• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.133-140
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• 2012

본 논문에서는 소셜 음악 사이트에서 사용자들이 생성한 태그를 바탕으로 음악을 추천하는 기법을 제안한다. 협력적 태깅 시스템은 사용자가 직접 선정한 단어를 콘텐츠에 부여할 수 있도록 하므로, 사용자의 선호도를 구체적으로 파악할 수 있는 정보를 제공한다. 특히, 감정을 표현하는 감정 태그들은 음악 장르나 음악가와 같이 사실을 나타내는 사실 태그들과는 다르게 선호도를 훨씬 직접 표현하고 있다. 따라서 태그의 의미를 파악하여 감정 태그와 사실 태그로 분류하고, 감정 태그는 감정표현의 정도에 따라 가중치를 부여하기 위해서 UniTag라고 하는 태그 온톨로지를 개발하였다. UniTag 온톨로지를 이용하여 정제된 태그 집합은 사용자 프로파일 생성에 사용되며, 태그 기반 사용자 프로파일을 바탕으로 음악 추천 알고리즘을 수행하였다. 제안하는 추천 방법의 효율성을 평가하기 위해서, 전통적인 청취 횟수 기반 추천, 감정 태그 가중치를 고려하지 않은 추천, 그리고 감정 태그 가중치를 고려한 추천의 세 가지 추천 방법의 정확도와 재현율을 비교하였다. 실험 결과는, 감정 태그 가중치를 고려한 추천 방식이 정확도의 측면에서 다른 두 가지 방식보다 효율적이라는 것을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.487-490
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• 2004

이메일과 같은 텍스트 기반의 서비스 둥이 점차 대중화되고 있지만, 이러한 텍스트 기반의 서비스에서는 메시지를 전달할 때 수신자가 필자의 감정 상태를 정확하게 파악하기 어려운 문제가 있다. 이러한 문제를 단편적으로 해결하기 위하여 감정 상태를 나타내는 이모티콘(emoticon)을 사용하기도 하지만 이는 보편적이지 않아서 사용하기에 불편한 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 일반 텍스트 문서에 감정 태그를 삽입하여 필자의 감정을 표현할 수 있도록 새로운 마크업 언어인 EmoXML(Emotion XML)을 정의한다. 그리고 문장 내에 포함되어 있는 감정 어휘를 인식하여, 관련 감정 태그를 자동으로 생성하고 처리할 수 있는 시스템을 설계한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권6호
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• pp.386-391
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• 2017

본 논문에서는 실생활에서 수집한 웨어러블 센서 데이터에서 사용자의 체험 기반 감정 태그정보를 자동으로 부여하는 시스템을 제안한다. 사용자 본인의 감정과 사용자가 보고 듣는 정보를 종합적으로 고려하여 네 가지의 감정 태그를 정의한다. 직접 수집한 웨어러블 센서 데이터를 중심으로 기존 감성컴퓨팅 연구를 통해 알려진 보조 정보를 결합하여, 다중 센서 데이터를 입력으로 하고 감정 태그를 구분하는 머신러닝 기반 분류 시스템을 학습하였다. 다중 모달리티 기반 감정 태깅 시스템의 유용성을 보이기 위해, 기존의 단일 모달리티 기반의 감정 인식 접근법과의 정량적, 정성적 비교를 한다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.123-131
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• 2019

최근 소셜 네트워크 서비스 사용자들은 게시글을 통해 사회적 이슈 및 관심 콘텐츠들에 대한 자신의 감정을 적극적으로 표현하고 공유한다. 그 결과 소셜 네트워크에서의 개인 및 특정 집단의 감정 공유는 빠르게 확산된다. 그러므로 사용자들의 게시글에 대한 감정 분석 연구가 활발히 진행되고 있다. 그렇지만 다양한 감정이 포함된 게시글에 대한 감정 분석 연구가 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 해시태그와 이미지를 이용한 인스타그램 게시글의 대표 감정 분석 방법을 제안한다. 이를 통해 사용자 게시글에 포함된 다종의 리소스를 활용하여 다중의 감정으로부터 대표 감정을 추출할 수 있으며 66.4%의 정확도와 81.7%의 재현율로 기존 방법보다 감정 분류 성능 향상을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.737-743
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• 2017

