• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.147-150
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• 2015

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.857-860
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• 2014

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.914-917
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• 2019

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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.225-226
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• 2019

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.

• 대한공간정보학회지
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• 제25권2호
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• pp.3-12
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• 2017

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.861-864
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• 2014

비정형 데이터에 대한 분석이 활발해짐에 따라 감성분석 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 대부분의 감성분석 연구는 감성단어를 긍정, 중립, 부정의 세 가지로 분류하여 감성사전을 구축하고 있다. 최근 다양한 감성으로 분류하려는 시도가 있지만, 단어의 감성 정도를 정량화하는 연구는 극히 드물고 자동으로 정량화하지 못하고 있다. 본 논문에서는 한국어 감성사전을 자동 구축하기 위하여 한국어 사전 뜻풀이와 유의어를 이용하여 단어의 감성수치를 자동으로 추정하는 방법을 제안한다. 제안방법은 현재 SNS에서 많이 사용되는 감성단어의 감성수치를 추정하여 감성사전을 확장할 수 있고, 단어의 품사에 상관없이 감성수치를 추정할 수 있다는 장점을 가진다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.49-67
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• 2015

최근 다양한 분야에서 빅데이터의 활용과 분석에 대한 중요성이 대두됨에 따라, 뉴스기사와 댓글과 같은 비정형 데이터의 자연어 처리 기술에 기반한 감성 분석에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만, 한국어는 영어와는 달리 자연어 처리가 어려운 교착어로써 정보화나 정보시스템에의 활용이 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 감성 분석에 활용이 가능한 감성어 사전을 집단지성으로 구축하였고, 누구나 연구와 실무에 사용하도록 API서비스 플랫폼을 개방하였다(www.openhangul.com). 집단지성의 활용을 위해 국내 최대 대학생 소셜네트워크 사이트에서 대학생들을 대상으로 단어마다 긍정, 중립, 부정에 대한 투표를 진행하였다. 그리고 집단지성의 효율성을 높이기 위해 감성을 '정의'가 아닌 '분류'하는 방식인 폭소노미의 '사람들에 의한 분류법'이라는 개념을 적용하였다. 총 517,178(+)의 국어사전 단어 중 불용어 형태를 제외한 후 감성 표현이 가능한 명사, 형용사, 동사, 부사를 우선 순위로 하여, 현재까지 총 35,000(+)번의 단어에 대한 투표를 진행하였다. 본 연구의 감성어 사전은 집단지성의 참여자가 누적됨에 따라 신뢰도가 높아지도록 설계하여, 시간을 축으로 사람들이 단어에 대해 인지하는 감성의 변화도 섬세하게 반영하는 장점이 있다. 따라서 본 연구는 앞으로도 감성어 사전 구축을 위한 투표를 계속 진행할 예정이며, 현재 제공하고 있는 감성어 사전, 기본형 추출, 카테고리 추출 외에도 다양한 자연어 처리에 응용이 가능한 API들도 제공할 계획이다. 기존의 연구들이 감성 분석이나 감성어 사전의 구축과 활용에 대한 방안을 제안하는 것에만 한정되어 있는 것과는 달리, 본 연구는 집단지성을 실제로 활용하여 연구와 실무에 활용이 가능한 자원을 구축하여 개방하여 공유한다는 차별성을 가지고 있다. 더 나아가, 집단지성과 폭소노미의 특성을 결합하여 한글 감성어 사전을 구축한 새로운 시도가 향후 한글 자연어 처리의 발전에 있어 다양한 분야들의 융합적인 연구와 실무적인 참여를 이끌어 개방적 협업의 새로운 방향과 시사점을 제시 할 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.133-140
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• 2020

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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.41-48
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• 2015

영화 리뷰 사이트에서 영화 평점은 네티즌들의 주관적 판단으로 결정된다. 이로 인해 그들이 남긴 영화평과 평점 사이의 극성이 서로 불일치하는 경우가 종종 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 영화의 평가에 영향을 미치는 감성 문장들의 집합을 만들고, 이들을 영화평에 적용하여 평점을 추론한다. 감성 문장들의 집합을 만들기 위한 과정은 감성 어휘 사전을 구축하는 단계와 감성 문장을 구성하는 단계로 이루어진다. 감성 어휘 사전은 영화평에서 쓰인 형용사와 형용사의 극성을 저장한다. 감성 문장은 영화와 관련된 명사를 주어로 갖고 감성 어휘 사전의 어휘를 서술어로 갖는 문장 구조이다. 감성 문장의 극성과 감성 문장에서 쓰인 서술어의 극성이 다른 문장들은 제거하여 감성 문장들이 감성 어휘 사전 어휘의 극성과 일치되도록 하였다. 영화평에서 쓰인 감성 문장들의 평균 점수를 구하면 영화평이 갖는 감성 점수가 된다. 본 연구 결과를 통해 네티즌들이 매긴 평점에 비해 감성 문장 집합을 적용하여 계산한 영화평의 감성 점수가 영화평에 대한 의견을 더 잘 반영한다는 것을 알 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.400-405
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• 2018

본 연구는 한국어 화장품 리뷰 코퍼스의 자질기반 감성 분석을 위하여, 이 도메인에서 실현되는 중요한 다단어 표현(MWE)의 유한상태 그래프 사전과 문법을 구축하는 방법론을 제시하고, 실제 구축된 사전과 문법의 성능을 평가하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 자연어처리(NLP)에서 중요한 화두로 논의되어 온 MWE의 어휘-통사적 특징을 부분문법 그래프(LGG)로 형식화하였다. 화장품 리뷰 코퍼스에 DECO 한국어 전자사전을 적용하여 어휘 빈도 통계를 획득하고 이에 대한 언어학적 분석을 통해 극성 MWE(Polarity-MWE)와 화제 MWE(Topic MWE)의 전체 네 가지 하위 범주를 분류하였다. 또한 각 모듈간의 상호관계에 대한 어휘-통사적 속성을 반복적으로 적용하는 이중 증식(double-propagation)을 통해 자원을 확장하였다. 이 과정을 통해 구축된 대용량 MWE 유한그래프 사전 DECO-MWE의 성능을 테스트한 결과 각각 0.844(Pol-MWE), 0.742(Top-MWE)의 조화평균을 보였다. 이를 통해 본 연구에서 제안하는 MWE 언어자원 구축 방법론이 다양한 도메인에서 활용될 수 있고 향후 자질기반 감성 분석에 중요한 자원이 될 것임을 확인하였다.