• 전자통신동향분석
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• 제31권2호
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• pp.41-50
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• 2016

언어나 문자를 대신하여 소통하고 감정을 전달하는 다양한 장르의 콘텐츠 중에 기호나 그림 등을 이용해 아이콘, 이모티콘, 스티커, 캐릭터 등으로 표현하는 디지털 형상들을 비주얼 감성콘텐츠라 할 수 있다. 초기 감성콘텐츠는 소통의 보조수단으로 간단한 이미지였으나, 현재에는 움직이고 소리 나는 영상에 이르기까지 수천 종류가 유통되고 있으며, 메신저 사업의 킬러 서비스로 부상하고 있다. 향후 감성콘텐츠는 언어나 문자로 표현하기 곤란한 사용자의 생각과 느낌을 주고받는 소통의 대체수단으로 정착될 전망이다. 또한, 변형과 편집이 가능한 감성콘텐츠가 개발되어 사용자는 간단한 조작만으로 다양한 감성을 표현할 수 있을 것으로 보인다. 이 논문은 대체소통으로서 비주얼 감성콘텐츠의 개념을 정립하고, 주요 감성콘텐츠의 추진내용과 사업동향 분석, 비즈니스 전략과 기술혁신 발전방향을 제시하고 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.233-237
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• 2017

본 논문은 신문기사의 감성 댓글을 생성하기 위한 시스템을 제시한다. 감성을 고려한 댓글 생성을 위해 기존의 Sequence-to-Sequence 모델을 사용하여 긍정, 부정, 비속어 포함, 비속어 미포함 유형의 4개의 감성 모델을 구축한다. 하나의 신문 기사에는 다양한 댓글이 달려있지만 감성 사전과 비속어 사전을 활용하여 하나의 댓글만 선별하여 사용한다. 분류한 댓글을 통해 4개의 모델을 학습하고 감성 유형에 맞는 댓글을 생성한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.57-67
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• 2024

본 연구는 금융 분야에서 중요한 증감 정보를 효과적으로 이해하고 감성을 정확하게 분류하기 위한 언어 모델의 학습 방법론을 탐구한다. 연구의 핵심 목표는 언어 모델이 금융과 관련된 증감 표현을 잘 이해할 수 있게 하기 위한 적절한 데이터 세트를 찾는 것이다. 이를 위해, Wall Street Journal에서 수집한 금융 뉴스 문장 중 증감 관련 단어를 포함하는 문장을 선별했고, 이와 함께 적절한 프롬프트를 사용해 GPT-3.5-turbo-1106으로 생성한 문장을 각각 post-training에 사용했다. Post-training에 사용한 데이터 세트가 언어 모델의 학습에 어떠한 영향을 미치는지 금융 감성 분석 벤치마크 데이터 세트인 Financial PhraseBank를 통해 성능을 비교하며 분석했으며, 그 결과 금융 분야에 특화된 언어 모델인 FinBERT를 추가 학습한 결과가 일반적인 도메인에서 사전 학습된 모델인 BERT를 추가 학습한 것보다 더 높은 성능을 보였다. 또 금융 뉴스로 post-training을 진행한 것이 생성한 문장을 post-training을 진행한 것에 비해 전반적으로 성능이 높음을 보였으나, 일반화가 더욱 요구되는 환경에서는 생성된 문장으로 추가 학습한 모델이 더 높은 성능을 보였다. 이러한 결과는 개선하고자 하는 부분의 도메인이 사용하고자 하는 언어 모델과의 도메인과 일치해야 한다는 것과 적절한 데이터 세트의 선택이 언어 모델의 이해도 및 예측 성능 향상에 중요함을 시사한다. 연구 결과는 특히 금융 분야에서 감성 분석과 관련된 과제를 수행할 때 언어 모델의 성능을 최적화하기 위한 방법론을 제시하며, 향후 금융 분야에서의 더욱 정교한 언어 이해 및 감성분석을 위한 연구 방향을 제시한다. 이러한 연구는 금융 분야 뿐만 아니라 다른 도메인에서의 언어 모델 학습에도 의미 있는 통찰을 제공할 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.424-428
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• 1997

본 논문에서는 사용자가 원하는 분위기의 칼라패턴을 추천하여 주는 칼라패턴 데이터 베이스 시스템을 제안하였다. 사용자가 원하는 분위기는 감각언어로 나타낼 수 있는데, 이 감각 언어를 이용한 9가지 심리적 척도의 감성 질의의 형태로 시스템에 입력되며 시스템은 입력된 질의와 칼라패턴의 감성 속성을 비교하여 사용자가 원하는 분위기의 칼라패턴을 추천한다. 이를 위하여 감각 언어의 9가지 실리적 척도에 대한 칼라패텬의 9가지으 감성 속성을 신경회로망을 이용하여 추출하였다. 칼라패턴 데이터 베이스 시스템은 패션 및 상품 디자인, 화랑의 회화 등의 데이터 베이스에서 소비자들의 요구에 좀 더 빠르게 접근하는 해결책을 제공해 줄 수 있을 것이다.

