• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.251-256
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• 2022

범주 불균형은 분류 모델이 다수 범주에 편향되게 학습되어 소수 범주에 대한 분류 성능을 떨어뜨리는 문제를 야기한다. 언더 샘플링 기법은 다수 범주 데이터의 수를 줄여 소수 범주와 균형을 이루게하는 대표적인 불균형 해결 방법으로, 텍스트 도메인에서의 기존 언더 샘플링 연구에서는 단어 임베딩과 랜덤 샘플링과 같은 비교적 간단한 기법만이 적용되었다. 본 논문에서는 트랜스포머 기반 문장 임베딩과 군집화 기반 샘플링 방법을 통해 텍스트 데이터의 정보 손실을 최소화하는 언더샘플링 방법을 제안한다. 제안 방법의 검증을 위해, 감성 분석 실험에서 제안 방법과 랜덤 샘플링으로 추출한 훈련 세트로 모델을 학습하고 성능을 비교 평가하였다. 제안 방법을 활용한 모델이 랜덤 샘플링을 활용한 모델에 비해 적게는 0.2%, 많게는 2.0% 높은 분류 정확도를 보였고, 이를 통해 제안하는 군집화 기반 언더 샘플링 기법의 효과를 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1997.11a
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• pp.22-27
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• 1997

특정 제품이 가진 "감성 이미지"란 그 제품의기능과 함께 제품의 감각적 요소 그리고 사용자가 제품에 대해 가진 개념적인 사고 과정의 산물이다. 감성이미지의 국제 비교 연구는 사용자가 특정 제품에 대해 가지고 있는 이미지를 국가나 문화의 맥락 속에서 상호 비교 평가하여, 각 국가나 사회집단을 특팅지울 수 있는 문화적 감성 요소를 추출하고자 하는 것이다. 즉, 각 국가의 생활문화 속에서 사용자들이 제품에 대해 가지는 감성이미지를 계량적으로 규명하고 비교 평가하며, 이 정보를 기초로 각국의 문화와 정서에 적합한 제품 디자인의 모형을 제시하는데 본 연구의 목적이 있다. 구체적인 연구방법은 우선, 자동차 제품을 중심으로 '제품 이미지'를 나타내는 '언어 이미지'스케일을 각 문화 집단 별로 구성한다. 이 제품 이미지에 대비하여, 감성적 요소로 선정된 표준 색채 스케일을 중심으로 나타난 집단의 '이미지'를 상호 비교 평가한다. 이 경우, 각 국가별 집단에서 특징적으로 나타나는 제품의 주요 특성이 감성 이미지로 표현되는 색채 이미지에 어떻게 반영되는가를 상호 비교한다. 이 연구에서는 특정 지역의 사람들이 제품에 적용하는 감성이미지는 색채나 기타 감성 요소에 대한 선호의 문제가 아니라 그 집단의 사람들이 그 제품을 통해 표현하고자 하는 사회적 표상의 반영이라는 것을 보여준다. 따라서, 제품의 이미지가 각 국가별로 공유되는 감성 이미지로 변환되기 위해서는 동일한 의미나 상징성을 지닌 감성 요소를 활용하여 그 제품의 이미지를 포장할 수 있는 방법을 적용하는것이다. 본 연구에서는 각 문화 집단들이 특정 제품에 대해 가지고 있는 사회적 표상(social representation) 체계를 색채스케일에서 나타난 감성 이미지를 통해 구체화하는 것이다.로서는 방전효율의 저하가 없는 양호한 성능을 보였으며, SC의 시범 작동시험을 실차(소나타 1800cc)에 장착하여 수행한 결과 20회 이상의 연속시동에서도 아무런 문제점 없이 잘 동작하였다.되는 데이타를 입력한후 마우스로 원하는 작업의 메뉴를 선택하면 된다. 방법을 타액과 혈청내 testosterone 농도 측정에 응용하여 RIA의 결과와 비교하여 본 바 상관관계가 타액에서 r=0.969, 혈청에서 r=0.990으로 두 결과가 잘 일치하였다. 본 실험에서 측정된 한국인 여성의 타액내 testosterone농도는 107.7$\pm$12.0 pmol／l이었고, 남성의 타액내 농도는 274.2$\pm$22.1 pmol／l이었다. 이상의 결과로 보아 본 연구에서 정립된 EIA 방법은 RIA를 대신하여 소규모의 실험실에서도 활용할 수 있을 것으로 사려된다.또한 상실기 이후 배아에서 합성되며, 발생시기에 따라 그 영향이 다르고 팽창과 부화에 관여하는 것으로 사료된다. 더욱이, 조선의 ${\ulcorner}$구성교육${\lrcorner}$이 조선총독부의 관리하에서 실행되었다는 것을, 당시의 사범학교를 중심으로 한 교육조직을 기술한 문헌에 의해 규명시켰다.nd of letter design which represents -natural objects and was popular at the time of Yukjo Dynasty, and there are some documents of that period left both in Japan and Korea. "Hyojedo" in Korea is supposed to have been influenced by the le

