• 제목/요약/키워드: 의견의 다양성

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한국어 특성을 고려한 감성 분류 (Sentiment Classification considering Korean Features)

  • 김정호;김명규;차명훈;인주호;채수환
    • 감성과학
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    • 제13권3호
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    • pp.449-458
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    • 2010
  • 다양한 분야에서 인터넷 상의 방대한 양의 문서 혹은 리뷰로부터 유용한 정보를 얻고자 하는 노력이 높아짐에 따라 문서 혹은 리뷰 상의 생각 및 의견에 대한 자동 분류 연구의 필요성이 대두되었다. 이러한 자동분류를 감성 분류라 하며, 감성 분류 연구는 크게 세 가지 단계를 가지는데, 첫 번째로 주관적인 생각이나 느낌을 표현하는 문장을 추출하기 위한 주관성 분류 연구, 두 번째로 문서 또는 문장을 긍정, 부정으로 나누는 극성 분류 연구, 그리고 세 번째로 문서 또는 문장이 어느 정도의 주관성 및 극성을 갖는지 그 강도를 구하는 강도 분류 연구이다. 최근 의견 분류에 대한 연구들을 살펴보면, 분류를 위해 자질(Feature)로서 단일어(Single word)가 아닌 2개 이상의 N-gram 단어, 어휘 구문 패턴 및 통사 구문 패턴 등을 사용하는 것을 확인할 수 있다. 특히, 패턴은 단일어나 N-gram 단어에 비해 유연하고, 언어학적으로 풍부한 정보를 표현할 수 있기 때문에 이를 이용한 많은 연구가 이루어져 왔다. 그럼에도 불구하고, 이러한 연구들은 주로 영어에 대한 연구들이었으며, 한국어에 패턴을 적용하여 주관성을 갖는 문장을 분류하거나, 극성을 분류하는 연구들은 아직 미비하다. 한편, 한국어는 용언의 활용이 발달되어 있어, 어미의 변화가 다양하며, 그 변화에 따라 의미가 미묘하게 변화한다. 그러나 기존 한국어에 대한 의견 분류 연구들은 단어의 핵심 의미만을 파악하기 위해 어미부분을 제거하고 어간만을 취해서 처리하여 어미에 대한 의미변화를 고려하지 못하였다. 그래서 본 연구는 영어에 적용된 패턴을 이용한 기존 방법들을 정리하고, 그 방법들 중에서 극성을 지닌 문장성분 패턴을 한국어에 적용하였다. 그리고 어미의 변화에 대한 패턴을 추출하여 이 변화가 의견 분류의 성능에 미치는 영향을 분석하였다.

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위키를 활용한 집단지성 기반의 시나리오 플래닝 (Scenario Planning based on Collective Intelligence Using Wiki)

  • 한종민;임현;이재신
    • 기술혁신연구
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    • 제20권2호
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    • pp.29-48
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    • 2012
  • 사회 경제 체제의 복잡성 및 불확실성이 증가하면서, 환경변화에 능동적이고 효과적으로 대응할 수 있는 전략적 예측의 필요성이 더욱 중요해지고 있다. 전략적 예측을 수행하는 데는 목적과 상황에 따라 다양한 예측방법론이 사용될 수 있다. 최근의 상황을 보면, 추세외삽법 같은 단정적인 미래예측 방법론들의 활용성은 줄어들고 있다. 그러나 불확실성을 고려한 시나리오 플래닝은 전략적인 의사결정을 도와주는 도구로서 정부와 기업의 관심이 증대하고 있다. 일반적으로 시나리오 플래닝은 다양한 분야의 전문가들이 참여하여 의견을 개진하고 협의를 통해 결과를 도출하는 워크숍 방식으로 진행된다. 그러나 재원이 한정되고 수행기간이 짧은 예측의 경우에는 소수의 전문가들만이 참여하게 되는 단점이 존재한다. 또한 일반시민의 의견이 적극적으로 반영되기 어렵고, 중요한 요인과 현상이 고려되지 못하는 경우가 발생하기도 한다. 이에 더하여 시간적 공간적 제약으로 인해 창의적인 아이디어를 다양하게 제시하기 어려운 단점도 존재한다. 일반적인 워크숍에서는 10명 내외의 소수 전문가들이 참여하여 시나리오가 작성된다. 본 연구에서는 이러한 기존의 워크숍 방식을 개선하기 위해 집단지성을 활용하는 새로운 방안을 제시하고자 한다. 즉 20명 이상 다수의 구성원들이 시나리오 작성에 참여하도록 하며 이들의 다양한 의견이 효과적으로 반영될 수 있도록 위키(Wiki)를 활용하는 방안을 제시하는 것이다. 또한 이러한 새로운 방식을 활용하여"미래 미디어에 관한 전략적 예측"을 수행한 실제 사례를 소개하고 수행 중 발견된 프로세스 개선 방안을 함께 제시하고자 한다.

