• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.576-581
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• 2022

감정 분석은 긍부정의 극성을 판단하는 감성 분석과 달리 텍스트로부터 구체적인 감정 유형을 분류해내는 과제이다. 본 논문에서는 소설 텍스트에 감정 분석을 수행하는 것을 새로운 과제로 설정하고, 이에 활용할 수 있는 감정 용언 사전을 소개한다. 이 사전에는 맥락과 상관없이 동일한 감정을 전달하는 직접 감정 표현과 맥락에 따라 다른 감정으로 해석될 수 있는 간접 감정 표현이 구분되어 있다. 우리는 이로써 한국어 자연어처리 연구자들이 소설의 풍부한 감정 표현 텍스트로부터 정확한 감정을 분류해낼 수 있도록 그 단초를 마련한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권3호
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• pp.336-340
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• 2008

최근 감정 분류에 대한 관심이 높아져 연구가 활발히 진행되고 있다. 문서 전체에 관한 감정의 분류도 중요하지만, 문서를 이루고 있는 문장에 관한 분류도 점차 그 필요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 한국어 감정 분류 시스템 구축을 위해서 추출된 한국어 감정 자질을 이용한 한국어 문장 및 문서 감정 분류에 관해 연구한다. 한국어 감정 분류의 시작은 감정을 내포한 대표적인 어휘로부터 시작하며, 이와 같은 감정 자질들은 문장 및 문서의 감정을 분류하는데 결정적인 관여를 한다. 한국어 감정 자질의 추출을 위하여 영어 단어 시소러스 정보를 이용하여 자질들을 확장하고, 영한사전을 통해 확장된 자질들을 번역함으로써 감정 자질들을 추출하였다. 추출된 감정 자질들을 사용하여, 단어 벡터로 표현된 입력문서를 이진 분류기인 지지벡터 기계(SVM: Support Vector Machine)를 이용하여 문장과 문서에 내포된 감정을 판단하고 평가하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.19-24
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• 2009

의사소통에서 대화자 간 감정의 이해는 메시지의 내용만큼이나 중요하다. 비언어적 요소에 의해 감정에 관한 더 많은 정보가 전달되고 있기는 하지만, 텍스트에도 화자의 감정을 나타내는 언어적 표지가 다양하고 풍부하게 녹아 들어 있다. 본 연구의 목적은 인간언어공학에 활용할 수 있는 감정 온톨로지를 설계하는 데 있다. 텍스트 기반 감정 처리 분야의 선행 연구가 감정을 분류하고, 각 감정의 서술적 어휘 목록을 작성하고, 이를 텍스트에서 검색함으로써, 추출된 감정의 정확도가 높지 않았다. 이에 비해, 본 연구에서 제안하는 감정 온톨로지는 다음과 같은 장점을 갖는다. 첫째, 감정 표현의 범주를 기술 대상(언어적 vs. 비언어적)과 방식(표현적, 서술적, 도상적)으로 분류하고, 이질적 특성을 갖는 6개 범주 간 상호 대응관계를 설정함으로써, 멀티모달 환경에 적용할 수 있다. 둘째, 세분화된 감정을 분류할 수 있되, 감정 간 차별성을 가질 수 있도록 24개의 감정 명세를 선별하고, 더 섬세하게 감정을 분류할 수 있는 속성으로 강도와 극성을 설정하였다. 셋째, 텍스트에 나타난 감정 표현을 명시적으로 구분할 수 있도록, 경험자 기술 대상과 방식 언어적 자질에 관한 속성을 도입하였다. 이때 본 연구에서 제안하는 감정 온톨로지가 한국어 처리에 국한되지 않고, 다국어 처리에 활용할 수 있도록 확장성을 고려했다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.79-82
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• 2000

감정 표현 음성을 합성하기 위하여 본 연구에서는 감정 음성 데이터의 피치와 지속시간의 음절 유형별 및 어절 내 음절 위치에 따른 변화를 분석하였고, 스펙트럼 포락이 감정 변화에 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다. 그 결과, 피치와 지속시간의 음절 유형별, 어절 내 음절 위치에 따른 변화와, 스펙트럼 포락 등도 감정 변화에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 감정 음성의 음향학적 분석 결과를 적용하여 감정 음성을 합성하고 평가하기 위하여, 평상 음성의 음운 및 운율 파라미터 (피치, 에너지, 지속시간, 스펙트럼 포락)를 조절함으로써 감정 음성을 생성하는 감정 편집기를 구현하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권6호
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• pp.823-832
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• 2006