지능형 라이프로그 시스템은 언제(When), 어디서(Where), 누구와 함께(Who), 어떤 상황에서(What, How), 일어나는 정보, 즉 사용자의 일상에서 발생되는 시간, 인물, 장면, 연령대, 감정, 관계, 상태, 위치, 이동 경로 등의 다양한 상황정보들을 인식하여 태그를 달아 사용자의 일상생활을 기록하고 쉽고 빠르게 접근하도록 제공하는 것이다. 상황인식은 자동태킹(Auto-Tagging) 기술과 생체인식 기술인 얼굴인식을 이용해, 태그(Tag) 단위의 정보를 자동으로 생성하고 분류되어 상황정보 DB을 구축한다. 상황정보 DB에는 지리정보, 위치정보, 날씨정보, 감정정보 등을 포함하고 있다. 본 논문에서는 감정정보를 자동으로 기록하기 위해서 능동형태 모델 방법을 사용해 무표정과 웃는표정을 인식하는 어플리케이션을 개발하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제29권3호
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• pp.297-320
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• 2018

본 연구는 이미지에 대한 접근 및 검색을 향상시키고, 이미지에 대한 설명 제공 도구로서의 태그를 효과적으로 생성하기 위한 방안을 모색하는데 목적이 있다. 이를 위해 이미지 태그를 생성하는 두 가지 방법인 휴먼 태깅과 머신 태깅의 특징을 조사하고 휴먼 태그와 머신 태그의 속성을 비교 분석하였다. 머신 태그는 일반적 속성이 가장 높았으며, 특정적 속성과 시각적 요소는 일부 나타났고, 추상적 속성은 거의 나타나지 않았다. 휴먼 태그도 일반적 속성이 가장 높았으나 휴먼 태그 생성자가 명칭을 알 수 있는 객체 및 장면에 대해서는 특정적 속성의 비중이 높았으며, 감정과 정서, 추상적 개념의 주제뿐 아니라 사건, 장소, 시간, 관계 등이 다양한 태그로 표현되었다. 본 연구를 통해 생성된 태그 집합은 머신러닝 알고리즘을 개선하기 위한 트레이닝 데이터세트를 구성하는데 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.12-14
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• 2022

최근 코로나 바이러스로 인한 팬데믹이 장기화 되었고 이는 개인의 정신건강에도 많은 악영향을 미치고 있다. 이에 따른 코로나 우울감 해소 방안으로 '감정일기 애플리케이션'을 제안하며 감정 분석을 위해 2차원 좌표계를 사용한다. 이 애플리케이션에서는 사용자가 입력한 좌표값의 평균으로 콘텐츠를 추천하는데, 평균 좌표값이 획일화되어 한 가지 범주에 고착되는 문제가 있다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 콘텐츠 평가 변수 및 사용자 성향 변수를 이용하여 평균 좌표값에 변화를 주었다. 이를 통해 사용자에게 보다 적합한 콘텐츠 추천을 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.107-116
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• 2013

본 연구에서는 소셜 음악 사이트에서 사용자들이 음악 아이템을 청취한 횟수와 생성한 태그 정보를 혼합하여 음악을 추천하는 시스템을 제안한다. 현재, 상용화된 음악 추천 시스템들은 주로 사용자의 청취 습관과 외부적인 선호도 입력값을 기반으로 음악을 추천하고 있다. 그러나 이 방식은 아직 음악을 청취한 사용자가 많지 않은 새로운 음악이나 청취 정보가 없는 새로운 사용자의 경우 추천하는 데 어려움이 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 사용자가 선정한 키워드를 아이템에 부여하는 협업 태깅으로 생성된 태그 정보를 활용하였다. 태그의 의미를 파악하여 감정 표현의 정도에 따라 가중치를 부여한 뒤, 태그 점수와 청취 횟수를 혼합하여 음악 아이템의 선호도를 산출하였다. 이를 기반으로 사용자 프로파일을 생성하고 협업 필터링 알고리즘을 수행하였다. 제안하는 추천 방법의 효율성을 평가하기 위해서, 청취 습관 기반 추천, 태그 점수 기반 추천, 하이브리드 추천 방법의 세 가지 추천 방법에 대해서 정확도, 재현율, 그리고 F-measure를 계산하였다. 실험 결과에 대해 통계적 검증을 시행한 결과, 하이브리드 추천 방법이 다른 두 가지 방식보다 통계적으로 유의한 차이를 보여 성능이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제44권4호
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• pp.203-230
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• 2010

