• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.940-943
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• 2022

본 연구에서는 직접 수집한 라디오 청취자 문자 사연을 활용하여 한국어 문장 감정 분석을 수행하기 위한 한국어 데이터셋을 구성하였으며 그 특성을 분석하였다. 딥러닝 언어모델 연구가 활발해지면서 한국어 문장 감정 분석에 관한 연구도 다양하게 진행되고 있다. 그러나 한국어의 언어학적 특성으로 인해 감정 분석은 높은 정확도를 기대하기 어렵다. 또한, 긍정/부정으로만 분류되도록 하는 이진 감성 분석은 많은 연구가 이루어졌으나, 3개 이상의 감정으로 분류되는 다중 감정 분석은 더 많은 연구가 필요하다. 이에 대해 딥러닝 기반의 한국어에 대한 다중 감정 분석 모델의 정확도를 높이기 위한 한국어 데이터셋 구성에 관한 고찰과 분석이 필요하다. 본 논문에서는 설문조사와 실험을 통해 감정 분석이 실행되는 과정에서 한국어 감정 분석이 어떤 이유 때문에 어려운지 분석하고 정확도를 향상시킬 수 있는 데이터셋 조성에 대한 방안을 제시하였으며 한국어 문장 감정 분석에 근거로 활용할 수 있게 하였다.

• 한국화예디자인학연구
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• 제41호
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• pp.3-12
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• 2019

본 연구는 숲놀이 활동이 유아의 감정어휘 변화에 미치는 영향을 알아보고자 실시하였다. G시에 소재한 환경연수에 방문한 만 4~5세 유아 498명을 대상으로 1시간 동안 숲놀이 활동을 하였다. 그 결과 긍정어휘는 숲놀이 전 0.95±0.78개서 숲놀이 후 1.15±1.21개로 유의하게 향상되었고(p=.003), 부정어휘는 1.27±1.58개에서 0.41±1.10개로 유의하게 감소하였다(p=.000). 남자유아의 긍정어휘는 숲놀이 전 0.96±0.82개서 숲놀이후 1.36±1.24로 유의하게 증가하였고(p=.000), 부정어휘는 숲놀이 전1.42±1.74개서 숲놀이 후0.55±1.30개로 유의하게 감소하였다(p=.000). 여자유아의 긍정어휘는 1.12±1.37개에서 0.26±0.26개로 유의하게 감소하였으나(p=.000), 긍정어휘 증가는 유의성이 나타나지 않았다(p=.851). 만4세 유아의 긍정어휘는 숲놀이 전 후에 유의한 차이가 없었고(p=.471), 부정어휘는 숲놀이 전 1.04±1.42개서 숲놀이 후 0.41±1.16개로 유의하게 감소하였다(p=.000). 만 5세 유아의 긍정어휘는 숲놀이 전 0.96±0.85개서 숲놀이 후 1.23±1.21개로 유의하게 증가하였고(p=.001), 부정어휘의 경우 1.41±1.65개에서 0.41±1.16개로 유의하게 감소하였다(p=.000). 본 연구의 결과 숲속에서 다양한 자연물을 이용한 놀이 활동은 자연과 직접적인 접촉으로 정서적인 해방감, 긴장감 완화, 스트레스 감소에 도움을 주어 부정어휘 감소에 영향을 미쳤을 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.53-60
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• 2022

Youtube는 낮은 진입장벽과 영상물 규제 기준의 모호함으로 인하여 검증되지 않은 사실을 기반으로 한 가짜뉴스, 편파적 콘텐츠 등이 사실적으로 나타난다. 따라서 본 연구에서는 언론과 Youtube가 개인의 행동에 미치는 영향과 이들의 관계성을 분석하고자 한다. selenium, beautiful soup, Twitter API로 Youtube와 Twitter의 데이터를 무작위로 가져와 가장 자주 언급되는 키워드 31개를 분류한다. 분류된 31개의 키워드를 기반으로 Youtube, Twitter, 네이버 뉴스에서 데이터를 수집 후, NLTK(Natural Language Toolkit)의 Vader 모델로 긍정, 부정, 중립감정을 분류 및 수치화하여 분석 데이터로 사용했다. 데이터들의 상관성을 분석한 결과, 뉴스의 부정수치가 높아질수록 Youtube에서는 긍정적인 콘텐츠가 많아지는 것으로 분석되었다. 본 연구결과로, Youtube는 2차로 가공하여 전달되는 특성으로 인해 뉴스에서 나타나는 감정 지수와 일치하지는 않는다. 즉, 가공된 Youtube 콘텐츠는 소통의 창구인 Twitter의 긍정, 부정수치에도 직관적으로 영향을 미치게 된다. 본 연구결과는 사람들의 흥미와 본능을 자극하여 시선을 끄는 황색언론의 등장으로 정보의 정확한 판단이 어려워진 현 상황에서, 자극적이고 부정적인 영상으로 사회에 악영향을 끼치는 것으로 인식되어있는 Youtube가 도리어 개인의 식별력을 보조하는 역할을 하는 것으로 분석되었다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1999년도 춘계학술발표논문집 논문집
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• pp.201-201
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• 1999