소프트웨어(SW) 복제도 감정의 목적은 두 프로그램 사이의 동일 또는 유사성 정도를 판단하는 것으로, 컴퓨터프로그림 저작권 관련 분쟁해결의 주요한 기술적 판단근거를 제시하는 제도라 할 수 있다. SW감정을 진행함에 있어서 중요한 점은 감정인의 주관적 판단에 편중되지 않도록 하고, 신속 객관적인 감정의 수행으로 정확한 감정결과를 도출해내는 것이다. 그러나 현재까지 체계적인 감정기법의 표준화 연구 및 개발은 미비한 상태이며, SW감정 분야별(유형별) 감정기법 조차 전문 감정인들에 따라 그 접근방법이 천차만별이어서 뚜렷한 표준안이 제시되지 못하고 있다. 또한, 기 수행되었던 감정사례에 대한 실증적 분석 결과, 기존 감정 절차 및 기법의 오류 또는 감정인의 전문지식 결여 등의 문제가 잠재하여 일부 감정결과에 대한 객관성 및 정확성에 손상이 있음을 알 수 있다. 본 논문에서는 감정인에 따라 동일한 평가 항목에 대하여 서로 다른 결과가 도출될 수 있는 오차의 허용치를 감소시키기 위한 객관적인 평가 방법과 정형화된 SW복제도 감정기법의 표준화 모델을 제시한다. 특히, 기존 감정기법의 문제점 해결 및 보완 연구를 기반으로 감정범위의 설정, 감정기준 및 방법, 단위작업 프로세스 기준의 감정영역 및 감정항목 설정, 가중치 부여, 논리적 복제도와 물리적 복제도 산출 등에 초점을 맞추어 감정기법을 분석 평가한다. 따라서 SW복제도 감정 기법의 표준화 모델은 감정인의 주관적 판단에 의한 오류의 가능성을 최소화하고, 감정결과의 객관성 및 신뢰성을 한층 제고하기 위한 도구를 제공할 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.238-244
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• 2022

감정 분석은 텍스트에 표현된 인간의 감정을 인식하여 다양한 감정 유형으로 분류하는 것이다. 섬세한 인간의 감정을 보다 정확히 분류하기 위해서는 감정 유형의 분류가 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 사전 학습 언어 모델을 활용하여 우리말샘의 감정 어휘와 용례를 바탕으로 기쁨, 슬픔, 공포, 분노, 혐오, 놀람, 흥미, 지루함, 통증의 감정 유형으로 분류된 감정 말뭉치를 구축하였다. 감정 말뭉치를 구축한 후 성능 평가를 위해 대표적인 트랜스포머 기반 사전 학습 모델 중 RoBERTa, MultiDistilBert, MultiBert, KcBert, KcELECTRA. KoELECTRA를 활용하여 보다 넓은 범위에서 객관적으로 모델 간의 성능을 평가하고 각 감정 유형별 정확도를 바탕으로 감정 유형의 특성을 알아보았다. 그 결과 각 모델의 학습 구조가 다중 분류 말뭉치에 어떤 영향을 주는지 구체적으로 파악할 수 있었으며, ELECTRA가 상대적으로 우수한 성능을 보여주고 있음을 확인하였다. 또한 감정 유형별 성능을 비교를 통해 다양한 감정 유형 중 기쁨, 슬픔, 공포에 대한 성능이 우수하다는 것을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.181-183
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• 2011

최근 게임 산업에서는 게임을 인공지능적인 측면으로 접근하는 방식 중 하나로 인공감정을 주목하고 있다. 인공감정은 감정자극과 감정, 그리고 감정의 표현 방식이라는 총 3가지 기본요소로 이루어져 있다. 본 연구에서는 인공감정을 사람들에게 꾸준하게 인지도가 상승하고 있는 캐주얼 게임에 적용시켜 보았다. 캐주얼 게임은 다른 게임들에 비해 게임 속에서 감정을 느낄 수 있는 환경요소가 한정적이고, 표현할 수 있는 감정이 적어 인공감정에 대한 플레이어의 반응을 실험하기에 적합한 게임 장르이다. 본 연구에서는 쉽게 제작 가능한 버튼 클릭 방식의 캐주얼 게임을 만들었다. 그리고 게임에 플레이어의 행동을 통해 감정적 영향을 받는 인공감정이 적용된 게임 에이전트를 제작했다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.425-428
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• 2008

