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.
본 논문에서는 등장인물이 대사에서사용한감정어를 이용하여 등장인물의 감정 유형을 분류하는 방법을 제안하고 성능을 평가한다. 감정 유형은 긍정, 부정, 중립의 3 종류로 분류하며, 등장인물이 사용한 감정어를 누적하여 3 종류의 감정 유형 중에 어디에 속하는지를 파악한다. 대사로부터 감정어를 추출하기 위해 WordNet 기반의 감정어 추출 방법을 제안하고 감정어가 가진 감정 성분을 벡터로 표현하는 방식을 제안한다. WordNet은 영어 단어 간에 상위어와 하위어, 유사어 등의 관계로 연결된 네트워크 구조의 사전이다. 이 네트워크 구조에서 최상위의 감정항목과의 거리를 계산하여 단어별감정량을 계산하여 대사를 30 차원의 감정벡터로 표현한다. 등장인물별로 추출된 감정 벡터 성분들을 긍정, 부정, 중립의 3가지 차원으로 축소하여 표현한 후, 등장인물의 감정 성향이 어떻게 나타나는지를 추출한다. 또한 감정 성향의 추출 성능에 대해 헐리우드 영화 4개의 영화에서 12명의 등장인물을 선정하여 평가하여 제안한 방법의 효율성을 측정하였다. 대사는 영어로 이루어진 대사만을 사용하였다. 추출된 감정 성향 판단 성능은 75%의 정확도로 우수한 추출 성능을 나타내었다.
감정표현은 마음 의식의 내적 정태를 나타내는 것으로, 그 종류에는 '감정표현어휘', '고백표현', '문 구성', '간투사 표현', '사역 수동 수수 표현', '조사' '호칭', '문체 선택' 등이 제시되고 있다. 본고는 이러한 감정표현 가운데서 감정을 묘사하는 어휘를 중심으로, "こころ"에 나타난 '포(怖)'의 감정표현의 번역 양상을 '품사' '주어처리' '의미 분류'로 나누어 분석했다. 그 결과 '포(怖)'에 관한 번역 양상을 보면, 사전에 제시된 지시적 표현 이외에, '포(怖)'의 의미가 아닌 다른 표현, 다른 품사로도 번역되었음을 알 수 있었다. 일본어 문에서 사용된 '포(怖)'의 감정 어휘에 대해, 한국어역은 일부 '명사', '관용구', '부사+동사'를 제외하고는 대체로 일본어와 유사한 품사로 번역되었다. '명사'인 경우는 용언으로 풀어 설명한 후 강조 어휘를 더해 번역했으며, '부사+동사'는 2개 이상의 어휘가 이용된 어구로 번역되기도 했다. 상황에 따라 번역 어휘는 'Fear류(類)' 뿐 아니라 'Surprise류(類)'와 'Sadness류(類)'의 어휘까지도 다양하게 사용되었다. 영어 역의 경우, 한국어 역에서 보였던 것과 다른 양상을 보였다. 주로 '동사⇨동사, be+동사의 과거분사', '형용사⇨형용사, 동사, be+동사의 과거분사' '명사⇨be+동사의 과거분사'로 번역되었으며, 'Surprise류(類)', 'Anger류(類)', 'Fear류(類)' 등의 감정을 표현하는 어휘 외에 감정 주체의 상태를 표현할 수 있는 어휘까지 이용되는 등 매우 다양했다. 일본어 문의 감정 주체의 유무에 따른 한국어 역은 대체로 일본어 문과 유사한 문 구조로 번역되었고, 감정 주체가 생략된 3인칭인 일부 예에서는 생략된 요소가 복원 가능하도록 유도한 번역이 보였다. 영어 역을 보면, 일본어 문의 감정 주체의 생략 유무와 관계없이 감정 주체와 판단 주체까지도 복원했으며, 서술자 중심의 주어를 내세워 그에 따른 서술어를 선정해 번역하기도 했다. 그러나 주어 자리에는 반드시 감정을 느끼는 사람만 사용된 것이 아니라 사건, 행위, 감정의 요인 등이 사용되기도 했으며, 화자가 화자의 감정을 직접적으로 서술하기 보다는 주변 상황과 장면을 설명하면서 그로 인해 일어나는 감정을 서술한 경우도 있었다.
