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권8호
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    • pp.181-188
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    • 2020
  • 본 연구에서는 다양한 워드 임베딩 기법이 감성분석의 성과에 미치는 영향을 확인하기 위한 비교연구를 제안한다. 감성분석은 자연어 처리를 사용하여 텍스트 문서에서 주관적인 정보를 식별하고 추출하는 오피니언 마이닝 기법 중 하나이며, 상품평이나 댓글의 감성을 분류하는데 사용될 수 있다. 감성은 긍정적이거나 부정적인 것으로 분류될 수 있기 때문에 일반적인 분류문제 중 하나로 생각할 수 있으며, 이의 분류를 위해서는 텍스트를 컴퓨터가 인식할 수 있는 언어로 변환하여야 한다. 따라서 단어나 문서와 같은 텍스트를 자연어 처리에서 벡터로 변형하여 진행하는데 이를 워드 임베딩이라고 한다. 워드 임베딩 기법은 Bag of Words, TF-IDF, Word2Vec 등 다양한 기법이 사용되고 있는데 지금까지 감성분석에 적합한 워드 임베딩 기법에 대한 연구는 많이 진행되지 않았다. 본 연구에서는 영화 리뷰의 감성분석을 위해 다양한 워드 임베딩 기법 중 Bag of Words, TF-IDF, Word2Vec을 사용하여 그 성과를 비교 분석한다. 분석에 사용할 연구용 데이터 셋은 텍스트 마이닝에서 많이 활용되고 있는 IMDB 데이터 셋을 사용하였다. 분석 결과, TF-IDF와 Bag of Words의 성과가 Word2Vec보다 우수한 것으로 나타났으며 TF-IDF는 Bag of Words보다 성과가 우수하였으나 그 차이가 매우 크지는 않았다.

CNN-LSTM 모델 기반의 감성분석을 이용한 상품기획 모델 (Product Planning using Sentiment Analysis Technique Based on CNN-LSTM Model)

  • 김도연;정진영;박원철;박구락
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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    • pp.427-428
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    • 2021
  • 정보통신기술의 발달로 전자상거래의 증가와 소비자들의 제품에 대한 경험과 지식의 공유가 활발하게 진행됨에 따라 소비자는 제품을 구매하기 위한 자료수집, 활용을 진행하고 있다. 따라서 기업은 다양한 기능들을 반영한 제품이 치열하게 경쟁하고 있는 현 시장에서 우위를 점하고자 소비자 리뷰를 분석하여 소비자의 정확한 소비자의 요구사항을 분석하여 제품기획 프로세스에 반영하고자 텍스트마이닝(Text Mining) 기술과 딥러닝(Deep Learning) 기술을 통한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문의 기초자료가 되는 데이터셋은 포털사이트의 구매사이트와 오픈마켓 사이트의 소비자 리뷰를 웹크롤링하고 자연어처리하여 진행한다. 감성분석은 딥러닝기술 중 CNN(Convolutional Neural Network), LSTM(Long Short Term Memory) 조합의 모델을 구현한다. 이는 딥러닝을 이용한 제품기획 프로세스로 소비자 요구사항 반영, 경제적인 측면, 제품기획 시간단축 등 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대한다.

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감성 소셜 네트워크 구현 (Implementation of Warmhearted Social Network)

  • 전규찬;곽평안;조세홍
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
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    • pp.326-329
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    • 2012
  • 컴퓨터 네트워크를 통하여 구현되고 있는 SNS의 발달 과정을 살펴보면 타인과의 대화를 중점적으로 구현한 초창기 시절을 지나, 자신의 사상과 생각을 전파, 공유하는 시대로 발전되었다. 이러한 소셜 네트워크는 나름의 효율성을 지니고 있으나, 사람의 본질인 아날로그적 감성을 표현하기에는 모자라는 점이 있었다. 본 연구는 현재의 소셜 네트워크에 감성적인 요소를 삽입하여 조금 더 친밀한 소셜 네트워크를 구현하고자 하였다. 인간의 감성적 요소를 이루는 만남, 추억이 주가 되는 소셜 네트워크는 디지털 시대에서 놓칠 수 있는 아날로그적 감성과 따뜻한 인간미를 느낄 수 있다는 장점이 있다. 소셜 네트워크의 편리함과 모바일 기술력을 이용해 오프라인에서 느낄 수 있는 따뜻함을 배가 한다.

