• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권5호
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• pp.325-332
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• 2011

최근 트위터, 페이스북과 같은 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service : SNS)가 활성화됨에 따라 서비스 사용자들에 의해 작성된 막대한 텍스트들로부터 의미 있는 정보를 찾기 위한 연구가 많은 주목을 받고 있다. 특히 문장에 담겨 있는 감정은 활용 범위가 매우 넓은 정보로서 문장에 대한 감정을 분류하는 일은 매우 유용한 일이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 문장의 감정을 분류하기 위해 문장에 포함되어 있는 형식적 어휘 정보와 이모티콘이나 인터넷 용어와 같은 온라인상에서 많이 이용되는 다양한 형태의 비형식적 어휘 정보를 이용한 새로운 문장 감정 분류 방법을 제안한다. 기존에는 문장의 감정을 분류하기 위해 사전을 기반으로 한 형식적 어휘 정보를 이용했지만, 최근 인터넷 사용자들은 인터넷 용어나 이모티콘과 같은 비형식적 어휘를 많이 사용해 기존의 형식적 어휘 정보만으로는 정확한 감정 분류가 어렵다. 제안한 방법은 형식적 어휘 정보와 비형식적 어휘 정보를 이용해 다양한 형태의 어휘를 포함하는 인터넷 상의 문장들에 대해 보다 정확한 감정 분류 결과를 보여준다. 또한, 같은 어휘라도 도메인별로 다른 감정을 나타내는 경우가 많으므로 제안한 방법에서는 도메인별로 다른 감정 어휘정보를 이용했다. 각 감정 어휘 정보를 통해 특징벡터로 표현된 문장은 Support Vector Machine(SVM) 분류 방법을 통해 감정을 분류하고 그 성능을 평가했다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.617-623
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• 2024

언어와 감정 사이의 복잡한 관계의 특징을 보이며, 우리의 말을 통해 감정을 식별하는 것은 중요한 과제로 인식된다. 이 연구는 음성 및 텍스트 데이터를 모두 포함하는 다중 모드 분류 작업을 통해 음성 언어의 감정을 식별하기 위해 속성 엔지니어링을 사용하여 이러한 과제를 해결하는 것을 목표로 한다. CNN(Convolutional Neural Networks)과 LSTM(Long Short-Term Memory)이라는 두 가지 분류기를 BERT 기반 사전 훈련된 모델과 통합하여 평가하였다. 논문에서 평가는 다양한 실험 설정 전반에 걸쳐 다양한 성능 지표(정확도, F-점수, 정밀도 및 재현율)를 다룬다. 이번 연구 결과는 텍스트와 음성 데이터 모두에서 감정을 정확하게 식별하는 두 모델의 뛰어난 능력을 보인다.

• 한국전자거래학회지
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• 제21권3호
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• pp.15-28
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• 2016

본 논문에서는 모바일에서 획득한 GPS(Global Positioning System)를 활용하여 사용자의 위치 주변에서 발생한 SNS 데이터를 수집하고 분석을 통해 사용자가 원하는 장소를 추천하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 트위터에서 위치정보를 포함하는 게시글을 표본 집합으로 정하고 모바일의 위치정보와 함께 활용했을 때, 사용자의 검색의도에 부합하는 양질의 정보를 제공할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다. 이를 위해 2015년 11월부터 12월까지 수집한 트윗(Tweet)을 대상으로 임의의 위치정보와 검색어로 구성된 질의를 구성하고 형태소 분석을 거쳐 분석에 적합한 형태의 데이터로 변환하였다. 또한 장소 추천을 위해 감정사전을 구축하여 긍정 및 부정을 의미하는 극성 키워드들을 정의하고 레이블을 구성한 후, 감정사전과 극성키워드를 이용해 개별 트윗의 추천 점수를 도출하였다. 논문은 추천 점수와 사용자의 현재 위치, 트윗이 작성된 위치와 사용자 위치 사이의 거리 계산을 통해 가까운 거리 순으로 10개의 장소 정보를 정렬하여 결과를 보인다. 또한 성능평가를 위해 감정 분석된 트윗에 대한 정밀도와 재현율을 도출하여 시스템의 성능을 확인한다. 실험은 '맛집', '공연' 2개의 키워드와 10개 지역을 기준으로 수행하였다. 실험 결과 키워드 1개당 수집된 트윗은 평균 10.5개였으며, 총 10번의 실험에 사용된 평균 210개의 트윗 중 긍정 또는 부정의 단어를 포함한 트윗의 개수는 평균 122개였다. 또한 감정 분석을 통해 긍정 또는 부정으로 분류된 트윗은 평균 65개였으며 그 중 실제로 긍정 또는 부정의 의미를 담은 트윗은 평균 46개였다. 이를 통해 시스템은 38%의 재현율로 감정요소를 담은 트윗을 탐지하고, 71%의 정밀도로 감정 분석을 수행했음을 확인했다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.397-398
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• 2015

