• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.238-246
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• 2021

The rapid rise of the Internet and social media has resulted in a large number of text-based reviews being placed on sites such as social media. In the age of social media, utilizing machine learning technologies to analyze the emotional context of comments aids in the understanding of QoS for any product or service. The classification and analysis of user reviews aids in the improvement of QoS. (Quality of Services). Machine Learning algorithms have evolved into a powerful tool for analyzing user sentiment. Unlike traditional categorization models, which are based on a set of rules. In sentiment categorization, Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) has shown significant results, and Convolution Neural Network (CNN) has shown promising results. Using convolutions and pooling layers, CNN can successfully extract local information. BiLSTM uses dual LSTM orientations to increase the amount of background knowledge available to deep learning models. The suggested hybrid model combines the benefits of these two deep learning-based algorithms. The data source for analysis and classification was user reviews of Indian Railway Services on Twitter. The suggested hybrid model uses the Keras Embedding technique as an input source. The suggested model takes in data and generates lower-dimensional characteristics that result in a categorization result. The suggested hybrid model's performance was compared using Keras and Word2Vec, and the proposed model showed a significant improvement in response with an accuracy of 95.19 percent.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권7호
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• pp.579-589
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• 2021

In the era of tough competition, the customer's emotional attachment to brand plays a vital role to the successes and failures of enterprises. Specifically in the case of doing business online, brands have to cope with the troubles of rising from brand hate as brand avoidance, negative word of mouth and brand retaliation. Traditionally, the brand communication is very hard to control and with online communities, the problems tend to be even more severe. This paper aims to explore and discuss the core concept, the driven factors and the actionable consequences of brand hate among netizens. A total of 358 valid responses were obtained from surveys taken from the internet users across the nation. Partial Least Square - Structural Equation Modeling (PLS-SEM) was conducted using Smart PLS to assess the hypotheses. The result shows that the expression of brand hate among netizen consists of active hate and passive hate. Deficit value, deceptive advertising, negative past experience and ideology incompatibility have been confirmed as influencing factors on customers' brand hate emotion. Then brand hate itself causes the customer's actionable outcomes such as brand avoidance, brand negative word of mouth and brand retaliation. Along with the theoretical contributions and managerial implications have been recommended for enterprises to avoid netizens' brand hate.

• 감성과학
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• 제9권spc3호
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• pp.167-177
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• 2006

본 연구에서는 디자인 분야에서 접근이 용이하고 자연스러운 환경 하에서 제품 사용 중 표출되는 사용자의 감성을 측정할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한, 개발된 감성어휘 로깅 소프트웨어인 VideoTAME을 활용하여 제품 사용 중 표출되는 사용자의 감성변화를 측정하였다. 개발된 소프트웨어의 실험 진행 모듈에서는 실험 참여자가 실험실에서 자신이 태스크를 수행하였던 장면을 녹화한 동영상을 직접 재생해 보면서 자신의 감성변화를 평가할 수 있다. 실험 분석 모듈에서는 연구자가 각 태스크별로 전체적인 실험 내용을 재생하면서 실험 결과를 확인할 수 있고, 마이크로소프트 엑셀로 내보내기하여 다양한 측면에서 자료를 분석할 수 있다. 본 연구에서는 실험실에서 피실험자들이 휴대폰을 가지고 일련의 태스크를 수행한 장면을 녹화한 동영상을 VideoTAME을 통해 재생해 보면서 자신의 감성변화를 평가하게 하였다. 본 실험에서는 태스크의 성격에 따라서 표출되는 대표 감성의 종류에는 큰 차이를 찾아볼 수 없었다. 이는 태스크의 전체적인 속성 보다는 각 태스크를 수행하는 시점에서의 상황에 따라 감성의 변화가 일어나는 것이라 추측할 수 있다. 향후 보다 많은 실험 데이터와 이의 통계적 분석을 통해 제품의 사용성이 사용자의 감성에 어떤 영향을 미치는 지에 대하여 밝혀낼 수 있으리라 기대한다.

• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.194-201
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• 2012

미디어의 확장은 인식의 확장과 맞닿아 있다. 문자의 발명은 시공간을 넘게 하였다. 기계는 육체의 기능 확장으로 이어졌으며, 전기는 공간과 시간으로 확장되었다. 컴퓨터는 두뇌의 확장이며, 인터넷은 관계의 확장으로 이어졌다. 지금 이 순간에도 미디어는 바이러스의 변종증식처럼 끊임없이 진보하고 있으며, 컨버전스나 하이브리드와 같은 융 복합 현상으로 이어진다. 이제 미디어는 인간 의식을 대신하고 있다. 트랜스미디어는, '횡단', '초월', '관통', 변화' 등을 뜻하는 'Trans'와 'Media'의 합성어로 현대사회 모든 미디어를 수용하는 '미디어를 초월한 미디어'를 뜻한다. 그러나 다른 융 복합 미디어와 달리 기술과 기술의 결합이 아닌 기술과 감성을 융합한다는 차별성을 가진다. 따라서 트랜스미디어는 스마트사회에서 중요시되는 디지털기술에 의한 인간의 '의식적 자각'과 인간 감성에 호소하는 '정서적 자각'을 동시에 충족시켜야하는 '사용자 경험'이라는 측면에서 중요한 의미를 가진 미디어로 인식되어져야 할 것이다. 본 논문에서는 먼저 트랜스미디어의 개념을 알아보고 의식적 사고를 유발하는 사용자경험디자인의 역할과 감성마케팅에 대하여 살펴보고자 한다. 이러한 고찰이 앞으로 개발자와 디자이너, 그리고 사용자와의 원활한 소통관계를 이루기 위한 개발단계에 있어 고려해야할 개념으로 이해되기를 기대한다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제13권2호
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• pp.67-83
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• 2016

본 연구는 감정단어의 억양 패턴을 음향학적으로 분석하여 멜로디의 음높이 패턴으로 전환한 뒤 그 특성을 알아보았다. 이를 위해 만 19-23세 여성 30명을 대상으로 기쁨, 화남, 슬픔을 표현하는 4음절 감정단어의 음성자료를 수집하였다. 총 180개의 어휘를 수집하고 Praat 프로그램을 이용하여 음절 당 평균 주파수(f0)를 측정한 후 평균 음정과 음높이 패턴의 멜로디 요소로 전환하였다. 연구 결과, 첫째, 감정단어의 음높이 패턴은 '즐거워서' A3-A3-G3-G3, '즐거워요' G4-G4-F4-F4, '행복해서' C4-D4-B3-A3, '행복해요' D4-D4-A3-G3, '억울해서' G3-A3-G3-G3, '억울해요' G3-G3-G3-A3, F3-G3-E3-D3, '불안해서' A3-A3-G3-A3, '불안해요' A3-G3-F3-F3, '침울해서' C4-C4-A3-G3, '침울해요' A3-A3-F3-F3으로 나타났다. 둘째, 음 진행에서는 기쁨이 넓은 간격의 도약 진행, 화남이 좁은 간격의 도약 진행, 슬픔이 넓은 간격의 순차 진행 특성을 보였다. 본 연구에서는 감정의 속성과 본질, 한국어의 음성 특성을 고려하여 감정단어의 억양 패턴을 분석하고, 이를 멜로디 요소에 반영한 특성을 제시하였다. 또한, 체계적이고 객관화된 방법으로 말과 멜로디의 전환 가능성 및 적합성을 확인한 것에 의의가 있다. 본 연구의 결과는 감정을 효과적으로 표현할 수 있는 멜로디 창작 방안을 마련하기 위한 근거 자료로 활용될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.183-192
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• 2017

