의사소통에서 대화자 간 감정의 이해는 메시지의 내용만큼이나 중요하다. 비언어적 요소에 의해 감정에 관한 더 많은 정보가 전달되고 있기는 하지만, 텍스트에도 화자의 감정을 나타내는 언어적 표지가 다양하고 풍부하게 녹아들어 있다. 본 연구의 목적은 인간언어공학에 활용할 수 있는 감정 온톨로지를 구축할 수 있도록 그 구성요소를 분석하는 데 있다. 텍스트 기반 감정 처리 분야의 선행 연구가 감정을 분류하고, 각 감정의 서술적 어휘 목록을 작성하고, 이를 텍스트에서 검색함으로써, 추출된 감정의 정확도가 높지 않았다. 이에 비해, 본 연구에서 제안하는 감정 온톨로지는 다음과 같은 장점이 있다. 첫째, 감정 표현의 범주를 기술 대상과 방식에 따라 6개 범주로 분류하고, 이들 간 상호 대응관계를 설정함으로써, 멀티모달 환경에 적용할 수 있다. 둘째, 세분화된 감정을 분류할 수 있되, 감정 간 차별성을 가질 수 있도록 24개의 감정 명세를 선별하고, 더 섬세하게 감정을 분류할 수 있는 속성으로 강도와 극성을 설정하였다. 셋째, 텍스트에 나타난 감정 표현을 명시적으로 구분할 수 있도록, 경험자 기술 대상과 방식 언어적 자질에 관한 속성을 도입하였다. 넷째, 본 연구의 감정분류는 Plutchik의 분류와 호환성을 갖고 있으며, 언어적 요소의 기술에서 국제표준의 태그세트를 수용함으로써, 다국어 처리에 활용을 극대화할 수 있도록 고려했다.
본 논문은 여러 가지 감정들 중에서 4가지 감정의 범주 즉, 중성, 두려움, 싫증 및 놀람을 포함한 음성과 감성이 결합되어진 얼굴의 표정을 좀 더 정확하고 자연스러운 3차원 모델로 만들 수 있는 FAES(a Facial Animation with Emotion and Speech) 시스템을 구축하는데 그 주된 목적이 있다. 이를 위해서 먼저 사용할 훈련자료를 추출하고 난후에 감성을 처리한 얼굴 애니메이션에서는 SVM(Support vector machine)[11]을 사용하여 4개의 감정을 수반한 얼굴 표정을 데이터베이스로 구축한다. 마지막으로 얼굴 표정에 감정과 음성이 표현되는 시스템을 개발하는 것이다. 얼굴 표정을 위해서 본 논문에서는 한국인 청년을 대상으로 이루어졌다. 이런 시스템을 통한 결과가 기존에 제시된 방법에 비해서 감정의 영역을 확대시킴은 물론이고 감정인지의 정확도가 약 7%, 어휘의 연속 음성인지가 약 5%의 향상을 시켰다.
감정 분석 및 의견 마이닝은 지난 15 년 동안 연구 분야가 등장하면서 사람들의 의견, 감정, 평가, 태도 및 감정을 글쓰기 언어의 광산 및 감정 분석 (OMSA)에서 분석하고 계산 방법론을 제공하는 분야입니다 주로 비 구조화 된 데이터를 처리하여 의견을 추출하고 그들의 감정을 파악합니다. 상대적으로 새롭지 만 빠르게 성장하는 연구 분야는이 기간 동안 많이 바뀌 었습니다. 이 논문은 2007-2016 년 동안 OMSA에서 수행 된 연구 작업의 과학적 분석을 제시합니다. 문헌 분석을 위해 Web of Science (WoS) 데이터베이스에서 색인 된 연구 출판물을 입력 자료로 사용합니다. 출판 데이터는 계산 방식으로 분석되어 연도 별 출판 패턴, 출판물, 연구 분야의 성장률을 파악합니다. 이 간행물에서 사용되는 대중적 접근법 (기계 학습 및 어휘 기반), OMSA의 주요 응용 분야 및 정서 분석 작업의 수준 (문서, 문장 또는 측면 수준)을 식별하기 위해 데이터에 대한보다 상세한 수동 분석도 수행됩니다.
