• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.541-548
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• 2020

감성에 대한 관심도는 한국을 포함하여 전 세계적으로 계속 높아지고 있으며 사회관계망서비스(SNS) 세대의 감성을 가리키는 신조어인 갬성과 더불어 최근에는 복고에 새로움을 더한 뉴트로(New-tro)와 같은 새로운 스타일이 나타났다. 감성의 특성이 시간과 환경에 대한 영향이 강하다는 점을 고려해 보면 현재의 새로운 스타일에 대한 일반인들의 감정을 알아보는 것이 필요하다. 이에 본 연구에서는 9개의 뉴트로 스타일이 적용된 제품에서 '갖고 싶다, 귀엽다, 기분이 좋다, 기쁘다, 독특하다, 멋있다, 세련되다, 예쁘다, 재미있다, 좋아하다, 즐겁다, 특별하다' 12개의 감정 어휘를 선정하였다. 설문조사의 분석 결과 남성은 '재미있다-귀엽다-기분이 좋다', 여성은 '독특하다-귀엽다-재미있다' 등의 순으로 감정의 강도가 높았고 연령대별로는 40대, 30대, 50대, 20대의 순으로 감정의 강도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 추출된 감정 어휘는 뉴트로 스타일이 적용된 대상의 감성을 평가하기 위해 사용될 수 있으며 제시된 분석 방법을 활용하여 구체적인 감성 평가 자료를 확보할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.1-17
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• 2015

국내 게임 업계에서 비디오 게임 시장은 좁아지고 있고 그에 따른 자본과 인력 또한 줄어들고 있다. 이런 열악한 환경과 전문 기술력에서 나오는 콘텐츠의 질적 향상을 위해서는 전문 개발자가 아니더라도 보다 사실적이고 질적으로 뛰어난 콘텐츠를 제작하는 데 도움이 되는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 대중과 평론가들에게서 캐릭터 감정 표현 및 전달이 잘 되었다고 평가받는 해외 전문 제작사의 애니메이션들을 선정하였다. 그리고 해당 애니메이션의 스크립트에서 Ekman의 6가지 기본 감정과 그레마스의 역동적 서술어를 이용해 캐릭터가 감정을 표현하는 행동을 선별하여 분석 및 분류하였다. 또한, 게임 제작 프로그램 유니티의 블렌딩 작업에 사용되는 '애니메이션 레이어'를 이용해서 캐릭터가 특정 감정을 표현하려 할 때 필요로 하는 행동들을 분석하고, 이 데이터를 사용해서 감정을 표현하는 행동을 제작해주는 프로그램의 구상안을 제안한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제16권3호
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• pp.93-112
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• 2011

최근 온라인 쇼핑 활동의 증가와 함께 소비자들은 온라인상에서의 제품에 대한 리뷰를 합리적인 구매 결정을 내리기 위한 중요한 정보로 활용하고 있다. 하지만 소비자들은 많은 양의 온라인 리뷰 중 그들의 구매 결정에 유익하게 활용될 리뷰를 선택하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 정교화 가능성 이론(elaboration likelihood model)을 바탕으로, 유익한 온라인 소비자 리뷰를 결정하는 요인이 무엇인지 알아보고, 구매하고자 하는 제품의 가격에 따라 유익한 리뷰를 결정짓는 요인이 어떻게 변화되는지를 분석하고자 한다. 본 분석을 위해 아마존 닷컴의 75,226개의 온라인 소비자 리뷰 데이터를 수집하고, 리뷰 메시지의 감정어 분석 (sentimental analysis)을 통해 메시지 내용에 대한 정량변수도 확보하였다. 다중회귀분석 결과, 리뷰 점수, 리뷰어에 대한 랭킹 정보를 포함하는 주변적 단서(peripheral cues)와 리뷰 메시지의 단어 수, 부정어 비율의 중심적 단서(central cues) 모두 리뷰의 유익성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 고가격 제품과 저가격 제품에서 유익한 리뷰를 결정하는 요인이 다르게 나타남을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권12호
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• pp.283-292
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• 2016