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얼굴 특징점의 지각적 위계구조 분석 (Analysis of Perceptual Hierarchy for Facial Feature Point)

  • 반세범;정찬섭
    • 한국감성과학회:학술대회논문집
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    • 한국감성과학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.189-193
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    • 2000
  • 표정인식 시스템을 구현하기 위해서는 어떠한 얼굴 특징점이 특정한 내적상태와 밀접한 관련이 있는가를 알아야한다. 이를 위해 MPEG-4 FDP 중 39개의 얼굴 특징점을 사용하여 쾌-불쾌 및 각성-수면의 내적상태와 얼굴 특징요소간의 상관관계를 분석하였다. 연극배우들의 다양한 표정연기 사진 150장으로부터, 5개의 필터 크기와 8개의 필터 방위로 구성된 Gator wavelet을 사용하여 39개의 특징점을 중심으로 영상처리 하였다. 이들 특징점의 필터 반응 값과 내적상태의 상관관계를 분석한 결과, 내적상태의 쾌-불쾌 차원은 주로 입과 눈썹 주변의 특징점과 밀접한 관련이 있었고, 각성-수면 차원은 주로 눈 주변의 특징점과 밀접한 관련이 있었다. 필터의 크기는 주로 저역 공간빈도 필터가 내적상태와 관련이 있었고, 필터의 방위는 주로 비스듬한 사선 방위가 내적상태와 관련이 있었다.

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개별공조에 의한 CR에서의 Heat Gain과 재실자 온열성 연구 (Occupant's Thermal Comfort and Heat Gains in CR by PEM)

  • 김원태
    • 한국감성과학회:학술대회논문집
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    • 한국감성과학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.13-18
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    • 1999
  • 기존의 공조방식 및 본 연구에서 제안한 개별환경제어시스템(PEM)으로부터 열유체 유동 헤석용 PHOENICS 프로그램을 이용하여 3차원 시뮬레이션을 수행하여 재실자가 거주하고 있는 CR(컴퓨터실)에서의 Heat Gain과 재실자 온열성 특성을 감성공학적 측면에서 분석하였다. 본 연구로부터 바닥으로부터 공기를 유입하여 천정으로 유출하는 바닥취출공조방식이 실내 환경 개선에 유리하고 diffuser만을 통하여 공기가 유입되어 천정과 바닥으로 공기가 유출되는 PEM 방식은 열적 냉각 성능은 좋으나 PC와 재실자 주변에 강력한 재순환 유동이 발생되어 실내 환경의 쾌적성 측면에서는 불리하나 PEM과 TAM방식의 결합이 감성공학적 온열특성 분포로부터 CR실의 재실자 주변 온도 분포에 최적임을 알 수 있다.

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얼굴표정정보를 처리하는 상황인식 미들웨어의 구조 설계 (The Design of Context-Aware Middleware Architecture for Processing Facial Expression Information)

  • 김진봉
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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    • pp.649-651
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    • 2008
  • 상황인식 컴퓨팅 기술은 넓게 보면 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 일부분으로 볼 수 있다. 그러나 상황인식 컴퓨팅 기술의 적용측면에 대한 접근 방법이 유비쿼터스 컴퓨팅과는 다르다고 할 수 있다. 지금까지 연구된 상황인식 컴퓨팅 기술은 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에 주된 초점을 두고 있다. 또한, 상황정보로는 객체의 위치 정보만을 주로 사용하고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 얼굴표정을 상황정보로 사용하여 감성을 인식할 수 있는 상황인식 미들웨어로서 CM-FEIP의 구조를 제안한다. CM-FEIP의 가상공간 모델링은 상황 모델링과 서비스 모델링으로 구성된다. 또한, 얼굴표정의 인식기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감성을 인식한다. 객체의 얼굴표정을 상황정보로 사용하고, 무표정일 경우에는 여러 가지 환경정보(온도, 습도, 날씨 등)를 이용한다. 온톨로지를 구축하기 위하여 OWL 언어를 사용하여 객체의 감성을 표현하고, 감성추론 엔진은 Jena를 사용한다.

캘리그라피에 특화된 래스터 이미지 확대 방법 (A Raster Image Scaling Method focused on Calligraphy)

  • 안지혜;박진호
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제21권4호
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    • pp.1-10
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    • 2015
  • 사람들이 감성을 중요시하게 되면서 캘리그라피의 활용이 증가하고 있다. 캘리그라피에서는 획, 점, 삐침뿐 아니라 갈라점과 농담(뽑淡)을 동해 희노애락(편感哀樂) 감은 감성을 표현한다. 하지만 캘리그라피를 다양한 크기의 인쇄물에 사용하기 위하여 디지탤 작엽을 할 때 갈라점과 농담은 소실될 수 있어 이들이 표현하는 감성이 사라질 수 있다. 또한 캘리그라피를 사용한 이미지 편집을 위해 전문가는 스캐너를 동해 얻은 높은 해상도의 이미지로 작엽하지만 일반 사용자들은 스마트 폰으로 촬영한 낫은 해상도의 이미지로 작엽한다. 우리는 일반 사용자가 사용하는 해상도가 낫은 캘리그라피 이미지를 다양한 크기의 인쇄물에 사용 가능하고, 갈라점과 농담이 주는 감성을 유지하기 위하여 캘리그라피에 특화된 래스터 이미지를 확대하는 방법을 제안한다. 우리의 방법은 래스터 기반에서 이미지를 확대할 때 문제가 되는 경계를 재 채색한다. 재 채색을 할 때 이미지 그라디언트(Image-gradient)를 사용하여 엘리어싱을 감소시키고 금자 이미지를 더옥 선명하게 하며, alpha 값을 사용하여 붓의 갈라점과 농담이 주는 감성을 유지한다.

