기존의 컬러 기반 감성시소러스 구축에서는 감성 어휘 관계 생성을 위해 IRI에서 개발한 단색이미지 스케일을 사용하여 컬러를 표현하였다. 그리고 컬러에 따라 연상되는 형용사를 단색 이미지 스케일에 배치하여 형용사 이미지 스케일의 공간관계를 생성하였다 즉, 컬러를 보고 연상되는 이미지를 형용사로 표현하고 색의 고유한 관계를 공간상에 배치하여 컬러 값에 따른 형용사를 매핑하였다. 이는 단순히 컬러의 관계만을 이용한 설정으로 의미적 감성어 표현에는 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 HP사의 'The Meaning of Color'표를 이용하여 컬러에 따른 감성 이미지를 정의하고, 정의된 어휘간의 의미적 표현을 위해 유의어, 동의어 관계 등을 포함한 WordNet 구조를 기반으로 새로운 감성어 관계 생성 방안을 제안한다. 방안을 제안한다.
오피니언 마이닝은 온라인 문서의 감성을 추출하여 분석하는 기법이다. 별도의 여론조사 없이 감성을 분석 가능하므로, 최근 활발한 연구 분야이다. 그러나 소셜미디어에는 신조어 등이 많이 포함되어 있어 기존 감성분석 시스템으로는 정확한 분석이 어려울 뿐만 아니라, 복합적인 감성에 대한 분석을 내리기에 불리하다. 이에 본 연구에서는 직관적인 감성모델을 제안하고 SNS에서 주목받는 다양한 신조어를 수용한 감성단어사전을 구축한 후, 이를 적용하여 소셜미디어에 나타나는 복합적인 감성을 분석하는 감성분석시스템을 설계한다.
본 논문에서는 지역적으로 서로 다른 감성을 지닌 영상을 검출하기 위해서 감성 스케치를 이용한 영상 검색 시스템을 제안 하였다. 제안하는 검색 시스템은 영상을 $17{\times}17$의 겹치지 않는 부분영역으로 나누고, 각 부분영역에 대한 감성 특징을 추출한다. 본 논문에서는 부분영역 내에서 감성 특징을 추출하기 위해서, H. Nagumo의 배색이미지차트에서 제안하는 160개 감성어에 대한 감성 색상을 이용하였다. 부분영역으로부터 해당 감성어에 대한 감성 색상의 분포정도를 계산하여 각 부분영역의 감성어에 대한 히스토그램 값 중 가장 큰 값을 지닌 감성어를 취하게 된다. 제안하는 감성 스케치를 이용한 영상 검색 시스템은 Corel 영상 데이터베이스에 대해서 유효성을 평가하여, 전역적 방법보다 우수한 검색 정확도와 재현도를 가짐을 보여주었다.
SNS 의 발전으로 기업이나 공공단체는 소셜 데이터가 가지고 있는 감성이나 의견, 여론 등을 분석해서 신흥 가치를 창출하려 한다. 소셜 데이터를 기반으로 하는 감성 분석은 사람들의 소비 측면 및 제품 평가 파악은 물론 기업 매출 및 정책 수립 등에서 도움이 된다. 하지만 소셜 데이터는 각종 신조어 및 이모티콘이 다수 포함되어 있어 기존 감성 분석 방법으로는 정확한 분석을 하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 신조어 및 이모티콘 감성 사전을 구축하고, 분석 과정에서 기존 감성 사전과 본 논문에서 구축된 신조어 및 이모티콘 감성 사전을 사용하여 감성 분석 정확도를 비교한다.