본 연구는 당뇨병 환자를 대상으로 인슐린 치료에 대한 문화적 관점과 경험을 탐색하기 위해 19명의 제1형과 2형 당뇨병 환자를 대상으로 포커스 그룹 인터뷰를 실시하였다. 인터뷰 내용을 기록하고 녹취한 후 내용분석을 통해 당뇨병 환자들이 경험하는 인슐린 치료에 대한 사전인식요인과 장애요인 및 촉진요인을 목록화하였으며 이들 3가지 목록에 포함되는 주요어를 도출하였다. 그 결과 인슐린에 대한 막연한 두려움이 사전인식요인의 주요어로 확인되었고 장애요인으로는 인슐린과 관련된 걱정(통증, 낮은 지식과 문해력, 자가 주사에 대한 낮은 자신감, 경제적 부담, 저혈당에 대한 두려움)과 의료진에 대한 양가감정, 의지하게 된 삶, 친구, 친척과 가족에 대한 감정, 불편감, 과거에 대한 후회, 부끄러움이 주요어로 도출되었다. 촉진요인으로는 깨달음과 신체적 회복 및 혈당조절에 대한 자신감이 확인되었다. 본 연구결과를 토대로 국내 당뇨병 환자의 인슐린 치료에 대한 경험과 지각에 대한 의료인의 이해가 필요하며 당뇨병 환자의 이러한 경험은 존중되어야 할 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권4호
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• pp.153-160
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• 2021

IT 기술 발달에 따른 영상 콘텐츠 생산과 소비가 증가함에 따라 영상 콘텐츠를 통한 제품 리뷰 정보로 구매의사 결정이 빈번해졌다. 따라서, 리뷰 영상에 대한 신뢰성을 평가할 필요가 있다. 본 연구에서는 제품 리뷰 영상을 얼굴 표정 분석과 텍스트 마이닝을 통해 리뷰어의 표정과 음성을 분석하여 영상의 신뢰도를 분석한다. 영상 내 인물 표정의 감성 값을 추출하는 알고리즘을 활용하여 비언어 감성을 정량화하고, 유의미한 감정 변화 구간을 추출한다. 유의미한 감정 변화 구간의 리뷰어 음성을 텍스트화하여 표준어 및 비표준어 감성 사전 활용을 통해 긍정과 부정으로 리뷰에 대한 언어 감성 분석 후 수치화 한다. 비언어 감성 분석과 언어 감성 분석의 결과를 통합하여 일치 여부에 따라 신뢰도를 도출한다. 본 연구를 통해 영상 콘텐츠의 신뢰성 평가 방법을 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권12호
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• pp.946-950
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• 2010

기계 학습 기반의 많은 감정 분류 시스템들은 문장으로부터 언어적 자질을 추출하기 위하여 형태소 분석기를 사용한다. 그러나 온라인 상품평에는 많은 띄어쓰기 오류 및 철자 오류가 포함되어 있어서 일반적으로 형태소 분석기가 좋은 성능을 내기 어려우며, 기반 시스템의 낮은 성능은 감정 분류 시스템의 성능하락을 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 어절 패턴과 음운 패턴의 최장 일치 매칭(matching)에 기반한 자질 추출 방법을 제안한다. 두 종류의 패턴은 대용량의 품사 부착 말뭉치로부터 자동으로 구축된다. 어절 패턴은 영사, 동사와 같은 내용어를 포함하는 어절들로 구성되며, 음운 패턴은 동사나 형용사와 같은 용언의 초성과 중성의 쌍으로 구성된다. 음운 패턴에 초성과 중성만을 사용한 이유는 철자 오류에 영향을 덜 받기 때문이다. 제안 방법을 평가하기 위하여 SVM(Support Vector Machine)을 기계 학습기로 사용하는 감정 분류 시스템을 구현하였다. 한국어 상품평에 대한 실험에서 제안 방법을 자질 추출 모듈로 사용하는 감정 분류 시스템이 형태소 분석기를 사용하는 것보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권1호
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• pp.197-208
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• 2020