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정치 도메인에서 신조어휘의 효과적인 추출 및 의미 분석에 대한 연구 (Study on Effective Extraction of New Coined Vocabulary from Political Domain Article and News Comment)

  • 이지현;김재홍;조예성;이민구;최혜봉
    • 문화기술의 융합
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    • 제7권2호
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    • pp.149-156
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    • 2021
  • 정치적 사안에 대한 대중의 의견과 인식을 객관적으로 이해하기 위한 방법으로 텍스트 마이닝을 통한 빅데이터 분석을 수행할 수 있다. 기존 어휘 사전에 기반한 텍스트 마이닝 알고리즘은 신조어와 같이 사전에 수록되지 않은 어휘를 분석하는데 한계가 나타난다. SNS를 통해 나타나는 사용자들의 의견은 많은 경우 신조어와 비속어를 포함하는데, 이러한 어휘들을 효과적으로 분석하지 못한다면 정확한 대중의 인식과 의견을 파악하기 어렵게 된다. 본 논문은 정치 섹션의 뉴스 댓글로부터 정치적 의미성을 지니는 신조어와 비속어를 효과적으로 추출하는 방법을 제안하고, 추출한 신조어휘들의 의미와 맥락을 이해하기 위한 다양한 방법을 제시하였음.

외식업체의 조직유효성 수준에 영향을 미치는 조직관련 요인 규명 (Identification of the relationship between organization-related variables and organization at effectiveness)

  • 이해영;양일선
    • 대한지역사회영양학회:학술대회논문집
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    • 대한지역사회영양학회 2003년도 춘계학술대회 및 비만ㆍ다이어트 박람회
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    • pp.97-97
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    • 2003
  • 오늘날 조직의 활동이 복잡해지고 외부환경과의 상호작용이 활발해짐에 따라 조직유효성을 측정하기 위한 기준이 다양해졌고 특히 조직의 목표가 연속적이고 조직의 산출물이 유형적 물질이 아닌 외식산업에서의 조직유효성 측정이라는 난제는 조직연구분야에서 핵심논제가 되고 있는 가운데 급격한 기업 내ㆍ외부의 환경 변화로 인하여 기존의 단면적인 측면으로 평가되는 유효성 지표보다 조직 전반에 대한 거시적인 입장에서 평가될 수 있는 유효성 지표를 도출하기 위해서 조직전반의 운영 과정 및 성과가 모두 포함되는 종합적 품질경영을 선택하는 것이 바람직하다는 의견이 다수 제기되고 있다. (중략)

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사용자 프로파일 및 어노테이션을 이용한 XML 문서 트랜스코딩 (XML Document Transcoding using User Profile and Annotation)

  • 정쌍용;손원성;이진상;임순범;최윤철
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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    • pp.469-471
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    • 2003
  • 트랜스코딩이란 기존 유선 환경에서 제공되는 웹 컨텐츠를 특정 환경에 적합한 형태로 변환 하는 것을 의미한다. 그러나 이와 관련된 기존 연구에서는 사용자가 요구하는 사항만을 변환 하거나 서비스 제공자가 일방적으로 변환하여 웹 컨텐츠를 제공하고 있다. 따라서 이슈변화에 따른 사용자의 대처능력이 떨어지기 때문에 사용자의 사용성이 저하되며, 사용자에게 무의미한 정보 제공의 가능성이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자 프로파일에 의한 요구사항과 서비스 제공자의 의견을 함께 제공 할 수 있는 변환 기법을 제안 하고, 특히 멀티미디어 뉴스 제작을 위한 표준인 NewsML을 대상으로 적용하였다. 사용자 프로파일에 의한 요구 사항은 XML 문서의 구조정보를 이용하여 자동으로 추출하고, 서비스 제공자의 의견은 문서의 레이아웃(Layout) 정보를 가지고, 어노테이션(Annotation) 기법을 활용하여 수동으로 추출한다. 그 결과, 사용자 관점에 부합하는 변환이 이루어지고, 다양한 이슈변화에 대한 대처능력이 향상되어 사용자의 사용성이 증대 되었다

