• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권2호
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• pp.127-132
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• 2022

In the era of COVID-19 pandemic, COVID related keywords, news and SNS data are pouring out. With the help of the data and LDA topic modeling, we can check out what media reports about COVID-19 and vaccines. Also, we can be clear how the public reacts to the vaccine on social media and how this is related with the increasing number of COVID-19 patients. By using sentimental analysis methodology, we can get to know about the different kinds of reports that Korea media send out and get to know what kind of emotions that each media company uses in majority. Through this procedure, we can know the difference between the Korean media and the foreign ones. Ultimately, we can find and analyze the keyword that suddenly rose during the COVID-19 period throughout this research.

• 인지과학
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• 제21권4호
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• pp.459-480
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• 2010

대화 시스템은 사용자의 의도를 파악하기 위해 발화 문장으로부터 다양한 형태론적 분석을 시도한다. 하지만 사용자는 발화 문장에 포함된 사전적 의미를 통해 의도를 전달할 뿐만 아니라 현재 감정 상태에 따라서 사전적 의미와는 다른 의도를 표현하거나 동일한 의미를 갖는 발화에서 다양한 의도를 표현한다. 따라서 대화에서 사용자의 감정을 파악하는 것은 사용자의 의도를 다양한 방향으로 분석할 수 있게 한다. 본 연구는 기계 학습 방법을 사용하여 사용자 발화 문장에 자동으로 감정 범주를 할당하는 방법을 제안한다. 일반적 감정 범주를 정의하기 위해 세부적인 감정 모델로 인정받고 있는 Plutchick의 감정 모델을 사용하여 9개 감정 범주를 재 정의하고 감정 분류를 위한 자질 집합을 문장 자질과 선험적 자질 그리고 문맥 자질로 구분하였다. 실험을 통하여 3가지 자질들의 최적 조합을 구성하고 감정의 자동 분류를 위해 SVM 분류기를 사용하였다. 실험 결과에서 제안 시스템은 비교 시스템에 비해 15% 높은 62.8%의 F1-평가치 성능을 나타냄으로서 제안된 방법이 감정 분류에 효과적임을 증명한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권9호
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• pp.179-184
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• 2021

In our study we performed a sentiments analysis from the images. For this purpose, we used 153 images that contain: people, animals, buildings, landscapes, cakes and objects that we divided into two categories: images that suggesting a positive or a negative emotion. In order to classify the images using the two categories, we created two models. The SAI-G model was created with Google's AutoML Vision service. The SAI-C model was created on the Clarifai platform. The data were labeled in a preprocessing stage, and for the SAI-C model we created the concepts POSITIVE (POZITIV) AND NEGATIVE (NEGATIV). In order to evaluate the performances of the two models, we used a series of evaluation metrics such as: Precision, Recall, ROC (Receiver Operating Characteristic) curve, Precision-Recall curve, Confusion Matrix, Accuracy Score and Average precision. Precision and Recall for the SAI-G model is 0.875, at a confidence threshold of 0.5, while for the SAI-C model we obtained much lower scores, respectively Precision = 0.727 and Recall = 0.571 for the same confidence threshold. The results indicate a lower classification performance of the SAI-C model compared to the SAI-G model. The exception is the value of Precision for the POSITIVE concept, which is 1,000.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.

• 경영정보학연구
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• 제22권4호
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• pp.163-184
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• 2020

