• 한국융합학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.25-31
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• 2018

온라인 뉴스는 기존의 신문을 대체하였고, 우리가 정보에 접근하고 공유하는 방법에 큰 변화를 가져왔다. 뉴스 웹사이트들은 사용자가 댓글을 남길 수 있는 기능을 오랜 시간동안 제공하였고, 그 중 몇몇 뉴스 웹사이트에서는 뉴스 기사들에 대한 사용자의 반응들을 크라우드소싱(crowdsource)하기 시작했다. 감정분석 분야에서는 텍스트에 반영된 감정과 반응들을 컴퓨팅적으로 모델링하기 위한 시도를 하고 있다. 본 연구에서는 뉴스 기사에 대한 반응들이 뉴스 본문과 수학적인 상관관계를 갖는지 밝히기 위해, 사용자로부터 생성된 다섯 가지의 감정 라벨(label)을 사용하여 10가지 카테고리(category)에 해당하는 100,000개 이상의 뉴스 기사들을 분석한다. 본 연구에서는 전처리과정이 최소한으로 필요하고 기계학습이 적용하지 않아도 되는 간단한 감정 분석 알고리즘(algorithm)을 제안한다. 우리는 이 모델이 한국어와 같은 형태론적으로 복잡한 언어에도 효과적이라는 것을 증명한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제34권6호
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• pp.871-879
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• 2010

본 논문은 뉴스 기사의 댓글에 대한 사용자의 감정을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 댓글의 문서 분류 시스템으로 기계학습에 기반을 두고 있다. 댓글은 일반적인 문서와 달리 본문을 가지고 있으며 본문의 내용이 독자의 감정에 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 댓글의 특성과 여러 가지 자원을 이용하여 감정 분류를 위한 자질을 제안하고 이들의 가중치 설정 방법을 제안한다. 실험을 통해 이러한 가중치 설정 방법이 한글 뉴스의 댓글에 대한 감정을 분류하는데 효과적임을 알 수 있었다. 또한 댓글과 같이 많은 오류를 포함하는 문서에 대해서 문자 단위의 2음절과 3음절 자질도 충분히 이용 가치가 있음을 확인할 수 있었다. 향후에 뉴스 기사의 댓글뿐 아니라 상품 댓글 등 일반적인 감정 분석에 적용할 계획이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.26-28
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• 2017

스마트폰 보유율과 모바일 이용 행태가 급변함에 따라 방송사에서는 양방향 서비스를 포함한 다양한 방송 서비스를 제공하려고 노력하고 있다. 양방향 서비스 방송에서 시청자가 보낸 문구를 실제 화면에 보여주기까지 PD 와 담당자들의 수작업이 필요하다. 하지만 하루 평균 약 7,200 건 (MBC 오늘아침 소통중계)의 양방향 서비스 관련 로그가 남게 되어, PD 가 일일이 판별하기에는 많은 노력이 따른다. 이러한 불필요한 노력을 줄이기 위해 본 논문에서는 감정 분석을 이용한 딥러닝 인공지능 기반 양방향 서비스 방송 소프트웨어 시스템을 제안한다. 첫째, 시청자들이 전송한 의견, 건의사항, 내용 등을 전처리 과정을 진행한다. 둘째, 감정 사전을 이용해 전처리 된 단어와 비교하여 시청자가 보낸 문구의 감정 점수를 계산한다. 셋째, 과거 실제 방송에 송출된 시청자 문구를 감정 점수와 함께 딥러닝을 이용하여 훈련시킨다. 본 논문의 성능을 평가하기 위해, 2017 년 생방송 오늘아침 소통중계에 사례연구를 진행하였고 효율성을 보였다. 앞으로 이러한 양방향 서비스 방송 소프트웨어 시스템 도입으로, PD 가 방송 제작에 더욱 집중 할 수 있도록 차별화된 방송을 준비하는데 크게 기여할 것이라 기대한다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.144-151
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• 2020

모바일 환경에서 의사소통은 SMS 문자로 이루어진다. SMS 문자에서 사용되는 어휘들은 일반적인 한국어 문어체 문장에서 사용되는 어휘들과 다른 부류의 어휘들이 사용될 것으로 예상할 수 있다. 예를 들어, 일반적인 문어체의 경우 문장의 시작이나 끝맺음이 올바르고 문장의 구성요소가 잘 갖추어졌지만, SMS 문자 말뭉치의 경우 구성요소를 생략 및 간략한 표현으로 대체하는 경우가 많다. 이러한 어휘 사용 특성을 분석하기 위하여, 기존에 구축된 구어체 말뭉치와 문어체 말뭉치를 사용한다. 실험에서는 구어체 말뭉치인 SMS 문자 말뭉치와 네이버 영화평 말뭉치, 그리고 문어체 말뭉치인 한국어 문어체 원시 말뭉치의 어휘사용 특성을 비교-분석한다. 말뭉치별 어휘 비교 및 분석을 위하여 품사 태그 형용사(VA)를 기준으로 하였고, 공연강도를 측정하기 위해 변별적 공연어휘소 분석 방법론을 사용하였다. 그 결과 '좋-', '죄송하-', '즐겁-' 등 감정표현 형용사들이 SMS 문자 말뭉치에서 선호되는 반면, 네이버 영화평 말뭉치에서는 평가 표현과 관련된 형용사들이 선호되는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 과정에서 추출된 공연강도가 높은 형용사를 기준으로 감정어휘 사전을 자동 구축하기 위하여 단어 임베딩 기법을 사용하였으며, 총 343,603개의 감성어휘를 자동 구축하였다.