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미디어정치콘텐츠의 인식 개선에 관한 유형화 (Typology on improvement of perception about political contents in media)

  • 이제영
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2012년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.119-120
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    • 2012
  • 본 연구에서는 대학생들이 바라보는 미디어정치콘텐츠들의 인식 개선에 대한 주관적 인식을 Q방법론을 통하여 진단하고, 기능적인 측면에서 세부적인 효과적 유형요인들을 짚어봄으로써 향후 개선과 방향성을 알아보고자 한다. 다시 말해서, 대학생들이 바라보는 미디어정치콘텐츠들의 인식개선에 관하여 실증적이고 심층적 Q 분석을 통해 다각적인 분석을 실시하고자 한다. 이 연구에서는 위에서 제기된 사항들의 해답을 얻기 위하여 주관성연구 분석방법을 활용하며, 이에 따른 연구문제는 아래와 같다. 이 과정에서 시도되는 구체적인 Q-statements(Q진술문)는 다양한 국내외 자료를 단계별로 정리된 다각적인 선행 사례연구를 포함하며, 조사범위는 현재 국내에서 가능한 모든 문헌을 대상으로 실시하고자 한다. 다시 말해서, 대학생들의 의견을 청취하고, 그 내용과 관련 문헌, 연구자의 의견을 중심으로 진술문 정리가 되는 과정을 거칠 것이다.

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행위자 기반의 의견 표출 행동 모형 : 대학 수업을 중심으로 (An Agent-based Model for an Act of Expression or Silence : Focused on College Students' Behavior in Class)

  • 이성룡
    • 디지털융복합연구
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    • 제17권1호
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    • pp.99-109
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    • 2019
  • 대학 수업에서 학생들의 침묵은 학습 분위기에 부정적 영향을 미친다. 본 연구에서는 학생들의 의견 표출과 관련한 동태적 행동 모형을 탐구함으로써 그 해결책에 관한 시사점을 얻고자 한다. 모형에 필요한 기본적인 변수들은 관련 문헌을 통해 추출하고 변수들 간의 동태적인 관련성 및 기타 중요 요소들은 설문조사를 통해 파악하였다. 작성된 모형은 행위자 기반의 컴퓨터 모형으로 구축하여 모의실험을 진행하였다. 실험 결과 개인의 행동은 주변 인원의 반응으로부터 영향을 받으며, 주변에 의견을 표출하는 인원이 많을수록 자신의 의견 표출에 대한 동기로 작용함을 발견하였다. 또한 호의적인 분위기는 비평적인 분위기에 비해 침묵의 비율을 현저히 감소시킬 수 있음을 확인하였고, 비평적인 분위기에서는 침묵의 다수 현상 또한 발생할 수 있음을 발견하였다. 제안된 모형은 의견 표출이나 침묵에 대한 행동 분석이 필요한 다양한 연구 분야에 기초적인 모형으로 제공 될 수 있으리라 기대한다.

BERT 기반 혐오성 텍스트 필터링 시스템 - 대학 청원 시스템을 중심으로 (BERT-based Hateful Text Filtering System - Focused on University Petition System)

