• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.68-79
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• 2011

본 연구에서 제안하는 시스템은 인터넷 상에 존재하는 여러 웹사이트들에 흩어져 있는 웹 콘텐츠에서 사용자 의견 정보들을 자동 추출 및 분석함으로써, 긍정/부정 의견별로 검색 및 통계를 확인할 수 있는 의견 검색 서비스를 제공한다. 그 결과 의견 검색 사용자들은 특정 키워드에 대하여 다른 사용자들의 의견을 손쉽게 한눈에 검색 및 모니터링하는 시스템을 용이하게 사용할 수 있으며, 웹 콘텐츠에서의 의견 추출 및 분석하는 기능을 제공받는다. 제안한 기법들은 다른 기법들과의 비교 실험을 수행하여 실제 성능이 우수함을 증명하였다. 성능 평가는 긍정/부정 의견 정보를 추출하는 기능의 성능 평가, 다국어 정보 검색을 위한 동적 윈도우 기법과 토크나이저 기법을 적용한 성능 평가, 그리고 정확한 다국어 음차표기를 추출 기법에 성능 평가를 실시하였다. 그 적용 사례로 대표적인 영화 리뷰 문장과 위키디피아 실험 데이터를 대상으로 실험하고 그 결과를 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.149-157
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• 2010

최근에 인터넷 사용이 점차 활발해 짐에 따라, 다른 사람들이 인터넷 상에 올려놓은 의견정보를 참조하고자 하는 수요가 높아지고 있다. 하지만, 이러한인터넷상에존재하는의견들은개개의웹사이트들에만존재하여, 이러한 의견정보들을 사용하고자 할 경우에는 사용자가 일일이 이러한 개개의 모든 웹사이트를 수동으로 찾아보아야 하는 번거로움이 존재하는 문제점이 있다. 본 논문은 웹 콘텐츠에서의 통계기반 웹 마이닝(Web Mining)을 통한 의견 추출 및 분석 시스템에 관한 것으로, 인터넷 상에 존재하는 여러 웹사이트들에 흩어져 있는 웹문서에서 사용자 의견정보들을 자동으로 추출 및 분석한다. 또한, 긍정/부정 의견별로 실시간으로 검색 및 통계를 확인할 수 있는 의견정보 검색 서비스를 간편하게 제공할수 있으며, 의견정보 검색 사용자들은 특정 키워드에 대하여 다른 사용자들의 의견정보를 손쉽게 실시간으로 검색 및 모니터링(Monitoring)할 수 있는 시스템이다. 제안한 기법들은 기존의 다른 기법들과의 비교 실험을 수행하여 실제 성능이 우수함을 증명하였다. 성능 평가는 긍정/부정 의견정보를 추출하는 기능의 성능 평가를 실시하였다. 그 적용 사례로 대표적인 영화 리뷰 문장 실험 데이터를 대상으로 실험하고 그 결과를 분석하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.563-569
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• 2012

소셜 웹이 확산되면서 오피니언 마이닝 혹은 감성 분석 연구가 주목을 받고 있다. 감성 분석을 위해서는 감성을 판별하기 위한 감성자원이 제공되어야 한다. 기존 감성 분석에서는 감성의 극성에 대한 강도를 표현하는 방법으로 리소스를 구축하고 이를 통하여 의견의 극성을 결정하였다. 본 논문에서는 의견의 극성뿐만 아니라 긍/부정의 근거가 되는 감성의 카테고리를 구성하고자 한다. 본 논문에서는 합리적인 분류를 위하여 심리학적 감정들을 초기 감성으로 정의한다. 그리고 실제로 소셜 웹에서 사용되는 감성의 분포를 얻기 위하여 소셜 웹의 텍스트를 분석하여 감성 정보를 추출한다. 추출한 감성 정보를 이용하여 초기 감성들을 재분류함으로써 소셜 웹을 위한 감성 카테고리를 구성한다. 본 논문에서는 이 방법을 통하여 23개의 감성 카테고리를 제시한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제28권1호
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• pp.1-16
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• 2019

Purpose The purpose of this study is to analyze causal relationship between quantity and quality for deriving ranking model of Online reviews. Thus, we propose implications for deriving the ranking model for retrieving Online reviews more effectively. Design/methodology/approach We collected Online review from Tripadvisor web sites which might be a kind of world-famous tourism web sites. We transformed the natural text reviews to quantified data which consists of quantified positive opinions, quantified negative opinions, quantified modification opinions, reviews lengths and grade scores by using opinion mining technologies in R package. We executed corelation and regression analysis about the data. Findings According to the empirical analysis result, this study confirmed that the review length influenced positive opinion, negative opinion and modification opinion. We also confirmed that negative opinion and modification opinion influenced the grade score.