본 연구는 중국인 한국어 학습자들이 세밀한 느낌과 다양한 감정을 표현할 때 보다 정확하게 말할 수 있도록 한국어 '상징부사+용언'형을 중심으로 효과적인 교재 개선안을 마련하는 데 목적이 있다. 다수 외국인 학습자들이 어휘를 습득할 때 개별 단어를 암기하고자 노력하고 있으며, 어휘간의 결합을 중시하지 않으므로 한국어 어휘를 정확하고 자연스럽게 사용하지 못하는 문제점이 있다. 상징부사는 고립되어 사용하지 않으며 특정 어휘와 자주 공기하기 때문에 개별 어휘가 아닌 '상징부사+용언' 형태로 가르치는 것이 더 효과적이다. 따라서 본고는 상징부사 뒤에 오는 특정 어휘 또는 공통적인 의미자질을 가진 어휘 군과 자주 공기할 수 있는 것을 중심으로 고찰하였다. 이에 상징부사 뒤에 서술어가 함께 사용되는 양상의 차이를 밝히기 위하여 국내·외 대학 기관에서 사용하고 있는 한국어 7종 교재를 중심으로 비교·분석하였다. 마지막으로 교재 분석 결과를 바탕으로 중국인 학습자를 위한 한국어 '상징부사+용언'형의 개선 방안을 제시하였다.
본 연구는 흡연자와 비흡연자 모두를 위해 담배 연기로 인한 피해를 최소화하고 사용자에게 편안함을 줄 수 있는 흡연 부스를 디자인하기 위함이다. 연구방법으로 첫째, 흡연부스에 대한 의식조사, 둘째 제품 디자인에 대한 선호도조사, 셋째 감성어휘에 의한 흡연부스 감성평가 조사를 하였다. 흡연부스에 대한 의식조사결과, 대부분 모든 사람들이 터미널, 역에 흡연부스가 필요하다고 하였다. 디자인 선호도에 조사결과로 첫째, 외부 흡연자를 위한 디자인부스는 딱딱하고 투박한 이미지 보다는 멀리서도 알기 쉽고 거부감이 들지 않는 형태의 디자인으로 제작되어져야 한다. 둘째, 원색 계열의 색상보다는 화이트와 파스텔 톤의 난색계열 및 밝은 색상을 적용하여 디자인한다. 셋째, 흡연부스이므로 내부 순환 필터 문제가 잘 관리 될 수 있도록 한다. 감성어휘에 의한 감성평가결과 자극물에 대하여 4가지 차원으로 구분하여 인지하고 있었다. 각 인자의 함축 언어로 1인자에 대한 대표 이미지 언어는 '기능적 감정' 2인자의 대표 이미지 언어는 '심리적감정' 3인자의 대표 이미지 언어는 '색상감정' 4인자의 대표 이미지 언어는 '형태감정'으로 정의하였다. 흡연자와 비 흡연자 양쪽 모두를 위해 담배연기로 인한 피해를 최소화 시킬 수 있어야 하며 혼자만의 휴식을 취할 수 있는 사용자 중심의 서비스 디자인이 필요하다.
