• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.520-522
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• 2013

스마트 폰의 확산으로 대화의 개념이 음성에서 텍스트로 확대 되고 있다. 방대하게 누적되고 있는 메신저의 텍스트 데이터로부터 유용한 정보들을 찾아 사용자에게 추천서비스를 제공할 수 있다. 이를 뒷받침 해주기 위해서는 텍스트 감정 인식이 중요하다. 기존에는 PMI기법과 감정키워드를 이용하여 감정을 분류 하였다. 그러나 특정단어로 감정을 분류하기 때문에 정확도가 낮았다. 본 논문에서는 복합색인어 기반 텍스트 감정 인식 기법을 제안한다. 문장에서 동사와 복합색인어를 추출하여 음운으로 분해한다. 그리고 스트링커널에서 벡터 값을 추출하여 기계학습 알고리즘(SVM)으로 4가지 감정(행복, 슬픔. 화남, 평범)으로 분류하는 방법이다. 동사와 감정에 영향을 주는 색인어를 추출하여 감정을 인식하는 기법으로 실험결과 정확도는 기존에 동사만 사용했을 때 보다 15%향상됨을 보였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제25권3호
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• pp.101-118
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• 2014

컴퓨터 정보기술의 발전과 함께 감정 기반 컴퓨팅이 다양한 분야에 빠르게 발전하여 확산되고 있다. 감정 기반 컴퓨팅의 지속적인 발전을 위해서는 이미지와 같은 멀티미디어의 콘텐츠의 감정 기반 색인과 검색이 필수적이다. 그러나 감정과 같은 추상적 개념은 주관적이며 이미지의 하위 수준 속성에서 유추하는데 한계가 있기 때문에 감정 색인은 통상적으로 난제로 여겨진다. 본 연구는 감정 색인 개선을 위해서 이미지에 대하여 이용자가 느끼는 감정 반응을 활용하여 이미지를 감정으로 접근하는데 있어서 확장된 접근점을 제공하는 방안을 고찰하였다. 이를 위하여 유로피아나 DB에서 사랑, 행복, 분노, 공포, 슬픔의 5가지 기본 감정을 표현한 이미지 15건을 선정하여 20명의 연구 참여자에게 보여주고 용어를 수집하였다. 이용자의 이미지 반응에서 수집한 용어는 정련 후 총 399건의 고유한 용어로 나타났다. 고유한 399건의 용어는 전체 1,093회 출현하였으며, 동시출현단어분석을 수행하여 상위 출현한 용어 네트워크를 구현하였다. 동시출현단어분석 기반의 네트워크를 통해서 기본 감정 용어와 함께 빈번하게 출현하는 용어를 규명하였다. 이를 통해 기본 감정용어와 함께 확장되어 제시될 수 있는 용어는 형용사, 동작/행위 표현 등 다양하게 나타났다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제48권1호
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• pp.53-73
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• 2014

감정기반 컴퓨팅 환경의 발전에 따라서 이미지를 포함한 멀티미디어 정보 자원의 감정 접근과 이용은 중요한 연구과제이다. 본 연구는 이미지의 감정색인을 위한 시각적인 요인의 탐색적 규명을 목적으로 한다. 연구목적을 성취하기 위해서 본 연구는 사랑, 행복, 슬픔, 공포, 분노의 5가지 기본감정으로 색인된 15건의 이미지를 대상으로 20명의 연구 참여자와의 인터뷰를 통해서 총 620건의 감정 시각적 요인을 추출하였다. 감정을 촉발하는 시각적 요인(5가지)과 하위 요인(18가지)의 분포와 5가지 감정별 시각적 요인 분포를 분석하여 그 결과를 제시하였다. 이미지의 감정을 인지하는 주요한 시각적 요인으로는 얼굴표정, 인물의 동작이나 행위, 선, 형태, 크기 등의 조형적 요소가 차지하는 비중이 높은 것으로 나타났다. 개별 감정과 시각적인 요인과의 관계를 살펴보면, 사랑 감정은 인물의 동작이나 행위와 밀접하게 나타났으며, 행복 감정은 인물의 얼굴표정이 중요한 것으로 나타났다. 슬픔 감정 역시 인물의 동작이나 행위와 밀접하게 연계되어 있으며, 공포 감정은 얼굴의 표정과 깊은 관계가 있다. 분노 감정은 조형적인 요소인 선, 형태, 크기가 특징적으로 나타났다. 이러한 결과는 이미지가 지니는 내용기반 요소와 개념기반 요소의 복합적인 접근이 효과적인 감정색인에 있어서 중요하다는 것을 제시한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제51권4호
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• pp.121-138
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• 2017