본 논문은 음성을 사용한 인간의 감정 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템과 결합된 감정 인식 시스템에 관하여 연구하였다. 이를 위하여 우선 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정 변화가 음성 인식 시스템의 성능에 미치는 영향에 관한 연구와 감정 변화의 영향을 적게 받는 음성 인식 시스템을 구현하였다. 감정 인식은 음성 인식의 결과에 따라 입력 문장에 대한 각각의 감정 모델을 비교하여 입력 음성에 대한 최종 감정 인식을 수행한다. 실험 결과에서 강인한 음성 인식 시스템은 음성 파라메터로 RASTA 멜 켑스트럼과 델타 켑스트럼을 사용하고 신호편의 제거 방법으로 CMS를 사용한 HMM 기반의 화자독립 단어 인식기를 사용하였다. 이러한 음성 인식기와 결합된 감정 인식을 수행한 결과 감정 인식기만을 사용한 경우보다 좋은 성능을 나타내었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.403-404
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• 2013

본 연구에서는 종합병원에 근무하는 간호사를 대상으로 감정노동과 감성지능이 직무스트레스에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 한다. 본 연구에서 간호사들의 감정노동과 감성지능 변인들의 직무스트레스에 대한 분산 설명력은 31.9%였고, 회귀모형은 유의미한 것으로 나타났다(F=7.615, p<.001). 분석결과, 감정노동 변인 중 감정표현의 빈도는 직무스트레스에 유의미한 부(-)적 영향(${\beta}=.206$ p<.05)을, 감정표현 규범의 주의성은 유의미한 정(+)적 영향(${\beta}=.318$, p<.01)을 미치는 것으로 나타났으며, 감성지능변인 중 자기감정이해(${\beta}=.195$, p<.05)와 감정조절(${\beta}$=-.192, p<.05) 변인이 직무스트레스에 유의미한 부(-)적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이들 변인들의 상대적 영향력은 표준화계수(${\beta}$)를 통해 알 수 있듯이, 감정표현 규범의 주의성, 감정표현의 빈도, 자기감정이해, 감성조절 등의 변인 순으로 직무스트레스에 미치는 영향력이 큰 것으로 분석되었다. 이와 같은 결과를 통해, 간호사들이 직무스트레스를 낮추기 위해서는 환자들과 긍정적인 감정표현을 많이 하고, 간호사들이 병원의 감정표현 규범으로 인해 표현하지 못한 감정을 해소할 수 있는 방안이 필요하며, 자신의 감정에 대한 이해와 감성조절 능력을 기르도록 스스로 노력이 필요함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.155-159
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• 2009

본 논문은 한국어 문서 감정분류를 위한 중요한 어휘 자원인 감정자질(Sentiment Feature)의 의미지향성(Semantic Orientation) 추정을 위해 일반적인 특성과 영역(Domain) 의존적인 특성을 반영하여 한국어 문서 감정분류(Sentiment Classification)의 성능 향상을 얻을 수 있는 기법을 제안한다. 감정자질의 의미지 향성은 검색 엔진을 통해 추출한 각 감정 자질의 스니핏(Snippet)과 실험 말뭉치를 이용하여 추정할 수 있다. 검색 엔진을 통해 추출된 스니핏은 감정자질의 일반적인 특성을 반영하며, 실험 말뭉치는 분류하고자 하는 영역 의존적인 특성을 반영한다. 이렇게 얻어진 감정자질의 의미지향성 수치는 각 문장의 감정강도를 추정하기 위해 이용되며, 문장의 감정 강도의 값을 TF-IDF 가중치 기법에 접목하여 감정자질의 가중치를 책정한다. 최종적으로 학습 과정에서 긍정 문서에서는 긍정 감정자질, 부정 문서에서는 부정 감정자질을 대상으로 추가 가중치를 부여하여 학습하였다. 본 논문에서는 문서 분류에 뛰어난 성능을 보여주는 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 사용하여 제안한 방법의 성능을 평가한다. 평가 결과, 일반적인 정보 검색에서 사용하는 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 3.1%의 성능향상을 보였다.