• 한국도서관정보학회지
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• 제47권2호
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• pp.51-70
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• 2016

이 연구의 목적은 한글로 된 주요감정단어들의 리스트를 대상으로 의미적 관계의 네트워크와 극성과 각성의 범주를 분석하는데 있다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 감정단어 네트워크에서 각 감정단어들은 의미적으로 연결되어 있었다. 이것은 의미적 유사성에 따라 감정단어들의 유형을 구분하는 것을 어렵게 하는 특징이다. 대신에 의미적 관계의 감정단어 네트워크에서 중심적인 역할을 수행하는 감정단어들을 확인할 수 있었다. 둘째, 극성과 각성의 차원을 혼합한 범주에서, 많은 감정단어들은 부정적인 극성과 높은 각성의 단어들 집단과 부정적인 극성과 중간수준 각성의 단어들 집단으로 분류되었다. 이러한 한글감정단어의 특성들은 도서관이나 문헌정보에 나타나는 각종 텍스트 데이터의 감정분석에 유용하게 활용될 것이다.

• 감성과학
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• 제15권1호
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• pp.105-120
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• 2012

본 연구 1에서는 한국어 감정표현단어의 목록을 제작하고, 연구 2에서는 제작된 감정표현단어가 어떤 범주의 감정에 속하는지를 조사하였다. 연구 1의 한국어 감정표현단어 목록 제작을 위하여 연세대학교에서 제작한 '현대 한국어의 어휘빈도' 자료집으로부터 감정단어들을 추출하는 작업을 여러 단계에 걸쳐 시행하였다. 일상생활에서 빈도 높게 사용하는 감정표현단어를 선정하기 위하여 국문학 전공자와 감정연구자 12명이 참가하였으며, 총 504개의 감정표현단어들로 구성된 목록을 완성하였다. 연구 2에서는 80명의 대학생을 대상으로 각 단어가 '기쁨', '공포', '분노' 등 10개 범주(중성포함)의 감정 중 어느 감정과 관련 있는지 복수 선택하도록 하여 각 단어에 대한 감정 범주를 조사하였다. 단어들의 감정 범주 분석 결과, 504개 단어 중 426개 단어는 한 범주의 감정을 의미하였는데, '슬픔'을 나타내는 단어가 가장 많았으며, 다음으로 '분노', '기쁨' 순으로 나타났다. 다음 72개 단어는 두 감정 범주를 나타내었는데, '분노'와 '혐오', '슬픔'과 '공포' 그리고 '기쁨'과 '흥미'로 묶이는 단어가 많았다. 세 감정 범주를 보인 6개의 단어는 '놀람', '흥미', '기쁨'의 조합이 가장 높은 빈도로 나타났다. 본 연구는 일상생활에서 실제로 사용하는 감정표현단어 목록을 제작하고, 이에 기반을 두어 각 단어와 관련된 감정 범주를 복수의 감정 범주를 포함하여 규명하였다는데 의의가 있다. 본 연구에서 개발된 감정표현단어들과 각 단어에 대한 감정 범주 정보는 심리학 분야뿐만 아니라 이후 HCI 분야에서 언어적 내용에 기반을 둔 감정인식 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.112-113
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• 2010

최근 오피니언 마이닝 관련 연구 중 감정 분류에 대한 관심이 높아지면서 많은 연구가 진행되고 있다. 기존 영어권 연구에서 제시되어온 방법은 한국어 상품평에 적용하는 것이 쉽지 않다. 영어 시소러스 기반 한국어 감정단어 추출 기술은 한국어와 영어 단어가 일대일로 일치하기가 어렵다는 문제가 있다. 기존 관련 연구 중 k-Structure 기법은 패턴의 길이가 3인 단순한 문장에 속성단어와 감정단어가 포함되었을 경우를 기준으로 한 것이므로 한정적이다. 본 논문에서 제안하는 방법은 상품평에서 의미적인 패턴을 추출하여 감정 단어의 위치를 파악하는 방법이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.998-1000
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• 2014

