• Journal of Korea Game Society
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• v.18 no.5
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• pp.113-122
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• 2018

This paper describes an approach to building and evaluating a sentiment dictionary using a Web corpus in the game domain. To build a sentiment dictionary, we collected vocabulary based on game-related web documents from a domestic portal site, using the Twitter Korean Processor. From the collected vocabulary, we selected the words whose POS are tagged as either verbs or adjectives, and assigned sentiment score for each selected word. To evaluate the constructed sentiment dictionary, we calculated F1 score with precision and recall, using Korean-SWN that is based on English Senti-word Net(SWN). The evaluation results show that average F1 scores are 0.85 for adjectives and 0.77 for verbs, respectively.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.14 no.2
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• pp.207-220
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• 2011

The purpose of this study is to investigate sensibility words related with eco-friendly in the two media fashion magazines and internet newspapers and to analysis their appearance frequency and changes by the year through 1999~2010. Most frequently used words are 'nature, eco, cotton, natural fiber, health, fresh, clear, preservation, harmony, com fiber, and Lohas'. The words are divided in 4 groups: 'Nature/Environment, Material/Fiber, Human, and Adjectives/Micell'. A point of appearing time is analyzed: 'ecology, memory-shape material, organic, spa' were used before 2000, 'nature environment, eco-friendly, stretch material, wellbeing, substitute, recycling' were in 2000-2001, 'smart material, eco material, green' in 2002-2003, 'coolbiz, Lohas, natural dye' in 2004-2005, 'herb medicine, sustainable, warmbiz' in 2006-2007, 'greensumer, greenlife, solar energy, forest bath' in 2008-2009. Looking into their changes, in early 2000, the words of eco-friendly emotion and sensibility had appeared frequently relatively, but later on they decreased, and again recently increased showing highest appearing frequency. 'Nature/Environment' words have appeared recently very much, while 'Human' sensibility words have not changed much or decreased a little. 'Adjective/Micell' words has increased little bit recently. 'Material/Fiber' words showed decrease at fashion magazine, while they increased at the pages of internet news.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.38 no.1
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• pp.89-106
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• 2007

This is to present the information and direction about color scheme image and adjective image in designing web page, by analysing the color image of our country's National University library's web page which is being operated now. The analysis method is to find the RGB of objective site through color emotion standard and to abstract the color chip. It is divided by color scheme image and adjective image. The scope of research is 41 National University libraries registered in National University Libraries Association. The result is that white and grey color of background and colors like light blue and green are main. In case of adjective image, nimble image and clear image was many. next is orderly bellowing image. and elegant image.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2007.05a
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• pp.114-117
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• 2007

사용자의 감성을 측정하기 위한 심리적 측정방법 중에서 사용자가 느끼는 감성을 형용사와 같은 어휘를 통해 간접적으로 측정하는 방법, 즉 감성어휘를 추출하여 사용자의 감성을 측정하는 방법이 가장 보편화되어 있는 방법이다. 본 연구의 선행연구에서는 사용자가 제품을 사용하는 도중에 유발되는 인간의 감성 변화를 나타낼 수 있는 감성어휘들과 대표감성들을 추출하여 제품을 사용하는 도중에 표출되는 사용자의 감성을 측정하기에 적합한 주관적 평가스케일을 도출하였다. 사용자의 감성을 측정하기 위한 심리적 측정방법에는 감성어휘를 이용한 체크리스트 외에도 자기-보고 질문지형 스케일도 널리 사용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 선행연구를 통해 도출한 주관적 평가스케일을 보다 더 효과적으로 활용하기 위하여 자기-보고 질문지형 스케일을 제안하였다. 향후 제안한 평가스케일에 대한 신뢰도(reliability) 및 타당도(validity) 검증을 통해 수정 보완함으로써 제품을 사용하면서 자연스럽게 표출되는 사용자의 감성을 효과적으로 측정하기 위한 척도로 활용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.05a
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• pp.210-214
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• 2001

본 연구의 목표는 인간의 감성을 평가하기 위하여 행해지는 실험에 있어서 생리신호 측정값 및 주관평가 측정값을 자동적으로 분석하여 결과를 산출하는 시스템을 설계하는데 있다. 인간의 감성을 평가하기 위한 방법으로서 인간의 생리신호(ECG,EEG,GSR,SKT등)를 측정하여 얻는 객관적데이타와 형용사에 의해 측정되는 주관적데이타가 있다. 통합감성평가시스템은 이러한 주관적데이타 객관적데이타를 분석하여 최종적이니 감성평가결과를 산출하는 시스템이다. 지금까지 감성평가실험에서 생리신호 측정값의 분석과 주관적평가측정값의 분석은 상당한 시간과 인력이 소비되었다. 이런 모든과정을 처리할 수 있는 시스템을 개발함으로써 보다 효과적인 실험환경의 조성 및 실험결과 산출로부터 신뢰성있고 다양한 결과를 도출해 낼 수 있을 것이다. 본 시스템은 감성종합 데이터베이스, 생리신호분석시스템, Sheet에 의한 주관평가 시스템, 실시간 주관평가 시스템을 통합하는 시스템이다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.2 no.2
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• pp.105-113
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• 1999