본 연구는 감정단어의 억양 패턴을 음향학적으로 분석하여 멜로디의 음높이 패턴으로 전환한 뒤 그 특성을 알아보았다. 이를 위해 만 19-23세 여성 30명을 대상으로 기쁨, 화남, 슬픔을 표현하는 4음절 감정단어의 음성자료를 수집하였다. 총 180개의 어휘를 수집하고 Praat 프로그램을 이용하여 음절 당 평균 주파수(f0)를 측정한 후 평균 음정과 음높이 패턴의 멜로디 요소로 전환하였다. 연구 결과, 첫째, 감정단어의 음높이 패턴은 '즐거워서' A3-A3-G3-G3, '즐거워요' G4-G4-F4-F4, '행복해서' C4-D4-B3-A3, '행복해요' D4-D4-A3-G3, '억울해서' G3-A3-G3-G3, '억울해요' G3-G3-G3-A3, F3-G3-E3-D3, '불안해서' A3-A3-G3-A3, '불안해요' A3-G3-F3-F3, '침울해서' C4-C4-A3-G3, '침울해요' A3-A3-F3-F3으로 나타났다. 둘째, 음 진행에서는 기쁨이 넓은 간격의 도약 진행, 화남이 좁은 간격의 도약 진행, 슬픔이 넓은 간격의 순차 진행 특성을 보였다. 본 연구에서는 감정의 속성과 본질, 한국어의 음성 특성을 고려하여 감정단어의 억양 패턴을 분석하고, 이를 멜로디 요소에 반영한 특성을 제시하였다. 또한, 체계적이고 객관화된 방법으로 말과 멜로디의 전환 가능성 및 적합성을 확인한 것에 의의가 있다. 본 연구의 결과는 감정을 효과적으로 표현할 수 있는 멜로디 창작 방안을 마련하기 위한 근거 자료로 활용될 수 있다.
배경 : 통증은 암환자에서 가장 흔하고 심각한 문제이지만 국내에는 아직 적절한 암성 통증 평가도구가 없는 상태이다. 이에 표준화된 성인용 암성 통증 평가도구를 개발하는 것이 필요하며, 통증 평가 도구 개발 시 연구되어야 할 내용으로 시각통증등급 중 가장 심한 통증에 대한 어휘를 단일화할 필요성과, 암환자 통증평가 시 암성 통증에 영향을 미칠 수 있는 심리사회적 항목을 수집, 선정 및 선별할 필요성을 인식하였다. 방법 : 2002년부터 2003년까지 암성 통증조절 분야에 전문가로 알려진 전문의 10명, 간호사 10명을 델파이 설문 대상자로 무작위 선정하여 델파이 방법을 통해 3차까지 설문을 실시하였다. 시각통증등급의 가장 심한 통증에 대한 어휘는 가장 높은 빈도로 응답된 어휘를 선택하기로 하였고 심리사회적 평가 항목의 선별은 전문가의 50%를 초과하는 인원이 '관련성이 높다'고 판정하면 선정하기로 하였다. 결과 : 시각 통증등급의 최고 통증강도 어휘 선정 결과는 '참을 수 없이 심한 통증'과 '상상할 수 없을 정도의 가장 심한 통증'이 각각 27.8%로 가장 높은 빈도를 보여 실무위원회와 통증 전문가의 자문결과 '상상할 수 없을 정도의 가장 심한 통증'이 선정되었다. 심리사회적 평가 항목은 문헌조사 결과 30개 항목이 수집되었으며, 정신과 전문의와 실무위원 회의를 통해 15가지로 선정하였으며, 델파이 대상자로 선정된 전문가의 50%를 초과하는 인원 수가 선택한 항목은 '환자의 정신과적 기왕력', '약물남용 및 의존성 유무', '환자의 불안, 우울 등 환자의 현재 감정', '자기조절 능력 소실 유무', '패배감이나 좌절감 유무', '건강 소실에 대한 환자의 적응 정도', '가족의 지지', '소외감 유무', '자신의 사회적 역할 소실에 대한 감정 상태', '스트레스 해소 대처 유형', '현재 처한 환자 자신의 영적 고뇌', '진통제 복용 순응도'등 12 가지 항목이었다. 결론 : "표준형 성인 암성 통증 평가"도구에 사용할 '시각통증등급'최고 통증강도 어휘에는 '상상할 수 없을 정도의 가장 심한 통증'을, 성인 암성 통증과 관련된 심리, 사회적 12가지 항목을 채택할 수 있었다.