상황인식 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 서비스를 제공받는 객체의 상황(Context)을 인식하고 정보화하여 그 상황에 따라서 객체 중심의 지능화된 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 지능화된 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술이 중요하다. 또한, 인간과 컴퓨터간의 의사소통을 원활히 할 수 있는 최적의 상황을 인식해야 한다. 현재까지 연구된 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 상황정보로 객체의 위치정보와 객체의 식별정보만을 주로 사용하고 있다. 그러므로 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에만 주된 초점을 두고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정인식을 위한 상황인식 미들웨어로서 ECAM의 구조를 제안한다. ECAM은 감정표현단어의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감정을 인식한다. 객체의 감정표현단어 정보를 상황정보로 사용하고, 인간의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨)를 추가하여 인식한다. 객체의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감정추론 엔진은 Jena를 사용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.31-32
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• 2019

본 논문에서는 최근 빅데이터 활용 분야의 큰 이슈인 트위터 메시지의 효율적인 감정 분석을 위한 POS 기반의 단어 군집화 기법을 제안하였다. 기존에 군집화를 통한 다양한 텍스트 감정 분석 기법이 제시되어 왔으나, 군집화 된 기능과 분류 결과 간의 관련성에 대한 연구는 미흡하였다. 또한 모든 단어에 대한 감정 분석은 노이즈로 작용될 수 있는 단어로 인해 정확도가 감소할 수 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 Chi Square 기법을 통하여 분석 결과에 영향을 미치는 단어에 가중치를 부여함으로써 정확도를 향상시킨다.

• 감성과학
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• 제22권2호
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• pp.37-48
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• 2019

본 연구의 목적은 최근 심리구성주의 정서이론에서 제안한 얼굴정서 지각 과정에 미치는 언어의 영향을 정신물리학적 방법을 사용하여 검증하는 것이다. 본 연구에서는 감정단어가 얼굴표정 전에 제시될 경우, 얼굴표정의 정서 범주에 대한 판단 기준을 그 감정단어가 표상하는 정서 개념 맥락에 가깝게 이동시킬 것이라는 가설을 세웠다. 실험에서는 분노 또는 기쁨을 표현하는 감정단어가 표적 얼굴 전에 잠시 제시되었고, 표적 얼굴로는 중립에서 분노 (실험 1), 중립에서 행복 (실험 2)으로 점진적으로 변화하는 얼굴표정 중 하나가 무선적으로 제시되었다. 실험참가자는 표적얼굴의 정서를 분노 혹은 중립 (실험 1), 행복 혹은 중립 (실험 2)으로 판단하는 2안 강제선택 과제를 수행하였다. 실험 1 결과, 통제조건과 비교하여 분노 표현 감정단어들은 표적 얼굴정서를 분노로 판단하는 판단 경계 (PSE: the point of subjective equality)를 낮추었고, 행복 표현 감정단어들은 판단 경계를 높였다. 중립-행복 표정을 판단하는 실험 2에서는 반대의 결과가 관찰되었다. 본 연구의 결과는 얼굴정서를 지각하는 과정이 다양한 맥락 정보를 사용하여 능동적으로 구성하는 과정이며, 감정단어들은 정서에 대한 개념적 맥락을 제공함으로써 얼굴정서 지각에 영향을 준다는 구성된 정서 이론의 주장을 지지하는 것으로 해석할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.670-672
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• 2022

이러닝 시스템을 유용하게 활용하려면 학습자의 감정을 인식하여 학습자에게 적절한 피드백을 주는 것이 무엇보다 중요하다. 이러닝 시스템의 학습효율을 높이기 위해서는 학습자의 감정을 인식하여 그에 적절한 피드백을 제공하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 학습자에 대한 적절한 피드백을 제공하기 위해서 상황인식 컴퓨팅 기술을 바탕으로 학습자의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정을 인식할 수 있는 상황인식 미들웨어로서 EF-CAM을 제안한다. EF-CAM은 감정표현단어의 범주화기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 학습자의 감정을 인식한다. 이러닝 학습자의 감정을 인식하기 위해서 학습자의 감정표현 단어를 상황정보로 사용하고, 학습자의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨 등)를 추가하여 인식한다. 학습자의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권4호
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• pp.317-322
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• 2010