SNS에서 포스팅과 댓글 형태로 만들어지는 정보는 가공 및 확대되어 뉴스미디어로 재전송되거나 현실 세계에서의 활동으로 연결되기도 하는 등, 그 영향력이 점점 커지고 있다. 최근 들어 SNS 댓글의 이러한 정보 증폭 현상에 대한 논의가 진행되고 있으나, 구체적으로 어떠한 차원의 정보가 확대되는지나 증폭의 방향과 정도 및 이에 영향을 미치는 요인 등은 아직 잘 밝혀져 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 댓글 내용의 센티멘트를 이용하여 SNS 댓글이 구체적으로 어떠한 차원에서 원 게시글을 확대하는지 살펴보고, SNS 포스팅 구조와 사회적 연결망의 특징이 어떻게 이 확대 방향과 크기에 영향을 미치는지 뉴스 댓글과 비교하여 살펴보았다. 2,378개의 페이스북 포스팅과 그에 포함된 뉴스 게시글, 이들에 달린 페이스북 댓글 26,312개, 뉴스 사이트 댓글 74,730개를 분석한 결과, SNS 댓글은 원 게시글의 센티멘트를 확대하는 것으로 나타났다. 특히 인지적, 사회적 차원에서는 뉴스 사이트의 댓글보다도 그 확대 정도가 더 큰 것을 알 수 있었다. 정서적 차원에서는 뉴스 사이트 댓글보다 부정적 감정의 확대 정도는 약하고 긍정적 감정의 확대 정도가 큰 것으로 드러나 SNS 댓글이 부정적 감정보다 긍정적 감정을 증폭하는 경향이 있음을 알 수 있었다. 댓글의 원 게시글 증폭 방향과 정도에 있어서는 댓글이 긍정 유지, 혹은 긍정 전환될 때는 SNS 포스팅 작성자와 포스팅에 포함된 게시글 작성자가 동일할 경우 증폭정도도 커지지만 부정 유지되는 경우에는 그렇지 않은 경우에 오히려 증폭되는 경향이 있다는 것을 밝혀 사회적 연결망 하의 관계가 댓글 증폭에 큰 영향을 미치는 것을 보였다.

• 패션비즈니스
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• 제26권1호
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• pp.1-15
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• 2022

Digital transformation has induced changes in human life patterns; consumption patterns are also changing to digitalization. Entering the era of industry 4.0 with the 4th industrial revolution, it is important to pay attention to a new paradigm in the fashion industry, the shift from developer-centered to user-centered in the era of the 3rd industrial revolution. The meaning of storing users' changing life and consumption patterns and analyzing stored big data are linked to consumer sentiment. It is more valuable to read emotions, then develop and distribute products based on them, rather than developer-centered processes that previously started in the fashion market. An AI(Artificial Intelligence) deep learning algorithm that analyzes user emotion big data from user experience(UX) to emotion and uses the analyzed data as a source has become possible. By combining AI technology, the fashion industry can develop various new products and technologies that meet the functional and emotional aspects required by consumers and expect a sustainable user experience structure. This study analyzes clear and useful user experience in the fashion industry to derive the characteristics of AI algorithms that combine emotions and technologies reflecting users' needs and proposes methods that can be used in the fashion industry. The purpose of the study is to utilize information analysis using big data and AI algorithms so that structures that can interact with users and developers can lead to a sustainable ecosystem. Ultimately, it is meaningful to identify the direction of the optimized fashion industry through user experienced emotional fashion technology algorithms.

• 스마트미디어저널
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• 제5권1호
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• pp.61-68
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• 2016

최근 스마트폰과 태블릿 PC 등의 스마트 기기들의 발전으로 인해 SNS(Social Network Service) 사용자가 증가함에 따라 SNS 정보를 이용한 사용자 감정 분류 방법에 대한 기법들이 활발하게 연구되고 있다. 사용자 감정 분류는 SNS 게시글의 텍스트, 이미지 등을 이용하여 감정을 분류하는 것을 말한다. 본 논문에서는 텍스트에서 대표 형용사를 추출하고 이미지에서 Canny 알고리즘과 삼각함수를 이용해 대표 도형에 대한 값을 추출하여 사용자의 감정을 분류하는 방법을 제안한다. 텍스트에서 추출한 대표 형용사는 텍스트에서 추출한 형용사 중에 빈도수가 가장 높은 형용사로 선정하였으며, 영어 감정어휘 사전인 SentiWordNet을 이용하여 긍정-부정의 수치를 측정했다. 이미지에서 추출되는 도형에서 삼각형, 사각형, 원중에 추출되는 도형을 대표 도형으로 선정했으며, 대표 도형의 종류와 기울기에 따라 쾌-불쾌 수치를 측정하여 사용자의 감정을 분류했다. 최종적으로 Plutchik의 감정 바퀴를 긍정-부정과 쾌-불쾌의 수치를 나타내는 x축과 y축을 갖는 좌표평면으로 재정의하고 대표 형용사와 대표 도형의 값을 재정의한 Plutchik의 감정 바퀴의 좌표 평면에 나타내어 사용자의 감정 분류를 수행한다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.38-45
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• 2004