멀티미디어 정보환경의 발전과 다양한 요구를 지닌 정보이용자는 멀티미디어의 접근과 이용에 있어서 기존 정보검색 패러다임에서 중요시하지 않았던 요소를 사용하는 추세이다. 특히 이미지를 포함한 멀티미디어의 감정 접근과 이용은 다양한 정보환경에서 이루어지고 있다. 따라서 효율적으로 추상적 개념인 감정을 이용자에게 접근점으로 제공할 필요성이 증가한다. 본 연구는 감정으로 접근이 가능한 게티 이미지 뱅크의 이미지를 5가지 기본 감정으로 검색하여 부여된 색인어 총 22,675건을 추출하였다. 추출된 색인어는 전체감정, 긍정감정, 부정감정의 세 가지 데이터셋으로 구분하여 분석되었다. 분석을 위해서는 동시출현단어행렬로 작성되어 가중 네트워크와 군집화기법으로 시각화되었다. 분석결과를 살펴보면, 전체감정은 대분류로써 긍정감정, 부정감정, 가족의 3개 군집과 하위 20개의 군집으로 나타났다. 긍정감정은 10개의 군집이며, 부정감정은 10개의 군집으로 구성되었다. 이와 같은 가중 네트워크와 군집구성 분석을 통해, 세 가지 중요한 차세대 멀티미디어 검색을 위한 요소로 논의하였다. 첫째는 이미지 감정 표현을 위한 인물 색인어 특성이다. 둘째는 명시적 단어와 감정을 표현하는 함축적 단어와의 네트워크 구성을 통해서 상대적으로 색인이 용이한 명시적 단어만으로도 함축적 단어 추론 가능성이다. 셋째는 감정으로 표현하는 함축적 단어의 유사어/동의어로의 확장은 이용자 중심의 접근을 제공하는 측면에서 중요하다는 점이다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2001년도 제8회 학술대회 논문집
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• pp.29-34
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• 2001

영상자료 및 소리자료의 색인과 검색을 위해서는 감정동사 및 감정형용사 등의 감정 어휘를 필요로 한다. 그러나 감정어휘는 그 뉘앙스가 미묘하여 분명한 분류체계가 없이는 체계적인 정리가 불가능하다. 이에 따라 본 연구에서는 국어학과 분류사전의 분류체계를 고찰하고 새로운 감정어휘의 분류방안을 연구하였으며, 감정에 따른 기쁨, 슬픔, 놀람, 공포, 혐오, 분노의 6가지 기본유형을 제시하였다.

• 정보관리학회지
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• 제19권3호
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• pp.123-143
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• 2002

이미지 색인은 이미지 정보로의 접근에 핵심적인 역할을 수행하는 부분으로 다양한 이미지 색인 방법 및 시스템이 이미지 정보의 종류에 따라 소개되어 왔다. 이미지 색인은 Panofsky의 정보의 단계별 색인에서 출발하여 시소러스, 분류체계, 이미지 기술요소, 범주화 방식 등을 이용하는 방식으로 발전하여 왔다. 이 연구는 Panofsky의 이미지 정보 중 이차 이미지 정보의 색인(iconographical analysis of image information)에 있어 이용자들을 대상으로 하여 그 객관성을 측정하고, 색인의 객관성과 관련된 이미지 기술요소들을 밝혀내고자 하였다. 이미지 속의 인물이나 물체 등 사실적이고 정형화된 일차 이미지 정보와는 대조적으로, 보다 주관적이고 해석적인 이차 이미지 정보의 예로 감정정보를 택하여 48명의 이용자들을 대상으로 2차에 걸친 실험을 하였다. 1차 실험에서는 같은 이미지 안에서 각각의 이용자들이 읽어내는 감정정보의 일치도를 측정하였고 2차 실험에서는 이용자들이 이미지 탐색 과정 중 검색된 이미지에 부여된 색인어에 대한 동의 정도를 통하여 색인의 객관성을 측정하였다. 1차와 2차 실험 결과는 이용자들이 같은 이미지에 대하여 다양한 해석을 내리고 있으며 주관적인 해석이나 개인차가 이차 이미지 정보의 색인에 영향을 미치는 요소로 작용하고 있음을 보여 주었다. 이 연구의 결과는 이차 이미지 정보에 대한 이용자들의 주관적인 반응을 수렴할 수 있는 색인 시스템이나 탐색기법에 대한 계속적인 연구 및 개발의 필요성을 강조하고 있다.

