본 논의는 [[감정형용사+-고]+감정형용사] 형식으로 감정형용사가 연결되는 양상을 살펴보았다. 이로써 한국어에서 감정을 표현할 때 두 개 이상의 감정형용사를 접속하여 표현하는 사례가 적지 않음을 확인할 수 있었다. 이는 해당 구성으로 어울려 사용하는 감정형용사를 파악함으로써 한국어 학습자가 감정형용사의 개별 어휘 의미를 보다 분명하게 이해하고 표현하는 데 도움을 줄 수 있다. 한국어 학습자가 한국어로 감정을 표현할 때 복합적인 감정을 표현하거나, 풍부한 감정 표현을 만드는 데 도움을 줄 수 있다고 보았다. 본 논의에서 보인 [[감정형용사+-고]+감정형용사] 용례 및 빈도가 한국어 감정 어휘 교수-학습에 작게나마 도움이 되기를 기대해 본다.
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.
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.
자연스러운 대화가 가능한 인공지능 대화시스템을 구축하기 위해서는 사용자의 문장에 내재된 감정을 이해할 수 있는 시스템이어야만 한다. 또한 상호간의 대화를 통해서 풍겨지는 분위기를 파악할 수 있다면 사용자에게 마치 인간과 대화하는 듯한 자연스러움을 느끼도록 할 수 있을 것이다. 실제 대화에서 감정은 언어적인 표현뿐 아니라 비언어적인 표현으로도 표출되지만, 본 논문은 텍스트 상에서 언어적으로 표현되는 감정 정보를 인식하는데 초점을 둔다. 언어적인 표현으로 한정하여 감정을 인식하는 경우에는 감정을 직접 표현하고 있는 형용사나 동사가 중심이 된다. 본 논문에서는 형용사를 중심으로 하여 화행 정보와 결합하여 감정을 인식하는 시스템에 대해서 제시하고자 한다. 이 논문은 문장에 내재되어 있는 숨겨진 감정이나 분위기 등을 파악하기 위한 연구에 대한 선행 연구로서 텍스트 상에서 직접 드러나는 감정을 인식하기 위한 방법을 제안한다.
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.
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.
신문 기사 및 상품 평은 특정 주제나 상품을 대상으로 하여 글쓴이의 감정과 의견이 잘 나타나 있는 대표적인 문서이다. 최근 여론 조사 및 상품 의견 조사 등 다양한 측면에서 대용량의 문서의 의미적 분류 및 분석이 요구되고 있다. 본 논문에서는 문서에 나타난 내용을 기준으로 문서가 나타내고 있는 감정을 긍정과 부정의 두 가지 범주로 분류하는 시스템을 구현한다. 문서 분류의 시작은 감정을 지닌 대표적인 종자 어휘(seed word)로부터 시작하며, 자질의 선정은 한국어 특징상 감정 및 감각을 표현하는 명사, 형용사, 부사, 동사를 대상으로 한다. 가중치 부여 방법은 한글 유의어 사전을 통해 종자 어휘의 의미를 확장하여 각각의 가중치를 책정한다. 단어 벡터로 표현된 입력 문서를 이진 분류기인 지지벡터 기계를 이용하여 문서에 나타난 감정을 판단하는 시스템을 구현하고 그 성능을 평가한다.
제품의 품질 및 가격 뿐만 아니라 물질적 풍요로움과 더불어 다변화 되어가는 생활 환경 속에서 소비자의 감성과 선호도를 파악하는 것은 제품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 이를 위하여 제품의 기능적 측면 뿐만 아니라 개개인의 정서적 감정과 선호도가 반영된 제품의 설계나 디자인 또한 요구되고 있다. 본 연구에서는 소재 개발의 프로세스가 고객 중심으로 변화하는 것에 대응하여 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 소재를 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 개인화 기법을 응용하여 섬유 패션 디자인 추천 시스템을 제안한다. Textile 기반의 협력적 필터링 시스템에서 예측에 사용될 이웃의 수를 결정하기 위해서 Representative Attribute-Neighborhood를 사용한다. 이웃들간의 사용자 유사도 가중치는 피어슨 상관 계수(Pearson Correlation Coefficient)를 사용한다. 소재에 대한 사용자의 감성이나 선호도에 대한 Textile의 대표 감성 형용사를 추출함으로써 소재 개발을 위한 감성 형용사 데이터 베이스를 구축한다. 구축된 감성 형용사 데이터 베이스를 기반으로 성향이 비슷한 사용자에게 Textile을 추천한다. 사용자 선호도 예측과 Textile 기반의 협력적 필터링 기술을 이용한 섬유 패션 디자인 추천 에이전트를 구축하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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