• 융합정보논문지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.165-171
• /
• 2019

본 연구의 목적은 SNS에서의 스포츠이슈에 대한 집단감정과 집합행동의 관계를 실증적으로 규명하는 것이다. 이를 위하여 국내 대표 포털사이트로부터 집합행동이 명확히 관찰되는 스포츠이슈 5건과 관련 포털 기사 5건을 선정하였고, 그 댓글 중, 추천 수에 따른 상위 100개 씩 총 500개의 댓글을 집단감정의 분석 대상으로 수집하였다. 또한 해당 이슈로부터 발생한 대중의 행위를 집합행동의 분석대상으로 선택하였다. 각 분석대상 댓글과 집합행동은 전문가 회의를 통하여 1~5점의 점수를 부여하였으며, 이에 대한 일원배치분산분석 및 다중회귀분석 결과는 다음과 같다. 첫째, SNS에서의 스포츠 집단감정은 스포츠이슈에 따라 다르게 나타났다. 둘째, SNS에서의 스포츠이슈에 대한 집단감정과 집합행동 간에는 유의한 인과관계가 있음이 규명되었다. 본 연구는 스포츠 집단감정과 집합행동의 인과적 관계를 계량적 분석을 통하여 실증적으로 규명하였다는 데 의의가 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
• /
• pp.115-118
• /
• 2008

본 논문에서는 음성으로부터 감정을 인식하고 감성적인 운율로 음성 출력을 산출해 내는 시스템을 제안 한다. 음성적인 운율로부터 감정을 인식하기 위해서 퍼지룰(rule)을 이용한다. 본 논문에서 감정 인식 시스템은 음성 샘플들로 학습 데이터를 구축하고 이를 기반으로 하여 추출된 20개의 특징 집합으로부터 가장 중요한 특징들을 자동적으로 선택한다. 화남, 놀람, 행복, 슬픔, 보통의 5가지 감정 상태를 구분하기 위하여 접근법에 기반한 퍼지를 이용하였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.29-39
• /
• 2011

프로그램 내의 코드클론을 찾아주는 도구나 기술들을 평가하기 위해서는 해당 도구가 탐지하는 못하는 클론이 있는지 확인해야 한다. 이를 위해서 샘플 소스코드에 대해서 코드클론을 모두 모아놓은 표준 표본 집합체가 필요하다. 그런데 기존의 코드클론 표본 집합체는 여러 클론탐지 도구의 결과들을 참조해 수작업으로 구축하지만 평가 기준으로 사용하기에는 빠져있는 표본이 많다. 본 연구에서는 자동으로 코드클론 표본 집합체를 생성하는 방법을 제안하고 도구를 구현하였다. 이 도구는 프로그램 소스를 핵심구문트리로 변환한 뒤, 트리를 샅샅이 비교하여 클론 패턴을 찾아낸다. 본 도구는 오탐이 없으며, 특정한 패턴을 제외하고 미탐도 없어서 코드클론 표본 집합체를 자동으로 생성하기 적합하다. 실험결과 상용도구인 CloneDR에서 찾아낸 클론을 모두 포함하면서 2-3배 더 많은 클론들을 찾아내었고, Bellon의 기존 표본 집합체의 클론들을 거의 대부분 포함(93-100%)하면서 자동 구축한 표본 집합체의 크기가 훨씬 크다.

• 융합정보논문지
• /
• 제10권10호
• /
• pp.40-46
• /
• 2020

인터넷의 발전으로 사용자들은 자신의 경험이나 의견을 공유한다. 영화평과 같은 비정형 문서의 전체적인 감정이나 장르 등의 정보를 고려하지 않고 연관된 키워드를 사용하기 때문에 적절한 감정 상황에 따른 감성 정확도를 저해한다. 따라서 사용자들이 작성한 비정형 문서가 속한 장르나 전반적인 감정 등의 정보를 기반으로 감성을 예측하는 시스템을 제안한다. 먼저, 비정형 문서로부터 기쁨, 화남, 공포, 슬픔 등의 감정 집합과 연관된 대표 키워드를 추출하고, 감정 특징단어들의 정규화된 가중치와 비정형 문서의 정보를 훈련 집합으로 CNN과 LSTM을 조합한 시스템에 훈련한다. 최종적으로 영화 정보와 형태소 분석기와 n-gram을 통해 추출한 정제된 단어들과 이모티콘, 이모지 등을 테스트함으로써 감정을 이용한 감성 예측 정확도와 F-measure 측면에서 향상됨을 보였다. 제안한 예측시스템은 슬픈 영화에서 슬픈 단어의 사용과 공포 영화에서 무서운 단어 등의 사용으로 인해 부정으로 판단하는 오류를 피함으로써, 감성을 상황에 따라 적절하게 예측할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제8권10호
• /
• pp.167-172
• /
• 2017

