• 정신신체의학
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• 제8권1호
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• pp.58-64
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• 2000

연구목적 : 본 연구는 정상 성인에서 성격의 일반적인 특정으로서의 감정표현불능증과 신체적 호소, 정서상태 및 어휘와의 상관관계를 알아봄으로써 감정표현불능증에 대한 이해를 넓히고자 하였다. 방법 : 신체적 질환을 가지고 있지 않은 정상 성인에서 한국판 20항목 Toronto 감정표현불능증 척도(TAS-20K), 신체적 호소, 연상한 단어의 수, 우울과 불안을 정도를 측정하여 그 결과들간의 상관관계를 알아 보았다. 총 662명을 평가한 후 체계적 표본추출 방법을 이용하여 다시 204명을 선택하였다. 결과 : 1) 감정표현불능증의 정도는 신체적 호소, 불안, 우울의 정도와 유의한 상관관계를 보였다. 2) 신체적 호소는 불안, 우울의 정도와 유의한 상관관계를 보였다. 3) 연상한 단어의 수는 나이와 부적 상관관계를 보였다. 4) 강정표현불능증의 정도는 연상한 단어의 수와 유의한 상관관계를 보이지 않았다. 결론 : 감정표현불능증의 정도가 심할수록 신체적 호소는 더 많으며 이는 불안, 우울의 정도와 연관되어 있었으나 어휘의 양과는 유의한 관계를 발견할 수 없었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권6호
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• pp.579-586
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• 2003

감정요소를 사용한 정보검색시스템은 감정에 기반한 정보검색을 수행하기 위하여 감정시소러스를 구성하였으며 이를 사용한 감정요소추출기를 구현하였다. 감정요소추출기는 기본 5가지 감정 요소를 해당 문서에서 추출하여 문서를 벡터화시킨다. 벡터화시킨 문서들은 k-nearest neighbor, 단순 베이지안 및 상관계수기법을 사용한 2단계 투표방식을 통해 학습하고 분류하였다. 실험결과 분류 방식과 K-means를 이용한 클러스터링에서 감정요소에 기반한 방식이 더 우수하다는 결과와 5,000 단어 미만의 문서 검색에 감정기반 검색이 유리하다는 것을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.375-377
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• 2012

스마트폰과 같은 모바일 기기가 발전함에 따라 SNS, 모바일 메신저, SMS와 같은 단문 기반 메시지는 자신의 감정을 가장 잘 표현하는 매체이다. 그럼에도 불구하고 기존 연구는 주로 장문의 텍스트로부터 긍정, 부정 분류나 문서의 성향을 분석하는 것에 그치는 경우가 많다. 의미지향(Semantic Orientation)방법은 검색엔진을 통해 감정 키워드와 인지하고자 하는 단어의 동시 빈출 정도를 PMI로 계산한 것으로 WordNet과 같은 의미 사전이 존재하지 않는 한국어의 특성에서 적용 가능한 방법이다. 본 논문에서는 의미 지향성 및 다른 텍스트 기반 감정 분류 기술에 대해 비교하고 이들을 활용하여 한국어로 구성된 단문 텍스트에서 효율적인 감정 분류 기법을 제안하고자 한다.

• 디자인학연구
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• 제17권2호
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• pp.199-208
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• 2004

인터넷이라는 가상의 공간에서 사람들은 공동체를 형성하며 서로 상호작용 한다. 이러한 사이버 공간에서 아바타(Avatar)의 존재는 자신을 표현하는 분신일 뿐만 아니라 가상공간에서 나를 표현하는 '또 하나의 나'로서 의미를 부여한다. 자신의 생각에 따라 표정 짓고 행동하는 아바타를 보며 사용자가 느끼는 현실감은 실로 크다고 할 수 있다. 따라서 아바타 기반 채팅 커뮤니케이션에서 문자 입력만으로 아바타의 표정이 애니메이션 될 수 있다면 사용자간의 커뮤니케이션에 더욱 효과적인 감정 전달이 가능할 것이다. 본 연구는 채팅시 사용자에 의해 입력되는 단어들에 의해 아바타가 스스로 반응하는 시스템을 위해 요구되는 감정 표현 어휘들을 분류 분석하였다. 분류 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국어의 형용사와 자동사에서 추출한 감정 표현 어휘는 25개 그룹 209단어로 분류할 수 있었다. 둘째, 25개의 감정 표현 어휘 그룹 중 긍정적인 표현은 단 2개(좋다, 혹하다)이고 나머지 23개는 모두 부정적인 감정 표현 어휘들이다. 따라서 한국어에는 긍정적인 감정 표현 어휘보다는 부정적인 감정 표현 어휘가 더 발달되어 있다는 것을 알 수 있었다. 셋째, 분류된 25개의 감정 표현 어휘들을 수량화이론III류 분석하여 아바타의 표정을 제작한 결과 감정 표현 어휘들과 아바타 표정이 밀접한 관련성을 지니고 있어 사용자의 감정을 표현하는데 있어 유용하다는 것을 명확히 하였다. 하지만 국어 언어학적 구조 즉, 문맥 전체의 의미를 정량적 관계로 해석해 내지 못하는 등 실험의 한계성을 지니고 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권2호
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• pp.449-454
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• 2020