특정 사람에 대해 느끼는 이미지 또는 특정 사람이 가지는 이미지를 어떻게 평가하고 나타낼 수 있을까\ulcorner 본 연구에서는 사람에 대해 가지는 이미지를 표준적인 감성 어휘 척도를 활용하여 모델이 가지는 감성이미지가 무엇인지를 비교평가 할 수 있는 방법을 제시한다. 연구 대상으로는 국내 화장품 회사의 모델을 활용하였다. 4명의 모델을 전체와 부분 모습의 두 가지 형태로 제시하면서 각 인물이 가진 이미지를 평가하게 하였다. Personal 감성이미지를 평가하기 위해서 사람의 특성이나 이미지를 묘사하는 형용사 쌍 103개를 이용하였다. 모델 이미지에 대한 평가 반응은 요인분석을 통해 7개의 감성어휘 요인으로 나타났다. 우아한-천박한, 신선감-답답함, 편안함-불편함, 순수함-가식적인, 세련미-촌스러운, 진취성-보수성, 여성성-남성성, 4명의 모델들은 이 7가지 감성 이미지 요인에 따라 상호 차별적으로 나타났다. 인물 감성이미지는 감성적 어휘로 표현됨과 동시에 각 인물이 가진 고유하고 대표적인 personal image로 나타낼 수 있는가를 보여줄 수 있엇다. 본 연구에서는 개발된 감성이미지척도는 사람의 이미지를 평가하는 대표적인 감성척도로 이용될 수 있을 뿐 아니라, 특정 제품을 나타내는 모델이 일반인들에 어떤 이미지를 전달하는지 그리고 모델의 이미지와 제품이 지향하는 이미지와 얼마나 일치하는지를 평가할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2000.11a
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• pp.32-37
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• 2000

본 연구는 향의 감성 구조를 밝히고, 향 선호도를 예측하는 감성요인을 규명하며, 향에 대한 자율 신경계 반응을 밝히는 것이 목적이다. 향에 대한 주관적인 감성을 측정하기 위하여, 25개의 감성 형용사로 구성된 향 감성 측정 척도를 개발하였다. 개발된 이 척도를 이용하여 lavender, lemon, rose, jasmin, peppermint의 다섯 가지 향에 대해 대학생 50명을 대상으로 향 감성 평가를 실시하였다 향에 대한 감성 구조는 심미성, 강도, 자연성, 여성성-남성성, 개성, 중량감의 여섯 요인으로 구성되었다. 향에 대한 자율 신경계 반응 측정은 대학생 20명을 대상으로 lavender, lemon, rose, jasmin, peppermint 향에 대해 실시하였다. 향에 대한 자율 신경계 반응 측정 결과, PPG 반응은 남녀 모두 lavender, lemon 향에서 유의미하게 감소하였다. 남자의 경우, PPG 반응은 rose, peppermint 향에서도 유의미하게 감소하였고, SKT 반응은 lavender, jasmin 항에 대해서 유의미하게 증가하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.310-317
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• 1999

특정 사람에 대해 느끼는 이미지 또는 특정 사람이 가지는 이미지를 어떻게 평가하고 나타낼 수 있을까\ulcorner 본 연구에서는 사람에 대해 가지는 이미지를 표준적인 감성 어휘 척도를 활용하여 모델이 가지는 감성이미지가 무엇인지를 비교평가 할 수 있는 방법을 제시한다. 연구 대상으로는 국내 화장품 회사의 모델을 활용하였다. 4명의 모델을 전체와 부분 모습의 두가지 형태로 제시하면서 각 인물이 가진 이미지를 평가하게 하였다. Personal 감성이미지를 평가하기 위해서 사람의 특성이나 이미지를 묘사하는 형용사 쌍 103개를 이용하였다. 모델 이미지에 대한 평가 반응은 요인분석을 통해 7개의 감성 어휘 요인으로 나누어졌다. 4명의 모델들은 이 7가지 감성 이미지 요인에 따라 상호 차별적으로 나타났다. 인물 감성이미지는 감성적 어휘로 표현됨과 동시에 각 인물이 가진 고유하고 대표적인 personal image로 나타낼 수 있는가를 보여줄 수 있었다. 본 연구에서는 개발된 감성이미지 척도는 사람의 이미지를 평가하는 대표적인 감성척도로 이용될 수 있을 뿐 아니라, 특정 제품을 나타내는 모델이 일반인들에 어떤 이미지를 전달하는지 그리고 모델의 이미지와 제품이 지향하는 이미지와 얼마나 일치하는지를 평가할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.11a
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• pp.15-18
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• 2001

