• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.171-175
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• 2016

본 연구는 SNS 문서의 논쟁 유발성을 자동으로 감지하기 위한 연구이다. 논쟁 유발성 분류는 글의 주제와 문체, 뉘앙스 등 추상화된 자질로서 인지되기 때문에 단순히 n-gram을 보는 기존의 어휘적 자질을 이용한 문서 분류 기법으로 해결하기가 어렵다. 본 연구에서는 문서 전체에서 전역적으로 나타난 추상화된 자질을 학습하기 위해 2-phase CNN 기반 논쟁 유발성 판별모델을 제안한다. SNS에서 수집한 글을 바탕으로 실험을 진행한 결과, 제안하는 모델은 기존의 문서 분류에서 가장 많이 사용된 SVM에 비해 월등한 성능 향상을, 단순한 CNN에 비해 상당한 성능 향상을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.171-175
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• 2016

본 연구는 SNS 문서의 논쟁 유발성을 자동으로 감지하기 위한 연구이다. 논쟁 유발성 분류는 글의 주제와 문체, 뉘앙스 등 추상화된 자질로서 인지되기 때문에 단순히 n-gram을 보는 기존의 어휘적 자질을 이용한 문서 분류 기법으로 해결하기가 어렵다. 본 연구에서는 문서 전체에서 전역적으로 나타난 추상화된 자질을 학습하기 위해 2-phase CNN 기반 논쟁 유발성 판별 모델을 제안한다. SNS에서 수집한 글을 바탕으로 실험을 진행한 결과, 제안하는 모델은 기존의 문서 분류에서 가장 많이 사용된 SVM에 비해 월등한 성능 향상을, 단순한 CNN에 비해 상당한 성능 향상을 보였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.13 no.5
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• pp.27-35
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• 2013

Recently, as Social Network Services(SNS) are becoming more popular, much research has been doing on analyzing public opinions from SNS. One of the most important tasks for solving such a problem is to separate opinion(subjective) documents from others(e.g. objective documents) in SNS. In this paper, we propose a new method of retrieving the opinion documents from Twitter. The reason why it is not easy to search or classify the opinion documents in Twitter is due to a lack of publicly available Twitter documents for training. To tackle the problem, at first, we build a machine-learned model for sentiment classification using the external documents similar to Twitter, and then modify the model to separate the opinion documents from Twitter. Experimental results show that proposed method can be applied successfully in opinion classification.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.441-444
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• 2012

오늘날 스마트폰의 보급으로 SNS는 급속도로 성장하였고, 매일 엄청난 분량의 텍스트 데이터가 생성되고 있다. 본 연구에서는 다른 매체에 비해 개인의 의견이 좀 더 거침없이 올라오는 SNS의 특징에 주목해 SNS의 텍스트 데이터를 대상으로 하는 평판 분석 기법을 제안한다. 제안 방법은 분석하고자 하는 대상에 대한 SNS 데이터를 수집하여 DB에 저장한 다음, 광고 제거 과정과 자동 띄어쓰기 과정 및 형태소 분석을 거친 후 감성 포함 여부 확인 과정과 극성 분류 과정으로 구성된다. 평판 분석을 위해 본 연구에서는 감성 단어 사전의 쾌-불쾌 수치와 활성화 수치를 사용한다. 분석 결과 모든 문서에 대한 극성 분류 정확도는 55%였고, 감성 포함 여부 확인 과정이 올바르게 수행된 문서에 대한 극성 분류 정확도는 82%였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.14 no.5
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• pp.189-196
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• 2014

Recently, the need for retrieving documents is growing in SNS environment such as twitter. For supporting the twitter search, a clustering technique classifying the massively retrieved documents in terms of topics is required. However, due to the nature of twitter, there is a limit in applying previous simple techniques to clustering the twitter documents. To overcome such problem, we propose in this paper a new clustering technique suitable to twitter environment. In proposed method, we augment new terms to feature vectors representing the twitter documents, and recalculate the weights of features using Korean Wikipedia. In addition, we performed the experiments with Korean twitter documents, and proved the usability of proposed method through performance comparison with the previous techniques.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.198-201
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• 2011