• 한국사회복지학
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• 제35권
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• pp.263-288
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• 1998

실직자를 위한 위기개입 프로그램을 운영하여 그 효과를 분석하였다. 재가 실직자와 가출 실직자 두 집단에 위기개입 프로그램을 제공했다. 프로그램의 내용은 실직에 대한 자신의 감정 이해, 가족관계의 변화 이해 및 가족 관계 개선, 인지 재구조화를 통한 우울 감정의 감소, 이를 통한 자신감 고취, 자기주장 훈련, 구직 기술 습득 등이었다. 자기주장 정도, 가족관계, 우울정도에서의 변화를 사전 사후 검사하여 프로그램의 효과를 분석했다. 재가 실직자 집단에서는 자기주장 점도에 있어서 사전 사후 검사에서 통계적으로 유의미하게 향상되었다. 가출 실직자 집단에서는 가족관계에서 통계적으로 유의미하게 향상됨을 보여 주었다. 집단 과정에 대한 질적인 분석도 행해졌다. 연구 결과에 대한 해석과 프로그램의 개선점이 논의된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.15-30
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• 2023

근래에 트랜스포머(Transformer) 구조를 기초로 하는 ChatGPT와 같은 생성모델이 크게 주목받고 있다. 트랜스포머는 다양한 신경망 모델에 응용되는데, 구글의 BERT(bidirectional encoder representations from Transformers) 문장생성 모델에도 사용된다. 본 논문에서는, 한글로 작성된 영화 리뷰에 대한 댓글이 긍정적인지 부정적인지를 판단하는 텍스트 이진 분류모델을 생성하기 위해서, 사전 학습되어 공개된 BERT 다국어 문장생성 모델을 미세조정(fine tuning)한 후, 새로운 한국어 학습 데이터셋을 사용하여 전이학습(transfer learning) 시키는 방법을 제안한다. 이를 위해서 104 개 언어, 12개 레이어, 768개 hidden과 12개의 집중(attention) 헤드 수, 110M 개의 파라미터를 사용하여 사전 학습된 BERT-Base 다국어 문장생성 모델을 사용했다. 영화 댓글을 긍정 또는 부정 분류하는 모델로 변경하기 위해, 사전 학습된 BERT-Base 모델의 입력 레이어와 출력 레이어를 미세 조정한 결과, 178M개의 파라미터를 가지는 새로운 모델이 생성되었다. 미세 조정된 모델에 입력되는 단어의 최대 개수 128, batch_size 16, 학습 횟수 5회로 설정하고, 10,000건의 학습 데이터셋과 5,000건의 테스트 데이터셋을 사용하여 전이 학습시킨 결과, 정확도 0.9582, 손실 0.1177, F1 점수 0.81인 문장 감정 이진 분류모델이 생성되었다. 데이터셋을 5배 늘려서 전이 학습시킨 결과, 정확도 0.9562, 손실 0.1202, F1 점수 0.86인 모델을 얻었다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제2권1호
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• pp.17-33
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• 2005

음악은 가장 오래되고 자연스러운 자기 표현의 수단으로 인간의 역사 속에서 현재까지 내려와 인간과 관계 맺고 있다. 이는 음악이 개인의 감정을 자유롭게 표현할 수 있는 통로의 역할을 하면서도 그 내용에 대해 직접적인 판단을 받지 않은 음악이라는 매체의 특성 때문인데, 이는 클라이언트에게 자유롭고 비위협적인 안전한 환경을 조성해 주기 때문이다. 이러한 음악의 특성들은 사회적 위축감과 무기력감으로 인해 수동적이거나 공격적인 부적절한 감정 표현의 양상을 보이는 정신지체인들에게 긍정적인 도구가 될 것이다. 본 연구에서는 정신지체를 가진 성인들에게 기존의 감정 표현 훈련에 음악을 활용할 경우 정신지체를 가진 성인들의 자기 감정 표현 및 사회생활기술에 음악이 긍정적인 영향성을 미치는지 알아 보기 위함이다. 각 3명의 실험집단과 통제집단으로 나누어 실시하였으며, 실시한 프로그램의 효과를 분석하기 위해, 자기 표현 평정 척도 및 사회 생활 기술 척도 도구를 사용하여 사전 사후 검사를 실시하였다. 연구 결과 기존의 감정 표현 훈련보다 음악을 활용한 감정 표현 훈련이 성인정신지체인들의 말할 때의 내용표현, 음성 표현, 신체 및 비언어적 표현력을 모두 포함한 자기 감정 표현력에서 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났고, 이는 전반적인 정신지체인들의 사회생활기술의 향상에도 긍정적인 영향을 주었다고 해석할 수 있다. 이는 전반적인 사회생활기술의 향상과 자기 감정 표현의 불가분의 관계를 보여주는 것과 동시에 음악을 활용한 감정 표현 훈련이 정신지체를 가진 성인들의 효과적인 감정 표현 훈련의 방법으로 사용될 수 있다는 것을 제시했다고 볼 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권12호
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• pp.625-632
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• 2016

