• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.3
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• pp.336-340
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• 2008

Sentiment classification is a recent subdiscipline of text classification, which is concerned not with the topic but with opinion. In this paper, we present a Korean sentence and document classification system using effective sentiment features. Korean sentiment classification starts from constructing effective sentiment feature sets for positive and negative. The synonym information of a English word thesaurus is used to extract effective sentiment features and then the extracted English sentiment features are translated in Korean features by English-Korean dictionary. A sentence or a document is represented by using the extracted sentiment features and is classified and evaluated by SVM(Support Vector Machine).

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.91-94
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• 2018

감정분석은 텍스트에서 나타난 저자 혹은 발화자의 태도, 의견 등과 같은 주관적인 정보를 추출하는 기술이며, 여론 분석, 시장 동향 분석 등 다양한 분야에 두루 사용된다. 감정분석 방법은 사전 기반 방법, 기계학습 기반 방법 등이 있다. 본 논문은 사전 기반 감정분석에 필요한 한국어 감정사전 자동 구축 방법을 제안한다. 본 논문은 영어 감정사전으로부터 한국어 감정사전을 자동으로 구축하는 방법이며, 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째는 영한 병렬말뭉치를 이용한 영한사전을 구축하는 단계이고, 두 번째는 영한사전을 통한 이중언어 그래프를 생성하는 단계이며, 세 번째는 영어 단어의 감정값을 한국어 단어의 감정값으로 전파하는 단계이다. 본 논문에서는 제안된 방법의 유효성을 보이기 위해 사전 기반 한국어 감정분석 시스템을 구축하여 평가하였으며, 그 결과 제안된 방법이 합리적인 방법임을 확인할 수 있었으며 향후 연구를 통해 개선한다면 질 좋은 한국어 감정사전을 효과적인 방법으로 구축할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1108-1111
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• 2017

최근 감정인식 기술은 다양한 IoT 센서 디바이스의 등장으로 단일 소스기반의 감정인식 기술 연구에서 멀티모달 센서기반 감정인식 연구로 변화하고 있으며, 특히 오디오와 영상을 이용한 감정인식 기술의 연구가 활발하게 진행되는 있다. 기존의 오디오 및 영상기반 감정신 연구는 두 개의 센서 테이터를 동시에 입력 저장한 오픈 데이터베이스를 활용하여 다른 이벤트 처리 없이 각각의 데이터에서 특징을 추출하고 하나의 분류기를 통해 감정을 인식한다. 이러한 기법은 사람이 말하지 않는 구간, 얼굴이 보이지 않는 구간의 이벤트 정보처리에 대한 대처가 떨어지고 두 개의 정보를 종합하여 하나의 감정도 도출하는 디시전 레벨의 퓨저닝 연구가 부족하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 오디오 및 영상에 내포되어 있는 이벤트 정보를 추출하고 오디오 및 영상 기반의 분리된 인지모듈을 통해 감정들을 인식하며, 도출된 감정들을 시간단위로 통합하여 디시전 퓨전하는 실시간 오디오 및 영상기반의 감정인식 프레임워크를 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.145-150
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• 2009

이 논문은 한글 뉴스 기사의 댓글에 대한 감정 분류 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기계학습을 이용하는데 본 논문에서는 자질의 가중치를 재조정하는 좀 색다른 방법을 제안한다. 일반적으로 댓글은 독자들이 특정 기사에 대해서 어떠한 감정을 가지고 있는지를 파악하는 중요한 단서가 된다. 그런데 독자들의 감정은 가사에 어떤 분야에 속하느냐에 영향을 받는다. 예를 들면 정치 기사는 부정적인 댓글은 많이 포함하고 있으며 인물 기사는 긍정적인 기사를 많이 포함한다. 이 논문은 이와 같은 댓글의 속성을 이용해서 기사의 원문과 기사의 분야 정보를 이용하여 가중치를 조정한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 신문 기사와 댓글을 수집하여 감정 말뭉치를 구축하였으며 감정자질을 추출하기 위해 감정 사전을 구축하였다. 제안된 시스템의 $F_1$ 척도는 92.2%였으며 원문의 감정 단어와 분야 정보가 댓글의 감정을 분류하는데 중요한 자질임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.558-561
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• 2010

