• 한국화예디자인학연구
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• 제41호
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• pp.3-12
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• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1333-1336
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• 2015

감성분석은 최근 오피니언 마이닝에서 주목받고 있는 분야로써, 특정 주제, 상품, 유명인사 등에 대한 사람들의 반응을 긍정 또는 부정으로 구분하거나 점수를 이용하여 긍정 또는 부정의 강도를 분석하는데 이용되고 있다. PMI(pointwise mutual information)와 SO-PMI(semantic orientation from pointwise mutual information)는 비교적 빠르고 간편하게 극성을 판단할 수 있다는 장점이 있지만, 어휘와 기준 어휘 사이의 극성 값이 넓은 범위를 갖는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 일상적인 언어 사용 환경에서 나타나는 어휘로부터 감성을 분석하고자 하였다. 특히 어휘의 극성 값 편차로 인해 나타날 수 있는 어려움을 보완하기 위해 NPMI(normalized pointwise mutual information)를 이용하여 어휘의 감성을 분석하였다. PMI와 NPMI를 비교 분석한 결과 어휘의 감성 강도를 나타내는 데 있어서 밀집도에서 큰 차이를 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.189-194
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• 2016

본 연구는 다국어 감성사전 및 감성주석 코퍼스 구축 프로젝트인 MUSE 프로젝트의 일환으로 한국어 감성사전을 구축하기 위해 대표적인 영어 감성사전인 SentiWordNet을 이용하여 한국어 감성사전을 구축하는 방법의 의의와 한계점을 검토하는 것을 목적으로 한다. 우선 영어 SentiWordNet의 117,659개의 어휘중에서 긍정/부정 0.5 스코어 이상의 어휘를 추출하여 구글 번역기를 이용해 자동 번역하는 작업을 실시하였다. 그 중에서 번역이 되지 않거나, 중복되는 경우를 제거하고, 언어학 전문가들의 수작업으로 분류해낸 결과 3,665개의 감성어휘를 획득할 수 있었다. 그러나 이마저도 병명이나 순수 감성어휘로 보기 어려운 사례들이 상당수 포함되어 있어 실제 이를 코퍼스에 적용하여 감성어휘를 자동 판별했을 때에 맛집 코퍼스에서의 재현율(recall)이 긍정과 부정에서 각각 47.4%, 37.7%, IT 코퍼스에서 각각 55.2%, 32.4%에 불과하였다. 이와 더불어 F-measure의 경우, 맛집 코퍼스에서는 긍정과 부정의 값이 각각 62.3%, 38.5%였고, IT 코퍼스에서는 각각 65.5%, 44.6%의 낮은 수치를 보여주고 있어, SentiWordNet 기반의 감성사전은 감성사전으로서의 역할을 수행하기에 충분하지 않은 것으로 나타났다. 이를 통해 한국어 감성사전을 구축할 때에는 한국어의 언어적 속성을 고려한 체계적인 접근이 필요함을 역설하고, 현재 한국어 전자사전 DECO에 기반을 두어 보완 확장중인 SELEX 감성사전에 대해 소개한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.189-194
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• 2016

