International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권9호
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pp.155-162
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2021
The expansion of the world wide web has led to a huge amount of user generated content over different forums and social media platforms, these rich data resources offer the opportunity to reflect, and track changing public sentiments and help to develop proactive reactions strategies for decision and policy makers. Analysis of public emotions and opinions towards events and sentimental trends can help to address unforeseen areas of public concerns. The need of developing systems to analyze these sentiments and the topics behind them has emerged tremendously. While most existing works reported in the literature have been carried out in English, this paper, in contrast, aims to review recent research works in Arabic language in the field of thematic sentiment analysis and which techniques they have utilized to accomplish this task. The findings show that the prevailing techniques in Arabic topic-based sentiment analysis are based on traditional approaches and machine learning methods. In addition, it has been found that considerably limited recent studies have utilized deep learning approaches to build high performance models.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권3호
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pp.190-198
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2023
Sentiment analysis can be applied to all texts generated from websites, blogs, messengers, etc. The study fulfills an artificial intelligence sentiment analysis estimating visiting evaluation opinions (reviews) and visitor ratings, and suggests a deep learning model which foretells either an affirmative or a negative inclination for new reviews. This study operates review big data about Jeju tourist attractions which are extracted from Google from October 1st, 2021 to November 30th, 2021. The normalization data used in the propensity prediction modeling of this study were divided into training data and test data at a 7.5:2.5 ratio, and the CNN classification neural network was used for learning. The predictive model of the research indicates an accuracy of approximately 84.72%, which shows that it can upgrade performance in the future as evaluating its error rate and learning precision.
Since media articles, which have a great influence on public opinion, are transmitted to the public through various media, it is very difficult to analyze them manually. There are many discussions on methods that can collect, process, and analyze documents in the academia, but this is mostly done in the areas related to politics and stocks, and national-defense articles are poorly researched. In this study, we will explain how to build an automatic analysis system of national defense articles that can collect information on defense articles automatically, and can process information quickly by using topic modeling with LDA, emotional analysis, and extraction-based text summarization.
여러 가지 예측하기 힘든 요소에 의해서 발생되는 재난을 미리 감지하는 것은 매우 어려운 일이다. 특히, 일부라도 예측할 수가 있는 자연재난이 아닌 복합재난의 경우, 측정될 수가 있는 정형적인 데이터가 존재하지 않기 때문에 재난을 예측하기 위한 데이터가 없는 것이 현실이다. 본 논문에서는 재난에 대한 전조를 감지하기 위해 소셜미디어에서 사람들이 직접 생성하는 소셜 빅데이터를 활용하여 재난과 관련된 메시지의 감성이 재난전조와 연관성이 있다는 것을 알아보고자 한다. 그래서 실제 사람들이 작성한 재난과 관련된 트윗을 수집하고 감성분석하여 재난발생 전후의 감성변화를 분석하였다.
형태소 분석을 통하여 한국어 문장을 형태소 단위의 임베딩 및 학습 관련 연구가 되었으나 최근 비정형적인 텍스트 데이터의 증가에 따라 음소 단위의 임베딩을 통한 신경망 학습에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 논문은 비정형적인 텍스트 감성 분석 성능 향상을 위해 음소 단위의 토큰을 생성하고 이를 CNN 모형을 기반으로 다차원 임베딩을 수행하고 감성분석을 위하여 양방향 순환신경망 모델을 사용하여 유튜브의 비정형 텍스트를 학습시켰다. 그 결과 텍스트의 긍정 부정 판별에 있어 90%의 정확도를 보였다.
YouTube 이용자의 급증으로 많은 사람이 유튜브 알고리즘에 의해 무분별한 영상에 노출되고 있다. 이는 YouTube 이용자에게 부정적인 영향을 미칠 수 있으며 더 나아가 사회적으로 미성숙한 미디어 문화를 조장할 수 있다. 본 논문에서는 YouTube 컨텐츠에 대한 감정분석 연구를 처음으로 시도한다. 구체적으로, YouTube 컨텐츠 자막에 대해 기존의 자연어 처리 기반 감정분석 기법을 적용하여 성능을 분석한다.
