• 응용통계연구
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• 제33권4호
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• pp.483-497
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• 2020

본 연구에서는 심층 신경망모형을 사용하여 KOSPI 100의 개별 종목인 기아차 및 신세계의 주가를 예측하였다. 예측변수로는 흔히 사용되었던 기술적 변수들과 함께 온라인 뉴스로부터 도출된 감성변수를 사용하였다. 특히 소셜 네트워크 분석을 활용하여 분류된 산업군에 특화된 감성사전을 구축한 후, 감성분석을 통하여 산업군에 속하는 각 기업들의 감성점수의 평균을 산업군 감성변수로 생성하였다. 여러 예측변수들의 조합으로 이루어진 모형들 중에서 기술적 변수와 산업군의 온라인 뉴스에 기초한 감성변수를 함께 사용하였을 때 우수한 예측력과 수익률을 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.1030-1032
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• 2019

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.201-207
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• 2022

본 논문에서는 영화 추천 시 평점뿐 아니라 사용자 리뷰도 함께 사용하는 영화 추천 모형을 제안한다. 제안 모형은 고객의 선호도를 다기준 관점에서 이해하기 위해, 사용자 리뷰에 속성기반 감성분석을 적용하도록 설계되었다. 이를 위해, 제안 모형은 고객이 남긴 리뷰를 다기준 속성별로 나누어 암시적 속성을 파악하고, BERT를 통해 이를 감성 분석함으로써 각 사용자가 중요시 생각하는 속성을 선별적으로 협업필터링에 결합하여 추천 결과를 생성한다. 본 연구에서는 유용성을 검증하기 위해 제안모형을 실제 영화 추천 사례에 적용해 보았다. 실험결과 전통적인 협업필터링 보다 제안 모형의 추천 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 개인의 특성을 고려하여 모형을 선별하여 사용하는 새로운 접근법을 제시하였고, 속성 각각에 대한 평가 없이 리뷰로부터 여러 속성을 파악할 수 있는 방법을 제시했다는 측면에서 학술적, 실무적 의의가 있다.

• 감성과학
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• 제7권1호
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• pp.41-49
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• 2004

본 연구에서는 사진 이미지에 대해 어떠한 감성들이 나타날 수 있는지를 확인하여 이를 구조화할 수 있는 기본 감성 모형을 개발하였다. 그런 다음, 이 모형을 바탕으로 주요한 시각 속성 중 하나인 색의 유무가 감성에 어떠한 영향을 줄 수 있는지에 대해 알아보았다. 연구 1에서는 다양한 기법과 소재가 반영된 사진가들의 사진을 제시하고 각 사진에 대해 감성 반응을 받은 다음 이를 분석하였다. 얻어진 자료를 주축 기법을 이용하여 요인분석한 결과 감성 어휘 변량 중 약 42%를 세 요인만으로 설명할 수 있었다. 세 요인은 각각 긍정적-부정적 인상, 동적-정적 인상, 가벼운-무거운 인상으로 명명되었다. 연구 2에서는 세 요인을 감성 공간의 기본 차원 축으로 삼아 색의 유무가 사진 감성에 미치는 영향을 살펴보았다. 대표적인 컬러 사진 90장을 흑백으로 전환하여 컬러와 흑백 각각 90장의 사진 이미지를 자극으로 사용하였으며, 각각의 사진 이미지들이 세 감성 차원들에 대해 평정되었다. 감성 차원별로 색의 유무에 대해 t검증을 실시한 결과, 모든 감성 차원에서 색의 유무에 따라 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 흑백으로 전환된 이미지가 더 부정적이고 정적이며 무거운 이미지로 느껴지는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 사진 이미지에서 동일한 소재와 동일한 구도라 할지라도 기본적인 시지각 속성의 변화만으로 감성반응에 중요한 차이를 유발할 수 있음을 시사한다.

