• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.379-383
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• 2021

감정 분석은 텍스트 데이터에서 인간이 느끼는 감정을 다양한 감정 유형으로 분류하는 것이다. 그러나 많은 연구에서 감정 분석은 긍정과 부정, 또는 중립의 극성을 분류하는 감성 분석의 개념과 혼용되고 있다. 본 연구에서는 텍스트에서 느껴지는 감정들을 다양한 감정 유형으로 분류한 감정 말뭉치를 구축하였는데, 감정 말뭉치를 구축하기 위해 심리학 모델을 기반으로 분류한 감정 어휘 사전을 사용하였다. 9가지 감정 유형으로 분류된 한국어 감정 어휘 사전을 바탕으로 한국어 영화 리뷰 말뭉치에 9가지 감정 유형의 감정을 태깅하여 감정 분석 말뭉치를 구축하고, KcBert에 학습시켰다. 긍정과 부정으로 분류된 데이터로 사전 학습된 KcBert에 9개의 유형으로 분류된 데이터를 학습시켜 기존 모델과 성능 비교를 한 결과, KcBert는 다중 분류 모델에서도 우수한 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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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.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.815-818
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• 2000

본 논문에서는 감정 표현 음성 합성 시스템을 구현하기 위해서, 감정 음성 데이터베이스의 음향학적 특징인 피치, 에너지, 지속시간, 스펙트럼 포락에 대해 분석한 결과와 문법적 요소인 품사에 따른 감정 음성 데이터의 피치 변화를 분석하였다. 분석 결과, 기본 주파수, 에너지, 지속시간, 스펙트럼 포락은 감정 표현에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 전반적으로 화남과 기쁨의 감정이 평상과 슬픔의 감정 보다 피치 및 에너지의 변화가 크게 나타났으며, 특히 기쁜 감정의 경우 부사, 관형사, 연결어미, 조사, 접미사에서 피치 변화가 많았으며, 화난 감정의 경우, 관형사, 명사, 용언, 접미사에서 피치 변화가 높게 나타났다. 이러한 분석 결과를 적용해 감정 음성을 합성하기 위하여, 평상 음성에 각 감정 음성의 운율 요소를 적용하여 감정 음성을 합성하여 평가한 결과, 기쁜 감정은 기본 주파수의 변화에 의해 86.7%, 화난 감정은 에너지의 변화에 의해 91%, 슬픈 감정은 음절지속시간의 변화에 의해 76.7%가 각각 올바른 감정으로 인지되었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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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.

• 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.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.47 no.2
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• pp.51-70
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• 2016

The purpose of this study is to analyze the semantic relation network and valence-arousal dimension through the words that describe emotions in Korean language. The results of this analysis are summarized as follows. Firstly, each emotion word was semantically linked in the network. This particular feature hinders differentiating various types of "emotion words" in accordance with similarity in meaning. Instead, central emotion words playing a central role in a network was identified. Secondly, many words are classified as two categories at the valence and arousal level: (1) negative of valence and high of arousal, (2) negative of valence and middle of arousal. This aspects of Korean emotional words would be useful to analyze emotions in various text data of books and document information.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.350-355
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• 1998

감정을 표현하는 음성 합성 시스템을 구현하기 위해서는 감정음성에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에선,s 평상, 화남, 기쁨, 슬픔의 네 가지 감정에 대한 음성 데이터에 대해 음절 세그먼트, 라벨링을 행한 감정 음성 데이터베이스를 구축하였고, 감정표현이 음성에 영향을 미치는 요인에대하여, 운율, 음운적인 요소로 나누어 분석하였다. 또한 기본 주파수, 에너지, 음절지속시간에 대한 분석과 감정 음성의기본 주파수, 에너지, 음절지속시간, 스펙트럼 포락의 인지 정도를 측정하기 위하여 평상 음성에 감정 음성의 운율 요소를 적용하는 음성을 합성하여 ABX 방법으로 평가하였다. 그 결과, 기본 주파수의변화가 73.3%, 음절지속시간은 43.3% 로 올바른 감정으로 인지되었으며, 특히 슬픈 감정에서 음절지속시간은 76.6%가 올바르게 감정을 나타내는 것으로 인지되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.50-55
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• 2023

속성 기반 감정 분석은 텍스트 내에서 감정과 해당 감정이 특정 속성, 예를 들어 제품의 특성이나 서비스의 특징에 어떻게 연결되는지를 분석하는 태스크이다. 본 논문에서는 속성 기반 감정 분석 데이터를 사용한 다중 작업-토큰 레이블링 문제에 프롬프트 튜닝 기법을 적용하기 위한 포괄적인 방법론을 소개한다. 이러한 방법론에는 토큰 레이블링 문제를 시퀀스 레이블링 문제로 일반화하기 위한 감정 표현 영역 검출 파이프라인이 포함된다. 또한 분리된 시퀀스들을 속성과 감정에 대해 분류 하기 위한 템플릿을 선정하고, 데이터셋 특성에 맞는 레이블 워드를 확장하는 방법을 제안함으써 모델의 성능을 최적화한다. 최종적으로, 퓨샷 세팅에서의 속성 기반 감정 분석 태스크에 대한 몇 가지 실험 결과와 분석을 제공한다. 구축된 데이터와 베이스라인 모델은 AIHUB(www.aihub.or.kr)에 공개되어 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.123-126
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• 2007

본 논문은 음성신호를 이용한 감정인식에 관한 연구이다. 감정인식에 관한 연구는 휴먼 인터페이스(Human Interface) 기술의 발전에서 인간과 기계의 상호작용을 위한 것이다. 본 연구에서는 음성신호를 이용하여 감정을 분석하고자 한다. 음성신호의 감정인식을 위해서 음성신호의 특정을 추출하여야한다. 본 논문에서는 개인에 따른 음성신호의 감정인식을 하고자하였다. 그래서 화자인식에 많이 사용되는 음성신호 분석기법인 Perceptual Linear Prediction(PLP) 분석을 이용하여 음성신호의 특정을 추출하였다. 본 연구에서는 PLP 분석을 통하여 개인화된 감정 패턴을 생성하여 간단하면서도 실시간으로 음성신호로부터 감정을 평가 할 수 있는 알고리즘을 만들었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.533-536
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• 2006

본 논문에서는 음성 신호로부터 감정의 특징을 나타내는 요소를 찾아내는 것을 목표로 하고 있다. 일반적으로 감정을 인식할 수 있는 요소는 단어, 톤, 음성신호의 피치, 포만트, 그리고 발음 속도 및 음질 등이 있다. 음성을 기반으로 감정을 익히는 방법 중에서 현재 가장 많이 접근하고 있는 방법은 피치에 의한 방법이 있다. 사람의 경우는 주파수 같은 분석 요소보다는 톤과 단어, 빠르기, 음질로 감정을 받아들이게 되는 것이 자연스러운 방법이므로 이러한 요소들이 감정을 분류하는데 중요한 요소로 쓰일 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 감정에 따른 음성의 특징을 추출하기 위해 사람의 감정 중에서 비교적 자주 쓰이는 평상, 기쁨, 화남, 슬픔에 관련된 4가지 감정을 비교 분석하였으며, 인간의 감정에 대한 음성의 특성을 분석한 결과, 강도와 스펙트럼에서 각각의 일관된 결과를 추출할 수 있었고, 이러한 결과에 대한 실험 과정과 최종 결과 및 근거를 제시하였다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.