• 정보관리학회지
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• 제26권3호
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• pp.451-462
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• 2009

본 연구에서는 의견이나 감정을 담고 있는 의견 문서들의 자동 분류 성능을 향상시키기 위하여 개념색인의 하나인 잠재의미색인 기법을 사용한 분류 실험을 수행하였다. 실험을 위해 수집한 1,000개의 의견 문서는 500개씩의 긍정 문서와 부정 문서를 포함한다. 의견 문서 텍스트의 형태소 분석을 통해 명사 형태의 내용어 집합과 용언, 부사, 어기로 구성되는 의견어 집합을 생성하였다. 각기 다른 자질 집합들을 대상으로 의견 문서를 분류한 결과 용어색인에서는 의견어 집합, 잠재의미색인에서는 내용어와 의견어를 통합한 집합, 지도적 잠재의미색인에서는 내용어 집합이 가장 좋은 성능을 보였다. 전체적으로 의견 문서의 자동 분류에서 용어색인 보다는 잠재의미색인 기법의 분류 성능이 더 좋았으며, 특히 지도적 잠재의미색인 기법을 사용할 경우 최고의 분류 성능을 보였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2002년도 제9회학술대회 논문집
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• pp.197-204
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• 2002

형용사는 감성 및 감정검색을 위한 색인에서 주로 사용된다. 이를 위해서는 형용사의 개념관계를 파악하고 표현하는 것이 중요한 일이다. 본 연구에서는 형용사의 개념관계를 표현하기 위하여 형용사의 특성, 관련 개념구조를 고찰하고, 아울러 구조화, 관계, 표시방법, 배열 등을 고려하여 형용사 시소러스를 설계하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권5호
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• pp.65-75
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• 2019

지금까지 국내에서 연구된 감정노동에 대한 연구의 양적 성과는 결코 적다고 볼 수는 없으나, 진행된 연구의 대부분은 단일 업종 사례에 국한된 실증분석연구로 일반화하기에는 한계가 있다. 감정노동에 대한 중요성과 관심이 더욱 증가하는 상황에서 일반화가 가능한 연구 성과를 확보하기 위해서는 양적 연구방법뿐만 아니라, 보다 통합적인 접근방법이 필요한 상황이다. 따라서 본 연구는 2008년부터 2018년까지 한국연구재단의 한국학술지인용색인(KCI)을 활용하여, 감정노동이라는 키워드로 검색된 논문 중 국내의 경영학 분야 학술지 게재논문 112편을 심층적으로 분석하여 감정노동 연구동향을 파악하는 것을 연구목적으로 설정하였다. 이를 위해서 감정노동의 개념, 감정노동 분석 대상과 분석방법 등 감정노동의 연구동향을 다각적 측면에서 고찰해보고 향후 연구 방향을 제시하였다. 본 연구결과는 감정노동에 대한 학술적 기여뿐만 아니라 감정노동의 내적기제에 대한 적용 영역의 확대나 통합의 의제로 다루는데 기여하고자 시도했다.

• 한국비블리아학회지
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• 제25권4호
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• pp.313-332
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• 2014

디지털 기술과 인터넷의 발달로 인해 이미지 생산, 유통, 이용이 활발하게 이루어지고 있으며, 이미지 검색에 관한 연구도 증가하는 추세이다. 이미지검색 분야는 내용기반과 의미기반으로 나뉘어 연구가 수행되어왔으며, 문헌정보학 관점에서는 특히 의미기반의 색인과 검색에 주목해왔다. 본 연구는 체계적인 분석기법을 이용하여 의미기반 이미지검색 분야 연구 집적의 분석결과를 제시하고자 한다. 이를 위하여 데이터는 Web of Science 수록된 문헌정보학(Information Science/Library Science)분야의 이미지검색 논문 및 학술회의 논문 총 282건을 대상으로 하였으며, 국내 연구와 비교를 위해서는 DBpia에 수록된 문헌정보학 분야의 이미지검색 논문 35건을 수집하였다. 데이터 분석 과정은 우선 개괄적인 현황을 파악하기 위해서 서지사항을 분석하였고, 이와 함께 내용분석을 통한 체계적 분석 고찰을 수행하였다. 연구 결과 이미지 검색은 기존 연구에서 밝힌 바와 같이 의미기반 이미지 검색이 주된 흐름이며, 그 중에서도 이미지 색인과 기술 분야, 이미지 요구와 검색행태 분야의 연구가 주를 이루는 것으로 나타났다. 최근 연구 경향으로 주목할 만한 분야는 집합적 색인, 다언어/다문화 환경에서의 색인과 이미지 요구, 감정색인과 접근 등이다. 이용자 중심의 이미지 검색 연구 측면에서는 특정 이용자 그룹 중에서 대학생이나 대학원생이 주된 연구 대상 이용자 그룹이며 이 외에도 이미지를 업무에 사용하는 이용자 그룹에 대한 연구가 주된 경향이다. 최근에는 일반 이용자를 대상으로 일상생활 환경에서 이미지검색에 관한 연구가 등장하기 시작했다. 국내 연구와 비교하면, 논문의 수적인 차이를 제외하면 세부 연구 주제에 있어서 상당히 유사한 분포를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 지금까지의 이미지 검색 분야의 연구 집적을 조명하며, 향후 발전적 방향을 제시하는데 있어서 도움이 될 것으로 기대한다.