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.336-341
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• 2023

초대규모 언어모델의 뛰어난 생성 기술이 실질적인 부분에서 많은 도움을 주고 있음에도 불구하고 사람들의 마음을 움직일 수 있는 매력적인 광고 카피를 생성하기에는 아쉬운 점이 많다. 이 연구는 효과적인 광고 카피 자동생성을 위한 데이터 구축 방법론 연구로, 데이터에 일관적으로 학습시킬 수 있는 감성적 카피의 문체적 특징을 프레임워크로 정의하고 이를 모델에 적용한 결과를 보여 데이터 설계 방법론의 유효성을 검증하고자 하였다. 실험 결과 문체 적합성 측면에서 성공적인 결과를 확인한 것에 비해, 한국어 보조사와 같이 미세한 어감 차이를 발생시키는 요소나 의미적 중의성 해석 등의 고차원적인 한국어 구사능력을 필요로 하는 부분에서 생성모델의 개선 여지를 발견할 수 있었다. 본 연구에서 보인 감성형 카피 생성을 위한 프레임워크는 마케팅 실무에서도 유용하게 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 고객 세그멘테이션 분석이 이루어진다면 타깃 고객의 취향을 고려한 효과적이고 맞춤화된 광고 카피를 생성에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.2
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• pp.332-343
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• 2016

With the advance of digital technology, new methods which acquire color information and combine it with various contents are emerging. Color has some effect on emotion while it gives some information as component of an image. In addition, change in emotion and sensation from color stimulus makes some change in cognition. This research investigate the effect of color overlay on cognition depending on emotional state. With this goal, subjects consisting of 10 men and 10 women solved some problems with color overlay of red, orange, and green after watching short video clips which intend to induce target emotion. Experimental results show that red color overlay under positive emotion significantly reduces the average score of solving problems, while green overlay under negative emotion significantly increases it. It is also analyzed that there is not statistically significant difference in cognitive function with color overlay while it is significantly better under positive emotion than negative emotion without color overlay.

• Design Convergence Study
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• v.18 no.1
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• pp.49-60
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• 2019

While one person household and nuclear family have been increasing, supermarkets began to launch home meal replacement(HMR) promotion. Each brand competes over various types of HMR such as box lunch. In particular, the sales of HMR have been increasing due to one-person households. Experts predicted HMR market will be increased in the future as well. This study presents design evaluation with regards to HMR package design for elders. The methods of this study are: First, research literature review on senior society and analyse the design for both domestic and foreign HMR products. Second, survey on product design for evaluation was conducted. Third, user's evaluation survey was conducted on elders. As a result, containers mostly came in cup or box shaped package designs. The package provided both still and illustration image of food. The HMR design for elders are recommended as follows: first, HMR should be service designed for users. Second, the design should be for elders as well. Third, the design should be empathetic and abundant. For user-interface, the packaging material shall not be slippery and the shape of grip should be considered thoroughly for the elder's design.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.391-394
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• 2021

