• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.563-568
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• 2020

본 연구에서는 블랙박스로 알려진 딥러닝 모델에 설명 근거를 제공할 수 있는 설명자 모델을 적용해 보았다. 영화평 감성 분석을 위해 MLP, CNN으로 구성된 딥러닝 모델과 결정트리의 앙상블인 Gradient Boosting 모델을 이용하여 감성 분류기를 구축하였다. 설명자 모델로는 기울기(gradient)을 기반으로 하는 IG와 레이어 사이의 가중치(weight)을 기반으로 하는 CAM, 그리고 설명가능한 대리 모델을 이용하는 LIME과 입력 속성에 대한 선형모델을 추정하는 SHAP을 사용하였다. 설명자 모델의 특성을 보기 위하여 히트맵과 관련성 높은 N개의 속성을 추출해 보았다. 설명자가 제공하는 기여도에 따라 입력 속성을 제거해 가며 분류기 성능 변화를 측정하는 정량적 평가도 수행하였다. 또한, 사람의 판단 근거와의 일치도를 살펴볼 수 있는 '설명 근거 정확도'라는 새로운 평가 방법을 제안하여 적용해 보았다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권3호
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• pp.45-52
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• 2017

본 논문은 음악의 감성을 시각화하는 새로운 방법을 제안하는 논문으로 시각화를 위하여 감성 LED조명 제어 시스템을 고안하였으며 이 시스템은 청중들의 음악 경험을 더욱 풍요롭게 하기 위함에 목적이 있다. 이 시스템은 기존 연구의 음악 감성 분석 알고리즘을 이용하였는데 하나의 음악에서 하나의 감성을 추출하는 기존 연구의 한계를 보완하고자 음악의 1초당 세그먼트에서 감성을 추출 하여 감성 변화를 감지하는 방법을 연구하였다. 또한 LED조명의 감성 컬러는 IRI컬러 모델과 Thayer의 감성 모델을 기초로 새로운 감성 컬러 36가지를 정의 하여 각 감성에 맞는 색으로 연출 할 수 있도록 구성하고 애니메이션과 더불어 감성 LED 조명으로 표현 할 수 있도록 하였다. 이 시스템의 검증을 위한 실험 결과, 듣는이의 감성과 감성 LED 조명 시스템의 감성 일치율이 60% 이상으로 향후 음악 감성 기반 서비스의 중요한 밑거름이 될 것으로 보인다.

• 감성과학
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• 제14권1호
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• pp.127-136
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• 2011

본 연구에서는 견직물의 색채 특성이 촉감각/감성 이미지에 미치는 영향을 고찰하고 견직물의 역학적 성질과 색채 특성을 이용한 촉감각/감성 이미지 예측모델을 제안하고자 하였다. 연구결과로서 무채색과 유채색 견직물 모두 견직물의 역학적 성질이 기본적으로 촉감각/감성 이미지에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면에 '매끄럽다', '하늘하늘하다', '독특하다', '두껍다', '뻣뻣하다', '전원적이다', '캐주얼하다', '내추럴하다', '모던하다'는 무채색과 유채색에 따라 유의한 차이가 있었다. 특히 '두껍다'와 '뻣뻣하다'는 견직물이 Red 또는 Green 색상일 때, 그리고 pale 또는 vivid 색조일 때 무채색일 때보다 더 강하게 인지되었고, '전원적이다'와 '캐주얼하다'는 Green 색상의 견직물과 pale 또는 vivid 색조의 견직물에서 무채색 견직물에서보다 더 강하게 느껴지는 경향이어서, 견직물의 색채가 주관적 촉감각/감성에 영향을 줄 수 있음을 시사하였다. 마지막으로 역학적 성질과 색채 특성을 함께 설명변수로 이용한 예측모델을 수립하여 제안하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권6호
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• pp.44-53
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• 2024