• 정보학연구
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• 제12권3호
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• pp.7-17
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• 2009

This research is about the design of an opinion drawing and analysis system through statistical based Web Mining of web contents, where data of opinions are automatically drawn and analyzed concerning web documents that are scattered around in various web sites that exist within the internet. Furthermore, provides a search service that can easily classify positive/negative opinions and also provide searching and statistical information. Users, who want to search for opinions, can input a specific keyword to observe opinions of others easily. In addition, there is a merit in materializing the monitoring system.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.335-343
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• 2014

인터넷의 발달로 대중의 여론에 영향을 주는 인터넷 매체의 신뢰성이 중요해지는 반면 최근의 익명성을 이용한 리뷰 조작 등의 사례는 대중들에게 막연한 의구심을 들게 한다. 본 연구에서는 이러한 사이버 여론 조작과 관련된 현상이 인터넷 게시판 등 웹사이트에도 존재하는지 여부를 수치적으로 살펴보기 위하여 댓글의 요소를 분석하고 내용을 코사인 유사도를 이용하여 비교하였다. 분석 결과 첫째, 댓글 내용의 유사성은 댓글 순위에 의한 게시글의 랭킹과 상관관계가 있었으며 분석 대상 2개 웹사이트에 대해서는 14.1%와 2.6%가 유사한 댓글로 구성되어 있었다. 둘째, 사이버 여론 조작에 일반적으로 이용되는 기법인 과다한 중복 게시 행위와 실제로는 동일인이지만 여러 명으로 위장한 것으로 추정되는 사용자를 파악 할 수 있었다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제1권1호
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• pp.10-26
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• 2013

Domain transfer is a widely recognized problem for machine learning algorithms because models built upon one data domain generally do not perform well in another data domain. This is especially a challenge for tasks such as opinion classification, which often has to deal with insufficient quantities of labeled data. This study investigates the feasibility of self-training in dealing with the domain transfer problem in opinion classification via leveraging labeled data in non-target data domain(s) and unlabeled data in the target-domain. Specifically, self-training is evaluated for effectiveness in sparse data situations and feasibility for domain adaptation in opinion classification. Three types of Web content are tested: edited news articles, semi-structured movie reviews, and the informal and unstructured content of the blogosphere. Findings of this study suggest that, when there are limited labeled data, self-training is a promising approach for opinion classification, although the contributions vary across data domains. Significant improvement was demonstrated for the most challenging data domain-the blogosphere-when a domain transfer-based self-training strategy was implemented.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.402-404
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• 2009

The development of health information technology enables people to access, view and acquire personal health record. But still, there have been a number of obstacles such as the absence of the standard to realize the ideal Personal Health Record(PHR) system. In this study, we proposed the service model that serves periodic Health Record Summary which is made by a medical specialist to people who are in the busy lives. Healthcare data from EMR in a hospital including people generate themselves at home is sent to a physician to make a medical opinion, and then it is changed into Health Level 7 Continuity of Care Document(CCD) format for interoperability. After a physician writes his opinion about patient's health condition, it will send to people by email. People who receive the health record summary data by email can save them into a USB device to view own PHR and medical comments of a physician through a computer. It will help people managing their own health condition with an opinion of a medical specialist.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.3070-3075
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• 2010

웹 2.0 시대를 맞아 인터넷 상의 블로그 및 커뮤니티 공간에 일반 사용자들이 자신의 의견 및 생각을 표현하게 되었다. 상품 구매 시 다수의 사람들이 이러한 의견을 참조하는데, 사용자들은 소수의 의견만을 참조하고 전체적인 의견은 참조하지 못하고 있다. 의견 분석 시스템은 상품 및 서비스에 대한 인터넷 상의 글들을 분석하여 상품의 긍정, 부정을 평가하는 시스템으로 자연어 검색에서 발전한 검색이라 할 수 있다. 본 논문에서는 의견 분석 서비스에서 핵심이 되는 문장의 긍정, 부정을 파악하기 위하여 '긍정', '부정', '중립'의 극성 정보 외에 '반전'의 정보를 추가로 학습하고, 처리하는 구문 분석 및 반전 처리를 제안한다.

• 융합보안논문지
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• 제18권5_1호
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• pp.113-120
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• 2018

오늘날 정보 통신 기술의 발전은 네트워크 기반의 서비스 사용자 수를 빠르게 증가시키고 있으며, 인터넷 상에서 사용자 상호간 실시간 정보 공유를 가능하도록 한다. 정보의 공유 과정에는 다양한 방법들이 존재하지만 일반적으로 포털서비스 기반의 정보 공유가 대중화 되어있다. 그렇지만 이러한 정보 공유 과정은 특정 이해 당사자 상호간 해당 정보의 사회적 관심도 증폭을 위한 불법 행위를 유발시키는 원인이 되고 있다. 그 중 매크로 기능을 이용한 여론 조작 공격은 정상적인 여론의 방향을 왜곡시키기 때문에 이에 대한 보안 대책이 시급한 실정이다. 일반적으로 매크로 공격이란 불법적인 사용자들이 다수의 IP나 아이디를 확보한 후 특정 웹 페이지의 내용에 대하여 여론을 조작하는 공격으로 정의한다. 본 논문은 특정 사용자의 매크로 공격에 대하여 트레이스 백 기반의 네트워크 경로 정보를 분석한 후 해당 사용자의 다중 접속을 탐지할 수 있도록 하였다. 즉, 특정 웹 페이지에 대한 전체적인 접근 경로 정보와 사용자 정보가 일치하는 접근이 2회 이상 발생하면 이를 매크로 공격으로 판정하였다. 또한 동일한 지역에서 특정 웹 페이지에 대하여 다수의 아이디를 이용한 접근이 발생하는 경우, 이에 대한 임계 카운트 값 분석을 통하여 특정 웹 페이지에 대한 전체적인 여론 결과를 왜곡 할 수 없도록 하였다.