• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
• /
• pp.274-278
• /
• 2008

인터넷 사용의 증가로 인터넷이 사용자의 의견 표출의 장이 되었다. 이에 따라 사용자의 견해나 의견을 자동으로 인식 및 추출하는 방법들이 연구되어 오고 있다. 의견 분석 (opinion analysis)은 한국어에서는 아직 연구가 활발히 되지 않는 분야로 의견 분석에 필요한 자원 및 도구들이 미비하다. 본 논문은 다른 언어권에서 구축된 주관성 어휘를 사전을 이용해 번역하는 방법을 제시하고 문제점 및 개선방법과 향후 연구방향에 관하여 논의한다.

• 지능정보연구
• /
• 제23권2호
• /
• pp.39-70
• /
• 2017

최근 여론조사 분야에서 데이터에 기반을 둔 분석 기법이 널리 활용되고 있다. 기업에서는 최근 출시된 제품에 대한 선호도를 조사하기 위해 기존의 설문조사나 전문가의 의견을 단순 취합하는 것이 아니라, 온라인상에 존재하는 다양한 종류의 데이터를 수집하고 분석하여 제품에 대한 대중의 기호를 정확히 파악할 수 있는 방안을 필요로 한다. 기존의 주요 방안에서는 먼저 해당 분야에 대한 감성사전을 구축한다. 전문가들은 수집된 텍스트 문서들로부터 빈도가 높은 단어들을 정리하여 긍정, 부정, 중립을 판단한다. 특정 제품의 선호를 판별하기 위해, 제품에 대한 사용 후기 글을 수집하여 문장을 추출하고, 감성사전을 이용하여 문장들의 긍정, 부정, 중립을 판단하여 최종적으로 긍정과 부정인 문장의 개수를 통해 제품에 대한 선호도를 측정한다. 그리고 제품에 대한 긍 부정 내용을 자동으로 요약하여 제공한다. 이것은 문장들의 감성점수를 산출하여, 긍정과 부정점수가 높은 문장들을 추출한다. 본 연구에서는 일반 대중이 생산한 문서 속에 숨겨져 있는 토픽을 추출하여 주어진 제품의 선호도를 조사하고, 토픽의 긍 부정 내용을 요약하여 보여주는 제품 평판 마이닝 알고리즘을 제안한다. 기존 방식과 다르게, 토픽을 활용하여 쉽고 빠르게 감성사전을 구축할 수 있으며 추출된 토픽을 정제하여 제품의 선호도와 요약 결과의 정확도를 높인다. 실험을 통해, K5, SM5, 아반떼 등의 국내에서 생산된 자동차의 수많은 후기 글들을 수집하였고, 실험 자동차의 긍 부정 비율, 긍 부정 내용 요약, 통계 검정을 실시하여 제안방안의 효용성을 입증하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제23권10호
• /
• pp.97-106
• /
• 2023

Sentiment analysis using social network platforms such as Twitter has achieved tremendous results. Twitter is an online social networking site that contains a rich amount of data. The platform is known as an information channel corresponding to different sites and categories. Tweets are most often publicly accessible with very few limitations and security options available. Twitter also has powerful tools to enhance the utility of Twitter and a powerful search system to make publicly accessible the recently posted tweets by keyword. As popular social media, Twitter has the potential for interconnectivity of information, reviews, updates, and all of which is important to engage the targeted population. In this work, numerous methods that perform a classification of tweet sentiment in Twitter is discussed. There has been a lot of work in the field of sentiment analysis of Twitter data. This study provides a comprehensive analysis of the most standard and widely applicable techniques for opinion mining that are based on machine learning and lexicon-based along with their metrics. The proposed work is helpful to analyze the information in the tweets where opinions are highly unstructured, heterogeneous, and polarized positive, negative or neutral. In order to validate the performance of the proposed framework, an extensive series of experiments has been performed on the real world twitter dataset that alter to show the effectiveness of the proposed framework. This research effort also highlighted the recent challenges in the field of sentiment analysis along with the future scope of the proposed work.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제9권10호
• /
• pp.189-200
• /
• 2022

The gig economy offers many advantages, such as flexibility, variety, independence, and lower cost. However, there are also safety concerns, lack of regulations, uncertainty, and unsatisfactory services, causing people to voice their opinion on social media. This paper aims to explore the sentiments of consumers concerning gig economy services (Grab, Foodpanda and Airbnb) through the analysis of social media. First, Vader Lexicon was used to classify the comments into positive, negative, and neutral sentiments. Then, the comments were further classified into three machine learning algorithms: Support Vector Machine, Light Gradient Boosted Machine, and Logistic Regression. Results suggested that gig economy services in Malaysia received more positive sentiments (52%) than negative sentiments (19%) and neutral sentiments (29%). Based on the three algorithms used in this research, LGBM has been the best model with the highest accuracy of 85%, while SVM has 84% and LR 82%. The results of this study proved the power of text mining and sentiment analysis in extracting business value and providing insight to businesses. Additionally, it aids gig managers and service providers in understanding clients' sentiments about their goods and services and making necessary adjustments to optimize satisfaction.