본 연구의 목적은 행동-감정 반영 중심의 공감기술 증진 부모훈련이 자폐스펙트럼 장애 아동의 사회기술과 일상생활 기능에 미치는 효과를 알아보고자 하는 것이다. 연구대상자는 만 3세-7세의 남녀 35명이 참여하였고, 부모훈련은 주 2회씩 총 10회기를 실시하였다. 부모훈련의 내용구성은 사전검사와 전문가를 통한 내용타당도 검증을 실시한 후에 적용하였고, 자료처리는 SPSS 18.0을 이용하였다. 부모교육 프로그램의 전과 후의 효과를 검증하기 위해서 통제집단 사전사후검사설계를 하였다. 효과검정은 ANCOVA를 하였다. 연구결과 부모훈련실시 후, 자페스펙트럼장애아동의 사회기술과 일상생활기능을 증진시키는데 효과가 있었다. 결론적으로 행동-반영중심의 공감기술증진 부모훈련은 자폐스펙트럼장애 아동의 사회기술과 일상생활 기능 증진에 효과가 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권9호
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• pp.81-88
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• 2023

최근 코로나19로 인한 비대면 서비스의 확산으로 온라인을 통한 소통이 증가하고 있다. 비대면 상황에서는 텍스트나 음성, 이미지 등의 모달리티를 통해 상대방의 의견이나 감정을 인식하고 있다. 현재 다양한 모달리티를 결합한 멀티모달 감정인식에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그중 음성 데이터를 활용한 감정인식은 음향 및 언어정보를 통해 감정을 이해하는 수단으로 주목하고 있으나 대부분 단일한 음성 특징값으로 감정을 인식하고 있다. 하지만 대화문에는 다양한 감정이 복합적으로 존재하기 때문에 다중 감정을 인식하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 복합적으로 존재하는 내재된 감정인식을 위해 음성 데이터를 전처리한 후 특징 벡터를 추출하고 시간의 흐름을 고려한 다중 감정 회귀 모델을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.358-361
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• 2018

비정형 데이터 증가로 텍스트 마이닝을 사용해 데이터를 분석하는 연구가 주목받고 있다. 감성분석은 단어와 문맥을 분석하여 텍스트의 감정을 파악하는 기술이다. 본 논문에서는 감성분석 연구 동향, 적용분야, 방법론에 관해 분석하고 기술하려 한다. 감성분석은 2001년 채팅의 감정을 분석하면서 시작되었고, 2008년부터 본격적으로 연구가 진행되었다. 감성분석은 SNS, 상품 후기, 영화평, 뉴스 기사 등 다양한 데이터에 적용되고 있으며, 사회이슈 찬반 분석과 장소 선호도 분석 등 다양한 연구에서 사용되었다. 감성분석 방법은 감성사전을 이용하는 방식과 기계학습을 사용하는 방식으로 나누어지며 분석 방법을 발전시키기 위한 연구가 진행되고 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권3호
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• pp.90-97
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• 2020

인터넷과 스마트폰의 발달로 디지털 음원은 쉽게 접근이 가능해졌고 이에 따라 음악 검색 및 추천에 대한 관심이 높아지고 있다. 음악 추천 방법으로는 장르나 감정을 분류하기 위해 음정, 템포, 박자 등의 멜로디를 사용한 연구가 진행되고 있다. 하지만 음악에서 가사는 인간의 감정을 표현하는 수단 중의 하나로 역할 비중이 점점 높아지고 있기 때문에 가사를 기반으로 한 감정 분류 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 가사를 기반으로 이별 감정을 세분화하기 위해 이별 가사의 감정을 분석한다. 이별 가사에 나타나는 단어 간 유사도를 Word2Vec 학습을 통해 벡터화하여 감정 사전을 구축 한 후 LSTM을 활용하여 가사를 학습시켜 유사한 감정으로 가사를 분류해주는 Word2Vec과 LSTM을 활용한 이별 가사 감정 분류 방법을 제안한다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권1호
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• pp.61-68
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• 2016