본 연구는 LibraryThing내의 베스트셀러 40권에 대한 태그를 6개월 간격으로 수집하여 폭소노미의 생성과 성장을 분석하였다. 이를 통해 태그의 양적, 질적 성장과 그러한 태그가 갖는 주된 의미와 주제 표현의 활용가능성을 살펴보았다. 본 연구의 결과로 첫째, 이용자 태깅의 동기는 개인의 자료 정리나 검색용도, 욕구의 성취, 감정 표출과 같은 자신을 위한 목적과 타인과 경험을 공유하거나 자신의 행동이 사회에 도움이 되길 바라는 사회성이 강조된 목적으로 구분되며, 사회적 동기가 부여된 태그는 74.12%로 드러났다. 둘째, 시간의 흐름에 따라 전체 태그 수와 이용 빈도수에서 성장세를 보였다. 셋째, 태그의 성장세가 큰 항목은 출판 시기 및 읽은 시기, 장르, 핵심 주제어, 등장인물, 책에 대한 소감 부분이었으며 주제관련 태그의 비율이 가장 높은 비중을 차지하였다. 넷째, LCSH 중에서 해당 장르, 핵심 주제어, 등장인물이 다수 부여되었으며 시간이 흐르면서 좀 더 세부적인 핵심 주제어와 등장인물이 추가되었고, LCSH와 일치하는 태그의 수도 소폭 상승하였다. 다섯째, 핵심 태그는 해당 시대의 지식을 반영하는 용어 집단으로서 역할을 하는 것으로 나타났다. 앞으로 폭소노미가 형태적인 단점을 극복하고, 내적으로 시맨틱 의미를 찾으며, 일대기를 고려한 유동적인 용어집단으로서 기존의 택소노미와 함께 적극 활용되기 위해서는 태그의 생성부터 양적, 질적 성장까지 전 과정을 지속적으로 모니터링하고 지원해야 할 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.3992-3998
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• 2013

본 논문은 고음질의 대용량 코퍼스 기반 음성 합성기에 감정 음성 코퍼스를 추가하여 보다 다양한 합성음을 생성할 수 있는 방법에 관한 것이다. 파형 접합형 합성기에서 사용할 수 있는 형태로 감정 음성 코퍼스를 구축하여 기존의 일반 음성 코퍼스와 동일한 합성단위 선택과정을 통해 합성음을 생성할 수 있도록 구현하였다. 감정 음성 합성을 위해 태그를 사용하여 텍스트를 입력하고, 억양구 단위로 일치하는 데이터가 존재하는 경우 감정 음성으로 합성하고, 그렇지 않은 경우 일반 음성으로 합성하도록 하였다. 그리고 음성에서 운율을 구성하는 요소로 휴지기(break)가 있는데, 감정 음성의 휴지기는 일반 음성보다 불규칙한 특성이 있다. 따라서 합성기에서 생성되는 휴지기 정보를 감정 음성 합성에 그대로 사용하는 것이 어려워진다. 이 문제를 해결하기 위해 가변 휴지기(Variable break)[3] 모델링을 적용하였다. 실험은 일본어 합성기를 사용하였고, 그 결과 일반 음성의 휴지기 예측 모듈을 그대로 사용하면서 자연스러운 감정 합성음을 얻을 수 있었다.