• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.121-131
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• 2017

인터넷, 소셜미디어, 모바일 등의 등장이후 소비자들은 개인의 의견을 온라인을 통해 적극적으로 표명하기 시작했고 이의 확산 또한 실시간으로 이루어지고 있다. 인터넷 기반의 다양한 커뮤니케이션 활동들을 통해 생산되는 텍스트는 인터넷을 사용하는 사용자들이 공유하고 공감하는 자원으로서 단순한 소통의 도구를 넘어 분석의 가치가 있는 새로운 정보의 창고가 되고 있다. 세계 각국의 정부와 기업은 인터넷과 소셜미디어를 통해 생산되는 소셜 빅데이터를 활용하여 사회/경제적 문제의 해결과 정부의 정책을 효과적으로 추진하는데 적극 활용하고 있다. 특히 경제와 관련해서는 경기현황에 대한 경제주체들의 움직임을 보다 빠르고 정확하게 분석하고 예측하여 이에 알맞은 정책을 적기에 실시할 수 있도록 다각적인 활동을 펼치고 있다. 본 연구에서는 소셜 미디어에 내재된 소비자의 직적접이고 즉시성 있는 의견을 경제적 측면에서 활용할 수 있는 온라인 소비자감성지수 모형을 제시하고 구현하였다. 이를 위해 한국은행의 소비자동향조사(CSI)와 소비자심리지수(CCSI)를 온라인으로 수행할 수 있는 어휘분류체계(온톨로지)와 감성사전을 구축하고 감성분석을 실시하여 생활형편, 경제상황, 소비와 수입 4가지 영역의 소셜감성지수를 도출하였다. 또한 이들을 결합한 온라인 소비자감성지수(e-CCSI)를 개발하고 소비자심리지수와 비교를 통해 유용성을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.29-37
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• 2016

TV, 신문, 라디오와 같은 전통매체는 일방향적인 수동적 매체에서 양방향 커뮤니케이션 중심의 소셜미디어가 등장함에 따라 시간과 공간의 제약을 벗어난 소셜 네트워킹이 가능하게 되었고, 소셜미디어 역시 사회관계에 필요한 대화의 교감과 감성 전달이 중요한 요인으로 부각되었다. 신속한 연결성과 확장성을 토대로한 소셜미디어는 광고의 표현매체로서 기존의 전통적 광고매체보다 기업과 소비자가 원활히 소통할 수 있는 장점이 있는 매체이다. 이런 소통의 효율성을 가지는 소셜미디어 특성상 광고는 소비자와 기업이 친근한 대화의 분위기를 만들 수 있는 공감대를 형성할 수 있다. 이에 본 연구는 감성적 스토리텔링과 소셜미디어를 융합하여 새로운 형태의 광고마케팅 전략을 펼친 영국의 존루이스 백화점 애니메이션 'Bear and Hare'의 광고와 기존 감성광고를 제작한 LG의 애니메이션 '사랑해요 LG' 광고를 비교 분석하여 광고에 있어서 소셜미디어가 소비자와 교감과 감성의 소통을 담당하는 매체로서 향후 기업들이 경쟁력 있는 소셜미디어 광고를 활용하여 단순한 이익을 우선으로 하는 기업의 모습이 아닌 고객과의 열린 소통으로 고객의 가슴속에 따뜻하고 사랑스러운 기업으로 기억되면서 기업의 매출을 동시에 추구할 수 있는 유용한 광고 전략에 관한 연구이다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.17-18
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• 2011

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.94-97
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• 2008

CD Now, Video Recommender, Amazon 등과 같은 현재의 협업 기반 필터링 서비스는 일반적으로 서비스를 요구하는 사용자가 관심을 가진 아이템과 비슷한 속성의 아이템을 추천하고 있다. 하지만 영화와 같은 경우 사용자의 주관적 평가가 배제된-명시적 속성만으로는 아이템의 특징을 표현하는데 한계가 있다. 때문에 이를 이용한 방법은 서비스를 제공하는 데 있어 제한을 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 사용자가 영화에 대한 자신의 감정을 간단한 선택을 통해 표현함으로써 쉽고 편하게 사용자의 영화 취향을 도출하고 이를 기반한 소셜 네트워크를 형성하는 방법에 대해 논의해 보고자 한다. 이러한 방법을 통해 일반적으로 사용되는 빈도나 인기도 기반의 추천이 아닌 실제 사용자와 유사한 취향과 특성을 가지는 사용자들은 연결해줌으로써 보다 사용자에 특화된 추천을 가능하게 할 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권1호
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• pp.111-120
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• 2020