현대사회의 기업들은 소셜 미디어, 제품 리뷰, 고객 피드백 등 다양한 영역에 걸쳐 소비자 의견을 정확하게 이해하는 것이 경쟁에서 성공하기 위한 주요 과제임을 강조하며 감성 분류를 점점 더 중요한 작업으로 채택하고 있다. 감성 분류는 소비자의 다양한 의견과 감성을 파악하여 제품이나 서비스 개선에 도움을 주는 이유로 많은 연구가 진행중이다. 감성 분류에서는 대규모 데이터 셋과 사전 학습된 언어 모델을 통한 미세 조정이 성능 향상에 중요한 역할을 한다. 최근 인공지능 기술의 발전으로 감성 분류 모델은 높은 성능을 보이고 있으며, 특히 ELECTRA 모델은 효율적인 학습 방법과 적은 컴퓨팅 자원을 통해 뛰어난 결과를 제공한다. 따라서 본 논문에서는 ELECTRA에서 한국어를 학습한 KoELECTRA 모델을 이용하여 다양한 데이터 셋에 대한 효율적인 미세 조정을 통해 감성 분류 성능을 향상하는 방법을 제안한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.33-39
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• 2020

자연어 처리 분야에서 번역, 형태소 태깅, 질의응답, 감성 분석등 다양한 영역의 연구가 활발히 진행되고 있다. 감성 분석 분야는 Pretrained Model을 전이 학습하여 단일 도메인 영어 데이터셋에 대해 높은 분류 정확도를 보여주고 있다. 본 연구에서는 다양한 도메인 속성을 가지고 있는 이커머스 한글 상품평 데이터를 이용하고 단어 빈도 기반의 BOW(Bag Of Word), LSTM[1], Attention, CNN[2], ELMo[3], KoBERT[4] 모델을 구현하여 분류 성능을 비교하였다. 같은 단어를 동일하게 임베딩하는 모델에 비해 문맥에 따라 다르게 임베딩하는 전이학습 모델이 높은 정확도를 낸다는 것을 확인하였고, 17개 카테고리 별, 모델 성능 결과를 분석하여 실제 이커머스 산업에서 적용할 수 있는 감성 분석 모델 구성을 제안한다. 그리고 모델별 용량에 따른 추론 속도를 비교하여 실시간 서비스가 가능할 수 있는 모델 연구 방향을 제시한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권1호
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• pp.13-33
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• 2020

본 연구는 자모 단위의 임베딩과 회선 신경망을 활용한 한국어 감성 분석 알고리즘을 제안한다. 감성 분석은 텍스트에서 나타난 사람의 태도, 의견, 성향과 같은 주관적인 데이터 분석을 위한 자연어 처리 기술이다. 최근 한국어 감성 분석을 위한 연구는 꾸준히 증가하고 있지만, 범용 감성 사전을 사용하지 못하고 각 분야에서 자체적인 감성 사전을 구축하여 사용하고 있다. 이와 같은 현상의 문제는 한국어 특성에 맞지 않게 형태소 분석을 수행한다는 것이다. 따라서 본 연구에서는 감성 분석 절차 중 형태소 분석을 배제하고 초성, 중성, 종성을 기반으로 음절 벡터를 생성하여 감성 분석을 하는 모델을 개발하였다. 그 결과 단어 학습 문제와 미등록 단어의 문제점을 최소화할 수 있었고 모델의 정확도는 88% 나타내었다. 해당 모델은 입력 데이터의 비 정형성에 대한 영향을 적게 받으며, 텍스트의 맥락에 따른 극성 분류가 가능하게 되었다. 한국어 특성을 고려하여 개발된 본 모델이 한국어 감성 분석을 수행하고자 하는 비전문가에게 보다 쉽게 이용될 수 있기를 기대한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권1호
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• pp.15-28
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• 2022