감성(sensitibility)은 반사적이며 직관적으로 발생하고, 인위적인 조정이 불가능하며 명확한 표현이 어렵고 모호하다고 한다. 또 감정(emotion)이 주어진 대상에 따라 동일한 반응을 보이는 공통성을 갖지만, 감성은 동일한 대상에도 개인에 따라 다양한 반응을 보이며, 시간과 환경에 따라 변한다고 본다. 이는 반응 형성의 두 가지 요소인 외부의 자극이나 대상과 반응하는 주체의 양자에서, 감정이 감성에 비해 외부의 자극이나 대상의 영향을 더 받고, 감성은 상대적으로 외부 상황보다는 반응 주체의 다양한 내부 상황에 따라 결정된다는 것을 의미할 수 있다. 이러한 감성의 특징들은 Freud가 말한 무의식의 특징과 비슷한 점이 많다. 따라서 무의식의 작용양상을 살펴보는 것이 감성의 연구에 도움이 될 수 있다고 생각한다. 무의식이란 우리의 마음에 항상 작용하고 있지만, 일상적인 상태에서는 분명하게 알아 볼수가 없고 확실하게 드러나지도 않는 어떤 힘을 말한다. 이는 개인의 다양한 과거 경험이 포함되어 있어서 사람에 따라 각기 다르게 나타나게 된다. 우리가 항상 경험하고 있는 의식은 확실하게 서로 구분되는 대상과 확인율(the principle of identity), 구분논리(bivalent logic), 모순율(the principle of formal contradiction), 상반율(the principle of incompatibility), 가감율(the operation of substraction)을 수용하여 작용한다. 무의식은 의식활동의 이러한 명료함과 정연함을 벗어나 활동한다. 대상간의 구분이 모호해지고 정연한 논리가 흐트러진다. 일상에서는 꿈의 내용과 어린이의 생각, 감정에 치우칠 때 무의식의 특징이 나타난다. Freud는 꿈을 관찰하여 무의식의 작용양상을 다음과 같이 설명하였다. 서로 상반되는 것들이 다음과 같이 설명하였다. 서로 상반되는 것들이 부딛힘이 없이 공존하고 일상의 논리가 무시된다. 부정, 의심이 없고 확실한 것이 없다. 한 대상에 가졌던 생각이 다른 대상에 옮겨간다(displacement). 한 대상이 여러 대상이 갖고 있는 의미를 함축하고 있다(condensation). 시각적인 순서가 무시된다. 마음속의 생각과 외부의 실제적인 일을 구분하지 못한다. 시간 상의 순서가 있다가 없다가 한다. 차례로 일어나야 할 일이 동시에 한꺼번에 일어난다. 대상들이 서로 비슷해지고 동시에 있을 수 없는 대상들이 함께 나타난다. 사고의 정상적인 구조가 와해된다. Matte-Blance는 무의식에서는 여러 독립된 대상들간의 구분을 없애며, 주체와 객체를 하나로 보려는 대칭화(symmetrization)의 경향이 있기 때문에 이런 변화가 생긴다고 하였다. 또 대칭화가 진행되면 무한대의 느낌을 갖게 되어, 전지(moniscience), 전능(omnipotence), 무력감(impotence), 이상화(idealization)가 나타난다. 그러나 무의식에 대칭화만 있는 것은 아니며, 의식의 사고양식인 비대칭도 어느 정도 나타나며, 대칭화의 정도에 따라, 대상들이 잘 구분되어 있는 단계, 의식수준의 감정단계, 집단 내에서의 대칭화 단계, 집단간에서의 대칭화 단계, 구분이 없어지는 단계로 구분하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.563-569
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• 2012