의료IT 서비스의 유망 분야인 정신건강 증진을 위한 주관적 웰빙 서비스(subjective well-being service) 구현의 핵심은 개인의 주관적 웰빙 상태를 정확하고 무구속적이며 비용 효율적으로 측정하는 것인데 이를 위해 보편적으로 사용되는 설문지에 의한 자기보고나 신체부착형 센서 기반의 측정 방법론은 정확성은 뛰어나나 비용효율성과 무구속성에 취약하다. 비용효율성과 무구속성을 보강하기 위한 온라인 텍스트 기반의 측정 방법은 사전에 준비된 감정어 어휘만을 사용함으로써 상황에 따라 감정어로 볼 수 있는 이른바 상황적 긍부정성(contextual polarity)을 고려하지 못하여 측정 정확도가 낮다. 한편 기존의 상황적 긍부정성을 활용한 감성분석으로는 주관적 웰빙 상태인 맥락에서의 감성분석을 할 수 있는 감정어휘사전이나 온톨로지가 구축되어 있지 않다. 더구나 온톨로지 구축도 매우 노력이 소요되는 작업이다. 따라서 본 연구의 목적은 온라인상에 사용자의 의견이 표출된 비정형 텍스트로부터 주관적 웰빙과 관련한 상황감정어를 추출하고, 이를 근거로 상황적 긍부정성 파악의 정확도를 개선하는 방법을 제안하는 것이다. 기본 절차는 다음과 같다. 먼저 일반 감정어휘사전을 준비한다. 본 연구에서는 가장 대표적인 디지털 감정어휘사전인 SentiWordNet을 사용하였다. 둘째, 정신건강지수를 동적으로 추정하는데 필요한 비정형 자료인 Corpora를 온라인 서베이로 확보하였다. 셋째, Corpora로부터 세 가지 종류의 자원을 확보하였다. 넷째, 자원을 입력변수로 하고 특정 정신건강 상태의 지수값을 종속변수로 하는 추론 모형을 구축하고 추론 규칙을 추출하였다. 마지막으로, 추론 규칙으로 정신건강 상태를 추론하였다. 본 연구는 감정을 분석함에 있어, 기존의 연구들과 달리 상황적 감정어를 적용하여 특정 도메인에 따라 다양한 감정 어휘를 파악할 수 있다는 점에서 독창성이 있다.
본고에서는 박계형의 소설에 대한 좀 더 다양한 학적 관심이 촉발되길 기대하며, 작가와 작품을 연대기적으로 훑어보면서 박계형 소설의 핵심적 요소를 '낭만성'으로 포착하였다. 이때의 낭만성은 서정성, 감상성, 정신성, 비현실성, 이상주의적 성질이다. 취향으로 발견된 낭만주의적 세계 이해를 바탕으로 소설의 핵심 제재는 사랑이며, 사랑하는 관계에서 발생하는 즐거움, 환희, 기쁨의 측면보다는 이별, 아픔, 외로움의 측면에 집중하면서 슬픔의 감정을 주조한다. 비애의 정조를 바탕으로 소설의 결말은 실패, 죽음, 배신으로 종결되기에 비극적 낭만성을 구현한다. 등단 후 결혼하기 이전까지 박계형의 소설은 시적 감수성을 바탕으로 아름다운 사랑에 대한 강렬한 동경을 드러내는 연애소설이다. 목가주의적 세계와 자연에 대한 동경은 낭만주의적 세계관을 드러내고, 결국 그렇지 못한 환경 속에서 절망하고 갈망하며, 사랑의 진정성과 도덕성을 찾아가고자 한다. 주부가 된 박계형은 '센티멘탈'이 아니라 '높은 차원에서의 낭만'을 구현시켜 독자들에게 '향수' 같은 것에 젖어볼 수 있는 작품을 쓰고 싶다고 피력한다. 이후의 작품에서는 육적인 관계를 사랑의 실패로, 영적인 관계를 사랑의 결실로 다루면서 사랑의 고도한 정신성, 이상주의적 동경, 종교성을 드러낸다. 박계형은 20여 년의 절필 이후 새 작품을 출간하면서 이전 작품에 대한 부끄러움을 고백한다. 그리고 '파괴된 인간성 회복'이라는 새로운 화두로 소설 집필의 의욕을 드러낸다. 하지만 2000년대 발표한 두 소설에서 '인간성'에 대한 탐색은 소설의 말미에 다소 급조된 경향이 보인다. 소설은 이전의 베스트셀러 소설처럼 서정성과 감상성을 미감할 수 있는 회상적 구조의 연애서사를 전면화하기에 높은 가독률을 갖는다. 하지만 인간의 순수한 본성에 대한 갈구, 죄와 용서의 문제가 서사 내부에서 인물의 치열한 내적 고민과 행동의 결과물이기 보다는 처해진 현실적 패배로 인해 삶의 방편으로서 구하게 된 차선책이며 이 또한 소설의 말미에서 종교성으로 급전된 양상을 보인다. 그러므로 피상적 의미의 낭만성을 획득한다.
