• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.75-78
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• 2018

감성 분석은 특정 대상에 대한 의견을 수집하고 분류하는 과정이다. 그러나 자연어에 담김 사람의 주관을 파악하는 일은 어려운 일로써, 기존의 감성 단어 사전이나 확률 모델은 이러한 문제를 해결하기 어려웠으나 딥 러닝의 발전으로 문제 해결을 시도할 수 있게 됐다. 본 논문에서는 사전 학습된 문맥 표현을 한국어 감성 분석에 활용하여 더 높은 성능을 낼 수 있음을 보인다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2007.05a
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• pp.109-113
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• 2007

본 논문은 칼라 패턴의 감성 평가를 위해 러프 집합 이론이 효과적으로 사용될 수 있음을 보여준다. 우리는 주어진 랜덤 칼라 패턴을 보여주고 사람들로 하여금 감성 평가를 하게 하여 수집된 심리학적 실험 데이터를 기반으로 VPRS(Variable Precision Rough Set) 이론을 적용, 관련 규칙들을 추출하였다. 이러한 규칙들은 벽지 등의 컬러 패턴들에 대한 근사적인 감성 평가 뿐만 아니라, 이미지 속성 공간을 언어적 이미지 스케일로 표현된 감성 공간으로 매핑 시키기 위한 적응 퍼지 시스템 등의 초기 조건으로도 사용할 수도 있다.

• Cartoon and Animation Studies
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• s.5
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• pp.485-489
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• 2001

본 작품은 사실적 표현, 즉 실사에 근거한 분위기의 애니메이션에 관한 관점에서 시작한다. 물론 애니메이션에서는 생략과 과장이 자유로우며 풍자적이고 은유적인 분위기를 연출하는 것이 특징이다. 즉 사실성보다는 허구적이며 과장된 표현으로 왜곡을 가함으로써 관객들에게 극적 효과를 유발한다. 하지만 관객은 사실적이지 않은 허구인 것을 알면서도 자유로운 상상력의 오락적 분위기에 흥미를 갖는다. 아울러 본 작품은 애니메이션의 동인(動因)과 감성과의 관계를 전제로 한 애니메이션의 분석모형 작품이다. 이러한 모델 설계를 통해 대상물의 본질적인 면, 즉 사실성에 근거한 표현정도에 따라 인간의 감성이 달라질 수 있다는 가정 하에 애니메이션에 있어서 프레임 수와 대상물의 단순화 정도에 따라 감성이 어떻게 반응하고 변화하는가를 웹사이트 상에서 조사할 수 있도록 분석모형을 제작하였다. 연구작품을 위해 애니메이션의 동인이라고 할 수 있는 시간, 운동, 공간 중에서 움직임 지각에 영향을 줄 수 있는 타이밍, 즉 속도문제에 대해 프레임 수와 단순화 단계를 애니메이션의 Movement 동인에 대한 조작적 정의에 독립변수로 보았다. 분석모형의 설계는 객관적인 시각에서 대상물의 움직임을 파악할 수 있는 Duration이 짧은 유형의 대상물(말)과 중간정도의 대상물(사람), 그리고 긴 유형의 대상물(거북이)을 표본으로 선정하여 각 대상물마다 4단계의 프레임으로 나누어 좌표상의 Y축에 제작 배열하였다. 한편 단순화 단계는 대상물의 사실성에 선 드로잉에 이르기까지 4단계로 구분${\cdot}$제작하여 X축에 배열하여 각 클립별 감성언어 조사를 인터넷상에서 할 수 있도록 디자인하였다. 한편 각 클립에서 보여지는 표현향식에 대해 느끼는 감성조사는 디자인 관련 감성 형용사 중에서 본 연구에 적합한 감성언어들을 골라 조사 실시하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.389-393
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• 2018

딥러닝의 발달로 기계번역, 대화 시스템 등의 자연언어처리 분야가 크게 발전하였다. 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 많은 데이터가 필요하다. 그러나 많은 데이터를 수집하기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요된다. 본 연구에서는 이미지 생성 모델로 좋은 성능을 보이고 있는 생성적 적대 네트워크(Generative adverasarial network)를 문장 생성에 적용해본다. 본 연구에서는 긍/부정 조건에 따른 문장을 자동 생성하기 위해 SeqGAN 모델을 수정하여 사용한다. 그리고 분류기를 포함한 SeqGAN이 긍/부정 감성인식 학습데이터를 자동 생성할 수 있는지 실험한다. 실험을 수행한 결과, 분류기를 포함한 SeqGAN 모델이 생성한 문장과 학습데이터를 혼용하여 학습할 경우 실제 학습데이터만 학습 시킨 경우보다 좋은 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.11a
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• pp.53-58
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• 2002

본 논문은 감성공학 데이터의 지속적인 지표화를 위해 과정의 자동화를 제안하며 자동 지표화가 문서의 자동 요약과 유사하다는 점에 착안하여 문서 자동분류, 정보유형 추출, 특성언어 추출 및 문장 재구성이라는 단계별 기술의 기초가 되는 정보유형 및 핵심어, 그리고 특성표현을 통한 정보문 추출 방법에 대해 연구하였다. 감성공학 코퍼스 분석을 통한 본 연구는 감성공학 분야에서의 지식 관리 시스템과 자동 요약 시스템에 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.338-342
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• 1999