소셜 웹이 확산되면서 오피니언 마이닝 혹은 감성 분석 연구가 주목을 받고 있다. 감성 분석을 위해서는 감성을 판별하기 위한 감성자원이 제공되어야 한다. 기존 감성 분석에서는 감성의 극성에 대한 강도를 표현하는 방법으로 리소스를 구축하고 이를 통하여 의견의 극성을 결정하였다. 본 논문에서는 의견의 극성뿐만 아니라 긍/부정의 근거가 되는 감성의 카테고리를 구성하고자 한다. 본 논문에서는 합리적인 분류를 위하여 심리학적 감정들을 초기 감성으로 정의한다. 그리고 실제로 소셜 웹에서 사용되는 감성의 분포를 얻기 위하여 소셜 웹의 텍스트를 분석하여 감성 정보를 추출한다. 추출한 감성 정보를 이용하여 초기 감성들을 재분류함으로써 소셜 웹을 위한 감성 카테고리를 구성한다. 본 논문에서는 이 방법을 통하여 23개의 감성 카테고리를 제시한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.4930-4941
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• 2014

본 연구에서는 첫째, 서비스 업종에 종사하는 종업원들의 감정노동에 영향을 미치는 선행요인으로서 직무관련 정서상태의 효과를 검증하였으며, 둘째, 감정노동의 결과요인으로서 선행연구에서 주로 다루었던 부정적 직무태도 뿐만 아니라 긍정적 직무태도에 대한 감정노동의 효과를 고찰하였다. 마지막으로 종업원들이 과업환경에서 경험하는 직무관련 정서와 직무태도 간의 관계를 매개하는 감정노동의 효과를 검증하였다. 국내 15개 서비스 기업에 종사하는 150명의 종업원을 대상으로 실시한 설문분석 결과, 직무관련 긍정 정서상태는 종업원으로 하여금 내면행동을, 직무관련 부정 정서상태는 표면행동을 유발함이 검증되었다. 또한 내면행동은 긍정적인 직무태도인 직무헌신과 직무활력을 증진시켰으며, 표면행동은 냉소주의와 소진을 증가시켰다. 마지막으로 내면행동은 직무관련 긍정 정서상태와 긍정적인 직무태도(직무헌신, 직무활력) 간의 관계를, 표면행동은 직무관련 부정 정서상태와 부정적인 직무태도(냉소주의, 소진) 간의 관계를 각각 매개하였다. 본 연구는 종업원들의 감정노동전략이 인지적 혹은 반응적 메커니즘을 수반하여 직무관련 정서상태와 직무태도 간의 관계를 매개함을 검증하였다는 점에서 이론적 의의가 있다. 또한 실무적으로 본 연구 결과를 토대로 볼 때, 서비스 직무를 수행하는 종업원들의 서비스 질을 향상시키고 긍정적인 직무태도를 유도하기 위해서는 단순히 부정적 정서를 유발하지 않는 직무환경을 유지하는 수동적 관리보다도 긍정적 정서를 증진시킬 수 있는 과업환경을 조성하는 것이 중요함을 제안할 수 있다. 향후 연구에서는 종단적 데이터 측정이나 측정 소스의 다양화 등의 시도가 필요하다.

• 한국조리학회지
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• 제19권1호
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• pp.70-84
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• 2013