본 연구는 그동안 탁월한 치유의 기능이 내재되어 있다고 알려진 시조의 감정 코드들을 분석하여 인문학적 치유의 콘텐츠를 활성화시키고자 하는 데에 목적이 있다. 치유작용의 일환으로써의 시조는 여러 작품들을 감상하는 과정에서 형성되는 감정의 융합을 통해 감정의 총체라 할 수 있는 치유의 감정 코드들을 형성한다. 이러한 과정은 인체생리학적으로 인체 내에서의 문학치료의 진행을 가능하게 한다. 머신러닝이 인지기능에 의해 스스로 학습하는 것처럼 상시적으로 부호화와 재부호화에 대한 코딩 과정이 인체 시스템의 수많은 뉴런들의 집합체들에서 작동된다. 그 과정에서 감정 코드들의 집합적인 부호화에 의해 인체 내에서 아미노산이 합성되는 것으로 예측된다. 이러한 아미노산들이 인체의 신호 체계를 조절하는 것이다. 향후 이러한 인문학과 인체생리학의 접점에서의 치료의 연구가 진행된다면 보다 질 높은 인문학적 치유의 프로그램이 활성화될 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제18B권5호
• /
• pp.305-314
• /
• 2011

사람의 의도를 인지하기 위해 감정을 시각적으로 인식하는 연구는 전통적으로 감정을 드러내는 얼굴 표정을 인식하는 데 집중해 왔다. 최근에는 감정을 드러내는 신체 언어 즉 신체 행동과 자세를 통해 감정을 나타내는 방법에서 감정 인식의 새로운 가능성을 찾고 있다. 본 연구는 신경생리학의 시각계 처리 방법을 적용한 신경모델을 구축하여 행동에서 기본 감정 의도를 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 시각 피질의 정보 처리 모델에 따라 생물학적 체계의 신경모델 검출기를 구축하여 신체 행동의 정적 자세에서 6가지 주요 기본 감정을 판별한다. 파라미터 변화에 강건한 제안 모델의 성능은 신체행동 자세 집합을 대상으로 사람 관측자와의 평가 결과를 비교 평가하여 가능성을 제시한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보교육학회 2005년도 하계학술대회
• /
• pp.257-266
• /
• 2005

학급에서의 아동 상호간의 관계 파악은 아동 성향 파악 및 생활지도 등에 유용하게 사용될 수 있다. 이러한 교우관계를 파악하게 되면 서로 잘 어울리는 친구들이나 외톨이로 있는 아동을 미리 찾아내어 아이들 상호간의 감정의 흐름을 파악할 수 있고 서로 협력하는 학급을 만들기 쉬울 것이다. 이에 본 논문에서는 학급 아동 상호간의 호감도에 의해 교우관계를 분석할 수 있는 시스템을 퍼지 (Fuzzy) 이론을 응용하여 설계하고 그룹화 할 수 있는 방안을 제시하였다. 교우관계의 특성상 애매모호하고 불확실한 감정과 호감도를 몇 마디 말 또는 '좋아한다', '좋아하지 않는다'는 이분법적인 방법으로 분석하기에는 아동 상호간에 복잡한 감정을 다 표현하기 어렵기 때문에 퍼지이론을 적용하여 수치화된 정보로 상대적 비교가 가능하도록 함으로써 좀 더 정확한 아동 상호 관계를 분석할 수 있도록 설계하였다. 또한, 퍼지이론을 바탕으로 연결차수를 계산한 그룹화 방안을 제시하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템과 분석화 방법의 특징은 첫째, 인간관계의 애매하고 모호한 점을 상대적 비교가 가능하게 함으로써 정확한 분석을 가능하게 하고, 둘째, 퍼지 이론의 적용을 통하여 해밍거리 (Hamming Distance)에 의한 유사도 분석이 가능한 시스템과 $\alpha$-수준집합 ($\alpha$-cut)에 의한 그룹화 방법을 제안하였으며, 셋째, 교육현장에서 발생할 수 있는 애매한 상황과 아동의 성향파악 등 수치적인 파악이 불가능한 부분을 분석이 가능한 데이터로 만들 수 있는 기초를 마련하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제9권2호
• /
• pp.53-60
• /
• 2020