최근 의류 등의 특정 쇼핑몰의 온라인 시장이 크게 확대되면서, 사용자의 리뷰를 활용하는 것이 주요한 마케팅 방안이 되었다. 이를 이용한 감성분석에 대한 연구들도 많이 진행되고 있다. 감성분석은 사용자의 리뷰를 긍정과 부정 그리고 필요에 따라서 중립으로 분류하는 방법이다. 이 방법은 크게 머신러닝 기반의 감성분석과 사전기반의 감성분석으로 나눌 수 있다. 머신러닝 기반의 감성분석은 사용자의 리뷰 데이터와 그에 대응하는 감성 라벨을 이용해서 분류 모델을 학습하는 방법이다. 감성분석 분야의 연구가 발전하면서 리뷰와 함께 제공되는 이미지나 영상 데이터 등을 함께 고려하여 학습하는 멀티모달 방식의 모델들이 연구되고 있다. 리뷰 데이터에서 제품의 카테고리와 사용자별로 사용되는 단어 등의 특징이 다르다. 따라서 본 논문에서는 리뷰데이터와 제품 정보를 동시에 고려하여 감성분석을 진행한다. 리뷰를 분류하는 모델로는 기본 순환신경망 구조에서 Gate 방식을 도입한 Gated Recurrent Unit(GRU), Long Short-Term Memory(LSTM) 그리고 Self Attention 기반의 Multi-head Attention 모델, Bidirectional Encoder Representation from Transformer(BERT)를 사용해서 각각 성능을 비교하였다. 제품 정보는 모두 동일한 Multi-Layer Perceptron(MLP) 모델을 이용하였다. 본 논문에서는 사용자 리뷰를 활용한 Baseline Classifier의 정보와 제품 정보를 활용한 MLP모델의 결과를 결합하는 방법을 제안하며 실제 데이터를 통해 성능의 우수함을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.330-335
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• 2004

본 논문에서는 컬러 영상을 이용하여 인간의 감성을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 컬러 영상으로부터 색모델을 이용하여 피부색 영역을 추출한다. 그 다음, 추출된 피부색 영상으로부터 Eigenface를 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 마지막으로, 얼굴 영역으로부터 인간 얼굴의 특징 점(눈썹, 눈, 코, 입)들을 추출하고, 각 특징 점들 간의 구조적인 관계로부터 인간의 감성(기쁨, 놀람, 슬픔, 분노)을 인식하는 퍼지 모델을 구성한다. 이 모델로부터 퍼지 이론을 이용하여 최종적으로 인간의 감성을 추론한다. 마지막으로, 제안된 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 확인한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.633-635
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• 2018

최근 소셜 커머스 데이터를 이용하여 상품에 대한 소비자들의 수요와 선호도 등을 조사하는 등의 감성분석 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 Stacked Bi-LSTM-CRF 모델을 이용하여 한국어의 복합적인 형태로 이루어지는 감성표현에 대하여 어휘단위로 감성분석을 진행하고, 상품의 세부주제(특징, 관심키워드 등)를 추출하여 세부주제별 감성 분석을 할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.79-83
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• 2018

본 논문은 한국어 문장의 형태소, 음절, 자소를 동시에 각자 다른 합성곱층을 통과시켜 문장의 감성을 분류하는 Multi-channel CNN을 제안한다. 오타를 포함하는 구어체 문장들의 경우에 형태소 기반 CNN으로 추출 할 수 없는 특징들을 음절이나 자소에서 추출 할 수 있다. 한국어 감성분석에 형태소 기반 CNN이 많이 쓰이지만, 본 논문의 Multi-channel CNN 모델은 형태소, 음절, 자소를 동시에 고려하여 더 정확하게 문장의 감성을 분류한다. 본 논문이 제안하는 모델이 형태소 기반 CNN보다 야구 댓글 데이터에서는 약 4.8%, 영화 리뷰 데이터에서는 약 1.3% 더 정확하게 문장의 감성을 분류하였다.