• 감성과학
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• 제4권2호
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• pp.69-77
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• 2001

인간의 적응적인 마음상태는 긍정적/부정적 사고의 상호작용에서 자기 고양적인 방향으로 편향된 비대칭성을 가정한다. 본 논문에서는 긍정적/부정적 인지, 정서의 균형에 대한 심리 수학적 모형인 SOM 모형을 감성판단 영역에 적용하여 보았다. ,iOM 모형은 개인이 긍정적, 부정적 감성의 이분법적 판단에 있어서 평균적으로 6B의 비율을 유지한다고 제안하며, 이러한 비율은 고대수학의 .6)0 ,.182의 황금분할비와 일치하는 것이다. 32명의 일반성인을 대상으로 한 분석결과, 긍정적/부정적 감성단어에 대한 자기 관련성 평정의 SOM 비율은 .62(SD=.On)로 나타났으며, 우연회상 과제수행의 SOM 비율은 .18(SD=.34)로 이론적 기준과 유사하게 나타났다. 또한 상관분석에서 개인의 10M 비율은 긍정적/부정적 감성단어에 대한 평정과도 유의미한 상관관계를 지니고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 인지적 균형비의 의미와 감성과학 분야의 적용 가능성에 대해 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.219-224
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• 2022

한국 기상청은 '생활산업 기상정보서비스'나 '위기탈출 안전날씨'와 같은 일상에 관련된 정보를 제공하고 있다. 한편, 해외에서는 독일의 '신체기상정보', 영국의 '건강 기상정보'와 같이 인간의 신체와 감성에 영향을 미치는 기상정보 역시 제공하고 있다. 비록 인간의 감성 변화가 심리학 연구 영역에서 다양하고 방대하게 이루어져 왔지만, 빅 데이터 분석 기반에 근거한 기상정보에 따른 인간의 감성 예측모형은 요원한 상태이다. 이 연구에서는 기상요소에 따른 인간의 감성변화를 예측할 수 있는 모형을 기상청의 기상 데이터셋과 SNS상 크롤링된 일자별 텍스트를 통해 개발하고 검증하고자 한다. 연구 결과 기상 요소들로 인간의 감성변화를 예측할 수 있는 모형을 만들고 검증할 수 있었으며 이는 기존 연구와 그 결을 같이한다고 볼 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제25권4호
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• pp.503-513
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• 2005

본 연구의 목적은 생물학 가설 생성 중에 나타나는 과학적 감성 생성 과정을 밝히는 것이다. 먼저 예비연구를 통해 잠정적 모형을 구성하고, 사고 발성법 훈련 계획을 확정하고, 표준화된 면접지 개발하였다. 본 연구에서는 8명의 대학생을 대상으로 사고 발성법과 회상적 면접법, 심층 면접을 이용한 삼각측정법으로 언어적 프로토콜과 행동 프로토콜을 수집하였다. 잠정적 모형을 근거를 선언적 지식과 절차적 지식의 분석틀을 개발하였고, 이 분석틀을 이용하여 부호화 프로토콜을 개발하였다. 부호화 프로토콜을 분석한 결과 과학적 감성 생성의 4가지 유형을 개발하였다. 첫 번째 생성 유형은 기본 과정으로서 인식하기 전에 먼저 느끼는 과정을 설명한다. 두 번째 생성 유형은 회상적 과정으로서 과거의 감성기억이 되살아나는 과정을 설명한다. 세 번째 생성 유형은 인지적 과정으로서 인지적 목표를 달성하기 위해 일어나는 일련의 사고 과정에서 생성되는 감성을 설명한다. 네 번째 생성 유형은 귀인 과정으로서 인지적 목표의 달성 여부에 대한 귀인평가 과정에서 생성되는 감성을 설명한다. 기본 과정에서 생성한 감성은 기본 감성이라 하고, 회상 과정에서 생성한 감성은 회상 감성이라 하고, 인지적 과정에서 생성한 감성은 인지적 감성이라 하고, 귀인 과정에서 생성한 감성은 귀인감성이라 한다. 개발된 과학적 감성 생성 과정 유형은 감성 생성 과정 모형 개발과 감성적 두뇌 기반 학습 전략 수립의 기초가 될 것으로 기대한다.