감정분석은 문서 또는 대화상에서 주어진 주제에 대한 태도와 의견을 이해하는 과정이다. 감정분석에는 다양한 접근법이 있다. 그 중 하나는 감정사전을 이용하는 사전 기반 접근법이다. 본 논문에서는 널리 알려진 영어 감정사전인 VADER를 활용하여 한국어 감정사전을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 한영 병렬 말뭉치를 사용하여 한영 이중언어 사전을 제작한다. 제작된 이중언어 사전은 VADER 감정어와 한국어 형태소 쌍들의 집합이다. 두 번째 단계는 그 이중언어 사전을 사용하여 한영 단어 그래프를 생성한다. 세 번째 단계는 생성된 단어 그래프 상에서 레이블 전파 알고리즘을 실행하여 새로운 감정사전을 구축한다. 이와 같은 과정으로 생성된 한국어 감정사전을 유용성을 보이려고 몇 가지 실험을 수행하였다. 본 논문에서 생성된 감정사전을 이용한 감정 분류기가 기존의 기계학습 기반 감정분류기보다 좋은 성능을 보였다. 앞으로 본 논문에서 제안된 방법을 적용하여 여러 언어의 감정사전을 생성하려고 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제36권6호
• /
• pp.491-497
• /
• 2009

본 논문은 한국어 문서감정 분류에서 각 문장의 감정 정도의 차이를 고려하여 자질의 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 감정자질은 어휘 자원으로서 감정을 가지는 단어들의 집합이며, 학습데이터를 이용하여 이 감정자질의 카이제곱 통계량 값(${\chi}^2$ statistic)을 얻을 수 있다. 이렇게 얻어진 카이제곱 통계량 값으로 문서에서 출현한 각 문장의 감정강도를 수치화 할 수 있다. 각 문장의 감정강도는 문서에서 가장 강한 감정을 가진 문장에 근한 비율로 계산되며, 이 값을 TF-IDF 가중치 기법에 적용하여 최종적인 자질의 가중치를 결정하게 된다. 그리고 일반적으로 문서 분류에서 뛰어난 성능을 보여주는 지지벡터기계(Support Vector Machine)를 사용하여 기계학습을 수행한 후 성능을 평가한다. 성능평가에서 제안된 기법은 문장감정의 강도를 고려하지 않은 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 약 2.0%의 성능향상을 얻었다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제17권2호
• /
• pp.463-473
• /
• 2019

본 연구는 한국과 일본 간의 축구 경기와 반일 반한 감정의 관계를 실증적으로 조사 분석하고자 하였다. 이를 위해 2017 동아시안컵 축구대회를 중계하고 SNS 코멘트를 남길 수 있었던 한국의 네이버와 일본의 5CH로부터 2,400개의 관련 코멘트를 수집하고 분석하였다. 수집된 코멘트에 대한 빈도 분석 및 일원분산분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국은 대 일본전에서 상대국에 대한 적대적 감정이 상대적으로 강하게 관찰되었으며 경기 전 후 모두 동일한 양상을 보였다. 일본은 대 한국전에서 자국 팀에 대한 적대적 감정이 상대적으로 강하게 관찰되었으며 경기 전 후 모두 동일한 현상을 보였다. 둘째, 한국은 다른 국가보다 일본을 상대할 때, 상대국에 대한 적대적 감정이 더욱 강했으며. 일본의 경우, 한국을 상대할 때 자국 팀에 대한 적대적 감정이 더욱 강하였다. 이상의 결과를 통해 한국과 일본 간의 축구 경기는 반일 반한 감정의 유형과 강도에 영향을 미친다기보다는 이를 직접적으로 표출할 수 있는 계기를 제시한다는 결론을 내릴 수 있었다. 기존의 반일 반한 감정에 관한 연구들이 고찰 등의 질적 연구 방법을 주로 사용한 반면, 본 연구는 이를 실증적인 방법을 통해 조사 분석했다는 데 큰 학문적 의의가 있다.