• TTA Journal
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• s.169
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• pp.62-67
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• 2017

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.27 no.1
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• pp.49-62
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• 2022

Online customer review data can be easily collected on the Internet and also they describe sentimental evaluation of a product in different aspects. Previous sentiment analysis studies evaluate the degree of sentiment with review data, which may have multiple sentences describing different product aspects. Since different aspects of a product can be described in a sentence, the proposed method suggested analyzing a sentence to build a pair of a product aspect terms and sentimental terms. Bidirectional LSTM and CRF algorithms were used in this paper. A pair of aspect terms and sentimental terms are evaluated by pre-defined evaluation rules. The paper suggested using the result of evaulation as inputs of QFD, so that the quantified customer voices effect on the requirements of a new product. Online reviews for a hair dryer were used as an example showing that the proposed approach can derive reasonable sentiment analysis results.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.23 no.2
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• pp.167-183
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• 2006

This paper describes a metadata extraction technique based on natural language processing (NLP) which extracts personalized information from email communications between financial analysts and their clients. Personalized means connecting users with content in a personally meaningful way to create, grow, and retain online relationships. Personalization often results in the creation of user profiles that store individuals' preferences regarding goods or services offered by various e-commerce merchants. We developed an automatic metadata extraction system designed to process textual data such as emails, discussion group postings, or chat group transcriptions. The focus of this paper is the recognition of emotional contents such as mood and urgency, which are embedded in the business communications, as metadata.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.254-257
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• 2011

본 논문에서는 내용 기반 음악의 감성추출 연구의 동향을 살펴보고, 평가치를 기반으로 청중의 기호를 분석해 본다. 청중의 기호 분석은 가능한 많은 사람이 공감 할 수 있는 데이터를 사용하고자, 최근 이슈가 되고 있는 "나는 가수다" 방송 프로그램의 음원 분석을 통해 이루어졌다. 데이터베이스는 총 7 번의 공연/경연마다 7 곡씩 순위가 매겨지므로 총 49 곡으로 이루어진다. 청중 평가단은 총 500 명의 엄격히 선발된 10 대에서 50 대, 각각 100 명 씩으로 구성되었다. 특징값은 오픈소스인 MIRtoolbox 를 이용해서, 총 376 개의 특징값을 추출하여 평가치와의 상관관계를 구해 청중 평가단의 기호를 분석한다. 실험결과 총 376 개의 특징값 중 10 개의 특징값이 청중평가단의 기호와 상관관계가 있다는 것이 나타났다. 마지막으로 내용 기반 음악의 감성 추출 연구에서 보이는 감성의 주관적 인식성 및 심리학적 설명의 난해함을 줄이고자, 향후 과제로 내용 기반 및 평가치 기반의 시스템을 결합한 감성 기반 음악 추천 시스템을 제안한다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.21 no.1
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• pp.177-186
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• 2018

The mechanism of emotion is complex and influenced by a variety of factors, so that it is crucial to analyze emotion in broad and diversified perspectives. In this study, we classified neutral and negative emotions(sadness, fear, surprise) using arousal evaluation, which is one of the psychological evaluation scales, as well as physiological signals. We have not only revealed the difference between physiological signals coupled to the emotions, but also assessed how accurate these emotions can be classified by our emotional recognizer based on neural network algorithm. A total of 146 participants(mean age $20.1{\pm}4.0$, male 41%) were emotionally stimulated while their physiological signals of the electrocardiogram, blood flow, and dermal activity were recorded. In addition, the participants evaluated their psychological states on the emotional rating scale in response to the emotional stimuli. Heart rate(HR), standard deviation(SDNN), blood flow(BVP), pulse wave transmission time(PTT), skin conduction level(SCL) and skin conduction response(SCR) were calculated before and after the emotional stimulation. As a result, the difference between physiological responses was verified corresponding to the emotions, and the highest emotion classification performance of 86.9% was obtained using the combined analysis of arousal and physiological features. This study suggests that negative emotion can be categorized by psychological and physiological evaluation along with the application of machine learning algorithm, which can contribute to the science and technology of detecting human emotion.

• Journal of Korea Game Society
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• v.17 no.3
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• pp.45-52
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• 2017

This paper proposes a new strategy of emotion-based music visualization. Emotional LED lighting control system is suggested to help audiences enhance the musical experience. In the system, emotion in music is recognized by a proposed algorithm using a dimensional approach. The algorithm used a method of music emotion variation detection to overcome some weaknesses of Thayer's model in detecting emotion in a one-second music segment. In addition, IRI color model is combined with Thayer's model to determine LED light colors corresponding to 36 different music emotions. They are represented on LED lighting control system through colors and animations. The accuracy of music emotion visualization achieved to over 60%.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.164-169
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• 2022

토픽 모델링은 비즈니스 분석이나 기술 동향 파악 등 다방면에서 많이 사용되고 있는 기술이다. 하지만 대표적인 방법인 LDA와 같은 비지도학습의 경우, 그 알고리즘 구조상 문서의 수가 많을 때 토픽 모델링이 가능하다. 본 논문에서는 문서의 수가 적은 경우도, 키워드 및 키프레이즈를 이용한 군집화를 통해 토픽 모델링을 하고 감성분석을 통해 토픽에 대한 분석도 제시하였다. 이에 필요한 데이터 제작 및 키워드 추출, 키워드 기반 감성분석, 키워드 임베딩 및 군집화를 구현하였고, 결과를 정성적으로 보았을 때 유의미한 분석이 되는 것을 확인하였다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.11a
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• pp.239-244
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• 2001

5∼7세 어린이 12명을 대상으로 생체 신호를 수집하여 기존의 생체 신호 처리 방법으로 감성을 추출하고 그 결과의 문제점을 보인다. 문제점들을 해결하기 위하여 Mental Stress를 측정하는 RRV, RPIAD 알고리듬을 적용하고 감성 완구에 적용 가능성 및 방법을 보인다. 이를 상품화할 수 있는 Affective Wearable 하드웨어를 설계하며 제안된 알고리즘과 하드웨어를 시험하고 검증하기 위한 Test Bed를 구성한다.