주관적 웰빙 서비스(subjective well-being service)는 Wellness IT의 주요 서비스이며 개인의 주관적 웰빙 상태를 무구속적이고 비용 효율적으로 측정하는 방법이 중요하다. 이를 위해 감성어휘사전을 활용할 수 있으나 감성어만으로 주관적 웰빙 상태를 측정할 수는 없으며 웰니스 어휘 사전이 별도로 구축될 필요가 있다. 더욱이 기존의 감성어휘사전은 동일한 감정어에 대해 한가지만의 감성값을 제공함으로써 그 용어를 사용한 사람의 특징에 따라 감성값이 변경될 수 있다는 점을 간과하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 현존하는 감성어휘사전 중에서 표현력이 가장 뛰어난 SenticNet을 기반으로 하여 SenticNet에서 제공하는 정보를 통해 스트레스, 우울, 분노, 행복감 등 웰니스 상태를 추정한 결과를 추가한 WellnessWordNet 을 개발하는 것이다. 또한 실제 사람들을 대상으로 WellnessWordNet 에 근거한 웰니스 상태 추정 정확도를 검증해 보았다. 본 논문의 독창성은 WellnessWordNet 웰니스 상태 언어에 대한 값을 제공할 뿐더러, 성별이나 연령과 같은 사람의 특성에 따라 다른 감성값을 제공하는 최초의 감성어휘사전이라는 것이다.
소설미디어의 급증과 함께 온라인 리뷰의 의존성이 급증하는 가운데 사용자의 올바른 의사결정을 저해하는 기만적 의견 스팸 이슈가 새롭게 주목받고 있다. 기존의 의견 스팸 연구는 실제 리뷰와 의견 스팸 간의 차이를 어휘, 품사 또는 감정단어와 같은 표면적 자질을 통해 설명하였으나 그들간의 의미적 연결관계는 고려하지 않았다. 본 논문에서는 1) 의미적 프레임 기반의 텍스트 분석기법을 제안하고, 이를 바탕으로 2) 의견 스팸과 실제 리뷰간의 의미적 차이가 있음을 규명하며 3) 새로운 의미적 프레임 자질을 사용하여 기존의 의견 스팸 분류 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
최근 사용자들의 일상생활을 실시간으로 측정하고 기록하며 타인과의 공유까지 확장되고 있는 라이프로깅 서비스가 증가하고 있다. 특히, 웨어러블 디바이스와 스마트폰의 발달로 애플리케이션에 기반한 라이프로깅 서비스가 대중화되면서 사용자 행태에 의해 서비스 콘텐츠가 제작되고 메뉴화되어 인포그래픽 형태로 제공되고 있다. 따라서 본 논문에서는 라이프로깅 서비스의 콘텐츠 항목을 구성하기 위한 사용자 행태를 추출하고 분류하는데 목적이 있다. 본 연구를 위하여 첫째, 학술 서적과 논문, 단행본을 포함한 도서, 출판물 등 문헌조사를 통한 라이프로깅의 개념과 특징을 살펴보고 기존의 라이프로깅 관련 사용자 행태 기반 콘텐츠 항목을 살펴본다. 둘째, 라이프로깅 서비스를 위한 콘텐츠 항목으로서 사용자 행태를 추출하고 분류 한다. 문헌 자료, 선행 논문 및 라이프로깅 애플리케이션의 콘텐츠 항목에서 사용자 행동 어휘를 수집한다. 수집된 어휘는 FGI(Focus Group Interview)와 설문을 통한 적합성 검정 분석에 의하여 라이프로깅 서비스를 위한 콘텐츠 항목에 필요한 39개 어휘를 추출한다. 최종적으로 추출한 39개 어휘는 설문과 통계 분석 및 FGI를 통해 19개 사용자 행태 - '먹다', '집안일을 하다', '다이어트를 하다', '여행하다', '운동하다', '대중교통 수단을 이용하다', '촬영하다', '만나다', '감정을 느끼다', '말하다', '보살피다', '운전하다', '듣다', '온라인에 접속하다', '잠자다', '가다', '일하다', '배우다', '보다'-로 분류되었다. 셋째, 본 연구를 통해 제시한 결과를 통하여 라이프로깅 애플리케이션에서의 콘텐츠 항목 구성에 대한 활용과 한계점을 논할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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