감성은 개인적인 생활경험을 통해 표현되며 동일한 감정상태와 정보자극을 주더라도 다른 감성이 발생될 뿐만 아니라 개인, 사회, 문화 요인에 따라서 크게 변한다. 따라서 다른 영역의 감성과 도서에 대한 감성이 같지 않기 때문에 별도의 감성 사전 구축이 필요하다. 구축된 감성사전은 비슷한 성향의 도서와 사람을 묶어 추천해 주는데 활용할 수 있다. 감성 사전 구축을 위한 원천 정보로 네티즌이 책을 읽고 호감도와 함께 짧은 문장으로 쓴 소감을 활용하였다. 감성분석에서 가장 기본이 되는 분류는 긍정과 부정으로 나누는 것이다. 하지만, 실제로 도서를 추천하기위해서 긍정과 부정으로만 구분하는 것은 충분하지 않다. 따라서 본 연구에서는 도서에 대해서 감성을 긍정과 부정의 호감정도와 감성의 활성도를 조합한 8개의 감성으로 분류하고 각각의 지수를 함께 산출하여 감성어 사전을 구축하고 활용하는 방안을 제시하였다.
감성분석은 비정형 텍스트에 나타나는 사람들의 의견이나 성향 등을 분석하는 오피니언 마이닝의 응용 분야이다. 최근에는 소셜미디어에 대한 감성분석이 주목받고 있으나 소셜미디어에는 신조어, 속어 등이 포함되어있어 기존 감성분석으로는 분석이 쉽지 않다. 본 연구에서는, 이러한 문제점을 해결하기 위해, 새로운 감성분석 시스템을 설계한다. 제안 시스템은 신조어, 속어 등이 포함된 소셜미디어에서도 긍/부정 뿐만아니라 다양한 감성분석이 가능하다. 먼저, 현재 소셜미디어에서 많이 나타나는 감성관련 신조어와 속어 등을 수집한다. 그리고 나서, 기존의 감성모델을 확장하고 이를 활용하여 감성단어에 감성정도를 수치화 한다. 또한 감성정도를 반영하여 새로운 감성단어 사전을 구축한다. 최종적으로, 신조어가 포함된 감성사전과 확장된 감성모델을 적용한 감성분석시스템을 설계한다.
위치 기반 서비스를 이용하여 자신이 방문한 장소에 대한 긍정 혹은 부정적 의견을 리뷰로 남기는 것이 일상화되고 있다. 실제 방문자가 작성한 장소 리뷰에 대한 감성분석 결과는 잠재적 소비자뿐 아니라 기업에게도 유용한 정보를 제공할 수 있다. 장소에 대한 감성분석을 실시하기 위해서는 감성분석의 기준이 되는 어휘에 대한 사전이 필요하다. 그러나 현재까지 장소를 표현하는 공간 감성어에 대한 사전이 구축된 바 없다. 이에 본 연구는 실제 방문자가 한국어로 작성한 장소 리뷰 데이터를 분석하여 공간 감성어 사전을 구축하는 방법을 제안하며, 여러 장소 카테고리 중 테마공원을 대상으로 공간 감성어 사전을 구축하였다. 이를 위해 자연어 처리 기법과 통계적 기법을 활용하였으며, 사전에 포함되는 공간 감성어는 감성의 극성에 대한 정보와 극성의 정도에 대한 확률점수를 포함하고 있다. 본 연구에서 구축한 공간 감성어 사전은 3개의 테이블(SSLex_SS, SSLex_single, SSLex_combi)로 구성되며, 총 219개의 어휘를 포함한다. 이를 바탕으로 트위터에서 테마공원에 대해 작성된 글을 대상으로 감성분석을 실시하였으며, 감성의 극성 분류에 대한 전체 정확도가 0.714로 산출됨에 따라 사전의 유효성을 확인할 수 있었다.
