• 대한산업공학회지
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• 제43권1호
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• pp.39-48
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• 2017

In a digital economy, users actively express their needs in many ways. Thus, many researchers analyze what users need and whether they are satisfied or not through opinion mining. In addition, they begin to find technology opportunities in heterogeneous technology fields. But they did not connect users' opinion to technology development process, only focused on natural language processing or marketing or manufacturing area. Also, heterogeneous technology fields are focused on fusion technology. Thus, this study suggests a novel approach that is based on sentimental value and can be applied to exploring technology opportunities in heterogeneous fields. Sentimental value is calculated from users' opinion through sLDA. The heterogeneous technology opportunity is explored by patent analysis. This research contributes to suggesting a hybrid methodology through patent and users' opinion. In addition, it can provide managerial efficiency by suggesting base data onto decision making.

• 복식
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• 제57권6호
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• pp.71-86
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• 2007

Affinity between a creative and experimental fashion design and a Fashion Make-up expressed in John Galliano's Collection was analysed to examine the harmony between Beauty and Fashion. This approach may establish the link between the Fashion Make-up analysed in view of Aesthetics and aesthetic characteristics of a fashion design that a fashion designer pursues. The Fashion Make-up plays a significant role to express a relevance to a design spirit because it is a visual text that a audience faces easily in a collection leading the style. Under the proposition that collection is understood as a popular culture as the fashion is preferential and popular, the Fashion Make-up can be analysed in the aspect of aesthetics. The characteristics reflecting the popularity of popular culture, such as the comic, the erotic, the fantastic and the sentimental are used to analyse and interpret the Fashion Make-up. The fashion design and Fashion Make-up with one characteristics or combined ones showing uniqueness in the popular culture are compared and analyzed.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.438-440
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• 2014

최근 폭발적으로 증가하는 SNS서비스의 상업적으로 이용하려는 움직임이 활발하다. 따라서 본 논문은 실시간 SNS 환경에서 제조기업과 제품의 평판에 관련된 정보를 정확하게 분석 할 수 있는 방안을 제시한다. 크롤링 방식으로 수집된 SNS의 텍스트 데이터들에 대한 형태소 분석을 수행하여 단어 간 연관성을 파악한다. 또, 문장에서 추출된 형태소는 구축된 감성사전을 통해 통계적으로 분석하여 이를 시각화 하여 보여준다. 이때, 추출된 단어가 감성사전에 존재하지 않을 경우 이를 자동으로 추가하는 기법을 제안한다.

• 융합보안논문지
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• 제18권1호
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• pp.103-110
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• 2018

현대 사회는 인터넷과 SNS를 통해 발생하는 복합적이며 대량의 데이터를 수집 집계 분석하는 빅데이터 처리 기술이 여러 분야에서 요구되고 있다. 그 중 대표적인 활용분야가 기업이나 대학에 대한 평판을 평가하는 평판시스템이다. 대학평판을 측정하고 수치화하기 위해서는 공정하고 객관적인 자료와 효율적인 데이터 처리가 무엇보다도 중요하다. 이를 위하여 공공데이터 지표를 활용하여 정량지수를 구하였고, 뉴스 기사를 활용한 감성분석을 통해서 정성지수를 구한 후 혼합 대학평판 지수를 산출하였다. 본 논문에서는 대학평판을 측정하기 위하여 정량지수로 객관성을 확보하면서 감성적 평판을 반영한 혼합 대학평판 지수를 산출하였고 이를 바탕으로 혼합 대학평판 시스템을 제안하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.1184-1191
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• 2021

In a pop song, the creator's intention is communicated to the user through music and lyrics. Lyric meaning is as important as music, but in most cases lyrics are delivered to users in a static form without non-verbal cues. Providing lyrics in a static text format is inefficient in conveying the emotions of a music. Recently, lyrics video with kinetic typography are increasingly provided, but producing them requires expertise and a lot of time. Therefore, in this system, the emotions of the lyrics are found through the analysis of the text of the lyrics, and the deep learning model is trained with the data obtained by converting the melody into a Mel-spectrogram format to find the appropriate emotions for the music. It sets properties such as motion, font, and color using the emotions found in the music, and automatically creates a kinetic typography video. In this study, we tried to enhance the effect of conveying the meaning of music through this system.

