• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.313-316
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• 2020

감성 분석은 문장의 감성을 분석해 긍정 또는 부정으로 분류하는 작업을 의미한다. 문장에 담긴 감성을 파악해야 하기 때문에 문장 전체를 이해하는 것이 중요하다. 그러나 한 문장에 긍정과 부정의 이중 극성이 동존하는 문장은 감성 분석에 혼동이 생길 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 단어의 감성 점수 예측을 통해 감성 단어 등장 순서를 고려한 감성 분석 모델을 제안한다. 또한 최근 다양한 자연어 처리 분야에서 좋은 성능을 보이는 사전 학습 언어 모델을 활용한다. 실험 결과 감성 분석 정확도 90.81%로 기존 모델들에 비해 가장 좋은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.03a
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• pp.133-137
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• 1999

테스트의 종적 분할 모델은 적응성, 강건성, 속응성의 관점에서 장점을 갖는다. 그러나 종적 분할 모델을 실제로 구현하기 위해서는 환경에 대한 적자가 시스템 운영을 장악해야 한다는 전제 조건이 충족되어야 한다. Brooks의 Subsumption 모델은 이러한 조건을 충족시키기에 충분하지만 subsumption 제약 자체가 일반적인 도메인에 적용되기에는 지나치게 엄격한 점이 있다. 본 논문에서는 이에 대한 한가지 대안으로 감성 계층을 이용한 방안을 제시한다. 감성 계층을 사용하는 경우 시스템을 구성하는 모듈 상호간에 있어서 보다 단순한 구조와 다양한 효과를 갖는 "관계 설정"이 가능해진다. 본 논문에서는 관계 설정에 대한 일한 유연성이 일반적인 도메인에 대한 종적 분할 모델의 적용 능력을 개선시킬 수 있음을 보인다.수 있음을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.571-575
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• 2021

감성분석이란 텍스트에 들어있는 의견이나 감성, 평가, 태도 등의 주관적인 정보를 컴퓨터를 통해 분석하는 과정이다. 본 논문은 다양한 감성분석 실험 중 감성이 드러나는 부분을 파악하여 서술어 중심의 구 혹은 절 단위로 감성 표현 영역을 추출하는 모델을 개발하고자 한다. 제안하는 모델은 BERT에 classification layer와 CRF layer를 결합한 것이고 baseline은 일반 BERT 모델이다. 실험 결과는 기존의 baseline 모델의 f1-score이 33.44%이고 제안한 BERT+CRF 모델의 f1-score이 40.99%이다. BERT+CRF 모델이 7.55% 더 좋은 성능을 보인다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.15 no.2
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• pp.283-296
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• 2012

The goal of this study is to determine the social emotion model as an emotion sharing relationship and information sharing relationship based on the user's relations at social networking services. 26 social emotions were extracted by verification of compliance among 92 different emotions collected from the literature survey. The survey on the 26 emotion words was verified to the similarity of social relation types to the Likert 7-points scale. The principal component analysis of the survey data determined 12 representative social emotions in the emotion sharing relation and 13 representative social emotions in the information sharing relation. Multidimensional scaling developed the two-dimensional social emotion model of emotion sharing relation and of information sharing relation based on online communication environment. Meanwhile, insignificant factors in the suggest social emotion models were removed by the structural equation modeling analysis, statistically. The test result of validity analysis demonstrated the fitness of social emotion models at emotion sharing relationships (CFI: .887, TLI: .885, RMSEA: .094), social emotion model of information sharing relationships (CFI: .917, TLI: .900, RMSEA : 0.050). In conclusion, this study presents two different social emotion models based on two different relation types. The findings of this study will provide not only a reference of evaluating social emotions in designing social networking services but also a direction of improving social emotions.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2007.05a
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• pp.77-80
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• 2007

본 연구는 감성정보에 대한 모델을 구축하기 위하여 감성 정의를 "알고 있는 지식" 으로 규정하고 진행하였고, 감성디자인의 프로세스를 구축하기 위하여 암묵지식 이론과 이분법을 응용하여 감성요소를 추출하였다. 실험 방법에 있어서는 대상 주제에 대한 피험자가 표현하는 내용을 정리하고 이것에 대해 연구자가 이분법을 반복하여 실시하였으며, 압축된 분할 기준을 만들고 결과를 수량화 3류에 의한 해석과 샘플스코어를 직관적으로 이해하기 쉬운 트리 구조로 정리하였다. 이러한 감성 정보과정의 반복을 통하여 감성 디자인 프로세스를 구축하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.11a
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• pp.173-178
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• 2001