최근 스마트폰과 태블릿 PC 등의 스마트 기기들의 발전으로 인해 SNS(Social Network Service) 사용자가 증가함에 따라 SNS 정보를 이용한 사용자 감정 분류 방법에 대한 기법들이 활발하게 연구되고 있다. 사용자 감정 분류는 SNS 게시글의 텍스트, 이미지 등을 이용하여 감정을 분류하는 것을 말한다. 본 논문에서는 텍스트에서 대표 형용사를 추출하고 이미지에서 Canny 알고리즘과 삼각함수를 이용해 대표 도형에 대한 값을 추출하여 사용자의 감정을 분류하는 방법을 제안한다. 텍스트에서 추출한 대표 형용사는 텍스트에서 추출한 형용사 중에 빈도수가 가장 높은 형용사로 선정하였으며, 영어 감정어휘 사전인 SentiWordNet을 이용하여 긍정-부정의 수치를 측정했다. 이미지에서 추출되는 도형에서 삼각형, 사각형, 원중에 추출되는 도형을 대표 도형으로 선정했으며, 대표 도형의 종류와 기울기에 따라 쾌-불쾌 수치를 측정하여 사용자의 감정을 분류했다. 최종적으로 Plutchik의 감정 바퀴를 긍정-부정과 쾌-불쾌의 수치를 나타내는 x축과 y축을 갖는 좌표평면으로 재정의하고 대표 형용사와 대표 도형의 값을 재정의한 Plutchik의 감정 바퀴의 좌표 평면에 나타내어 사용자의 감정 분류를 수행한다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.83-105
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• 2016

의료IT 서비스의 유망 분야인 정신건강 증진을 위한 주관적 웰빙 서비스(subjective well-being service) 구현의 핵심은 개인의 주관적 웰빙 상태를 정확하고 무구속적이며 비용 효율적으로 측정하는 것인데 이를 위해 보편적으로 사용되는 설문지에 의한 자기보고나 신체부착형 센서 기반의 측정 방법론은 정확성은 뛰어나나 비용효율성과 무구속성에 취약하다. 비용효율성과 무구속성을 보강하기 위한 온라인 텍스트 기반의 측정 방법은 사전에 준비된 감정어 어휘만을 사용함으로써 상황에 따라 감정어로 볼 수 있는 이른바 상황적 긍부정성(contextual polarity)을 고려하지 못하여 측정 정확도가 낮다. 한편 기존의 상황적 긍부정성을 활용한 감성분석으로는 주관적 웰빙 상태인 맥락에서의 감성분석을 할 수 있는 감정어휘사전이나 온톨로지가 구축되어 있지 않다. 더구나 온톨로지 구축도 매우 노력이 소요되는 작업이다. 따라서 본 연구의 목적은 온라인상에 사용자의 의견이 표출된 비정형 텍스트로부터 주관적 웰빙과 관련한 상황감정어를 추출하고, 이를 근거로 상황적 긍부정성 파악의 정확도를 개선하는 방법을 제안하는 것이다. 기본 절차는 다음과 같다. 먼저 일반 감정어휘사전을 준비한다. 본 연구에서는 가장 대표적인 디지털 감정어휘사전인 SentiWordNet을 사용하였다. 둘째, 정신건강지수를 동적으로 추정하는데 필요한 비정형 자료인 Corpora를 온라인 서베이로 확보하였다. 셋째, Corpora로부터 세 가지 종류의 자원을 확보하였다. 넷째, 자원을 입력변수로 하고 특정 정신건강 상태의 지수값을 종속변수로 하는 추론 모형을 구축하고 추론 규칙을 추출하였다. 마지막으로, 추론 규칙으로 정신건강 상태를 추론하였다. 본 연구는 감정을 분석함에 있어, 기존의 연구들과 달리 상황적 감정어를 적용하여 특정 도메인에 따라 다양한 감정 어휘를 파악할 수 있다는 점에서 독창성이 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.147-150
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• 2015

감성은 개인적인 생활경험을 통해 표현되며 동일한 감정상태와 정보자극을 주더라도 다른 감성이 발생될 뿐만 아니라 개인, 사회, 문화 요인에 따라서 크게 변한다. 따라서 다른 영역의 감성과 도서에 대한 감성이 같지 않기 때문에 별도의 감성 사전 구축이 필요하다. 구축된 감성사전은 비슷한 성향의 도서와 사람을 묶어 추천해 주는데 활용할 수 있다. 감성 사전 구축을 위한 원천 정보로 네티즌이 책을 읽고 호감도와 함께 짧은 문장으로 쓴 소감을 활용하였다. 감성분석에서 가장 기본이 되는 분류는 긍정과 부정으로 나누는 것이다. 하지만, 실제로 도서를 추천하기위해서 긍정과 부정으로만 구분하는 것은 충분하지 않다. 따라서 본 연구에서는 도서에 대해서 감성을 긍정과 부정의 호감정도와 감성의 활성도를 조합한 8개의 감성으로 분류하고 각각의 지수를 함께 산출하여 감성어 사전을 구축하고 활용하는 방안을 제시하였다.