• 지식경영연구
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• 제22권2호
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• pp.19-32
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• 2021

암호화폐 중 대표적인 비트코인은 전 세계적으로 많은 관심을 받고 있으며 비트코인의 가격은 등·하락을 거듭하며 높은 변동성을 보이고 있다. 높은 변동성은 투자자들에게 위험 요인으로 작용하며 무분별한 투자로 인한 사회적 문제를 야기시킨다. 비트코인의 가격은 세계의 환경변화에 영향을 받으며 신속하게 반응하기 때문에 실시간으로 다양한 정보를 제공하는 뉴스 정보는 비트코인 가격의 변동성 예측에 유용한 정보를 제공한다. 즉, 긍정적인 뉴스는 투자심리를 자극할 것이며 반대로 부정적인 뉴스는 투자심리를 위축시킬 것이다. 따라서 본 연구에서는 비트코인의 수익률 변동을 예측하기 위해 뉴스의 감성정보와 딥러닝을 적용하였다. 로짓, 인공신경망, SVM, LSTM을 적용하여 단일 예측모형을 구축하였으며 예측성과를 향상시키기 위한 방법으로 통합모형을 제안하였다. 과거의 가격정보를 기반으로 구축한 예측모형과 뉴스의 감성정보를 반영한 예측모형의 성과를 비교한 결과 뉴스의 감성정보를 반영한 예측모형의 성과가 우수하게 나타났으며 통합모형의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다. 본 연구는 비트코인 수익률 변동에 대한 예측모형을 통해 무분별한 투자를 예방하고 투자자들의 현명한 투자가 이루어질 수 있도록 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.73-80
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• 2007

본 연구에서는 벽지를 위한 감성을 나타내는 형용사들의 대표 감성 형용사를 찾는데 목적이 있으며 이는 몇 개의 대표 감성요인을 이용하여 전체를 잘 설명할 수 있는 모형을 구축하기 위한 것이다. 설문조사, 현장조사, 인터넷조사등 다양한 방법을 통하여 형용사가 수집되었고 수집된 형용사들의 대표형용사를 찾기위해 분산을 고려한 요인분석 방법을 이용하였다. 선행 연구들에서 사용한 요인분석 방법으로는 데이터의 분포정보를 평균값에 집약함으로서 생기는 정보의 손실과 감성표현에 대하여 개인에 따른 의식의 차이를 다룰 수 없다. 따라서 본 연구에서는 이를 다루기 위해 분산을 고려한 요인분석 방법을 이용하였다. 분석결과 요인의수를 3개로 하였을 경우 79.5%의 설명력이 있는 것으로 나타났고 몇몇 형용사에서 개인에 따른 감성차를 잘 반영함을 알 수 있었다. 이 결과를 이용하여 소비자들을 위한 벽지추천 모형을 개발하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제24권6호
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• pp.119-127
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• 2006

최근 도시의 급속한 발전과 시민들의 교통문화 의식이 향상되어 물리적인 요인뿐만 아니라 정서적인 측면을 동시에 고려한 보다 나은 보행환경을 요구하고 있는 실정이다. 또한 최소의 물리적인 설계 기준만을 충족시킨 기존의 보행공간이 보행 기피의 한 원인이 되고 있으므로 보행환경의 개선이 필요한 실정이다. 보행환경 개선을 위해서는 우리나라 보행자들이 편안하고 쾌적하게 느끼는 보행환경이 무엇인지를 파악하는 것이 매우 중요하다고 볼 수 있다. 이에 본 연구에서는 SD 척도의 조사기법을 이용하여 인간의 정서적인 측면을 고려할 수 있는 감성공학을 적용한 보행환경 실험을 실시하였다 그리고 SD 척도에 의한 감성형용사의 감성인지를 분석하는데 유용한 LISREL 모형을 이용하여 보도경관의 인지평가 모형과 보도 설계요소의 감성인지 모형을 구축하였다 그 결과 보도 설계시 감성공학을 도입함으로써 쾌적하고 편안한 보도환경 구현이 가능하며 가로수 등의 식재를 통한 녹색환경을 조화롭게 구성하는 것이 무엇보다 중요함을 알 수 있었다