멀티미디어 정보환경의 발전과 다양한 요구를 지닌 정보이용자는 멀티미디어의 접근과 이용에 있어서 기존 정보검색 패러다임에서 중요시하지 않았던 요소를 사용하는 추세이다. 특히 이미지를 포함한 멀티미디어의 감정 접근과 이용은 다양한 정보환경에서 이루어지고 있다. 따라서 효율적으로 추상적 개념인 감정을 이용자에게 접근점으로 제공할 필요성이 증가한다. 본 연구는 감정으로 접근이 가능한 게티 이미지 뱅크의 이미지를 5가지 기본 감정으로 검색하여 부여된 색인어 총 22,675건을 추출하였다. 추출된 색인어는 전체감정, 긍정감정, 부정감정의 세 가지 데이터셋으로 구분하여 분석되었다. 분석을 위해서는 동시출현단어행렬로 작성되어 가중 네트워크와 군집화기법으로 시각화되었다. 분석결과를 살펴보면, 전체감정은 대분류로써 긍정감정, 부정감정, 가족의 3개 군집과 하위 20개의 군집으로 나타났다. 긍정감정은 10개의 군집이며, 부정감정은 10개의 군집으로 구성되었다. 이와 같은 가중 네트워크와 군집구성 분석을 통해, 세 가지 중요한 차세대 멀티미디어 검색을 위한 요소로 논의하였다. 첫째는 이미지 감정 표현을 위한 인물 색인어 특성이다. 둘째는 명시적 단어와 감정을 표현하는 함축적 단어와의 네트워크 구성을 통해서 상대적으로 색인이 용이한 명시적 단어만으로도 함축적 단어 추론 가능성이다. 셋째는 감정으로 표현하는 함축적 단어의 유사어/동의어로의 확장은 이용자 중심의 접근을 제공하는 측면에서 중요하다는 점이다.
감정표현의 종류에는 감정을 묘사하는 어휘, 감탄문 수사의문 등의 감정표현을 위한 문 구성, 간투사 표현, 발상태도의 부사, 문체 등이 제시되고 있다. 본고는 이러한 감정표현 가운데서 감정을 묘사하는 어휘를 중심으로, "こころ"에 나타난 '경(驚)'의 감정 표현의 번역 양상을 분석했다. 그 결과 '경(驚)'에 관한 번역 양상을 보면 사전에 제시한 대로의 어휘로 번역되는 경우도 있었지만 꼭 그렇지만은 아니라는 것을 알 수 있었다. 일본어 문에서 사용된 '경(驚)'의 감정 어휘에 대해, 한국어 역에서는 대체로 '동사⇨동사, 형용사', '부사+동사⇨동사' '부사⇨부사'로 번역되었지만, 감정표현을 강조하기 위해 다른 어휘가 더해진 경우가 있었다. 일부 '명사'는 용언을 이용해 번역되기도 했다. 상황에 따라 번역어휘는 'Surprise류(類)' 뿐 아니라 'Fear류(類)'과 'Sadness류(類)'의 어휘까지도 다양하게 사용되었다. 영어 역의 경우, 한국어 역에서 보였던 것과 다른 양상을 보였다. 주로 '동사⇨be+동사의 과거분사', '부사+동사⇨be+동사의 과거분사' '부사⇨be+동사의 과거분사'로 번역되었으며, 'Surprise류(類)', 'Fear류(類)' 등의 감정을 표현하는 동사 외에 감정 주체의 상태를 대체 표현할 수 있는 동사로 까지도 이용되는 등 매우 다양했다. 문중에 감정주체가 있는 경우의 한국어 역은 대체로 일본어 문과 일 대 일 대응 방식을 보였다. 문중에 감정주체가 없는 경우도 유사한 성향을 보이면서도, 3인칭인 경우에는 생략된 요소가 복원 가능하도록 유도한 번역이 보였다. 영어 역을 보면, 문중에 감정주체가 있는 경우에서만 아니라, 문중에 감정주체가 없는 경우도 생략된 감정주체 및 이를 판단하는 판단주체까지도 복원시켜 번역했다. 일본어와 한국어와 달리 주어는 감정을 느끼는 사람만 온 것이 아니라, 사건, 행위, 감정을 일으키는 원인이 제시되기도 했다.
