• 디지털융복합연구
• /
• 제12권10호
• /
• pp.243-252
• /
• 2014

소셜 미디어 데이터를 통해 파급되는 형태를 분석하여 국내 외 정치, 경제, 보건, 사회 문화현상을 대응하고자 하는 연구가 활발히 진행 중이다. 본 연구는 한국인이 가장 많이 사용하는 검색 서비스인 검색 정보를 알 수 있는 네이버 트렌드와 소셜 데이터인 네이버 블로그, 네이버 카페와 Open Data(API)를 사용하고 기상청의 온도, 습도 데이터를 사용하였다. 사람의 감성을 나타내는 감정 어휘와 감각을 표현하는 감각어휘 중 미각 어휘를 분석하여 대중의의 감성 활동 변화를 연구하였다. 적합도 검증과 계층적 군집분석으로 군집의 개수를 정하여 비 계층적 군집분석으로 군집화 하였다. 군집분석 결과 8개의 군집으로 군집화되어 감성어휘를 알 수 있었다. 판별분석에 의하면, 군집분석에서 결정된 8개의 그룹은 98.9% 정확성을 갖는 것으로 나타났다. 본 연구에서 연구한 감성 활동 변화는 온도와 습도에 의해 감성 활동을 예측 할 수 있어 감성을 공유하고 대중의 기분을 파악하여 서로 공감대를 형성 할 수 있다.

• 인지과학
• /
• 제19권4호
• /
• pp.499-517
• /
• 2008

본 논문에서는 한국어 감정 분류에 기반이 되는 감정 자질 추출의 효과적인 추출 방법을 제안하고 평가하여, 그 유용성을 보인다. 한국어 감정 자질 추출은 감정을 지닌 대표적인 어휘로부터 시작하여 확장할 수 있으며, 이와 같이 추출된 감정 자질들은 문서의 감정을 분류하는데 중요한 역할을 한다. 문서 감정 분류에 핵심이 되는 감정 자질의 추출을 위해서는 영어 단어 시소러스 유의어 정보를 이용하여 자질들을 확장하고, 영한사전을 이용하여 확장된 자질들을 번역하여 감정 자질들을 추출하였다. 추출된 한국어 감정 자질들을 평가하기 위하여, 이진 분류 기법인 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 사용해서 한국어 감정 자질로 표현된 입력문서의 감정을 분류하였다. 실험 결과, 추출된 감정 자질을 사용한 경우가 일반적인 정보 검색에서 사용하는 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 약 14.1%의 성능 향상을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제11권11호
• /
• pp.120-129
• /
• 2011

본 연구의 목적은 3D 입체영상 라이드 필름에서 발현되는 사용자 감성을 규명하기 위하여 대표감성어휘를 도출하고 이들 간의 구조를 파악하는 것이다. 이를 위하여 감성관련 선행 연구를 고찰하고 3D 입체영상에 적합한 감성어휘를 수집하였다. 그 결과 206개 기초감성 어휘가 수집되었으며 이에 대하여 62명의 일반 사용자와 4명의 전문가에 의한 적절성 평가를 실시하였다. 이를 통해 77개의 감성어휘 후보를 선발 하였으며 단어 유사성을 배재하여 26개의 대표감성 어휘 후보를 선발하였다. 이를 기초로 자유연상 기법을 활용해 최종 15개의 대표감성어휘를 도출하고 감성어휘 간의 구조를 파악 할 수 있었다. 기존 감성에 대한 연구가 정지된 대상이라면 본 연구는 움직임에 대한 감성으로서 감각, 감정을 포함한 감성연구를 제안하며 향후 3D입체영상의 감성공간과 감성효과에 대한 연구로 이어질 것이다. 본 연구는 3D 입체영상 라이드 필름을 제작할 때 기초가 되는 디자인 지침을 제공할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.151-154
• /
• 2009