본 연구는 흡연자와 비흡연자 모두를 위해 담배 연기로 인한 피해를 최소화하고 사용자에게 편안함을 줄 수 있는 흡연 부스를 디자인하기 위함이다. 연구방법으로 첫째, 흡연부스에 대한 의식조사, 둘째 제품 디자인에 대한 선호도조사, 셋째 감성어휘에 의한 흡연부스 감성평가 조사를 하였다. 흡연부스에 대한 의식조사결과, 대부분 모든 사람들이 터미널, 역에 흡연부스가 필요하다고 하였다. 디자인 선호도에 조사결과로 첫째, 외부 흡연자를 위한 디자인부스는 딱딱하고 투박한 이미지 보다는 멀리서도 알기 쉽고 거부감이 들지 않는 형태의 디자인으로 제작되어져야 한다. 둘째, 원색 계열의 색상보다는 화이트와 파스텔 톤의 난색계열 및 밝은 색상을 적용하여 디자인한다. 셋째, 흡연부스이므로 내부 순환 필터 문제가 잘 관리 될 수 있도록 한다. 감성어휘에 의한 감성평가결과 자극물에 대하여 4가지 차원으로 구분하여 인지하고 있었다. 각 인자의 함축 언어로 1인자에 대한 대표 이미지 언어는 '기능적 감정' 2인자의 대표 이미지 언어는 '심리적감정' 3인자의 대표 이미지 언어는 '색상감정' 4인자의 대표 이미지 언어는 '형태감정'으로 정의하였다. 흡연자와 비 흡연자 양쪽 모두를 위해 담배연기로 인한 피해를 최소화 시킬 수 있어야 하며 혼자만의 휴식을 취할 수 있는 사용자 중심의 서비스 디자인이 필요하다.

• 감성과학
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• 제13권1호
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• pp.129-146
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• 2010

시스템의 기능이 많아지면서 시스템의 반응시간은 중요한 요소로 인식되고 있다. 반응지연에 대한 기존의 연구들은 대부분 컴퓨터를 사용하는 상황을 바탕으로 이루어졌고 더 단순한 과제를 사용하는 기기를 바탕으로 이루어진 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 휴대전화를 사용하는 상황에서 반응지연이 사용자들의 행동과 감정에 미치는 영향을 알아보고자 하였다(실험 1; 독립변인: 반응지연 정도, 종속변인: 행동적, 정서적 평가). 더 나아가 사용자가 제품을 사용하는 상황(활성화된 모드)에 따라 동일한 반응지연이 있을 경우 행동 및 감정 평가에서 차이가 나타나는지 알아보았다(실험 2; 독립변인: 반응지연 정도, 사용모드, 종속변인: 행동적, 정서적 평가, 스트레스, 정신적 노력). 그 결과, 반응지연이 있으면 과제를 수행하는 시간(효율성)이 길어지고 부정적인 감정이 유발됨을 알 수 있었다. 또한 상황(활성화된 사용 모드)에 따라서 동일한 과제를 수행하는 경우라도 그 평가에서 차이가 나타남을 알 수 있었다. 즉, 뚜렷한 목적을 가지고 과제를 했을 경우 반응지연이 있게 되면 그렇지 않은 경우보다 더 부정적인 감정을 느끼고 이 경우 반응지연의 유무가 큰 영향을 미친다는 결과가 나타났다. 또한 같은 과제를 수행함에 있어서도 정신적인 노력이 더 많이 소모된다고 느끼는 것으로 나타났다. 본 연구는 휴대전화 상황에서 반응지연 정도가 사용자들의 감정뿐 아니라 수행에도 영향을 줌을 확인하였고 동일한 과제의 제시한 경우라도 사용 환경에 따라 제품 평가에 차이를 보임을 실험을 통하여 확인하였다.

• 비교문화연구
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• 제51권
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• pp.329-356
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• 2018