최근 딥러닝(Deep Learning)을 활용하여 텍스트로 표현된 단어나 문장의 의미를 파악하기 위한 다양한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 하지만, 딥러닝을 통해 특정 도메인에서 사용되는 언어를 이해하기 위해서는 해당 도메인의 충분한 데이터에 대해 오랜 시간 학습이 수행되어야 한다는 어려움이 있다. 이러한 어려움을 극복하고자, 최근에는 방대한 양의 데이터에 대한 학습 결과인 사전 학습 언어 모델(Pre-trained Language Model)을 다른 도메인의 학습에 적용하는 방법이 딥러닝 연구에서 많이 사용되고 있다. 이들 접근법은 사전 학습을 통해 단어의 일반적인 의미를 학습하고, 이후에 단어가 특정 도메인에서 갖는 의미를 파악하기 위해 추가적인 학습을 진행한다. 추가 학습에는 일반적으로 대표적인 사전 학습 언어 모델인 BERT의 MLM(Masked Language Model)이 다시 사용되며, 마스크(Mask) 되지 않은 단어들의 의미로부터 마스크 된 단어의 의미를 추론하는 형태로 학습이 이루어진다. 따라서 사전 학습을 통해 의미가 파악되어 있는 단어들이 마스크 되지 않고, 신조어와 같이 의미가 알려져 있지 않은 단어들이 마스크 되는 비율이 높을수록 단어 의미의 학습이 정확하게 이루어지게 된다. 하지만 기존의 MLM은 무작위로 마스크 대상 단어를 선정하므로, 사전 학습을 통해 의미가 파악된 단어와 사전 학습에 포함되지 않아 의미 파악이 이루어지지 않은 신조어가 별도의 구분 없이 마스크에 포함된다. 따라서 본 연구에서는 사전 학습에 포함되지 않았던 신조어에 대해서만 집중적으로 마스킹(Masking)을 수행하는 방안을 제시한다. 이를 통해 신조어의 의미 학습이 더욱 정확하게 이루어질 수 있고, 궁극적으로 이러한 학습 결과를 활용한 후속 분석의 품질도 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다. 영화 정보 제공 사이트인 N사로부터 영화 댓글 12만 건을 수집하여 실험을 수행한 결과, 제안하는 신조어 표적 마스킹(NTM: Newly Coined Words Target Masking)이 기존의 무작위 마스킹에 비해 감성 분석의 정확도 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.14 no.1
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• pp.49-58
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• 2011

This study is the one on space image and preference of stylish hotels. And in addition to them, it is the one to verify the minimal style arrangement in the survey results about verbal image and color image of stylish according to gender and age which are the precedent studies. The research result has found that there was no any meaningful difference in gender and age. And the result which extracted the representative languages to investigate correlationship between space image and verbal image of stylish has done that you feel that space image is stylish recognizing individual, sensuous, simple and urban characteristics. Also, space image and preference has done that there are B Hotel of Robby space, C Hotel of food and drink space and A Hotel of room space and color image and preference has done that there are respectively high brightness and low chroma, high brightness and low chroma and low brightness and low chroma. They are the same result with the minimal style arrangement which was recognized as the most stylish things in the precedent studies. It has found that the respondents recognize space image of Stylish hotels as refined, sensuous and individual one linguistically and space of high brightness and low chroma, low brightness and low chroma and low brightness and low chroma as the stylish things. The purpose of the study is to suggest the new design directions for stylish space display and design marketing.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.25 no.1
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• pp.179-196
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• 2019