본 연구는 소셜네트워크서비스(SNS)상의 빅데이터를 이용한 텍스트 분석기법의 응용으로서 설문 조사 기반의 여론 조사 방법론과 달리 비정형적 언어 기반의 감성 여론 조사 방법론을 제안한다. 기존의 설문 기반 여론 분석모형에 대한 대안적 방법으로 주관성에 기초한 감성 분류 모형을 이용하였다. 이를 위하여, 제20대 국회의원 선거운동 기간 중 선거 관련 실시간 트위터 자료를 수집하여 속성 기반 감성 분석을 이용한 여론의 극성과 강도에 대한 실증 분석을 수행하였다. 개별 SNS에서 사용된 단어의 극성을 분류하기 위해 Lasso 및 Ridge 회귀 모형을 이용하여 극성에 영향력이 큰 변수를 추출하였다. 추출된 변수가 극성에 미치는 긍정 및 부정에 대한 영향을 구분하고, 영향력의 강도를 분석하였다. 대중들이 소셜네트워크상에서 표현한 내용을 바탕으로 한 여론에 대한 긍정 및 부정의 감성 분석을 통해 여론의 향방을 예측하고 극성분석 모형의 정확도를 측정하여, 여론 조사 분야에서 감성 분석 방법론의 적용가능성을 확인하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.39-40
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• 2011

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.780-786
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• 2015

SNS 등과 같은 소셜 미디어는 실시간으로 자발적인 고객의 의견들을 대거 포함하고 있어 최근 기업들은 효율적인 경영을 위해 소셜 미디어상의 빅 데이터를 분석하는 시스템을 이용하여 고객피드백에 관한 정보를 수집하고 분석하고 있다. 그러나 온라인 사이트에서 수집한 데이터는 띄어쓰기와 철자 오류가 많아 기존의 형태소 분석기로는 정확한 분석을 할 수 없다. 또한 온라인 상의 문장은 짧다는 특징이 있어 상호 정보량, 카이제곱 통계량 등과 같은 기존의 의미 선택 방법을 이용하게 되면 문장 내 선택 할 수 있는 의미의 부재로 인해 정확한 감성 분류를 할 수 없다는 문제점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 초/중성 및 어절 패턴 사전을 이용해서 보정할 수 있는 모듈과 문장 내 품사의 우선순위를 이용한 의미 선택 방법을 제안한다. 이러한 방법으로 형태소 분석기에서 추출된 품사 정보를 기반으로 용언과 체언을 분리해서 분석 해당 품사에 종속적인 속성 DB 구축 한 후 학습에 의해 누적된 속성 DB를 사용하여 보다 정확한 긍/부정 감성을 추출한다.

• 감성과학
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• 제16권2호
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• pp.167-176
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• 2013

소셜 미디어의 급속한 발달로 인해 사용자가 생성한 텍스트 데이터가 급증하고 있다. 오피니언 마이닝에서는 이러한 사용자의 텍스트를 분석하여 사용자의 의견을 추출하고 있다. 특히 오피니언 마이닝의 세부 분야인 정서분석에서는 텍스트에서 사용자의 정서를 추출하는 것이 주된 목적인데, 이를 위해서는 정서 단어 목록 구축이 필수적이다. 본 논문에서는 소셜 미디어의 정서 분석을 위해서 대표적인 소셜 미디어인 페이스북 텍스트를 사용하여 정서 단어 목록을 구축하였다. 페이스북 텍스트로부터 데이터를 수집한 후 정서 단어를 선별하고 설문을 통하여 정서가와 활성화 차원을 측정하였다. 그 결과 정서가, 활성화 차원을 포함한 267개 정서 단어 목록을 구축하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1046-1049
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• 2013

본 연구는 소셜 네트워크 분석을 이용하여 정성적 데이터를 객관적인 데이터로 변환하는 과정에 대해 연구한다. 소셜 네트워크 데이터 분석을 위해 이미지 스케일을 통해 정서 및 심리 상태를 색으로 표현하고 채용에 있어 면접자들의 객관적이고 신뢰성 높은 자료를 시각화 하여 면접관들의 주관적인 잘못된 판단의 오류를 최소화 하도록 감성 채용 시스템 시각화를 제안 하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.33-38
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• 2013

소셜미디어를 통한 여론분석과 브랜드 모니터링에 대한 요구가 증가하면서, 빅데이터로부터 감성을 분석하는 기술에 대한 필요가 늘고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 단순 긍/부정 감성이 아닌 20종류의 세분화된 감성을 분석하기 위한 감성어휘 구축 알고리즘을 제시한다. 감성어휘 구축을 위해서는 준지도학습을 사용하였으며, 도메인에 특화되지 않은 일반 감성어휘를 구축하도록 학습되었다. 학습된 감성어휘를 인물, 스마트기기, 정책 등 다양한 도메인의 트위터 데이터에 적용하여 세부감성을 분석한 결과, 알고리즘의 특성상 재현율이 낮다는 한계를 가지고 있었으나, 대부분의 감성에 대해 높은 정확도를 지닌 감성어휘를 구축할 수 있었고, 감성을 직간접적으로 나타내는 표현들을 학습할 수 있었다.