감정표현의 종류에는 감정을 묘사하는 어휘, 감탄문 수사의문 등의 감정표현을 위한 문 구성, 간투사 표현, 발상태도의 부사, 문체 등이 제시되고 있다. 본고는 이러한 감정표현 가운데서 감정을 묘사하는 어휘를 중심으로, "こころ"에 나타난 '경(驚)'의 감정 표현의 번역 양상을 분석했다. 그 결과 '경(驚)'에 관한 번역 양상을 보면 사전에 제시한 대로의 어휘로 번역되는 경우도 있었지만 꼭 그렇지만은 아니라는 것을 알 수 있었다. 일본어 문에서 사용된 '경(驚)'의 감정 어휘에 대해, 한국어 역에서는 대체로 '동사⇨동사, 형용사', '부사+동사⇨동사' '부사⇨부사'로 번역되었지만, 감정표현을 강조하기 위해 다른 어휘가 더해진 경우가 있었다. 일부 '명사'는 용언을 이용해 번역되기도 했다. 상황에 따라 번역어휘는 'Surprise류(類)' 뿐 아니라 'Fear류(類)'과 'Sadness류(類)'의 어휘까지도 다양하게 사용되었다. 영어 역의 경우, 한국어 역에서 보였던 것과 다른 양상을 보였다. 주로 '동사⇨be+동사의 과거분사', '부사+동사⇨be+동사의 과거분사' '부사⇨be+동사의 과거분사'로 번역되었으며, 'Surprise류(類)', 'Fear류(類)' 등의 감정을 표현하는 동사 외에 감정 주체의 상태를 대체 표현할 수 있는 동사로 까지도 이용되는 등 매우 다양했다. 문중에 감정주체가 있는 경우의 한국어 역은 대체로 일본어 문과 일 대 일 대응 방식을 보였다. 문중에 감정주체가 없는 경우도 유사한 성향을 보이면서도, 3인칭인 경우에는 생략된 요소가 복원 가능하도록 유도한 번역이 보였다. 영어 역을 보면, 문중에 감정주체가 있는 경우에서만 아니라, 문중에 감정주체가 없는 경우도 생략된 감정주체 및 이를 판단하는 판단주체까지도 복원시켜 번역했다. 일본어와 한국어와 달리 주어는 감정을 느끼는 사람만 온 것이 아니라, 사건, 행위, 감정을 일으키는 원인이 제시되기도 했다.

• 비교문화연구
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• 제53권
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• pp.131-161
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• 2018

감정표현은 마음 의식의 내적 정태를 나타내는 것으로, 그 종류에는 '감정표현어휘', '고백표현', '문 구성', '간투사 표현', '사역 수동 수수 표현', '조사' '호칭', '문체 선택' 등이 제시되고 있다. 본고는 이러한 감정표현 가운데서 감정을 묘사하는 어휘를 중심으로, "こころ"에 나타난 '포(怖)'의 감정표현의 번역 양상을 '품사' '주어처리' '의미 분류'로 나누어 분석했다. 그 결과 '포(怖)'에 관한 번역 양상을 보면, 사전에 제시된 지시적 표현 이외에, '포(怖)'의 의미가 아닌 다른 표현, 다른 품사로도 번역되었음을 알 수 있었다. 일본어 문에서 사용된 '포(怖)'의 감정 어휘에 대해, 한국어역은 일부 '명사', '관용구', '부사+동사'를 제외하고는 대체로 일본어와 유사한 품사로 번역되었다. '명사'인 경우는 용언으로 풀어 설명한 후 강조 어휘를 더해 번역했으며, '부사+동사'는 2개 이상의 어휘가 이용된 어구로 번역되기도 했다. 상황에 따라 번역 어휘는 'Fear류(類)' 뿐 아니라 'Surprise류(類)'와 'Sadness류(類)'의 어휘까지도 다양하게 사용되었다. 영어 역의 경우, 한국어 역에서 보였던 것과 다른 양상을 보였다. 주로 '동사⇨동사, be+동사의 과거분사', '형용사⇨형용사, 동사, be+동사의 과거분사' '명사⇨be+동사의 과거분사'로 번역되었으며, 'Surprise류(類)', 'Anger류(類)', 'Fear류(類)' 등의 감정을 표현하는 어휘 외에 감정 주체의 상태를 표현할 수 있는 어휘까지 이용되는 등 매우 다양했다. 일본어 문의 감정 주체의 유무에 따른 한국어 역은 대체로 일본어 문과 유사한 문 구조로 번역되었고, 감정 주체가 생략된 3인칭인 일부 예에서는 생략된 요소가 복원 가능하도록 유도한 번역이 보였다. 영어 역을 보면, 일본어 문의 감정 주체의 생략 유무와 관계없이 감정 주체와 판단 주체까지도 복원했으며, 서술자 중심의 주어를 내세워 그에 따른 서술어를 선정해 번역하기도 했다. 그러나 주어 자리에는 반드시 감정을 느끼는 사람만 사용된 것이 아니라 사건, 행위, 감정의 요인 등이 사용되기도 했으며, 화자가 화자의 감정을 직접적으로 서술하기 보다는 주변 상황과 장면을 설명하면서 그로 인해 일어나는 감정을 서술한 경우도 있었다.