본 연구는 다국어 감성사전 및 감성주석 코퍼스 구축 프로젝트인 MUSE 프로젝트의 일환으로 한국어 감성사전을 구축하기 위해 대표적인 영어 감성사전인 SentiWordNet을 이용하여 한국어 감성사전을 구축하는 방법의 의의와 한계점을 검토하는 것을 목적으로 한다. 우선 영어 SentiWordNet의 117,659개의 어휘중에서 긍정/부정 0.5 스코어 이상의 어휘를 추출하여 구글 번역기를 이용해 자동 번역하는 작업을 실시하였다. 그 중에서 번역이 되지 않거나, 중복되는 경우를 제거하고, 언어학 전문가들의 수작업으로 분류해 낸 결과 3,665개의 감성어휘를 획득할 수 있었다. 그러나 이마저도 병명이나 순수 감성어휘로 보기 어려운 사례들이 상당수 포함되어 있어 실제 이를 코퍼스에 적용하여 감성어휘를 자동 판별했을 때에 맛집 코퍼스에서의 재현율(recall)이 긍정과 부정에서 각각 47.4%, 37.7%, IT 코퍼스에서 각각 55.2%, 32.4%에 불과하였다. 이와 더불어 F-measure의 경우, 맛집 코퍼스에서는 긍정과 부정의 값이 각각 62.3%, 38.5%였고, IT 코퍼스에서는 각각 65.5%, 44.6%의 낮은 수치를 보여주고 있어, SentiWordNet 기반의 감성사전은 감성사전으로서의 역할을 수행하기에 충분하지 않은 것으로 나타났다. 이를 통해 한국어 감성사전을 구축할 때에는 한국어의 언어적 속성을 고려한 체계적인 접근이 필요함을 역설하고, 현재 한국어 전자사전 DECO에 기반을 두어 보완 확장중인 SELEX 감성사전에 대해 소개한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.379-383
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• 2021

감정 분석은 텍스트 데이터에서 인간이 느끼는 감정을 다양한 감정 유형으로 분류하는 것이다. 그러나 많은 연구에서 감정 분석은 긍정과 부정, 또는 중립의 극성을 분류하는 감성 분석의 개념과 혼용되고 있다. 본 연구에서는 텍스트에서 느껴지는 감정들을 다양한 감정 유형으로 분류한 감정 말뭉치를 구축하였는데, 감정 말뭉치를 구축하기 위해 심리학 모델을 기반으로 분류한 감정 어휘 사전을 사용하였다. 9가지 감정 유형으로 분류된 한국어 감정 어휘 사전을 바탕으로 한국어 영화 리뷰 말뭉치에 9가지 감정 유형의 감정을 태깅하여 감정 분석 말뭉치를 구축하고, KcBert에 학습시켰다. 긍정과 부정으로 분류된 데이터로 사전 학습된 KcBert에 9개의 유형으로 분류된 데이터를 학습시켜 기존 모델과 성능 비교를 한 결과, KcBert는 다중 분류 모델에서도 우수한 성능을 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.938-942
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• 2007

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.

• 디자인학연구
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• 제17권2호
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• pp.199-208
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• 2004

인터넷이라는 가상의 공간에서 사람들은 공동체를 형성하며 서로 상호작용 한다. 이러한 사이버 공간에서 아바타(Avatar)의 존재는 자신을 표현하는 분신일 뿐만 아니라 가상공간에서 나를 표현하는 '또 하나의 나'로서 의미를 부여한다. 자신의 생각에 따라 표정 짓고 행동하는 아바타를 보며 사용자가 느끼는 현실감은 실로 크다고 할 수 있다. 따라서 아바타 기반 채팅 커뮤니케이션에서 문자 입력만으로 아바타의 표정이 애니메이션 될 수 있다면 사용자간의 커뮤니케이션에 더욱 효과적인 감정 전달이 가능할 것이다. 본 연구는 채팅시 사용자에 의해 입력되는 단어들에 의해 아바타가 스스로 반응하는 시스템을 위해 요구되는 감정 표현 어휘들을 분류 분석하였다. 분류 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국어의 형용사와 자동사에서 추출한 감정 표현 어휘는 25개 그룹 209단어로 분류할 수 있었다. 둘째, 25개의 감정 표현 어휘 그룹 중 긍정적인 표현은 단 2개(좋다, 혹하다)이고 나머지 23개는 모두 부정적인 감정 표현 어휘들이다. 따라서 한국어에는 긍정적인 감정 표현 어휘보다는 부정적인 감정 표현 어휘가 더 발달되어 있다는 것을 알 수 있었다. 셋째, 분류된 25개의 감정 표현 어휘들을 수량화이론III류 분석하여 아바타의 표정을 제작한 결과 감정 표현 어휘들과 아바타 표정이 밀접한 관련성을 지니고 있어 사용자의 감정을 표현하는데 있어 유용하다는 것을 명확히 하였다. 하지만 국어 언어학적 구조 즉, 문맥 전체의 의미를 정량적 관계로 해석해 내지 못하는 등 실험의 한계성을 지니고 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권2호
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• pp.1-7
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• 2018

