• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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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.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1391-1392
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• 2015

최근 컴퓨터 기술이 발전하고, 컴퓨터의 형태가 다양해지면서 여러 wearable device들이 생겨났다. 이에 따라 휴먼 인터페이스 기술에서 사람의 감정정보가 중요해졌고, 감정인식에 대한 연구들이 많이 진행 되어 왔다. 본 논문에서는 감정분석에 적합한 특징벡터를 제시하고자 한다. 이를 위해 사람의 감정을 보통, 기쁨, 슬픔, 화남 4가지로 분류하고 방송매체를 통하여 잡음 없이 녹음하였다. 특징벡터는 MFCC, LPC, LPCC 3가지를 추출하였고 Bhattacharyya거리 측정을 통하여 분리도를 비교하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.3
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• pp.336-340
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• 2008

Sentiment classification is a recent subdiscipline of text classification, which is concerned not with the topic but with opinion. In this paper, we present a Korean sentence and document classification system using effective sentiment features. Korean sentiment classification starts from constructing effective sentiment feature sets for positive and negative. The synonym information of a English word thesaurus is used to extract effective sentiment features and then the extracted English sentiment features are translated in Korean features by English-Korean dictionary. A sentence or a document is represented by using the extracted sentiment features and is classified and evaluated by SVM(Support Vector Machine).

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.325-328
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• 2002

본 논문에서는 사람의 식별과 감정을 인식하기 위한 하나의 방법을 제안한다. 제안된 방법은 색차 정보에 의한 형판의 위치 인식과 형판 벡터 추출에 기반한다. 단일 색차 공간만을 이용할 경우 살색 영역을 정확히 추출하기 힘들다. 이를 보완하기 위해서 여러 가지 색차 공간을 병행하여 살색 영역을 추출하며, 이를 응용하여 각각의 형판을 추출하는 방법을 제안한다. 그리고, 사람의 식별과 감정 인식을 위해서 추출된 형판에 대한 각각의 특징 벡터 추출 방법을 제시하며, 마지막으로 추출된 형판 벡터를 이용하여 신경망을 통한 학습과 인식을 수행하는 방법을 제시한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.9
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• pp.131-138
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• 2013

In this paper, I propose and evaluate the method that classifies emotional type of characters with their emotional words. Emotional types are classified as three types such as positive, negative and neutral. They are selected by classification of emotional words that characters speak. I propose the method to extract emotional words based on WordNet, and to represent as emotional vector. WordNet is thesaurus of network structure connected by hypernym, hyponym, synonym, antonym, and so on. Emotion word is extracted by calculating its emotional distance to each emotional category. The number of emotional category is 30. Therefore, emotional vector has 30 levels. When all emotional vectors of some character are accumulated, her/his emotion of a movie can be represented as a emotional vector. Also, thirty emotional categories can be classified as three elements of positive, negative, and neutral. As a result, emotion of some character can be represented by values of three elements. The proposed method was evaluated for 12 characters of four movies. Result of evaluation showed the accuracy of 75%.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.31-32
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• 2013

본 논문에서는 영화의 등장인물의 성향을 파악하기 위해 시나리오의 대사로부터 감정어를 추출하고, 등장인물의 감정어들을 긍정, 부정, 중립의 3개로 단순화하여 등장인물의 성향을 가시화 시켜주는 방법을 제안한다. 대사로부터 감정어를 추출하기 위해 WordNet 기반의 감정어 추출 방법을 제안한다. WordNet은 단어 간에 상위어와 하위어, 유사어 등의 관계로 연결된 네트워크 구조의 사전이다. 이 네트워크 구조에서 최상위의 감정 항목과의 거리를 계산하여 단어별 감정량을 계산하여 대사를 30 차원의 감정 벡터로 표현한다. 등장인물별로 추출된 감정 벡터를 긍정, 부정, 중립의 3개의 차원으로 단순화 하여 등장인물의 성향을 표현한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.109-114
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• 2015

대화 시스템에서 사용자 발화에 대한 감정 분석은 적절한 시스템 응답과 서비스를 제공하는데 있어 매우 중요한 정보이다. 본 연구에서는 단순한 긍, 부정이 아닌 분노, 슬픔, 공포, 기쁨 등 Plutchick의 8 분류 체계에 해당하는 상세한 감정을 분석 하는 데 있어, 임베딩 모델을 사용하여 기존의 어휘 자질을 효과적으로 사용할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 또한 대화 속에서 발생한 감정의 지속성을 반영하기 위하여 문장 임베딩 벡터와 문맥 임베딩 벡터를 자질로서 이용하는 방법에 대해 제안한다. 실험 결과 제안하는 임베딩 자질은 특히 내용어에 대해 기존의 어휘 자질을 대체할 수 있으며, 데이터 부족 문제를 다소 해소하여 성능 향상에 도움이 되는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.687-690
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• 2019

본 논문에서는 효과적인 감정인식을 위한 효과적인 특징 벡터를 생성한다. 이를 위해서 음성 데이터 셋 RAVDESS를 이용하였으며, 그 중 neutral, calm, happy, sad 총 4가지 감정을 나타내는 음성 신호를 사용하였다. 본 논문에서는 기존에 감정인식에 사용되는 MFCC1~13차 계수와 pitch, ZCR, peakenergy 중에서 효과적인 특징을 추출하기 위해 클래스 간, 클래스 내 분산의 비를 이용하였다. 실험결과 감정인식에 사용되는 특징 벡터들 중 peakenergy, pitch, MFCC2, MFCC3, MFCC4, MFCC12, MFCC13이 효과적임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.401-404
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• 2007

본 논문은 거울 투영을 이용하여 2D의 감정인식 데이터베이스를 3D에 적용 가능하다는 것을 증명한다. 또한, 감정 확률을 이용하여 퍼지 모델링을 기반으로한 얼굴표정을 생성하고, 표정을 움직이는 3가지 기본 움직임에 대한 퍼지이론을 적용하여 얼굴표현함수를 제안한다. 제안된 방법은 거울 투영을 통한 다중 이미지를 이용하여 2D에서 사용되는 감정인식에 대한 특징벡터를 3D에 적용한다. 이로 인해, 2D의 모델링 대상이 되는 실제 모델의 기본감정에 대한 비선형적인 얼굴표정을 퍼지를 기반으로 모델링한다. 그리고 얼굴표정을 표현하는데 기본 감정 6가지인 행복, 슬픔, 혐오, 화남, 놀람, 무서움으로 표현되며 기본 감정의 확률에 대해서 각 감정의 평균값을 사용하고, 6가지 감정 확률을 이용하여 동적 얼굴표정을 생성한다. 제안된 방법을 3D 인간형 아바타에 적용하여 실제 모델의 표정 벡터와 비교 분석한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.506-509
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• 2019

신문기사나 위키피디아와 같이 정보를 전달하는 텍스트와는 달리 사람의 감정 및 의도를 표현하는 텍스트는 다양한 형태의 노이즈를 포함한다. 본 논문에서는 data-driven 방법을 이용하여 노이즈와 단어들 사이의 관계를 LSTM을 이용하여 하나의 벡터로 요약하는 모델을 제안한다. 노이즈 문장 벡터를 표현하는 방식으로는 단방향 LSTM 인코더과 양방향 LSTM 인코더의 두 가지 모델을 이용하여 노이즈를 포함하는 영화 리뷰 데이터를 가지고 감정 분석 실험을 하였고, 실험 결과 단방향 LSTM 인코더보다 양방향 LSTM인 코더가 우수한 성능을 보여주었다.