• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.9
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• pp.131-138
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• 2013

In this paper, I propose and evaluate the method that classifies emotional type of characters with their emotional words. Emotional types are classified as three types such as positive, negative and neutral. They are selected by classification of emotional words that characters speak. I propose the method to extract emotional words based on WordNet, and to represent as emotional vector. WordNet is thesaurus of network structure connected by hypernym, hyponym, synonym, antonym, and so on. Emotion word is extracted by calculating its emotional distance to each emotional category. The number of emotional category is 30. Therefore, emotional vector has 30 levels. When all emotional vectors of some character are accumulated, her/his emotion of a movie can be represented as a emotional vector. Also, thirty emotional categories can be classified as three elements of positive, negative, and neutral. As a result, emotion of some character can be represented by values of three elements. The proposed method was evaluated for 12 characters of four movies. Result of evaluation showed the accuracy of 75%.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.141-146
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• 2016

대화 시스템에서 사용자가 나타내는 발화에 내재된 감정을 분류하는 것은, 시스템이 적절한 응답과 서비스를 제공하는데 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 대화 내 감정 분류를 하는데 있어 직접적, 간접적으로 드러나는 감정 자질을 자동으로 학습하고 감정이 지속되는 대화 문맥을 효과적으로 반영하기 위해 CNN-LSTM 방식의 딥 뉴럴 네트워크 구조를 제안한다. 그리고 대량의 구어체 코퍼스를 이용한 사전 학습으로 데이터 부족 문제를 완화하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존의 SVM이나, 단순한 RNN, CNN 네트워크 구조에 비해 전반전인 성능 향상을 보였고, 특히 감정이 있는 경우 더 잘 분류하는 것을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.141-146
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• 2016

대화 시스템에서 사용자가 나타내는 발화에 내재된 감정을 분류하는 것은, 시스템이 적절한 응답과 서비스를 제공하는데 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 대화 내 감정 분류를 하는데 있어 직접적, 간접적으로 드러나는 감정 자질을 자동으로 학습하고 감정이 지속되는 대화 문맥을 효과적으로 반영하기 위해 CNN-LSTM 방식의 딥 뉴럴 네트워크 구조를 제안한다. 그리고 대량의 구어체 코퍼스를 이용한 사전 학습으로 데이터 부족 문제를 완화하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존의 SVM이나, 단순한 RNN, CNN 네트워크 구조에 비해 전반전인 성능 향상을 보였고, 특히 감정이 있는 경우 더 잘 분류하는 것을 확인할 수 있었다.

• Asia Marketing Journal
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• v.4 no.2
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• pp.104-132
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• 2002

본 연구는 소비자들의 광고평가과정을 정보처리능력의 관점인 사전지식과 정보처리동기의 관점인 관여도의 조절적 역할을 고려하여 검토하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 인지자극과 감정자극이 동시에 제공된 광고에 대하여 소비자들의 인지적, 감정적, 행동의욕적 평가관계를 구조적으로 살펴보고, 이를 바탕으로 각 구조적 관계들을 사전지식수준과 관여도수준에 따라 그 상대적 역할들을 살펴보았다. 실증분석결과 본 연구는 기존의 DMH 모델을 지지하는 것으로 나타났으며, 특히 광고에 대한 감정적 평가(Aad)에서 상표에 대한 인지적 평가(Cb)통해 상표에 대한 감정적 평가(Ab)에 미치는 영향력의 정도는 관여도보다는 사전지식이 더 큰 역할을 하는 것으로 나타났다. 또한 광고에 대한 감정적 평가(Aad)에서 상표에 대한 감정적 평가(Ab) 그리고 상표에 대한 감정적 평가(Ab)에서 상표에 대한 행동의욕적 평가(Ib)로의 영향력은 관여도가 중요 조절변수임을 확인하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.5
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• pp.413-423
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• 2011

The objective of this study was to explain structural relations among perceived justice of service recovery, customer's emotion and satisfaction in the airline service sector. For this purpose, using a sample of 272 airline service customers who experienced complaints with airline service, we investigate the effects of the dimensions of perceived justice on the emotions triggered by service recovery. In this study, 4 hypotheses based on literature reviews were employed. The data and hypotheses were examined using Structural Equation Modeling(SEM) by AMOS. The main findings are as follows. Firstly, procedural justice has an effect on both positive and negative emotions. Secondly, both interaction justice and distributive justice have effects on positive emotion but not on negative emotion. Lastly, only positive emotion has influence on recovery satisfaction.

• Koreanishche Zeitschrift fur Deutsche Sprachwissenschaft
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• v.6
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• pp.23-55
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• 2002