본 연구는 현재 널리 사용되고 있는 소셜네트워크 속에서 일반 사용자들이 의료 도메인의 전문가들과 쉽게 질문과 응답을 주고 받을 수 있게 해주는 서비스 개발을 위한 기초 연구로써, 사용자의 문서를 분석하여 질문을 추출해 내고 어떤 의료 도메인에 해당하는 질문인지 분류하는 연구이다. 한글로 구성된 문서 속에서 질문에 해당하는 형태소 분석 방법을 이용하야 질문을 추출을 한 다음 질문 속의 단어 들을 분석하여 KORLEX를 이용한 단어간의 관계성을 분석하여 도메인을 분류하는 작업을 거친다. 또한 본 연구는 텍스트마이닝 기법과 인공지능의 분류 기법을 응용하여 소셜네트워크 속에서 질문과 응답을 분석하여, 의료 도메인의 전문가들이 볼 수 있게 함으로써, 소셜네트워크를 이용한 양방향의 질의응답 서비스를 제공 한다. 이 같은 양방향 질의응답 서비스를 통해 헬스케어 및 의료 관리 서비스를 받을 수 있다. 본 논문은 소셜네트워크 상에서 사용자들이 올린 헬스케어에 관련된 질문들을 추출하고 분류해 주는 과정에 한정하여 진행된 결과를 기술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.109-111
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• 2014

SNS(Social Network Service)는 새로운 소통수단으로 인적 네트워크뿐만 아니라 사회, 문화 등에 많은 영향을 미치고 있다. 특히, 무선인터넷과 스마트폰의 보급으로 정보유통량이 기하급수적으로 증가하면서, 데이터를 처리 및 분석하는 것이 화두가 되고 있다. 본 논문에서는 급증하는 SNS 데이터를 처리 및 분석하여 의미 있는 데이터를 키워드 중심으로 추출하고자 하였다. 이를 위해 기존 데이터 처리방식이 아닌 빅데이터 처리에 적합한 MapReduce 환경에서 SNS 데이터를 필터링하고, 토픽을 예측하기 처리방법을 제시하였다. 또한, 웹 서비스를 기반으로 구현하여 분석된 데이터를 시각적으로 표현하고, 재생산하였으며, 실험을 통해 제안하는 처리방법의 성능을 검증하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.13 no.4
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• pp.117-126
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• 2013

Recently, as Social Network Services(SNS), such as Twitter, Facebook, are becoming more popular, much research has been doing on opinion mining. However, current related researches are mostly focused on sentiment classification or feature selection, but there were few studies about opinion document retrieval. In this paper, we propose a new retrieval method of short opinion documents. Proposed method utilizes previous sentiment classification methodology, and applies several features of documents for evaluating the quality of the opinion documents. For generating the retrieval model, we adopt Learning-to-rank technique and integrate sentiment classification model to Learning-to-rank. Experimental results show that proposed method can be applied successfully in opinion search.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.24 no.3
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• pp.45-66
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• 2018

Crowdfunding has become more popular than angel funding for fundraising by venture companies. Identification of success factors may be useful for fundraisers and investors to make decisions related to crowdfunding projects and predict a priori whether they will be successful or not. Recent studies have suggested several numeric factors, such as project goals and the number of associated SNS, studying how these affect the success of crowdfunding campaigns. However, prediction of the success of crowdfunding campaigns via non-numeric and unstructured data is not yet possible, especially through analysis of structural characteristics of documents introducing projects in need of funding. Analysis of these documents is promising because they are open and inexpensive to obtain. We propose a novel method to predict the success of a crowdfunding project based on the introductory text. To test the performance of the proposed method, in our study, texts related to 1,980 actual crowdfunding projects were collected and empirically analyzed. From the text data set, the following details about the projects were collected: category, number of replies, funding goal, fundraising method, reward, number of SNS followers, number of images and videos, and miscellaneous numeric data. These factors were identified as significant input features to be used in classification algorithms. The results suggest that the proposed method outperforms other recently proposed, non-text-based methods in terms of accuracy, F-score, and elapsed time.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.375-377
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• 2012

스마트폰과 같은 모바일 기기가 발전함에 따라 SNS, 모바일 메신저, SMS와 같은 단문 기반 메시지는 자신의 감정을 가장 잘 표현하는 매체이다. 그럼에도 불구하고 기존 연구는 주로 장문의 텍스트로부터 긍정, 부정 분류나 문서의 성향을 분석하는 것에 그치는 경우가 많다. 의미지향(Semantic Orientation)방법은 검색엔진을 통해 감정 키워드와 인지하고자 하는 단어의 동시 빈출 정도를 PMI로 계산한 것으로 WordNet과 같은 의미 사전이 존재하지 않는 한국어의 특성에서 적용 가능한 방법이다. 본 논문에서는 의미 지향성 및 다른 텍스트 기반 감정 분류 기술에 대해 비교하고 이들을 활용하여 한국어로 구성된 단문 텍스트에서 효율적인 감정 분류 기법을 제안하고자 한다.