Recently, the "Smart Consumer" has been emerging. He or she is increasingly inclined to search for and purchase products by taking into account personal judgment or expert reviews rather than by relying on information delivered through manufacturers' advertising. This is especially true when purchasing cosmetics. Because cosmetics act directly on the skin, consumers respond seriously to dangerous chemical elements they contain or to skin problems they may cause. Above all, cosmetics should fit well with the purchaser's skin type. In addition, changes in global cosmetics consumer trends make it necessary to study this field. The desire to find one's own individualized cosmetics is being revealed to consumers around the world and is known as "Finding the Holy Grail." Many consumers show a deep interest in customized cosmetics with the cultural boom known as "K-Beauty" (an aspect of "Han-Ryu"), the growth of personal grooming, and the emergence of "self-culture" that includes "self-beauty" and "self-interior." These trends have led to the explosive popularity of cosmetics made in Korea in the Chinese and Southeast Asian markets. In order to meet the customized cosmetics needs of consumers, cosmetics manufacturers and related companies are responding by concentrating on delivering premium services through the convergence of ICT(Information, Communication and Technology). Despite the evolution of companies' responses regarding market trends toward customized cosmetics, there is no "Intelligent Data Platform" that deals holistically with consumers' skin condition experience and thus attaches emotions to products and services. To find the Holy Grail of customized cosmetics, it is important to acquire and analyze consumer data on what they want in order to address their experiences and emotions. The emotions consumers are addressing when purchasing cosmetics varies by their age, sex, skin type, and specific skin issues and influences what price is considered reasonable. Therefore, it is necessary to classify emotions regarding cosmetics by individual consumer. Because of its importance, consumer emotion analysis has been used for both services and products. Given the trends identified above, we judge that consumer emotion analysis can be used in our study. Therefore, we collected and indexed data on consumers' emotions regarding their cosmetics experiences focusing on consumers' language. We crawled the cosmetics emotion data from SNS (blog and Twitter) according to sales ranking ($1^{st}$ to $99^{th}$), focusing on the ample/serum category. A total of 357 emotional adjectives were collected, and we combined and abstracted similar or duplicate emotional adjectives. We conducted a "Consumer Sentiment Journey" workshop to build a "Consumer Sentiment Dictionary," and this resulted in a total of 76 emotional adjectives regarding cosmetics consumer experience. Using these 76 emotional adjectives, we performed clustering with the Self-Organizing Map (SOM) method. As a result of the analysis, we derived eight final clusters of cosmetics consumer sentiments. Using the vector values of each node for each cluster, the characteristics of each cluster were derived based on the top ten most frequently appearing consumer sentiments. Different characteristics were found in consumer sentiments in each cluster. We also developed a cosmetics experience pattern map. The study results confirmed that recommendation and classification systems that consider consumer emotions and sentiments are needed because each consumer differs in what he or she pursues and prefers. Furthermore, this study reaffirms that the application of emotion and sentiment analysis can be extended to various fields other than cosmetics, and it implies that consumer insights can be derived using these methods. They can be used not only to build a specialized sentiment dictionary using scientific processes and "Design Thinking Methodology," but we also expect that these methods can help us to understand consumers' psychological reactions and cognitive behaviors. If this study is further developed, we believe that it will be able to provide solutions based on consumer experience, and therefore that it can be developed as an aspect of marketing intelligence.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.10
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• pp.9-17
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• 2021

Humans are social animals that have gained information or social interaction through dialogue. In conversation, the mood of the word can change depending on the sensibility of one person to another. Relationships between characters in films are essential for understanding stories and lines between characters, but methods to extract this information from films have not been investigated. Therefore, we need a model that automatically analyzes the relationship aspects in the movie. In this paper, we propose a method to analyze the relationship between characters in the movie by utilizing deep learning techniques to measure the emotion of each character pair. The proposed method first extracts main characters from the movie script and finds the dialogue between the main characters. Then, to analyze the relationship between the main characters, it performs a sentiment analysis, weights them according to the positions of the metabolites in the entire time intervals and gathers their scores. Experimental results with real data sets demonstrate that the proposed scheme is able to effectively measure the emotional relationship between the main characters.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.636-639
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• 2016

빅데이터의 일종인 뉴스기사 중에 아이돌 그룹관련 뉴스기사는 아이돌 그룹의 대중적 인기에 힘입어 전체 연예계 기사 중에 점점 큰 비중을 차지하고 있다. 아이돌 그룹의 소속사는 여러 홍보 방법 중 뉴스기사의 노출을 통해 비교적 저렴한 비용으로 홍보하여 음원차트 순위 향상을 위해 노력하고 있다. 본 논문에서는 뉴스기사와 음원차트 간의 상관관계를 분석하여 뉴스기사의 노출이 효율적 홍보 수단 인지를 알아보기 위해 먼저 감성분석을 통해 긍정기사와 부정기사가 음원차트 순위에 미치는 영향을 분석하고, 뉴스기사의 수가 많을수록 음원차트 순위가 상승하는지에 대해 알아보고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 R 언어를 이용하여 데이터 수집을 위한 웹 크롤러 설계, 회귀분석을 이용한 감성사전 구축 및 감성분석, 마지막으로 피어스만 상관계수를 이용한 상관관계 분석을 수행한다.