98가지 감성 형용사를 수집하여 176명의 남녀대학생을 대상으로 SD법에 의해 선호도를 조사한 결과, 선호감성어휘는 '로맨틱, 센수얼, 캐주얼, 클래식, 캐릭터, 프린스, 심플, 복고풍, 모던, 수공예, 테크노' 등으로 요약되었는데 이를 바탕으로 군집분석을 시행하여 선호 감성을 유형화시켰다. 남녀대학생이 선호감성은 크게 10가지의 유형으로 나타났는데, 대부분의 대학생들이 '캐주얼파였으나(32.4％), 이는 구체적으로 '비장식개성캐주얼파, 역동쿨개성캐주얼파'였으며, 다음으로는 '단순내추럴파'가 17.3％였다. 이후 '클래식파(9.2％-수공예로맨틱클래식파, 획일적클래식파', '비표현파(8.7％)', '호화개성복고파(6.4％)', '민족감성선호파(4.6％)' 등이 있었다. 대학생을 집단들은 크게 두 개의 선호 감성축(정적-동적, 경량-중량)을 중심으로 가시적으로 그룹화 될 수 있었다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.24 no.1
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• pp.227-252
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• 2018

The evolution of instant communication has mirrored the development of the Internet and messenger applications are among the most representative manifestations of instant communication technologies. In messenger applications, senders use emoticons to supplement the emotions conveyed in the text of their messages. The fact that communication via messenger applications is not face-to-face makes it difficult for senders to communicate their emotions to message recipients. Emoticons have long been used as symbols that indicate the moods of speakers. However, at present, emoticon-use is evolving into a means of conveying the psychological states of consumers who want to express individual characteristics and personality quirks while communicating their emotions to others. The fact that companies like KakaoTalk, Line, Apple, etc. have begun conducting emoticon business and sales of related content are expected to gradually increase testifies to the significance of this phenomenon. Nevertheless, despite the development of emoticons themselves and the growth of the emoticon market, no suitable emoticon recommendation system has yet been developed. Even KakaoTalk, a messenger application that commands more than 90% of domestic market share in South Korea, just grouped in to popularity, most recent, or brief category. This means consumers face the inconvenience of constantly scrolling around to locate the emoticons they want. The creation of an emoticon recommendation system would improve consumer convenience and satisfaction and increase the sales revenue of companies the sell emoticons. To recommend appropriate emoticons, it is necessary to quantify the emotions that the consumer sees and emotions. Such quantification will enable us to analyze the characteristics and emotions felt by consumers who used similar emoticons, which, in turn, will facilitate our emoticon recommendations for consumers. One way to quantify emoticons use is metadata-ization. Metadata-ization is a means of structuring or organizing unstructured and semi-structured data to extract meaning. By structuring unstructured emoticon data through metadata-ization, we can easily classify emoticons based on the emotions consumers want to express. To determine emoticons' precise emotions, we had to consider sub-detail expressions-not only the seven common emotional adjectives but also the metaphorical expressions that appear only in South Korean proved by previous studies related to emotion focusing on the emoticon's characteristics. We therefore collected the sub-detail expressions of emotion based on the "Shape", "Color" and "Adumbration". Moreover, to design a highly accurate recommendation system, we considered both emotion-technical indexes and emoticon-emotional indexes. We then identified 14 features of emoticon-technical indexes and selected 36 emotional adjectives. The 36 emotional adjectives consisted of contrasting adjectives, which we reduced to 18, and we measured the 18 emotional adjectives using 40 emoticon sets randomly selected from the top-ranked emoticons in the KakaoTalk shop. We surveyed 277 consumers in their mid-twenties who had experience purchasing emoticons; we recruited them online and asked them to evaluate five different emoticon sets. After data acquisition, we conducted a factor analysis of emoticon-emotional factors. We extracted four factors that we named "Comic", Softness", "Modernity" and "Transparency". We analyzed both the relationship between indexes and consumer attitude and the relationship between emoticon-technical indexes and emoticon-emotional factors. Through this process, we confirmed that the emoticon-technical indexes did not directly affect consumer attitudes but had a mediating effect on consumer attitudes through emoticon-emotional factors. The results of the analysis revealed the mechanism consumers use to evaluate emoticons; the results also showed that consumers' emoticon-technical indexes affected emoticon-emotional factors and that the emoticon-emotional factors affected consumer satisfaction. We therefore designed the emoticon recommendation system using only four emoticon-emotional factors; we created a recommendation method to calculate the Euclidean distance from each factors' emotion. In an attempt to increase the accuracy of the emoticon recommendation system, we compared the emotional patterns of selected emoticons with the recommended emoticons. The emotional patterns corresponded in principle. We verified the emoticon recommendation system by testing prediction accuracy; the predictions were 81.02% accurate in the first result, 76.64% accurate in the second, and 81.63% accurate in the third. This study developed a methodology that can be used in various fields academically and practically. We expect that the novel emoticon recommendation system we designed will increase emoticon sales for companies who conduct business in this domain and make consumer experiences more convenient. In addition, this study served as an important first step in the development of an intelligent emoticon recommendation system. The emotional factors proposed in this study could be collected in an emotional library that could serve as an emotion index for evaluation when new emoticons are released. Moreover, by combining the accumulated emotional library with company sales data, sales information, and consumer data, companies could develop hybrid recommendation systems that would bolster convenience for consumers and serve as intellectual assets that companies could strategically deploy.