컨텍스트폰은 사용자의 주변 상황을 실시간으로 수집하고 시각화하는 휴대전화이며 인간의 여섯 번째 감각 도구로써 신체의 일부가 되고 있다. 이에 따라 사용자에 특화된 상황 인지 기능을 지원하는 모바일 플랫폼 기술이 많이 연구되고 있다. 하지만 모바일 기기간의 상호작용이 아니라 사용자간의 소셜 인터랙션을 지원하는 모바일 플랫폼 연구는 미비하며 감정 등의 고수준 정보는 지원하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 감정을 포함한 다양한 정보들을 지원하는 컨텍스트폰 플랫폼을 이용하여 사용자간의 감정을 공유 할 수 있는 컨텍스트폰에 대해 기술한다. 또한 사용자의 감정을 인식하기 위해 컨텍스트폰 플랫폼은 휴대전화 카메라를 이용하여 사용자의 얼굴이미지를 수집하고 감정인식기로 전달한다. 감정인식기는 사용자의 얼굴을 특징추출하여 패턴인식에 적용되는 분류분석 알고리즘을 통해 사용자의 감정을 알아내고 컨텍스트 서버를 매개체로 사용자간 감정을 전달하며 모바일 화면에 시각화한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.519-521
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• 2019

최근 소셜 메신저를 통해 많은 사람들이 의사소통을 주고받음에 따라, 텍스트에서 감정을 파악하는 것이 중요하다. 따라서, 감정이 태깅된 데이터가 필요하다. 하지만, 기존 연구는 감정이 태깅된 데이터의 양이 많지가 않다. 이는 텍스트에서 감정을 파악하는데 성능 저하를 야기할 수 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 단어 매칭 방법과 형태소 매칭 방법을 이용하여 많은 양의 한국어 감정 태깅 데이터셋인 EmoNSMC 를 구축하였다. 구축한 데이터셋은 네이버 영화 감상 리뷰 데이터 (NSMC)에 디스턴트 수퍼비전 방법 (distant supervision) 방법을 적용하여 weak labeling을 진행하였고, 이 과정에서 한국어 감정 어휘 사전 (KTEA) 을 이용하였다. 구축된 데이터셋의 감정 분포 결과, 형태소 매칭 방법을 통해 구축한 데이터셋이 좀 더 감정 분포가 균등한 것을 확인할 수 있었다. 해당 데이터셋은 공개되어 있다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.9 no.4
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• pp.321-329
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• 2006

Recently there has been interested in the role of emotion in human computer interaction fields. The present study investigated whether the users emotional state effects on information search pattern for decision making in small screen display. In experiment, to induce specific emotional states(positive and negative emotional state), the participants were asked to listen to music and imagine autobiographic events with different emotional impacts. Subsequently, they performed time limit search tasks with three travel information on small screen display and their search patterns were recorded on real time. The results indicated that a positive emotional state caused more wide and fast Information search pattern in comparison with neutral and negative emotional state. And neutral and negative emotional state caused more cognitive resource to details in comparison with positive emotional state.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.1
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• pp.53-62
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• 2004

The processing of emotional information is very important in Human-Computer Interaction (HCI). In particular, it is very important in video information processing to deal with a user's affection. To handle emotional information, it is necessary to represent meaningful features and detect them efficiently. Even though it is not an easy task to detect emotional events from low level features such as colour and motion, it is possible to detect them if we use statistical analysis like Linear Discriminant Analysis (LDA). In this paper, we propose a representation scheme for emotion-related features and a defection method. We experiment with extracted features from video to detect emotional events and obtain desirable results.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.8
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• pp.94-104
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• 2006

Building the Public Appraisal Information System(PAIS) has been a critical issue because real estate valuation process depends on the various information and analysis. However, there has been little research in this area. As a result, there is not any comprehensive plan for the PAIS constructed by the MOCT(Ministry of Construction and Transportation), and its database quality has various Problems. Therefore, this paper investigated the database of the public appraisal information system and suggested development strategies as follow: preparing a comprehensive plan for data collection, establishment of data management standards, additional collection of the attribute and spatial data, linkage PAIS and other information system.

• 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.