  • 문태진;배현빈;이현수;박상욱;김영종
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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    • pp.714-715
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    • 2023
  • 최근들어 청원 시스템은 사람들의 다양한 의견을 반영하고 대응하기 위한 중요한 수단으로 부상하고 있다. 그러나 많은 양의 청원 글들을 수작업으로 분류하는 것은 매우 시간이 많이 소요되며, 인적 오류가 발생할 수 있는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 자연어처리(NLP) 기술을 활용한 청원 분류 시스템을 개발하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)[1]를 기반으로 한 텍스트 필터링 시스템을 제안한다. BERT 는 최근 자연어 분류 분야에서 상위 성능을 보이는 모델로, 이를 활용하여 청원 글을 분류하고 분류된 결과를 이용해 해당 글의 노출여부를 결정한다. 본 논문에서는 BERT 모델의 이론적 배경과 구조, 그리고 미세 조정 학습 방법을 소개하고, 이를 활용하여 청원 분류 시스템을 구현하는 방법을 제시한다. 우리가 제안하는 BERT 기반의 텍스트 필터링 시스템은 청원 글 분류를 자동화하고, 이에 따른 대응 속도와 정확도를 향상시킬 것으로 기대된다. 또한, 이 시스템은 다양한 분야에서 응용 가능하며, 대용량 데이터 처리에도 적합하다. 이를 통해 대학 청원 시스템에서 혐오성 발언 등 부적절한 내용을 사전에 방지하고 학생들의 의견을 효율적으로 수집할 수 있는 기능을 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다.

WEC Work Programme 2005-2007

  • 한국에너지협의회
    • 에너지협의회보
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    • 통권74호
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    • pp.26-31
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    • 2005
  • WEC의 설립목적은 인류의 최대 편익을 위해 지속가능한 에너지자원의 공급과 이용을 촉진하는데 있다. 비영리, 多에너지(multi-energy), 에너지사업자 중심의 국제 민간조직인 WEC는 약100개 회원국의 자발적 참여와 기여를 바탕으로 운영되며, 매3년 개최하는 세계에너지총회(World Energy Congress) 등 다양한 국제회의를 통해 교류의 장을 제공하고, 에너지자원 통계뿐만 아니라 세계적 이슈가 되는 주요토픽에 대해 에너지업계의 다양한 의견을 조율하고 실효성 있는 정책 대안을 제시한다. 다음은 WEC가 2005년부터 3년간 수행할 연구조사 프로젝트의 개요이며, 현재다수프로젝트에국내전문가가참여하고있다.

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기계학습을 활용한 주식 가격의 이동 방향 예측 (Prediction of the direction of stock prices by machine learning techniques)

  • 김용환;송성주
    • 응용통계연구
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    • 제34권5호
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    • pp.745-760
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    • 2021
  • 금융시장에서 주식 가격 자체 또는 가격의 방향성에 대한 예측은 오래 전부터 관심의 대상이 되어 왔기에 여러 방면에서 다양한 연구가 이어져 왔다. 특히 1960년대에 들어서며 많은 연구가 진행되었고 예측가능성에 대해 찬반의 의견들이 있었는데, 1970년대에 나타난 효율적 시장 가설이 지지를 받으면서 주식 가격의 예측은 불가능하다는 의견이 주를 이루었다. 그러나 최근 기계학습 등 예측기술의 발달로 인해 주식 시장에서 미래를 예측해 보려는 새로운 시도가 이어져, 주식시장의 효율성을 부정하고 높은 예측력을 주장하는 연구들이 등장하고 있다. 이 논문에서는 과거 연구들을 평가방법 별로 정리하고, 새로운 주장의 신빙성을 확인하기 위해 이차판별분석, support vector machine, random forest, extreme gradient boost, 심층신경망 등 다양한 기계학습 모형을 적용하여 한국유가증권시장에 상장된 종목 중 삼성전자, LG화학, Naver 주식 가격의 방향성을 예측해보았다. 이때, 널리 사용되는 기술적 지표 변수들과 더불어 price earning ratio, price book-value ratio 등 회계지표를 활용한 변수와, 은닉마르코프모형의 출력값 변수를 사용하였다. 분석결과, 이번 연구의 조건 하에서는 통계적으로 유의미한 예측력을 제시하는 모형이 존재하지 않았고, 현 시점에서 단기 주가 방향성의 예측은 어렵다고 판단되었다. 비교적 단순한 이차판별분석 모형과 회계지표를 활용한 변수를 추가한 모형이 상대적으로 높은 예측력을 보였다는 점에서, 복잡한 모형을 시도하기 보다는 주식 가격에 대한 투자자들의 의견 및 심리가 반영될 수 있는 다양한 변수를 개발하여 활용한다면 향후 유의미한 예측이 가능할 수도 있을 것이다.