인터넷이 크게 발전하면서 현재는 인터넷으로 쉽게 쇼핑을 할 수 있다. 이 때 물건의 구입에 큰 영향력을 미치는 것이 바로 그 물건의 상품평이다. 하지만 실제로 수많은 상품평을 사용자가 일일이 확인하고 판단하는 데에는 많은 시간이 소모된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 상품평 문장을 일반, 긍정, 부정의 세 단계로 나누는 시스템을 제안한다. 감정을 판단하는데 중요한 역할을 하는 품사에 따라 우선순위를 달리하여 자질을 추출한다. 추출된 자질을 사용하여 Paul Graham을 사용하여 가중치를 계산하고 기계학습을 한다. 실험은 일반과 감정(긍정, 부정)으로 분류하는 실험과 긍정과 부정으로 분류하는 실험을 하였다. 실험 결과 품사에 우선순위를 사용하여 만든 시스템이 기본 시스템보다 더 적은 자질을 사용하고 더 높은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제36권6호
• /
• pp.491-497
• /
• 2009

본 논문은 한국어 문서감정 분류에서 각 문장의 감정 정도의 차이를 고려하여 자질의 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 감정자질은 어휘 자원으로서 감정을 가지는 단어들의 집합이며, 학습데이터를 이용하여 이 감정자질의 카이제곱 통계량 값(${\chi}^2$ statistic)을 얻을 수 있다. 이렇게 얻어진 카이제곱 통계량 값으로 문서에서 출현한 각 문장의 감정강도를 수치화 할 수 있다. 각 문장의 감정강도는 문서에서 가장 강한 감정을 가진 문장에 근한 비율로 계산되며, 이 값을 TF-IDF 가중치 기법에 적용하여 최종적인 자질의 가중치를 결정하게 된다. 그리고 일반적으로 문서 분류에서 뛰어난 성능을 보여주는 지지벡터기계(Support Vector Machine)를 사용하여 기계학습을 수행한 후 성능을 평가한다. 성능평가에서 제안된 기법은 문장감정의 강도를 고려하지 않은 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 약 2.0%의 성능향상을 얻었다.

• 한국화예디자인학연구
• /
• 제41호
• /
• pp.3-12
• /
• 2019

본 연구는 숲놀이 활동이 유아의 감정어휘 변화에 미치는 영향을 알아보고자 실시하였다. G시에 소재한 환경연수에 방문한 만 4~5세 유아 498명을 대상으로 1시간 동안 숲놀이 활동을 하였다. 그 결과 긍정어휘는 숲놀이 전 0.95±0.78개서 숲놀이 후 1.15±1.21개로 유의하게 향상되었고(p=.003), 부정어휘는 1.27±1.58개에서 0.41±1.10개로 유의하게 감소하였다(p=.000). 남자유아의 긍정어휘는 숲놀이 전 0.96±0.82개서 숲놀이후 1.36±1.24로 유의하게 증가하였고(p=.000), 부정어휘는 숲놀이 전1.42±1.74개서 숲놀이 후0.55±1.30개로 유의하게 감소하였다(p=.000). 여자유아의 긍정어휘는 1.12±1.37개에서 0.26±0.26개로 유의하게 감소하였으나(p=.000), 긍정어휘 증가는 유의성이 나타나지 않았다(p=.851). 만4세 유아의 긍정어휘는 숲놀이 전 후에 유의한 차이가 없었고(p=.471), 부정어휘는 숲놀이 전 1.04±1.42개서 숲놀이 후 0.41±1.16개로 유의하게 감소하였다(p=.000). 만 5세 유아의 긍정어휘는 숲놀이 전 0.96±0.85개서 숲놀이 후 1.23±1.21개로 유의하게 증가하였고(p=.001), 부정어휘의 경우 1.41±1.65개에서 0.41±1.16개로 유의하게 감소하였다(p=.000). 본 연구의 결과 숲속에서 다양한 자연물을 이용한 놀이 활동은 자연과 직접적인 접촉으로 정서적인 해방감, 긴장감 완화, 스트레스 감소에 도움을 주어 부정어휘 감소에 영향을 미쳤을 것으로 판단된다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제5권1호
• /
• pp.61-68
• /
• 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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.37-41
• /
• 2011