본 연구는 웹 기반 감성데이터베이스구축 및 보급을 위하여 국내의 감성 관련 주요 연구 결과 및 감성 자료를 수집하고 주요 감성 지표를 개발하였다. 개발된 감성 지표는 사용 적합성 지표로서 수집한 감성 자료들 중 사용 적합성에 관련된 감성 자료를 선별하여 이를 물리적/객관적 적합성 관련 지표와 주관적 적합성 관련 지표, 개발된 측정 시스템, 감성 정보물로 분류하였다. 물리적/객관적 지표는 다시 환경 지표, 생리 지표, 제품설계 지표, 평가척도 지표, 제품평가 기술 지표로 분류 등의 세부지표로 분류하고, 주관적 지표는 언어 지표, 묘사 지표, 심리 지표, 인지 지표로 다시 나누어 분류하였다. 개발된 제품, 측정 시스템, 또는 시뮬레이터 둥은 개발된 측정 시스템으로 분류하고 그 밖의 감성공학적으로 중요한 자료 및 정보는 감성공학 관련 정보물로 분류하였다. 분류한 지표는 전문가의 검증을 통해 타당성을 확인한 후 감성 데이터베이스로 구축될 예정이다. 이를 위하여 전반적인 감성 자료 관리 시스템을 통한 효과적인 감성 자료 관리체제 구축과 감성 자료의 공유가 뒤따라야 할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2003.11a
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• pp.1111-1115
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• 2003

본 연구에서는 일반 공기 중의 산소 농도(21％) 환경에 비해 외부에서 고 농도(30％)의 산소 공급이 인지 능력 중 특히 언어 능력에 어떠한 변화를 유발하는지 관찰하고자 한다. 9명의 오른 손잡이 남자 대학생을 본 연구의 실험 참여자로 선정하였다. 21％와 30％ 산소 농도를 각각 8L/min의 양으로 일정하게 공급할 수 있는 장치를 개발하여, 마스크를 통하여 실험 참여자에게 전달하면서 언어 과제를 수행하게 하였다. 동시에 3T MRI를 이용하여 뇌기능 영상을 획득하였다. 언어 능력 측정을 위해 28 문항을 포함하는 두 개의 문제지를 제작하였고, 과제 수행 결과로부터 정답률을 산출하였다. 21％에 비해 30％ 산소 농도에서 평균 정답률은 유의미한 증가를 하였고, 뇌 활성화 양도 증가하였다. 본 연구의 결과로부터 외부에서의 고농도의 산소 공급이 언어 능력 증가에 긍정적인 영향을 미친다는 결론을 도출할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.400-405
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• 2018

본 연구는 한국어 화장품 리뷰 코퍼스의 자질기반 감성 분석을 위하여, 이 도메인에서 실현되는 중요한 다단어 표현(MWE)의 유한상태 그래프 사전과 문법을 구축하는 방법론을 제시하고, 실제 구축된 사전과 문법의 성능을 평가하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 자연어처리(NLP)에서 중요한 화두로 논의되어 온 MWE의 어휘-통사적 특징을 부분문법 그래프(LGG)로 형식화하였다. 화장품 리뷰 코퍼스에 DECO 한국어 전자사전을 적용하여 어휘 빈도 통계를 획득하고 이에 대한 언어학적 분석을 통해 극성 MWE(Polarity-MWE)와 화제 MWE(Topic MWE)의 전체 네 가지 하위 범주를 분류하였다. 또한 각 모듈간의 상호관계에 대한 어휘-통사적 속성을 반복적으로 적용하는 이중 증식(double-propagation)을 통해 자원을 확장하였다. 이 과정을 통해 구축된 대용량 MWE 유한그래프 사전 DECO-MWE의 성능을 테스트한 결과 각각 0.844(Pol-MWE), 0.742(Top-MWE)의 조화평균을 보였다. 이를 통해 본 연구에서 제안하는 MWE 언어자원 구축 방법론이 다양한 도메인에서 활용될 수 있고 향후 자질기반 감성 분석에 중요한 자원이 될 것임을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.2
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• pp.43-50
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• 2024

This paper evaluates the Korean sentiment analysis performance of large language models like GPT-3.5 and GPT-4 using a zero-shot approach facilitated by the ChatGPT API, comparing them to pre-trained Korean models such as KoBERT. Through experiments utilizing various Korean sentiment analysis datasets in fields like movies, gaming, and shopping, the efficiency of these models is validated. The results reveal that the LMKor-ELECTRA model displayed the highest performance based on F1-score, while GPT-4 particularly achieved high accuracy and F1-scores in movie and shopping datasets. This indicates that large language models can perform effectively in Korean sentiment analysis without prior training on specific datasets, suggesting their potential in zero-shot learning. However, relatively lower performance in some datasets highlights the limitations of the zero-shot based methodology. This study explores the feasibility of using large language models for Korean sentiment analysis, providing significant implications for future research in this area.