본 논문은 감정단어(Sentiment Word)의 의미적 특성을 반영하여 한국어 문서 감정분류 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 감정단어는 감정을 가지는 단어를 의미하며, 감정단어들의 집합은 감정자질(Sentiment Feature)로써 감정분류를 위한 중요한 어휘 자원이다. 감정자질은 일반적으로 사용될 때와 특정 영역(Domain)에서 사용될 때에 그 감정 정도의 차이를 가진다. 감정자질이 일반적으로 사용될 때 그 감정 정도는 검색 엔진을 통해 얻을 수 있는 스니핏(Snippet)을 통해 추정할 수 있으며, 특정 영역에서 사용될 때의 감정 정도는 실험 말뭉치를 이용하여 추정할 수 있다. 이렇게 추정된 감정자질의 감정 정도 수치를 의미지향성이라고 하며, 문서내의 문장의 감정 강도를 추정하기 위해 이용된다. 문장의 감정 강도가 추정되면 문장 감정 강도를 감정자질의 가중치에 반영하게 된다. 본 논문은 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 이용하여 일반적, 영역 의존적, 일반적/영역 의존적 의미지향성을 반영한 경우에 대해 성능을 평가한다. 평가 결과, 앞의 3가지 경우에 모두 성능 향상을 얻었으며 일반적/영역 의존적 의미지향성을 반영한 경우, 일반적인 정보 검색에서 사용하는 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 3.1%의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제51권4호
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• pp.121-138
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• 2017

멀티미디어 정보환경의 발전과 다양한 요구를 지닌 정보이용자는 멀티미디어의 접근과 이용에 있어서 기존 정보검색 패러다임에서 중요시하지 않았던 요소를 사용하는 추세이다. 특히 이미지를 포함한 멀티미디어의 감정 접근과 이용은 다양한 정보환경에서 이루어지고 있다. 따라서 효율적으로 추상적 개념인 감정을 이용자에게 접근점으로 제공할 필요성이 증가한다. 본 연구는 감정으로 접근이 가능한 게티 이미지 뱅크의 이미지를 5가지 기본 감정으로 검색하여 부여된 색인어 총 22,675건을 추출하였다. 추출된 색인어는 전체감정, 긍정감정, 부정감정의 세 가지 데이터셋으로 구분하여 분석되었다. 분석을 위해서는 동시출현단어행렬로 작성되어 가중 네트워크와 군집화기법으로 시각화되었다. 분석결과를 살펴보면, 전체감정은 대분류로써 긍정감정, 부정감정, 가족의 3개 군집과 하위 20개의 군집으로 나타났다. 긍정감정은 10개의 군집이며, 부정감정은 10개의 군집으로 구성되었다. 이와 같은 가중 네트워크와 군집구성 분석을 통해, 세 가지 중요한 차세대 멀티미디어 검색을 위한 요소로 논의하였다. 첫째는 이미지 감정 표현을 위한 인물 색인어 특성이다. 둘째는 명시적 단어와 감정을 표현하는 함축적 단어와의 네트워크 구성을 통해서 상대적으로 색인이 용이한 명시적 단어만으로도 함축적 단어 추론 가능성이다. 셋째는 감정으로 표현하는 함축적 단어의 유사어/동의어로의 확장은 이용자 중심의 접근을 제공하는 측면에서 중요하다는 점이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.512-514
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• 2018

최근 보안 버그의 중요성이 증가함에 따라, 버그 리포트 중 보안과 관련된 리포트를 빠르게 분류하는 기술이 필요하다. 기존 기술들은 버그 리포트의 단어들을 가지고 기계학습을 위한 훈련 데이터를 생성한다. 이 때 기계학습에 잡음이 발생하면 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 감정 단어를 활용하여 잡음을 줄인 보안 버그리포트를 자동으로 식별하는 기계학습기반 기술을 제안한다. 제안 기술은 기계학습 시 사용되는 훈련 데이터의 품질을 높이기 위해 감정 단어를 활용한다. 실험 결과 감정 단어를 활용했을 때 기존 기술 대비 보안 버그를 분류하는 정확도가 3.03% 향상되었다.