본 논문에서는 최근 많은 관심을 받고 있는 Opinion Mining으로서 사용자들의 자연어 형태의 영화평 문장을 분석하여 자동으로 평점을 예측하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 영화평 분석에 적합한 어휘 자질, 감정 자질, 가치 자질 및 기타 자질들을 추출하고, 10점 척도의 영화평의 평점을 10개의 범주로 가정하여, 커널모델인 다중 범주 Support Vector Machine (SVM) 모델을 이용하여 높은 성능으로 영화평의 평점을 범주 분류한다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제10권3호
• /
• pp.173-180
• /
• 2024

본 연구는 디지털 분석 도구를 활용하여 서간체 형식의 18세기 리베르탱 소설의 걸작으로 꼽히는 『위험한 관계』를 대상으로 '리베르티나주(libertinage)'를 둘러싼 이성과 감정의 문제를 계량적으로 분석하였다. 첫째, Voyant과 LIWC 22의 사용 단어 빈도수 분석을 통해 리베르티나주가 'love'와 'time'과 같은 키워드로 발현되었음을 확인하였다. 둘째, Voyant의 'Contexts' 기능을 통해 발몽이 투르벨 부인에게 보낸 편지들과 메르퇴유 부인에게 보낸 편지들은 모두 'love'를 중심 테마로 하고 있지만, 전자에서는 감정적 어휘들이, 후자에서는 전략적 어휘들이 더 많이 사용된 것을 확인하였다. 그리고 메르퇴유가 보낸 편지에서 가장 많이 사용된 어휘는 'time'으로서 'love'보다 빈도수가 더 높은 것을 확인하였다. 셋째, LIWC 22를 이용하여 주요 인물들이 주고받은 편지들을 대상으로 인물별, 각부별 '분석적 사고(analytic thinking)'와 '감정적 어조(emotional tone)'를 각각 측정하고 분석하였다. 이상의 분석 결과들은 『위험한 관계』가 18세기 프랑스의 계몽주의 시대 때 배척의 대상이었던 '감정'이라는 문제에 천착하고 있는 작품임을, 그리고 루소의 『신 엘로이즈』처럼 낭만주의를 예고하는 작품임을 뒷받침하는 중요한 근거로서 유의미할 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제37권4호
• /
• pp.317-322
• /
• 2010

본 논문은 감정단어(Sentiment Word)의 의미적 특성을 반영하여 한국어 문서 감정분류 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 감정단어는 감정을 가지는 단어를 의미하며, 감정단어들의 집합은 감정자질(Sentiment Feature)로써 감정분류를 위한 중요한 어휘 자원이다. 감정자질은 일반적으로 사용될 때와 특정 영역(Domain)에서 사용될 때에 그 감정 정도의 차이를 가진다. 감정자질이 일반적으로 사용될 때 그 감정 정도는 검색 엔진을 통해 얻을 수 있는 스니핏(Snippet)을 통해 추정할 수 있으며, 특정 영역에서 사용될 때의 감정 정도는 실험 말뭉치를 이용하여 추정할 수 있다. 이렇게 추정된 감정자질의 감정 정도 수치를 의미지향성이라고 하며, 문서내의 문장의 감정 강도를 추정하기 위해 이용된다. 문장의 감정 강도가 추정되면 문장 감정 강도를 감정자질의 가중치에 반영하게 된다. 본 논문은 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 이용하여 일반적, 영역 의존적, 일반적/영역 의존적 의미지향성을 반영한 경우에 대해 성능을 평가한다. 평가 결과, 앞의 3가지 경우에 모두 성능 향상을 얻었으며 일반적/영역 의존적 의미지향성을 반영한 경우, 일반적인 정보 검색에서 사용하는 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 3.1%의 성능 향상을 얻을 수 있었다.