• Koreanishche Zeitschrift fur Deutsche Sprachwissenschaft
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• v.6
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• pp.23-55
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• 2002

이 논문의 목적은 수없이 많은 독일어 동사들 가운데 사람의 심리-감정을 표현하는 동사, 소위 감정동사(Emotionsverben: Verben der Gefuhlsbewegung)를 하나의 어휘-의미장(lexikalisch-semantisches Feld)으로 보고 이들의 통사구조 및 의미구조를 파악하여 결합가 모형화 하는 것이다. 우리는 감정동사의 통사 구조 및 의미구조를 기술하기 위해 동사 중심의 결합가 이론과 격이론을 이론적$\cdot$방법론적 토대로 삼았다. 또한 우리는 감정동사를 보충어의 수와 형태에 따라 크게 세 가지 그룹, 즉 2개의 보충어를 갖는 그룹 I(이 그룹에 속하는 동사들은 무생물(사물)을 주어로 갖는다)과 그룹 II(이 그룹에 속하는 동사들은 유생물(사람)을 주어로 갖는다) 그리고 3개의 보충어를 갖는 그룹 III(사람과 사람간의 관계를 나타낸다)으로 구분하였다. 예증을 위해 개별 동사에 대해 용례를 제시했다. 2개의 보충어를 갖는 그룹 II를 보충어의 수의성 여부에 따라 하위 분류했다. 보충어의 형태는 명사구(Sn, Sd, Sa, Sa)와 전치사구(pS)에 한정했으며 - 지면관계상 개별 동사의 예문으로 제시하진 않았지만 - 문장형태의 보충어, 예를 들어 dass-문장(Nsdass)과 부정사문(Inf)도 고려하여 통사적 문형(syntaktisches Satzmodell)과 의미적문형(semantisches Satzmodell)에서 제시하였다. 결국 이 논문은 독일어를 배우는 이들에게 독일어 동사의 통사구조 및 의미구조를 보다 쉽게 설명할 수 있는 하나의 방법론을 제시함은 물론, 나아가서는 결합가 사전에서 동사 내항 기술을 위한 기본적인 토대를 제공할 것이다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.562-564
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• 2005

정보검색에서의 사용자의 다양한 질의어는 객관적인 키워드에서 인간이 주관적으로 생각하고 느끼는 감정요소를 동반한 어휘들로 범위가 넓어지고 있다. 이에 본 논문에서는 감정에 기반한 신문기사 검색을 위하여 기사의 구문 분석 및 품사 태깅 절차를 거쳐 동사를 추출하고 그 중 감점을 내포하는 동사들의 관계를 이용하여 신문기사의 감정을 추출한다. 감정동사의 관계를 창조하기 위하여 감정동사들을 OWL/RDF(S)를 이용해서 온톨로지를 구축하였고 에지(Edge)기반의 유사도 측정방법을 제안하였다. 제안한 방법은 여러 가지 감정을 추출하고 감정 정도를 측정할 수 있기 때문에 이는 향후 감정기반 신문기사 검색에 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.

• Cross-Cultural Studies
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• v.51
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• pp.329-356
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• 2018

Types of emotional expressions are comprised of vocabulary that describes emotion and composition of sentences to express emotion such as an exclamatory sentence and a rhetorical question, expressions of interjection, adverbs of attitude for an idea, and a style of writing. This study is focused on vocabulary that describes emotion and analyzes the aspect of translation when emotional expression of 'Kyo(驚)' is shown in "Kokoro". As a result, the aspect of translation for expression of 'Kyo(驚)' showed that it was translated to vocabulary as suggested in the dictionary in some cases. However, it was not always translated as suggested in the dictionary. Vocabulary that describes the emotion of 'Kyo(驚)' in Japanese sentences is mostly translated to corresponding parts of speech in Korean. Some adverbs needed to add 'verbs' when they were translated. Different vocabulary was added or used to maximize emotion. However, the corresponding part of speech in English was different from Korean. Examples of Japanese sentences expressing 'Kyo(驚)' by verbs were translated to expression of participles for passive verbs such as 'surprise' 'astonish' 'amaze' 'shock' 'frighten' 'stun' in many cases. Idioms were also translated with focus on the function of sentences rather than the form of sentences. Those expressed in adverbs did not accompany verbs of 'Kyo(驚)'. They were translated to expression of participles for passive verbs and adjectives such as 'surprise' 'astonish' 'amaze' 'shock' 'frighten' 'stun' in many cases. Main agents of emotion were showat the first person and the third person in simple sentences. Translation of emotional expressions when a main agent was the first person showed that the fundamental word order of Japanese was translated as in Korean. However, adverbs of time and adverbs of degree were ended to be added. The first person as the main agent of emotion was positioned at the place of subject when it was translated in English. However, things or causes of events were positioned at the place of subject in some cases to show the degree of 'Kyo(驚)' which the main agent experienced. The expression of conjecture and supposition or a certain visual and auditory basis was added to translate the expression of emotion when the main agent of emotion was the third person. Simple sentences without the main agent of emotion showed that their subjects could be omitted even if they were essential components because they could be known through context in Korean. These omitted subjects were found and translated in English. Those subjects were not necessarily human who was the main agent of emotion. They could be things or causes of events that specified the expression of emotion.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2001.08a
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• pp.29-34
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• 2001