• 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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.122-126
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• 2014

감성은 콘텐츠 구매과정에서 결정적인 요소로 작용하며, 영화 콘텐츠의 탐색/소비 과정에서도 콘텐츠 소비의 새로운 기준이다. 그러므로 본 연구에서는 콘텐츠의 내용과 감성을 반영하기 위한 감성분류체계를 제안하였다. 제안한 감성분류체계를 기반으로 사용자의 취향과 감성에 기반하여 콘텐츠를 분류/추천하여 개인화된 편성을 제공하는 것을 "감성 큐레이션"이라 정의하고, 이를 위한 감성기반 큐레이션 방법론을 기술하고 실험을 통해 추천 효과를 입증하였다. 큐레이션은 기존의 개인화 추천과 달리 고객 취향뿐만이 아닌, 신선함, 다양성을 제공할 수 있어야 하며, 상용 큐레이션 서비스에서는 실제 시청으로 연결되는 비율이 중요하다. 본 연구에서는 큐레이션 성능 평가를 위해 성향인지도, 신선도, 다양성에 기반한 만족도 설문조사 방법과 함께, 콘텐츠의 전체 시청률 대비 큐레이션을 통해 추천되어 증가된 시청률의 확대 비율인 Lift score 라는 새로운 평가 방법을 제안하여 그 효용성을 증명하였다.

• 감성과학
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• 제3권1호
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• pp.25-32
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• 2000

본 논문에서는 언어장애인용 문장발생장치의 통신율을 증진시키기 위한 처리방안으로 신경망을 이용하여 문장발생장치에 동사예측을 적용하는 방법을 제안하였다. 각 단어들은 구문론과 의미론에 따른 정보벡터로 표현되며, 언어처리는 전통적으로 사전을 포함하는 것과는 달리, 상태공간에서 다양한 영역으로 분류되어 개념적으로 유사한 단어는 상태공간에서의 위치를 통하여 알게 된다. 사용자가 심볼을 누르면 심볼에 해당하는 단어는 상태공간에서의 위치를 찾아가며, 신경망 학습을 통해 동사를 예측하였고 그 결과 제한된 공간 내에서 약 20% 통신율 증진을 가져올 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.114-117
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• 2010

특정 대상 또는 외부 자극에 대해 반사적이고 직관적으로 발생하는 느낌으로 정의되는 감성은 자신의 경험을 바탕으로 개개인이 서로 다른 반응을 보이는 특징을 가진다. 이러한 감성은 맞춤형, 적응형 및 개인화된 서비스를 요구하는 현대사회에서 반드시 필요하고 연구되어야 하는 대상이다. 하지만, 감성은 외부 자극에 따라 빠르게 변하고 객관성을 유지하기 어려울 뿐 아니라 복합적으로 나타나기 때문에 측정하거나 표현하기가 매우 어렵다. 시각정보는 감성을 이해하고 전달하는 데 큰 비중을 차지하며, 대상에 대한 종합적인 정보를 전달하여 빠르게 인지하고 이해하는데 많은 도움을 준다. 그 중 색채정보는 대상의 객관적인 특정, 심리적 속성 및 사회적 배경을 반영할 수 있어 복합적인 감성을 효과적으로 표현하고 전달한다. 많은 연구를 통해 감성과 색채정보 간의 관계를 생성하고 정의하였지만, 단일 시각정보로 감성을 표현하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 종합적인 시각정보를 고려한 감성연구를 제안하기 위해 대용량의 감성어휘와 이미지를 수집하였다. 감성어휘는 The Center for the Study of Emotion and Attention(CSEA)에서 생성한 균형 감성어휘 중 273개를 사용하였고 감성이미지는 객관성과 공통성을 유지하기 위해 사용자의 참여가 활발하고 이미지에 부착된 태그가 비교적 정확한 Flickr를 사용하여 수집하였다. 감성어휘 당 약 500개의 이미지를 수집하고자 시도하였고, 총 130,944개의 감성이미지 후보를 수집하였다. 한 번 수집된 이미지는 중복을 피하였고, JPEG형식으로 저장되어 있다. 또한, 각 이미지에는 사용자 태그가 평균적으로 약 25개가 포함되어 있고, 총 2,l47,645개의 태그를 수집하였다.