제품 및 환경에 대한 감성평가를 위한 한국인 체형에 맞는 인체모델을 개발하기 위해 인체측정자료를 수집 및 분석한다. 분석된 인체측정 자료를 이용하여 15개의 지체와 14개의 조인트로 구성된 인체모델을 구성하고 기구학적 특성 값을 기술한다. 구성된 인체모델은 3차원 그래픽 기술을 통해 가시화하며, 가상현실 상에서 제품 및 환경과 상호 작용하도록 구성함으로써 감성평가가 가능하도록 구성한다. 정면충돌 상황시의 각 지체의 거동을 분석하고 국제 인체모델과 비교함으로써 동역학적으로 인체모델이 타당한지를 평가한다. 가상환경에서 차량 내부의 감성평가에 인체모델을 이용한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.149-152
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• 2019

감성분석이란 입력된 텍스트의 감성을 분류하는 자연어처리의 한 분야로, 최근 CNN, RNN, Transformer등의 딥러닝 기법을 적용한 다양한 연구가 있다. 한국어 감성분석을 진행하기 위해서는 형태소, 음절 등의 추가 자질을 활용하는 것이 효과적이며 성능 향상을 기대할 수 있는 방법이다. 모델 생성에 있어서 아키텍쳐 구성도 중요하지만 문맥에 따른 언어를 컴퓨터가 표현할 수 있는 지식 표현 체계 구성도 상당히 중요하다. 이러한 맥락에서 BERT모델은 문맥을 완전한 양방향으로 이해할 수있는 Language Representation 기반 모델이다. 본 논문에서는 최근 CNN, RNN이 융합된 모델과 Transformer 기반의 한국어 KoBERT 모델에 대해 감성분석 task에서 다양한 성능비교를 진행했다. 성능분석 결과 어절단위 한국어 KoBERT모델에서 90.50%의 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.229-232
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• 2001

최근 컴퓨터를 이용하여 사용자와 상호작용 하는 과정에서 사용자의 정서 상태를 파악하고, 이에 대응하여 적절한 행동을 할 수 있는 감성 캐릭터 생성에 대한 연구가 요구되고 있다. 특히 캐릭터 애니메이션에 있어서도 애니메이터의 수작업이나 외부 장비를 이용하지 않고, 캐릭터의 감성 상태에 따라 애니메이션을 자동으로 생성할 수 있다. 본 논문은 이러한 감성 시스템을 설계하고 캐릭터의 감성에 따라 애니메이션 하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 캐릭터에 감성을 부여하기 위하여 Ortony의 인지적 정서 모델을 바탕으로 하여 새로운 감성 모델을 제안하였고 이를 바탕으로 물고기 캐릭터에 적용하여 시스템을 구현하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.3
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• pp.21-31
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• 2015

This thesis proposes the emotions acquired after listening to the music as an emotion model composed of 8 types of emotions, based on the emotion model studied previously. The 5 musical factors selected, that affect the emotion, are tempo, dynamics, amplitude change, brightness, and noise. According to the emotion model composed of 8 types of emotions, 160 songs categorized into the 8 types of emotions were selected, and the actual data was extracted and analyzed. Through the analysis of actual data, an emotion equation made of weighted value of 5 factors was derived, and an algorithm that can predict the emotion by mapping on the 2-dimensional emotion coordinate system through the emotion equation was designed. Also, a way of controlling emotion by moving the coordinates on the 2-dimensional emotion coordinate system was suggested.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.160-163
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• 2022

감성 분석(sentiment analysis)은 자연어 문장에 나타나는 감정 상태나 주관적인 의견을 분석하는 작업이다. 최근에는 자연어 처리(Natural Language Processing) 작업에서 딥러닝 기반의 모델이 좋은 성능을 보여주고 있다. 하지만, 모델의 복잡한 구조 때문에 모델이 어떠한 근거(rationale)로 판단하였는지 해석하기 어려운 문제가 있다. 모델이 좋은 성능을 보여도 예측에 관한 판단 근거가 없으면 결과를 해석하기 어렵고, 모델에 대한 신뢰가 떨어진다. 본 논문에서는 한국어 감성 분석 작업에 대해 사후 해석 모델을 이용하여 모델의 예측 결과에 대한 근거를 추출하고, 추출한 근거 정보를 이용한 근거 임베딩을 사용하여 근거 정보를 통합하는 방법이 감성 분석 모델의 성능을 개선함을 보인다.