영상자료 및 소리자료의 색인과 검색을 위해서는 감정동사 및 감정형용사 등의 감정 어휘를 필요로 한다. 그러나 감정어휘는 그 뉘앙스가 미묘하여 분명한 분류체계가 없이는 체계적인 정리가 불가능하다. 이에 따라 본 연구에서는 국어학과 분류사전의 분류체계를 고찰하고 새로운 감정어휘의 분류방안을 연구하였으며, 감정에 따른 기쁨, 슬픔, 놀람, 공포, 혐오, 분노의 6가지 기본유형을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.520-522
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• 2013

스마트 폰의 확산으로 대화의 개념이 음성에서 텍스트로 확대 되고 있다. 방대하게 누적되고 있는 메신저의 텍스트 데이터로부터 유용한 정보들을 찾아 사용자에게 추천서비스를 제공할 수 있다. 이를 뒷받침 해주기 위해서는 텍스트 감정 인식이 중요하다. 기존에는 PMI기법과 감정키워드를 이용하여 감정을 분류 하였다. 그러나 특정단어로 감정을 분류하기 때문에 정확도가 낮았다. 본 논문에서는 복합색인어 기반 텍스트 감정 인식 기법을 제안한다. 문장에서 동사와 복합색인어를 추출하여 음운으로 분해한다. 그리고 스트링커널에서 벡터 값을 추출하여 기계학습 알고리즘(SVM)으로 4가지 감정(행복, 슬픔. 화남, 평범)으로 분류하는 방법이다. 동사와 감정에 영향을 주는 색인어를 추출하여 감정을 인식하는 기법으로 실험결과 정확도는 기존에 동사만 사용했을 때 보다 15%향상됨을 보였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.5
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• pp.85-94
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• 2014

This study examined the characteristics of movie reviews based on emotional expressions, using the structural analysis. Major results were as follows; firstly, the most cited emotional expression was 'fun'. Fun was the important discriminator for evaluating movies. Secondly, cluster analysis results found that although Korean movies were clustered by many emotional expressions such as fun, immersion and impression, foreign movies were grouped by joust an emotional expression including fun. Internet users tended to divide foreign movie into two kinds of movies such as fun movie and boring movies.

• Cross-Cultural Studies
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• v.53
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• pp.131-161
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• 2018

Emotional expressions are expressions that show the internal condition of mind or consciousness. Types of emotional expressions include vocabulary that describes emotion, the composition of sentences that expresses emotion such as an exclamatory sentence and rhetorical question, expressions of interjection, appellation, causative, passive, adverbs of attitude for an idea, and a style of writing. This study focuses on vocabulary that describes emotion and analyzes the aspect of translation when emotional expressions of 'Hu(怖)' is shown on "Kokoro". The aspect of translation was analyzed by three categories as follows; a part of speech, handling of subjects, and classification of meanings. As a result, the aspect of translation for expressions of Hu(怖)' showed that they were translated to vocabulary as they were suggested in the dictionary in some cases. However, they were not always translated as they were suggested in the dictionary. Vocabulary that described the emotion of 'Hu(怖)' in Japanese sentences were mostly translated to their corresponding parts of speech in Korean. Some adverbs needed to add 'verbs' when they were translated. Also, different vocabulary was added or used to maximize emotion. However, the correspondence of a part of speech in English was different from Korean. Examples of Japanese sentences that expressed 'Hu(怖)' by verbs were translated to expression of participles for passive verbs such as 'fear', 'dread', 'worry', and 'terrify' in many cases. Also, idioms were translated with focus on the function of sentences rather than the form of sentences. Examples, what was expressed in adverbs did not accompany verbs of 'Hu (怖)'. Instead, it was translated to the expression of participles for passive verbs and adjectives such as 'dread', 'worry', and 'terrify' in many cases. The main agents of emotion were shown in the first person and the third person in simple sentences. The translation on emotional expressions when a main agent was the first person showed that the fundamental word order of Japanese was translated as it was in Korean. However, adverbs of time and adverbs of degree tended to be added. Also, the first person as the main agent of emotion was positioned at the place of subject when it was translated in English. However, things or the cause of events were positioned at the place of subject in some cases to show the degree of 'Hu(怖)' which the main agent experienced. The expression of conjecture and supposition or a certain visual and auditory basis was added to translate the expression of emotion when the main agent of emotion was the third person. Simple sentences without a main agent of emotion showed that their subjects could be omitted even if they were essential components because they could be known through context in Korean. These omitted subjects were found and translated in English. Those subjects were not necessarily humans who were the main agents of emotion. They could be things or causes of events that specified the expression of emotion.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2008.10a
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• pp.94-97
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• 2008