최근 미디어믹스(media mix)나 폴리시믹스(policy mix), 마케팅믹스(marketing mix)처럼 서로 다른 성격의 여러 가지 매체를 적절하게 혼용하여 효과를 극대화 하는 인터렉티브에 대한 관심도가 높아졌다. 이는 시대적으로 제약적인 기존의 표현영역에 인터랙티비티(interactivity)를 추가하거나, 재생산하여 사용자와의 관계성을 부각하고, 확장시켜 새로운 대안을 찾고 있는 것으로, 본 논문은 이러한 인터랙티비티의 요소를 시에 적용하여 시의 영역을 확장하고자 한다. 작가만이 작품개념의 시에 의미를 부여하는 관점에서 벗어나 시를 통해 작가의 의도 표현과 동시에 감상자가 작품 내에서 주관적 의미를 부여할 수 있게 만드는 방법을 모색한다. 따라서 작품상에서 작가는 인터렉티비티한 다양한 방법으로 독자와 소통하게 되며, 관계성의 상승효과를 일으킨다. 본 논문에서는 시에 인터렉티비티를 활용하는 세 가지 방법을 제시하고 작품 안에서 작가와 감상자가 얻는 심상의 영역을 넓힌다. 첫째, 형식을 바탕으로 한 관조적으로 감상하는 시에 인터랙티비티(interactivity)를 추가하여 시의 표현영역을 확장하고, 둘째, 감상자의 능동적인 인터랙션을 통하여 기존형식에서 벗어나 주관적으로 다양한 해석을 가능케 하며, 셋째로 작가와 감상자의 상호작용을 통해 시의 새로운 표현 방식을 확립한다.
배급사가 소매점을 통해 게임을 유통했던 과거와 다르게 현재는 디지털 콘텐츠인 게임을 온라인 기반의 유통채널을 활용하여 판매를 실시하고 있다. 본 연구는 온라인 디지털 콘텐츠 유통 채널인 스팀(Steam)에서 판매되는 게임의 판매량에 대해서 eWOM(전자구전효과)의 요인들이 어떤 영향을 미치는지 분석한다. 최근 빅데이터 기반의 데이터 마이닝 기법을 이용한 연구가 많이 진행되고 있는데, 본 연구에서 eWOM의 요인 중 각 리뷰의 감성을 분석할 수 있는 텍스트 마이닝 기법인 감성분석을 실시하여 eWOM의 감성지수를 도출한다. 감성분석은 나이브 베이즈(Naive Bayes)와 지지벡터기(SVM) 분류기를 활용하고, 정확도가 높은 지지벡터기(SVM) 분류기를 통해 감성지수를 산출한다. 도출한 감성지수와 eWOM의 크기인 각 게임의 리뷰의 수, eWOM의 평점인 각 게임의 유저점수를 독립변수로 하여 종속변수인 판매변화량에 대해서 회귀분석을 실시한다. 회귀분석 결과, 독립변수인 eWOM의 크기와 eWOM의 감성지수가 종속변수인 판매변화량에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구는 연구결과를 통해 국내 게임 기업들이 스팀을 기반으로 해외진출 시 판매량에 영향을 미치는 eWOM의 요인들을 제시할 수 있는 시사점을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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