이 논문의 목적은 수없이 많은 독일어 동사들 가운데 사람의 심리-감정을 표현하는 동사, 소위 감정동사(Emotionsverben: Verben der Gefuhlsbewegung)를 하나의 어휘-의미장(lexikalisch-semantisches Feld)으로 보고 이들의 통사구조 및 의미구조를 파악하여 결합가 모형화 하는 것이다. 우리는 감정동사의 통사 구조 및 의미구조를 기술하기 위해 동사 중심의 결합가 이론과 격이론을 이론적$\cdot$방법론적 토대로 삼았다. 또한 우리는 감정동사를 보충어의 수와 형태에 따라 크게 세 가지 그룹, 즉 2개의 보충어를 갖는 그룹 I(이 그룹에 속하는 동사들은 무생물(사물)을 주어로 갖는다)과 그룹 II(이 그룹에 속하는 동사들은 유생물(사람)을 주어로 갖는다) 그리고 3개의 보충어를 갖는 그룹 III(사람과 사람간의 관계를 나타낸다)으로 구분하였다. 예증을 위해 개별 동사에 대해 용례를 제시했다. 2개의 보충어를 갖는 그룹 II를 보충어의 수의성 여부에 따라 하위 분류했다. 보충어의 형태는 명사구(Sn, Sd, Sa, Sa)와 전치사구(pS)에 한정했으며 - 지면관계상 개별 동사의 예문으로 제시하진 않았지만 - 문장형태의 보충어, 예를 들어 dass-문장(Nsdass)과 부정사문(Inf)도 고려하여 통사적 문형(syntaktisches Satzmodell)과 의미적문형(semantisches Satzmodell)에서 제시하였다. 결국 이 논문은 독일어를 배우는 이들에게 독일어 동사의 통사구조 및 의미구조를 보다 쉽게 설명할 수 있는 하나의 방법론을 제시함은 물론, 나아가서는 결합가 사전에서 동사 내항 기술을 위한 기본적인 토대를 제공할 것이다

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.1
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• pp.103-111
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• 2012

This paper is a basic study for making a system that can predict the success and failure of entertainment contents at the initial stage of production. It proposes the user's emotion modeling of dynamic narrative on entertainment contents. To make this possible, 1) dynamic narrative emotion model is proposed based on theoretical research of narrative structure and cognitive emotion model. 2) configuring the emotion types and emotion value, proposed model of three emotion parameter(desire, expectation, emotion type) are derived. 3)To measure user's emotion in each story event of dynamic narrative, cognitive behavior and description of user(film, game) is established. The earlier studies on the user research of conceptual, analytic approach is aimed of predicting on review of the media and user's attitude, and consequently these results is delineated purely descriptive. In contrast, this paper is proposed the method of user's emotion modeling on dynamic narrative. It would be able to contributed to the emotional evaluation of entertainment contents using specific information.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.238-244
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• 2022

감정 분석은 텍스트에 표현된 인간의 감정을 인식하여 다양한 감정 유형으로 분류하는 것이다. 섬세한 인간의 감정을 보다 정확히 분류하기 위해서는 감정 유형의 분류가 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 사전 학습 언어 모델을 활용하여 우리말샘의 감정 어휘와 용례를 바탕으로 기쁨, 슬픔, 공포, 분노, 혐오, 놀람, 흥미, 지루함, 통증의 감정 유형으로 분류된 감정 말뭉치를 구축하였다. 감정 말뭉치를 구축한 후 성능 평가를 위해 대표적인 트랜스포머 기반 사전 학습 모델 중 RoBERTa, MultiDistilBert, MultiBert, KcBert, KcELECTRA. KoELECTRA를 활용하여 보다 넓은 범위에서 객관적으로 모델 간의 성능을 평가하고 각 감정 유형별 정확도를 바탕으로 감정 유형의 특성을 알아보았다. 그 결과 각 모델의 학습 구조가 다중 분류 말뭉치에 어떤 영향을 주는지 구체적으로 파악할 수 있었으며, ELECTRA가 상대적으로 우수한 성능을 보여주고 있음을 확인하였다. 또한 감정 유형별 성능을 비교를 통해 다양한 감정 유형 중 기쁨, 슬픔, 공포에 대한 성능이 우수하다는 것을 알 수 있었다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.6
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• pp.147-154
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• 2018

The purpose of this study is to clarify the structure of healing coded through transcriptional activity in the poem of Cho Ji-Hoon in the aspect of literary therapy. In particular, the search for how the codes of emotion are activated through neurophysiologic synapse. The variation of emotional codes developed in Cho Ji-Hoon's poem is in line with the encoding of literary therapy. Emotions emanating from poetic statements stimulate the transition of new emotions and activate emotions of healing. Cho Ji-Hoon's poem fuses emotions through the floods of various poetic transitions. It is then forming an overall healing forest. The healing content is discussed by the structure of transition, and all the structures are linked to the contents of healing. It is a greater part of sad lyricism by the action of descent and ascension, and green aesthetics of the leaves. In the future, if Cho Ji-Hoon's research on poetry is activated, we will be able to meet genuine stories about his natural and literary healing life.

• Culinary science and hospitality research
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• v.18 no.4
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• pp.70-83
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• 2012

This study examines the structural relationships between functional-congruity, self-congruity and their consequences, under coffee shop consumption setting. More specifically, it investigates how functional-congruity and self-congruity influence emotional responses (comprising positive and negative emotions) and store attitude formation. The authors propose a structural equation model comprising five constructs. Data were collected from 280 college students in Seoul and analyzed by LISREL 8.30. The findings can be summarized as follows: First, functional congruence of coffee shop customers appeared to have a positive effect on positive emotions and a negative effect on negative emotions. Second, self-congruity has a positive effect on coffee shop customers' positive emotions. Third, the effect of coffee shop customers' positive emotions on store attitude formation was positive and statistically significant while the effect of negative emotions on store attitude formation was negative. These results suggested that the effect of functional-congruity and self-congruity on store attitude formation was mediated by positive emotions and negative emotions.