본 논의는 [[감정형용사+-고]+감정형용사] 형식으로 감정형용사가 연결되는 양상을 살펴보았다. 이로써 한국어에서 감정을 표현할 때 두 개 이상의 감정형용사를 접속하여 표현하는 사례가 적지 않음을 확인할 수 있었다. 이는 해당 구성으로 어울려 사용하는 감정형용사를 파악함으로써 한국어 학습자가 감정형용사의 개별 어휘 의미를 보다 분명하게 이해하고 표현하는 데 도움을 줄 수 있다. 한국어 학습자가 한국어로 감정을 표현할 때 복합적인 감정을 표현하거나, 풍부한 감정 표현을 만드는 데 도움을 줄 수 있다고 보았다. 본 논의에서 보인 [[감정형용사+-고]+감정형용사] 용례 및 빈도가 한국어 감정 어휘 교수-학습에 작게나마 도움이 되기를 기대해 본다.
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
신문 기사 및 상품 평은 특정 주제나 상품을 대상으로 하여 글쓴이의 감정과 의견이 잘 나타나 있는 대표적인 문서이다. 최근 여론 조사 및 상품 의견 조사 등 다양한 측면에서 대용량의 문서의 의미적 분류 및 분석이 요구되고 있다. 본 논문에서는 문서에 나타난 내용을 기준으로 문서가 나타내고 있는 감정을 긍정과 부정의 두 가지 범주로 분류하는 시스템을 구현한다. 문서 분류의 시작은 감정을 지닌 대표적인 종자 어휘(seed word)로부터 시작하며, 자질의 선정은 한국어 특징상 감정 및 감각을 표현하는 명사, 형용사, 부사, 동사를 대상으로 한다. 가중치 부여 방법은 한글 유의어 사전을 통해 종자 어휘의 의미를 확장하여 각각의 가중치를 책정한다. 단어 벡터로 표현된 입력 문서를 이진 분류기인 지지벡터 기계를 이용하여 문서에 나타난 감정을 판단하는 시스템을 구현하고 그 성능을 평가한다.
국내 게임 업계에서 비디오 게임 시장은 좁아지고 있고 그에 따른 자본과 인력 또한 줄어들고 있다. 이런 열악한 환경과 전문 기술력에서 나오는 콘텐츠의 질적 향상을 위해서는 전문 개발자가 아니더라도 보다 사실적이고 질적으로 뛰어난 콘텐츠를 제작하는 데 도움이 되는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 대중과 평론가들에게서 캐릭터 감정 표현 및 전달이 잘 되었다고 평가받는 해외 전문 제작사의 애니메이션들을 선정하였다. 그리고 해당 애니메이션의 스크립트에서 Ekman의 6가지 기본 감정과 그레마스의 역동적 서술어를 이용해 캐릭터가 감정을 표현하는 행동을 선별하여 분석 및 분류하였다. 또한, 게임 제작 프로그램 유니티의 블렌딩 작업에 사용되는 '애니메이션 레이어'를 이용해서 캐릭터가 특정 감정을 표현하려 할 때 필요로 하는 행동들을 분석하고, 이 데이터를 사용해서 감정을 표현하는 행동을 제작해주는 프로그램의 구상안을 제안한다.
스마트TV는 일반TV를 대체할 차세대 TV로 사용자경험(user experience: UX)의 중요성이 높아지고 있다. UX는 사용자의 감정 상태인 몰입, 기쁨, 흥미 정도를 평가하는 것으로 사용성과 함께 스마트TV 설계에서 고려되어야 할 중요한 원칙이며 사용만족도를 증진시켜 지속적인 구매를 유도하게 된다. 그러나 UX는 사용성보다 측정이 어렵고 생리적 또는 심리적 평가방법은 실험 비용과 실험환경의 제약이 많다는 것이 단점이 있다. 본 연구에서는 기존의 스마트TV의 UX 평가방법을 고찰한 후 새로운 UX 측정방법으로 텍스트로부터 감정을 평가하는 방법을 제안한다. 텍스트는 인터넷 쇼핑몰에서 스마트TV를 구매한 사람들이 남긴 상품후기를 사용한다. 이 방법은 설문조사 방법보다 적은 비용으로 감정을 파악할 수 있다는 것이 장점이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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