본 연구의 목적은 감정코칭 집단상담 프로그램이 대학생의 주관적 안녕감과 대인관계에 어떠한 영향을 미치는지 알아보는 것이다. 연구대상자는 J대학교 재학생 24명으로, 실험집단과 통제집단에 각각 12명씩 배정되었다. 감정코칭 집단상담 프로그램은 주 1회 2시간씩 총 10회기를 실시하였다. 주관적 안녕감과 대인관계 검사를 사전 사후에 실시한 후 효과정도를 공변량분석(ANCOVA)를 통해 살펴보았다. 연구결과, 감정코칭 집단상담 프로그램은 참여 대학생들의 주관적 안녕감과 그 하위요인인 생활만족도, 긍정정서에서 유의미한 결과가 나타났다. 또한 대인관계의 하위요인 중 의사소통과 개방성, 민감성에서 유의미한 결과가 나타났다. 이는 감정코칭 집단상담 프로그램이 생활만족도와 긍정정서를 향상시킴으로써 주관적 안녕감을 높이게 되었으며, 대인관계에서 의사소통을 향상시키고 타인을 이해하고 개방적으로 교류할 수 있는데 도움이 된다는 사실을 검증하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.1-6
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• 2023

메타버스 환경에서의 배경음악은 사용자의 몰입감을 증진시키기 위해 사용된다. 하지만 현재 대부분의 메타버스 환경에서는 사전에 매칭시킨 음원을 반복 재생하며, 이는 빠르게 변화하는 사용자의 상호작용 맥락에 어울리지 못해 사용자의 몰입감을 저해시키는 경향이 있다. 본 논문에서는 보다 몰입감 있는 메타버스 대화 경험을 구현하기 위해 1) 한국어 멀티모달 감정 데이터셋인 KEMDy20을 이용하여 발화로부터 감정을 추출하는 회귀 신경망을 구현하고 2) 음원에 arousal-valence 레벨이 태깅되어 있는 DEAM 데이터셋을 이용하여 발화 감정에 대응되는 음원을 선택하여 재생한 후 3) 아바타를 이용한 실시간 대화가 가능한 가상공간과 결합하여 몰입형 메타버스 환경에서 발화의 감정에 어울리는 배경음악을 실시간으로 재생하는 시스템을 구현하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.754-761
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• 2008

최근 자동차 산업 및 기술이 발전함에 따라 기계적인 부분에서 서비스적인 부분으로 관심이 점점 바뀌고 있는 추세이다. 이와 같은 추세에 발맞추어 운전자에게 보다 안정적이며 편리한 운전 환경을 조성하기 위한 방법으로 감정 및 인지 인식에 대한 관심이 점점 높아지고 있다. 감정 및 주의력을 인식하는 것은 감정공학 기술로서 이 기술은 1980년대 후반부터 얼굴, 음성, 제스처를 통해 인간의 감정을 분석하고 이를 통해 인간 진화적인 서비스를 제공하기 위한 기술로 연구되어 왔다. 이와 같은 기술을 자동차 기술에 접목시키고 운전자의 안정적인 주행을 돕고 운전자의 감정 및 인지 상황에 따른 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 또한 Real-Time으로 운전자의 제스처를 인식하여 졸음운전이나 부주의에 의한 사고를 사전에 예방하고 보다 안전한 운전을 돕는 서비스가 필요시 되고 있다. 본 논문은 운전자가 안전 운전을 하기 위해 생체-행동 신호를 이용하여 감정 및 졸음, 주의력의 신호를 추출하여 일정한 형태의 데이터베이스로 구축하고, 구축된 데이터를 이용하여 운전자의 감정 및 졸음, 주의력의 특징 점들을 검출하여, 그 결과 값을 Multi-Modal 방법을 통해 응합함으로써 운전자의 감정 및 주의력 상태를 인식할 수 있는 시스템을 개발하는데 목표를 두고 있다.