• Journal of Korea Trade
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• 제24권7호
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• pp.1-28
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• 2020

Purpose - This paper empirically investigates the predictors and main determinants of consumers' ratings of mobile applications in the Google Play Store. Using a linear and nonlinear model comparison to identify the function of users' review, in determining application rating across countries, this study estimates the direct effects of users' reviews on the application rating. In addition, extending our modelling into a sentimental analysis, this paper also aims to explore the effects of review polarity and subjectivity on the application rating, followed by an examination of the moderating effect of user reviews on the polarity-rating and subjectivity-rating relationships. Design/methodology - Our empirical model considers nonlinear association as well as linear causality between features and targets. This study employs competing theoretical frameworks - multiple regression, decision-tree and neural network models - to identify the predictors and main determinants of app ratings, using data from the Google Play Store. Using a cross-validation method, our analysis investigates the direct and moderating effects of predictors and main determinants of application ratings in a global app market. Findings - The main findings of this study can be summarized as follows: the number of user's review is positively associated with the ratings of a given app and it positively moderates the polarity-rating relationship. Applying the review polarity measured by a sentimental analysis to the modelling, it was found that the polarity is not significantly associated with the rating. This result best applies to the function of both positive and negative reviews in playing a word-of-mouth role, as well as serving as a channel for communication, leading to product innovation. Originality/value - Applying a proxy measured by binomial figures, previous studies have predominantly focused on positive and negative sentiment in examining the determinants of app ratings, assuming that they are significantly associated. Given the constraints to measurement of sentiment in current research, this paper employs sentimental analysis to measure the real integer for users' polarity and subjectivity. This paper also seeks to compare the suitability of three distinct models - linear regression, decision-tree and neural network models. Although a comparison between methodologies has long been considered important to the empirical approach, it has hitherto been underexplored in studies on the app market.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 2부
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• pp.781-783
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• 2010

현대에 있어 뮤직비디오는 가수가 노래를 표현하고자 하는 바를 가장 잘 표현해 주는 수단 중 하나라 할 수 있다. 따라서 신곡을 발표하는 가수들은 뮤직비디오를 기본적으로 제공하는데 영상의 비주얼적인 부분뿐만 아니라 노래에 맞는 자막에도 여러 가지 표현을 구사하며 자막을 통한 감정의 표현을 추구하고 있다. 뮤직 비디오에 나타난 키네틱 타이포그래피의 감정표현의 여러 가지 표현 방법들에대해 알아보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.358-361
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• 2018

비정형 데이터 증가로 텍스트 마이닝을 사용해 데이터를 분석하는 연구가 주목받고 있다. 감성분석은 단어와 문맥을 분석하여 텍스트의 감정을 파악하는 기술이다. 본 논문에서는 감성분석 연구 동향, 적용분야, 방법론에 관해 분석하고 기술하려 한다. 감성분석은 2001년 채팅의 감정을 분석하면서 시작되었고, 2008년부터 본격적으로 연구가 진행되었다. 감성분석은 SNS, 상품 후기, 영화평, 뉴스 기사 등 다양한 데이터에 적용되고 있으며, 사회이슈 찬반 분석과 장소 선호도 분석 등 다양한 연구에서 사용되었다. 감성분석 방법은 감성사전을 이용하는 방식과 기계학습을 사용하는 방식으로 나누어지며 분석 방법을 발전시키기 위한 연구가 진행되고 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권2호
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• pp.222-226
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• 2010

급속한 전자상거래의 발전으로 인하여 온라인상으로 상품을 구매하고 그에 대한 평가를 작성하는 것이 일반적인 구매 패턴이 되었다. 구매자들의 상품평은 다른 잠재적인 소비자들의 상품 구입을 이끌어내는데 큰 동기가 된다. 하지만 온라인 쇼핑몰에서는 상품평의 성질에 부합하는 순위를 부여하지 않기 때문에, 사용자가 구입 결정을 위하여 수많은 상품평에 포함된 의견들을 효과적으로 검토하기는 쉽지 않다. 일반적으로 상품평은 감정적이며 주관적인 의견을 포함하고 있다. 그래서 이러한 상품평에 순위를 부여하는 방법은 일반 웹 검색과는 달라야 한다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝 기술을 이용하여, 사용자의 의도에 따라 상품평 데이터에 대해 순위를 결정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 사용자의 검색어뿐만 아니라 상품평 내에 주관적인 의견의 포함 여부 및 감정 극성의 엔트로피 등을 고려하여 상품평의 가치를 판단하였다. 또한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권7호
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• pp.559-566
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• 2007

주관적 문장이란 주관적인 내용을 포함한 문장으로써 저자의 제품이나 사건에 대한 생각을 알 수 있다. 주관적 내용임을 나타내는 주관적인 표현은 문장 전반적으로 골고루 나타날 수도 있지만 일부 한정된 영역에서만 발견될 수도 있다. 따라서 보다 정확한 분류를 위해서는, 문장 전체를 고려하는 정보 외에 사실이나 감정을 표현하는 주관적 혹은 객관적 표현구 정보의 활용이 필요하다. 본 연구에서는 문장 전체를 이용한 분류 결과와 감정 표현구를 이용한 분류 결과를 결합하여 주/객관적 문장 분류기의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 한 문장은 여러 개의 표현구를 가질 수 있어 복수개의 표현구 단위 결과를 얻게 되며 기계 학습을 응용하여 문장 단위 결과와 결합한다. 실험을 통한 결과, 표현구 단위 결과물 중 최대값을 가지는 두 가지 결과와 문장 전체를 이용한 결과를 합침으로써 2.5% 성능 향상된 79.7%의 정확률을 얻을 수 있었다.