어휘적 중의성이란 동음이의어, 다의어와 같이 단어를 2개 이상의 의미로 해석할 수 있는 경우를 의미하며, 감정을 나타내는 어휘에서도 어휘적 중의성을 띄는 경우가 다수 존재한다. 이러한 어휘들은 인간의 심리를 투영한다는 점에서 구체적이고, 풍부한 맥락을 전달하는 특징이 있다. 본 연구에서는 양방향 LSTM을 적용하여 중의성을 해소한 감정 분류 모델을 제안한다. 주변 문맥의 정보를 충분히 반영한다면, 어휘적 중의성 문제를 해결하고, 문장이 나타내려는 감정을 하나로 압축할 수 있다는 가정을 기반으로 한다. 양방향 LSTM은 문맥 정보를 필요로 하는 자연어 처리 연구 분야에서 자주 활용되는 알고리즘으로 본 연구에서도 문맥을 학습하기 위해 활용하고자 한다. GloVe 임베딩을 본 연구 모델의 임베딩 층으로 사용했으며, LSTM, RNN 알고리즘을 적용한 모델과 비교하여 본 연구 모델의 성능을 확인하였다. 이러한 프레임워크는 SNS 사용자들의 감정을 소비 욕구로 연결시킬 수 있는 마케팅 등 다양한 분야에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.108-111
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• 2015

아직까지도 도서 구매자의 대다수는 도서를 구매할 시 오프라인 서점을 이용하며, 외부 의견은 도서 구매 결정에 커다란 영향을 마치는 것으로 나타났다. 이에 따라 대표적 외부 의견인 도서의 리뷰를 가공 분석하여 제공하는 모바일 기반의 시스템의 필요성이 대두되었다. 하지만 현재 마켓에 등록된 애플리케이션의 대다수는 도서에 대한 사용자의 리뷰를 제공하지 않거나 분류 분석되지 않은 상태의 리뷰를 제공한다. 따라서 본 논문에서는 각 도서의 리뷰를 수집하여 리뷰의 긍정 부정적 감정 추이를 분석하고 그 결과를 리뷰 핵심어에 따라 분류된 도서 평가 기준 별로 제공하며 이를 통해 사용자의 도서 구매 결정과 여러 도서간의 도서 선택에 도움을 줄 수 있는 모바일 애플리케이션을 설계하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권5호
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• pp.28-35
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• 2023

본 연구에서는 음성감정인식의 적용 가능성과 실용성 향상을 위해 적은 수의 파라미터를 가지는 새로운 경량화 모델 RoutingConvNet(Routing Convolutional Neural Network)을 제안한다. 제안모델은 학습 가능한 매개변수를 줄이기 위해 양방향 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)를 채널 단위로 연결해 장기간의 감정 의존성을 학습하고 상황 특징을 추출한다. 저수준 특징 추출을 위해 경량심층 CNN을 구성하고, 음성신호에서의 채널 및 공간 신호에 대한 정보 확보를 위해 셀프어텐션(Self-attention)을 사용한다. 또한, 정확도 향상을 위해 동적 라우팅을 적용해 특징의 변형에 강인한 모델을 구성하였다. 제안모델은 음성감정 데이터셋(EMO-DB, RAVDESS, IEMOCAP)의 전반적인 실험에서 매개변수 감소와 정확도 향상을 보여주며 약 156,000개의 매개변수로 각각 87.86%, 83.44%, 66.06%의 정확도를 달성하였다. 본 연구에서는 경량화 대비 성능 평가를 위한 매개변수의 수, 정확도간 trade-off를 계산하는 지표를 제안하였다.