Rating Prediction by Evaluation Item through Sentiment Analysis of Restaurant Review

  • So, Jin-Soo;Shin, Pan-Seop
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권6호
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    • pp.81-89
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    • 2020
  • 우리가 SNS상에서 흔하게 접하는 온라인 리뷰에는, 소비자들의 선호도에 영향을 미치는 다양한 평가정보가 복합적으로 포함되어 있지만 이를 매우 간단한 형태의 수치(또는 평점)로 제공하는 것이 일반적이다. 이러한 리뷰에서, 소비자가 원하는 구체적인 정보를 얻고, 이를 구매를 위한 판단에 활용하기란 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 한국어로 작성된 음식점 리뷰를 대상으로, 감성분석을 수행하여 평가항목별로 세분화된 평점을 제공 가능한 예측 방법론을 제안한다. 이를 위해, 음식점의 주요 평가항목으로 '음식', '가격', '서비스', '분위기'를 선정하고, 평가항목별 맞춤형 감성사전을 새롭게 구축한다. 또한 평가항목별 리뷰 문장을 분류하고 감성분석을 통해 세분화된 평점을 예측하여 소비자가 의사결정에 활용 가능한 추가적인 정보를 제공한다. 마지막으로, MAE와 RMSE를 평가지표로 사용하여 기존의 연구보다 제안기법의 평점 예측 정확도가 향상되었음을 보이며, 제안 방법론의 활용 사례도 제시한다.

Analyzing Correlations between Movie Characters Based on Deep Learning

  • Jin, Kyo Jun;Kim, Jong Wook
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제26권10호
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    • pp.9-17
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    • 2021
  • 인간은 사회적인 동물로서, 대화로써 정보를 얻거나 사회적인 교류를 해왔다. 대화는 두 사람 이상의 작은 모임에서 서로 말을 편하게 주고받는 것으로, 한 사람이 다른 사람에게 가지는 감성에 따라 그 말의 분위기가 달라질 수 있다. 영화에서 인물들과 인물들이 펼치는 이야기는 중요한 요소로 작용하며, 인물들 간의 관계는 이야기와 인물 간의 대사를 이해하는데 꼭 필요하다. 그러나 이런 정보를 영화에서 자동으로 추출하는 방법은 아직까지 연구되지 않아서 관객들에게 제공되고 있지 못하고 있다. 따라서, 영화 속 양상을 자동으로 분석하는 모델이 필요하다. 본 논문에서는 딥 러닝 기법을 활용하여 각 영화 등장 인물들 간의 감성을 측정하여 영화 속 인물들 간의 관계를 효과적으로 분석하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 영화 대본으로부터 주요 인물들을 추출하고, 주요 인물들 간의 대화를 효과적으로 찾는다. 그런 다음, 주요 인물들 간의 관계를 분석하기 위하여, 감성 분석을 수행하여 전체 시간 간격 내 대사의 위치에 따라 가중치를 부여하고 점수를 수집한다. 또한, 실데이터를 이용한 실험을 통하여 제안 기법이 효과적으로 영화 등장 인물들 간의 감성을 분석할 수 있음을 보인다.

Sentiment Analysis of Airline Satisfaction Using Social Big Data: A Pre- and Post-COVID-19 Comparison

  • Ju-Yang Lee;Phil-Sik Jang
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제29권6호
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    • pp.201-209
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    • 2024
  • COVID-19는 항공산업에 큰 영향을 주어 전 세계적인 여행 제한과 보안 강화 등의 변화를 불러 왔다. 본 연구는 COVID-19 전후 항공 서비스 만족도의 변화양상을 파악하기 위해 2016년부터 2023년까지 SKYTRAX 웹사이트에 게시된 147개 항공사에 대한 59,818개의 리뷰를 수집하고 감성 분석 기법을 활용하여 COVID-19 전후의 항공사 만족도, 리뷰 감성, 만족도에 영향을 미치는 속성을 비교 분석하였다. 분석 결과, COVID-19 이후 항공사 만족도 전반이 통계적으로 유의미하게 하락했으며 (p<0.001), 모든 항공사 선택 속성에 대한 긍정적 감성 비율이 유의미하게 감소한 반면, 부정적 감성 비율은 객실 및 기내서비스를 제외한 모든 속성에서 유의미하게 증가했다. 또한, 운항 서비스는 COVID-19 전후 기간 모두 전반적인 서비스 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 연구는 COVID-19 전후 글로벌 주요 항공사의 만족도 속성에 대한 정량적 분석을 제공함으로써 향후 항공산업의 서비스 만족도 제고에 이바지할 것으로 기대된다.