The co-operated residential form of the apartment has been with us for 30 years. The apartment is becoming the most popular form of residence, although there is still a few aspects of the apartment that need to be Improved. After the institution of the unrestrained house value in 1989 that started in Seoul, the main viewpoint of the suppliers the uniform characteristic idea has been adjusted to the various ideas and the viewpoint of the consumer. This has resulted in the prismatic composition of buildings, more stories, upgrading the quality of the design and a preference for wider space of the residence. In this study: (1) theplane surface of interior space and the design quality of the apartment from tile beginning of the 60s are considered. (2) The attribute of the apartment is grasped through analysis of the current (2002-2003) apartment within the country according to the various areas. The prediction of the future residential environment change is analyzed and as a consequence, the modification of the interior space is forecast and suggests the design trends of the apartment. I hope that this, investigation is helpful as it attempts to produce high quality residential space that reflects the harmony of technological development of the apartment and sentiment and emotion of the human being.

• 한국시조학회지:시조학논총
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• 제42권
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• pp.93-115
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• 2015

시조의 역동성은 한때 그것이 '닫힌 성격'의 장르였음에도 불구하고 오히려 오늘날 바로 그 '닫힌 성격' 덕분에 여러 분야에서 재조명되고 있다. 문학이라는 본래 영역은 물론이거니와 때로는 글쓰기 학습에도 원용되는 사례들도 있었다. 더욱 두드러지는 사례는 시조가 문학치료, 나아가 감성치유의 영역에서 곧잘 언급된다는 것이다. 이 글에서는 이런 재조명 과정의 하나로 감성 발현체로서의 시조의 역동성을 논의하였다. 문학 장르로서의 시조가 가지고 있는 서정성을 넘어 서정이라는 그릇으로서의 시 안에서도 감정이나 정서뿐만 아니라 이성적인 것들 또한 얼마든지 상호 공유될 수 있다는 점을 효과적으로 드러내기 위해서였다. 물론 서정성이라는 개념이 시조의 역동성을 스스로 제한해버리는 한계를 노출시킬 수 있다는 점도 분명하다. 따라서 이 글에서 주로 언급하는 '감성'이라는 키워드 역시 이러한 한계를 극복하고, 시조가 가진 역동성을 최대한 드러내 보이려는 시도에서 사용되었다. 즉 이 글에서는 지금까지 감정 혹은 정서에 치중한 면이 강하다고 평가되었던 시조의 감성적 기질에 더해 그것이 가지고 있던 이성적 면모까지를 함께 살펴봄으로써 시조라는 장르가 인간의 감성을 가장 역동적으로 발현시킬 수 있었음을 밝히고자 하였던 것이다. 물론 이런 감성적 기질과 이성적 면모는 시조의 구조를 재해석하는 과정에서, '(1) 맞서게 하기, (2) 역동적으로 느끼기, (3) 느낌으로 호명하기, (4) 느낌으로 느끼기' 등으로 구조화하여 구체적으로 분석해보기도 하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.307-314
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• 2019

본 논문은 2010년부터 2018년 동안 청소년학연구 학술지에 게재된 연구 논문의 연구동향을 살펴봄으로써청소년 관련 연구의 지식구조를 파악하고자 하였다. 논문의 초록에서 추출한 키워드를 활용하여 NetMiner 프로그램의 키워드 네트워크 분석(Semantic Network Analysis)의 중심성(Centrality)분석 및 응집성(Cohesion)분석을 사용하였다. 연결 정도 중심성 분석에서 '관계'가 가장 중심성이 높게 나타났고, 학교와 청소년이 그 다음으로 높았으며, 부모, 폭력의 순으로 높게 나타났다. 매개 중심성도 '관계'가 가장 높게 나타났고, 청소년, 학교, 필요, 교육, 부모, 아동, 학대/정서(같은 수준), 기관, 지역, 휴대폰/예방/복지(같은 수준), 초등, 애착, 자살, 중독, 사회, 폭력, 자녀, 봉사, 지원/정책/재학/교사(같은 수준)의 순으로 높게 나타났다. 응집성 분석 결과, 학교생활과 정책, 중독, 부모 & 또래 관계, 시민 교육 & 복지지원, 정서와 사고, 대학, 학대 & 자살로 총7개의 하위 주제로 구분되었다.