본 논문에서는 SNS에 게시된 글의 내용을 통해 사용자의 우울함을 검출하는 기계학습 기반 감성 분석 시스템을 제안한다. 게시한 글의 작성자가 기분을 파악하는 시스템을 구현하기 위해 먼저 감정 사전에서 우울한 감정의 단어와 그렇지 않은 감정과 관련된 단어를 목록화하였다. 그 후, SNS를 대표하는 서비스 중 하나인 트위터의 텍스트 자료에서 검색 키워드를 선정하고 크롤링을 시행하여 우울한 감정을 띤 문장 1297개와 그렇지 않은 문장 1032개로 이뤄진 학습 데이터셋을 구축하였다. 마지막으로 텍스트 기반 우울감 검출 목적에 가정 적합한 기계학습 모델을 찾기 위해 수집한 데이터셋을 바탕으로 순환신경망, 장단기메모리, 그리고 게이트 순환 유닛을 비교 평가하였고, 그 결과 GRU 모델이 다른 모델들보다 2~4%가량의 높은 92.2%의 정확도를 보임을 확인하였다. 이 연구 결과는 SNS상의 게시글을 토대로 사용자의 우울증을 예방하거나 치료를 유도하는 데 활용될 수 있을 것이다.

• 인지과학
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• 제19권4호
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• pp.499-517
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• 2008

본 논문에서는 한국어 감정 분류에 기반이 되는 감정 자질 추출의 효과적인 추출 방법을 제안하고 평가하여, 그 유용성을 보인다. 한국어 감정 자질 추출은 감정을 지닌 대표적인 어휘로부터 시작하여 확장할 수 있으며, 이와 같이 추출된 감정 자질들은 문서의 감정을 분류하는데 중요한 역할을 한다. 문서 감정 분류에 핵심이 되는 감정 자질의 추출을 위해서는 영어 단어 시소러스 유의어 정보를 이용하여 자질들을 확장하고, 영한사전을 이용하여 확장된 자질들을 번역하여 감정 자질들을 추출하였다. 추출된 한국어 감정 자질들을 평가하기 위하여, 이진 분류 기법인 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 사용해서 한국어 감정 자질로 표현된 입력문서의 감정을 분류하였다. 실험 결과, 추출된 감정 자질을 사용한 경우가 일반적인 정보 검색에서 사용하는 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 약 14.1%의 성능 향상을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.159-166
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• 2014

본 논문에서는 감정을 통해 단어의 의미가 변화될 때 운율과 음질로 표현되는 음향 요소가 어떠한 역할을 하는지 분석한다. 이를 위해 6명의 발화자에 의해 5가지 감정 상태로 표현된 60개의 데이터를 이용하여 감정에 따른 운율과 음질의 변화를 살펴본다. 감정에 따른 운율과 음질의 변화를 찾기 위해 8개의 음향 요소를 분석하였으며, 각 감정 상태를 표현하는 주요한 요소를 판별 해석을 통해 통계적으로 분석한다. 그 결과 화남의 감정은 음의 세기 및 2차 포먼트 대역너비와 깊은 연관이 있음을 확인할 수 있었고, 기쁨의 감정은 2차와 3차 포먼트 값 및 음의 세기와 연관이 있으며, 슬픔은 음질 보다는 주로 음의 세기와 높낮이 정보에 영향을 받는 것을 확인할 수 있었으며, 공포는 음의 높낮이와 2차 포먼트 값 및 그 대역너비와 깊은 관계가 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 감정 음성 인식 시스템뿐만 아니라, 감정 음성 합성 시스템에서도 적극 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.358-361
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• 2018

비정형 데이터 증가로 텍스트 마이닝을 사용해 데이터를 분석하는 연구가 주목받고 있다. 감성분석은 단어와 문맥을 분석하여 텍스트의 감정을 파악하는 기술이다. 본 논문에서는 감성분석 연구 동향, 적용분야, 방법론에 관해 분석하고 기술하려 한다. 감성분석은 2001년 채팅의 감정을 분석하면서 시작되었고, 2008년부터 본격적으로 연구가 진행되었다. 감성분석은 SNS, 상품 후기, 영화평, 뉴스 기사 등 다양한 데이터에 적용되고 있으며, 사회이슈 찬반 분석과 장소 선호도 분석 등 다양한 연구에서 사용되었다. 감성분석 방법은 감성사전을 이용하는 방식과 기계학습을 사용하는 방식으로 나누어지며 분석 방법을 발전시키기 위한 연구가 진행되고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1476-1478
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• 2013

최근 페이스북(Facebook), 트위터(Twitter) 등의 SNS(Social Network Service)의 사용자가 급격하게 증가하고 있다. SNS가 발달하면서 언제 어디서나 쉽게 자신의 위치, 현재의 감정들을 온라인상에서 공유한다. 이에 따라 사람의 감정을 표현하는 단어 100여개를 7가지 감정(기쁨, 흥미, 슬픔, 분노, 놀람, 지루함, 통증)으로 분류하였으며[1]. 이를 분석하기 위한 감정 표현 분석기 모듈을 설계하였다. 설계한 모듈을 사용하여 페이스북의 사용자 뉴스피드(News-Feed)를 분석하여 사용자의 성향을 분석하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.506-509
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• 2019

신문기사나 위키피디아와 같이 정보를 전달하는 텍스트와는 달리 사람의 감정 및 의도를 표현하는 텍스트는 다양한 형태의 노이즈를 포함한다. 본 논문에서는 data-driven 방법을 이용하여 노이즈와 단어들 사이의 관계를 LSTM을 이용하여 하나의 벡터로 요약하는 모델을 제안한다. 노이즈 문장 벡터를 표현하는 방식으로는 단방향 LSTM 인코더과 양방향 LSTM 인코더의 두 가지 모델을 이용하여 노이즈를 포함하는 영화 리뷰 데이터를 가지고 감정 분석 실험을 하였고, 실험 결과 단방향 LSTM 인코더보다 양방향 LSTM인 코더가 우수한 성능을 보여주었다.