CD Now, Video Recommender, Amazon 등과 같은 현재의 협업 기반 필터링 서비스는 일반적으로 서비스를 요구하는 사용자가 관심을 가진 아이템과 비슷한 속성의 아이템을 추천하고 있다. 하지만 영화와 같은 경우 사용자의 주관적 평가가 배제된-명시적 속성만으로는 아이템의 특징을 표현하는데 한계가 있다. 때문에 이를 이용한 방법은 서비스를 제공하는 데 있어 제한을 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 사용자가 영화에 대한 자신의 감정을 간단한 선택을 통해 표현함으로써 쉽고 편하게 사용자의 영화 취향을 도출하고 이를 기반한 소셜 네트워크를 형성하는 방법에 대해 논의해 보고자 한다. 이러한 방법을 통해 일반적으로 사용되는 빈도나 인기도 기반의 추천이 아닌 실제 사용자와 유사한 취향과 특성을 가지는 사용자들은 연결해줌으로써 보다 사용자에 특화된 추천을 가능하게 할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.05a
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• pp.199-200
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• 2009

자연스러운 대화가 가능한 인공지능 대화시스템을 구축하기 위해서는 사용자의 문장에 내재된 감정을 이해할 수 있는 시스템이어야만 한다. 또한 상호간의 대화를 통해서 풍겨지는 분위기를 파악할 수 있다면 사용자에게 마치 인간과 대화하는 듯한 자연스러움을 느끼도록 할 수 있을 것이다. 실제 대화에서 감정은 언어적인 표현뿐 아니라 비언어적인 표현으로도 표출되지만, 본 논문은 텍스트 상에서 언어적으로 표현되는 감정 정보를 인식하는데 초점을 둔다. 언어적인 표현으로 한정하여 감정을 인식하는 경우에는 감정을 직접 표현하고 있는 형용사나 동사가 중심이 된다. 본 논문에서는 형용사를 중심으로 하여 화행 정보와 결합하여 감정을 인식하는 시스템에 대해서 제시하고자 한다. 이 논문은 문장에 내재되어 있는 숨겨진 감정이나 분위기 등을 파악하기 위한 연구에 대한 선행 연구로서 텍스트 상에서 직접 드러나는 감정을 인식하기 위한 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.77-83
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• 2012

본 연구에서는 로봇의 자동 동화구연을 목표로 발화문장 상의 감정 파악 및 등장인물 별 다앙한 TTS 보이스 선택에 활용 가능한 발화문장의 화자 파악문제를 다룬다. 본 연구에서는 기존 규칙기반 방법론에서 많이 활용되어온 자질인 후보의 위치, 화자 후보의 주격/목적격 여부, 발화동사 존재 여부를 비롯하여 동화에 자주 나타나는 등장인물의 의미적 분류 및 등장인물의 등장/퇴장과 관련된 동사들을 추가 자질로 활용한다. 사람 및 동식물, 무생물이 모두 화자가 될 수 있는 동화 코퍼스에서 제안한 자질들을 활용하여 의사결정트리로 학습 및 검증한 결과 규칙기반의 베이스라인 방법에 비해 최대 49%의 정확도가 향상되었고, 제안한 방법론이 데이터의 변화에도 강인한 것을 확인할 수 있었다.