• 지능정보연구
• /
• 제22권4호
• /
• pp.217-245
• /
• 2016

이 연구의 목적은 소셜 미디어에서 추출된 7개의 감성 도메인이 기업의 성과에 대한 영향 분석실험을 위한 데이터로서 적합한 지에 대해 신뢰성을 확인하고, 실제 고객감성이 자동차 시장점유율에 어떠한 영향을 미치는 지에 대하여 확인하기 위한 것이다. 본 연구는 총 3단계 구성으로서, 단계 1은 감성사전 구축 단계로서 미국 내 26개의 자동차 제조 회사의 고객의 소리 (VOC: Voice of Customer) 총 45,447개를 자동차 커뮤니티로부터 crawling하여 POS 정보 추출 후 감성사전을 구축하였고, 7개의 감성도메인을 만들었다. 단계 2는 신뢰성분석의 단계로서 자기상관관계분석과 주성분 분석 (PCA)을 통해 데이터의 실험 적합성을 검증하였다. 단계 3에서는 PCA를 근거로 2개의 선형회귀분석 모델을 구축하였고 GM, FCA, VOLKSWAGEN 등 3개의 기업을 선정, 2013년부터 2015년까지 7개 감성영역의 자동차 시장점유율에 대한 영향을 실험하였다. 실험 결과, 자기상관관계분석에 의해서 감성 데이터에 자기상관성과 시계열적 패턴이 관찰되었다. PCA 결과, 감성영역이 부정성, 긍정성, 중립성을 주성분으로 연결되어 있음이 확인되었다. VOC 감성 데이터에 대한 신뢰성을 바탕으로 한 2개 Model의 선형회귀분석 결과, 기업마다 시장점유율에 유의미한 영향을 미치는 감성들이 존재하며 Model 1과, 2의 감성영향력이 차이가 있고 중립성의 영향을 발견하였다. 본 연구를 통해, 데이터 상에 나타난 정보를 가진 감성이 과거 값에 기초하여 자동차 시장에서 변화를 수반할 수 있다는 것을 나타내고 있음을 확인하였다. 또한, 우리가 시장 데이터의 가용성을 적용하려고 할 때, 자동차 시장 관련 정보나 감성의 자기상관성을 잘 활용할 수 있다면, 감정 분석에 대한 연구에 큰 기여를 할 수 있을 뿐만 아니라, 실제 시장에서의 비지니스 성과에도 다양한 방법으로 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
• /
• 제21권1호
• /
• pp.91-111
• /
• 2019

2017년 말, 전 세계적으로 비트코인을 필두로 암호화폐에 대한 투자 열풍이 시작되었으며, 특히 한국은 그 중심에 서 있는 상황이었다. 한국의 투자자들이 그간 수익성이 있는 투자 기회를 찾기가 어려웠던 만큼 새로운 투자처에 투자심리가 몰린 것으로 보인다. 하지만 암호화폐에 대한 이러한 한국의 열기는 자산의 본질적인 가치에 기초한 투자가 아니라 단기적 차익 실현 기대 및 사회적 분위기에 따른 것이기 때문에 심리적 현상에 좌우되는 바가 크다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이를 살펴보기 위해 트위터와 비트코인을 대표로 선정하여 사람들의 소셜 감성이 암호화폐에 미치는 영향을 분석해보고자 하였다. 데이터는 2017년 11월 1일부터 2018년 4월 30일까지 총 181일간 트위터상에 노출된 비트코인 관련 게시물과 빗썸/업비트의 비트코인 가격을 대상으로 수집하였다. 수집된 트위터 데이터는 감성 분석을 통해 중립어 및 긍·부정어로 정제해주었고, 정제된 중립어, 긍정어, 부정어는 비트코인 가격에 어떤 영향을 미치는지 확인하기 위해 회귀분석 모형에 투입하였다. 회귀분석을 통해 관계를 살펴본 후에는 Granger Causality test를 통해 인과관계의 존재 여부를 확인하였다. 그 결과, 긍정어는 비트코인 가격과 정의 관계로 나타났고, 부정어는 부의 관계로 나타났다. 또한 소셜감성과 비트코인 가격간에는 양방향의 인과관계가 있음을 확인하였다. 즉, 비트코인 가격 변동이 소셜감성에 영향을 미치기도 하지만, 동시에 소셜감성의 변화도 암호화폐 투자자들의 행동에 영향을 미칠 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Korean Journal of Radiology
• /
• 제22권12호
• /
• pp.2094-2123
• /
• 2021

Incidental thyroid nodules are commonly detected on ultrasonography (US). This has contributed to the rapidly rising incidence of low-risk papillary thyroid carcinoma over the last 20 years. The appropriate diagnosis and management of these patients is based on the risk factors related to the patients as well as the thyroid nodules. The Korean Society of Thyroid Radiology (KSThR) published consensus recommendations for US-based management of thyroid nodules in 2011 and revised them in 2016. These guidelines have been used as the standard guidelines in Korea. However, recent advances in the diagnosis and management of thyroid nodules have necessitated the revision of the original recommendations. The task force of the KSThR has revised the Korean Thyroid Imaging Reporting and Data System and recommendations for US lexicon, biopsy criteria, US criteria of extrathyroidal extension, optimal thyroid computed tomography protocol, and US follow-up of thyroid nodules before and after biopsy. The biopsy criteria were revised to reduce unnecessary biopsies for benign nodules while maintaining an appropriate sensitivity for the detection of malignant tumors in small (1-2 cm) thyroid nodules. The goal of these recommendations is to provide the optimal scientific evidence and expert opinion consensus regarding US-based diagnosis and management of thyroid nodules.