• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.19 no.4
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• pp.499-517
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• 2008

In this paper, we propose an effective emotion feature extraction method for Korean and evaluate their availability in sentiment classification. Korean emotion features are expanded from several representative emotion words and they play an important role in building in an effective sentiment classification system. Firstly, synonym information of English word thesaurus is used to extract effective emotion features and then the extracted English emotion features are translated into Korean. To evaluate the extracted Korean emotion features, we represent each document using the extracted features and classify it using SVM(Support Vector Machine). In experimental results, the sentiment classification system using the extracted Korean emotion features obtained more improved performance(14.1%) than the system using content-words based features which have generally used in common text classification systems.

• 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).

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.9
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• pp.131-138
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• 2013

In this paper, I propose and evaluate the method that classifies emotional type of characters with their emotional words. Emotional types are classified as three types such as positive, negative and neutral. They are selected by classification of emotional words that characters speak. I propose the method to extract emotional words based on WordNet, and to represent as emotional vector. WordNet is thesaurus of network structure connected by hypernym, hyponym, synonym, antonym, and so on. Emotion word is extracted by calculating its emotional distance to each emotional category. The number of emotional category is 30. Therefore, emotional vector has 30 levels. When all emotional vectors of some character are accumulated, her/his emotion of a movie can be represented as a emotional vector. Also, thirty emotional categories can be classified as three elements of positive, negative, and neutral. As a result, emotion of some character can be represented by values of three elements. The proposed method was evaluated for 12 characters of four movies. Result of evaluation showed the accuracy of 75%.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.31-32
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• 2013

본 논문에서는 영화의 등장인물의 성향을 파악하기 위해 시나리오의 대사로부터 감정어를 추출하고, 등장인물의 감정어들을 긍정, 부정, 중립의 3개로 단순화하여 등장인물의 성향을 가시화 시켜주는 방법을 제안한다. 대사로부터 감정어를 추출하기 위해 WordNet 기반의 감정어 추출 방법을 제안한다. WordNet은 단어 간에 상위어와 하위어, 유사어 등의 관계로 연결된 네트워크 구조의 사전이다. 이 네트워크 구조에서 최상위의 감정 항목과의 거리를 계산하여 단어별 감정량을 계산하여 대사를 30 차원의 감정 벡터로 표현한다. 등장인물별로 추출된 감정 벡터를 긍정, 부정, 중립의 3개의 차원으로 단순화 하여 등장인물의 성향을 표현한다.

• 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.

• Smart Media Journal
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• v.5 no.1
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• pp.61-68
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• 2016

According to increasing SNS users and developing smart devices like smart phone and tablet PC recently, many techniques to classify user emotions with social network information are researching briskly. The use emotion classification stands for distinguishing its emotion with text and images listed on his/her SNS. This paper suggests a method to classify user emotions through sampling a value of a representative figure on a trigonometrical function, a representative adjective on text, and a canny algorithm on images. The sampling representative adjective on text is selected as one of high frequency in the samplings and measured values of positive-negative by SentiWordNet. Figures sampled on images are selected as the representative in figures; triangle, quadrangle, and circle as well as classified user emotions by measuring pleasure-unpleased values as a type of figures and inclines. Finally, this is re-defined as x-y graph that represents pleasure-unpleased and positive-negative values with wheel of emotions by Plutchik. Also, we are anticipating for applying user-customized service through classifying user emotions on wheel of emotions by Plutchik that is redefined the representative adjectives and figures.

• Annual Conference of KIPS
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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.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.325-328
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• 2002

본 논문에서는 사람의 식별과 감정을 인식하기 위한 하나의 방법을 제안한다. 제안된 방법은 색차 정보에 의한 형판의 위치 인식과 형판 벡터 추출에 기반한다. 단일 색차 공간만을 이용할 경우 살색 영역을 정확히 추출하기 힘들다. 이를 보완하기 위해서 여러 가지 색차 공간을 병행하여 살색 영역을 추출하며, 이를 응용하여 각각의 형판을 추출하는 방법을 제안한다. 그리고, 사람의 식별과 감정 인식을 위해서 추출된 형판에 대한 각각의 특징 벡터 추출 방법을 제시하며, 마지막으로 추출된 형판 벡터를 이용하여 신경망을 통한 학습과 인식을 수행하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.273-275
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• 2012

노래(Song)와 같이 가사를 포함한 음악은 같은 스타일의 멜로디라도 청자에 따라 느끼는 감정이 다르다. 따라서 전통적인 음악 분류에서 사용하는 템포, 박자, 음정, 음표, 리듬과 같은 자질을 이용하여 감정을 분류할 수 없다. 본 연구에서는 가사로부터 감정 자질을 추출하고, 이를 학습 자질로 이용하여 노래 가사의 감정을 분류한다. 감정 자질의 추출 정확도를 높이고자, 한국어의 언어적 특징을 반영한 규칙을 구축한다. 추출된 감정 자질과 structured SVM을 이용하여 노래 가사의 감정을 분류한 결과, Naive Bayes나 SVM과 같은 전통적인 학습 기법보다 높은 성능(accuracy = 68.9%)을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.131-134
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• 2006

본 논문에서는 가정용 로봇 및 서비스 로봇과 같은 이동로봇에서 사용자의 감정을 인식하는 방법중 한가지인 얼굴영상을 이용한 감정인식 방법을 제안한다. 얼굴영상인식을 위하여 얼굴의 여러 가지 특징(눈썹, 눈, 코, 입)의 움직임 및 위치를 이용하며, 이동로봇에서 움직이는 사용자를 인식하기 위한 움직임 추적 알고리즘을 구현하고, 획득된 사용자의 영상에서 얼굴영역 검출 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역을 제외한 손과 배경 영상의 피부색은 제거한다. 검출된 얼굴영역의 거리에 따른 영상 확대 및 축소, 얼굴 각도에 따른 영상 회전변환 등의 정규화 작업을 거친 후 이동 로봇에서는 항상 고정된 크기의 얼굴 영상을 획득 할 수 있도록 한다. 또한 기존의 특징점 추출이나 히스토그램을 이용한 감정인식 방법을 혼합하여 인간의 감성 인식 시스템을 모방한 로봇에서의 감정인식을 수행한다. 본 논문에서는 이러한 다중 특징점 추출 방식을 통하여 이동로봇에서의 얼굴 영상을 이용한 사용자의 감정인식 시스템을 제안한다.