본 연구는 챗봇의 활용이 한국 대학생의 영어 어휘 학습에 미치는 영향을 조사한 것으로, 챗봇과의 채팅을 통해 실험 참가자의 영어 어휘 능력이 실제 상승하는지 여부와 영어 어휘 학습에 대한 인식이 어떻게 변하는지 알아보는 데 그 목적이 있다. 47명의 국내 대학생을 실험그룹과 통제그룹으로 나누어 총 8주 동안 실험을 진행하였고, 챗봇 활용의 효과를 파악하기 위해 실험 시작 전과 종료 후 사전 사후 어휘 평가를 실시하였으며, 사전 사후 설문조사를 통해 챗봇을 활용한 어휘 학습에 대한 참가자의 인식 변화를 조사하였다. 본 연구의 주요 결과 및 시사점은 다음과 같다. 사전 사후 어휘 평가 결과, 참가자의 어휘 능력은 실험 전에 비해 실험 종료 후 상승한 것으로 나타났고, 사전 사후 설문 결과, 챗봇의 활용은 참가자의 영어 어휘 학습에 대한 태도를 긍정적으로 변화시키는 데 중요한 역할을 하는 것으로 파악되었다. 테크놀로지의 발달과 함께 최근 영어 교육에 있어 챗봇의 활용이 증가하는데 비해 그에 대한 실증적 연구가 부족하다는 점을 고려해 볼 때, 본 연구가 갖는 시사점이 크다고 할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권10호
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• pp.475-482
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• 2012

지방자치시대에 모든 지방자치단체들은 본인들의 지방정부를 좋은 이미지로 알려 관광이나 경제통상에 이득이 되도록 노력하고 있기 때문에 지역이미지가 조각된 홍보영상은 중요하고 필요하다. 따라서 본 연구는 지역이미지와 시정홍보영상 이미지간의 관계를 알아보고 효과적인 시정홍보영상제작을 위한 기초자료를 제공하고자 한다. 평소 지역에 대해 가지고 있는 이미지를 감성어휘로 추출하여 시정홍보영상 이미지에도 동일한 감성어휘가 들어가 있는지와 홍보영상이미지에서의 이미지 어휘에 대한 평균값이 상승 혹은 하락을 하였는지를 조사하여 지역이미지가 긍정적으로 투영된 시정홍보영상 이미지 제작을 해야 한다는 것을 알 수 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제10권10호
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• pp.318-324
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• 2020

본 연구는 정상 및 불안 집단 대학생을 대상으로 하나 또는 그 이상의 부정적 어휘를 포함하는 서술어의 의미추론 과정에서 정서유형 및 부정어휘 출현의 정도가 과제처리 속도에 미치는 영향을 알아보고자 수행되었다. 정서 3유형, 자극 2유형 그리고 부정어휘 횟수 3유형을 피험자 내 변인으로, 벡(Beck) 불안척도로 구분된 불안수준을 피험자 간 변인으로 혼합반복측정 설계를 적용하여 피험자 반응시간에 대해 분석한 결과, 정서유형과 자극의 종류 그리고 부정어휘 횟수에 대한 주효과를 확인하였으며, 불안수준 x 부정어 횟수에서 상호작용이 발견되었다. 긍정적 정서에 비해 부정적 정서에서, 비언어 자극보다는 언어 자극 환경에서 과제처리에 더 효율적이었지만, 부정어휘 변인에서는 그 횟수의 증가가 정상집단의 신속한 반응과 불안집단의 지연된 반응으로 분기되면서 부정어휘처리 반응시간의 지체로 나타났다. 또한 유입 정서유형 및 자극의 종류와 상관없이 불안수준은 과제처리 속도를 지연시키는 요인으로 확인되었다. 아울러 추후 연구를 위한 함의와 한계를 논의하였다.