지금까지의 애니메이션 작업은 애니메이터의 객관적 감성과 경험에 의해 이루어져 왔다. 소프트웨어 디자인에 있었어도 지성적인 데이터들을 바탕으로 제작되어져 왔다. 이는 객관화하기 용이한 자료로서 데이터화하기가 쉬웠기 때문 일 것으로 보인다. 이와는 반대로 인간의 감성은 객관화하고 디지털화하기 어려운 요소들이 많이 존재한다. 본 연구는 디지털화하기 어려운 인간의 감성적 데이터를 객관화하고 이를 정량적 데이터로 활용할 수 있는 방법에 대한 부분으로 나는(flying) 궤적(path)을 연구 대상으로 하였다. 실험에 있어 인간이 나는 제적에 대해 어떻게 표현하는지에 대한 감성어를 수집하였다. 수집한 감성어를 통해 감성 평가어를 추출하고 추출한 감성 평가어에서 느껴지는 나는 궤적에 대한 스케치 이미지를 수집하였다. 수집한 스케치 이미지를 기초로 본 연구의 핵심이 되는 실험 동영상 샘플을 제작하였다. 다음으로 나는 궤적을 나타내는 감성어에 대한 물리적 요소와 동영상 샘플과의 상관관계를 분석하기 위해 수량화이론III류와 수량화이론I류를 각각 이용하였다. 그 결과 감성어와 동영상 샘플과의 구조를 파악 할 수 있었고, 나는 궤적에 대한 감성반응의 물리적 자극요소 또한 분석 할 수 있었다. 나는 궤적은 오브젝트(object)가 지나간 경로(path)에 해당한다. 이러한 경로(궤적)를 보고 감성자극 요소들이 복합적으로 작용하여 독특한 감성어로 표현되어 지는 것으로 보인다. 여기엔 감성을 자극하는 요소들이 존재하는데, 그 요소로는 속도, 회전, 규칙 그리고 호의 길이가 그 물리적 요소인 것으로 파악되었다. 본 연구를 통해 나는 궤적의 애니메이션을 표현하는데 있어 애니메이터들의 주관적인 감성 표현들을 객관화, 정량화 시키고자 하였으며, 본 연구의 데이터는 감성 애니메이션 시스템 설계에 있어 기본 데이터로 적용되는 것을 목표로 하고 있다.
직물 및 직물 관련 제품에서 주로 사용되는 감성 어휘들의 관계 및 구조를 분석하기 위해 잡지 및 설문 조사 과정을 통해 어휘를 수집하였다. 수집된 어휘의 빈도를 조사하고, 어휘 적절성을 평가하여 감성어라고 생각될 수 있는 어휘들만을 정리하였다. 여기서 추출된 372개의 어휘는 직물 및 직물 관련 상황에서의 감성어로 사용될 수 있을 분만 아니라 유사 분야의 감성어 모형에 대한 기본 자료로 활용될 수 있을 것이다. 어휘들 간 관계구조에 대한 분석은 몇 가지 면에서 이뤄졌다. 자유연상 과제를 실시하여 어휘들 간 관계의 연결망(network)을 확인할 수 있었다. 어휘들이 내포하고 있는 의미의 여러 측면에서 어휘들 간 관계를 파악할 수 있도록 어휘들에 대해 다차원 분석을 실시한 결과 어휘 간 관계는 3차원이면 충분히 설명될 수 있는 것으로 나타났다. 두 개의 주차원을 중심으로 어휘들의 공간 분포를 그리고 이들 어휘를 범주로 분류한 결과 대략 11개의 범주로 어휘들을 나눠볼 수 있었다.
본 연구에서는 경제 뉴스로부터 서술어 중심의 감성 사전을 구축하고, 하루 동안에 배포된 뉴스를 이용해 전일 종가 대비 당일 종가의 등락을 예측하는 모델을 제안한다. 기존의 주식 도메인 관련 감성 사전을 구축하는 방식은 주가 등락에 관련된 명사를 중심으로 사전을 구축하는 방식이나 대부분의 명사는 극성 값이 중립인 경우가 많아 극성 값을 추정하기 힘들다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 극성 값이 잘 표현되는 서술어 중심의 감성사전을 구축하고 극성 값을 자동 추출하여 주가의 등락을 예측한다. 실험 결과 기존 감성 사전을 통한 주가 예측 방법에 비하여 본 연구에서 제안하는 서술어 중심의 감성 사전을 통한 주가 예측 정확도가 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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