본 연구는 서울지역의 외식업체에서 소믈리에 서비스를 받아본 고객을 대상으로 소믈리에 서비스품질이 고객의 감정반응과 재방문의도에 미치는 영향에 대해 고찰하였으며, 소믈리에의 서비스품질 요인을 파악하고, 소믈리에의 서비스품질에 따른 고객의 감정반응이 재방문의도에 미치는 영향을 분석하여 소믈리에의 와인에 대한 전문지식, 기술과 경험에 대한 필요성을 제시하였다. 실증연구를 수행하기 위해 확보된 198개의 표본을 바탕으로 탐색적 요인분석, 신뢰도 분석, 회귀분석을 사용하여 총 3개의 가설을 검증하였다. 연구결과, 소믈리에 서비스품질이 긍정적 감정에 미치는 영향은 전문성 요인(${\beta}$=.257, p<0.001), 신뢰성 요인(${\beta}$=.314, p<0.001)과 대응성 요인(${\beta}$=.387, p<0.001)에서 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 부정적 감정에 미치는 영향은 전문성 요인(${\beta}$=-.178, p<0.05)에서 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 소믈리에 서비스품질이 재방문요인에 미치는 영향을 분석한 결과는 신뢰성 요인(${\beta}$=.286, p<0.001)에서 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 고객의 감정반응이 재방문 요인에 미치는 영향을 분석한 결과는 긍정 감정요인(${\beta}$=.350, p<0.001), 부정 감정요인(${\beta}$=-.195, p<0.01)에서 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 통해 전문가로써의 소믈리에 자질향상을 통한 고객의 긍정적인 감정반응을 도출하여 재방문을 유도할 수 있는 방안을 제시하였으며, 연구의 한계 및 향후 연구방향에 대해서도 논의하였다.

• 현장농수산연구지
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• 제21권2호
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• pp.103-114
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• 2019

본 연구에서는 한농대에 재학 중인 3학년 학생을 대상으로 대학생활 선호도 및 졸업 후 영농의지를 파악하기 위하여 설문조사를 실시하였다. 연구 분석에는 구조화되지 않은 데이터의 분석 기법으로 오피니언 마이닝과 텍스트 마이닝 기법을 이용하였으며, 텍스트 마이닝의 결과는 워드 클라우드로 시각화하여 정보를 추출하였다. 또한 감성분석 결과를 이용하여 졸업 후 농사일을 하려는 학생들의 영농의지에 대한 통계적 분석을 하였다. 대학생활 호감도 조사는 대학 이미지, 자기 역량, 기숙사, 교육시스템, 미래 비전 등 5개 분야에 전체 10개 항목에 대하여 이루어졌다. 감성 분석을 위한 긍·부정 사전은 수집된 응답지에서 긍정과 부정의 감정을 분류하여 긍정어 사전과 부정어 사전을 각각 만들어 분석에 이용하였다. 분석 결과 10개 평가항목 가운데 대학 지원 당시의 '대학 이미지', 10년 후의 '자기 모습' 항목은 70% 이상, '자기 역량'과 '현재의 한농대' 항목은 60% 이상의 긍정적 감정을 나타냈다. 반면 '대학 기숙사' '교육과정' '장기현장실습' '한국 농업의 미래' 항목에 대해서는 긍정적 감성보다 부정적 감성이 높게 나타났다. 성별, 영농기반, 입학 동기에 따른 영농의지 차이의 교차 분석에서는 성별, 입학 동기에 따른 영농의지는 통계적으로 유의미한 결과가 나타났으나, 영농기반에서는 유의미하지 않은 결과가 나타났다. 또한 영농의지에 대한 이항 로지스틱 회귀분석에서는 통계적으로 유의미한 변수는 '입학 동기'로 파악되었으며, 본인의 의지로 입학한 학생일수록 영농의지가 형성될 확률이 높게 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권6호
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• pp.470-479
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• 2010

감정어 추출과 관련하여 기존 영어권 연구에서 제시된 방법의 대부분은 한국어에 직접 적용이 쉽지 않다. 한국어권 연구에서 제시된 방법 중 수작업에 의한 방법은 감정어 추출에 많은 시간이 걸린다는 문제점이 있다. 영어 시소러스 기반 한국어 감정어 추출 기술은 한국어와 영어 단어간 일대일 부정합에서부터 기인하는 정확도의 저하를 제고해야 하는 과제를 갖고 있다. 한국어 구문 분석기를 기반으로 한 연구는 출현 빈도가 낮은 감정어를 선정하지 못할 수 있는 문제점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 한국어 상품평 중 단순한 문장에서 감정어를 자동으로 추출하는 데 있어 기존에 제안된 한국어권 연구에 상호 보완적으로 정확도를 향상시킬 수 있는 k-Structure(k=5 또는 8) 기법을 제안한다. 단순한 문장이라 함은 패턴 길이를 최대 3으로 한다. 이는 평가 대상 상품(예를 들어 '카메라')의 속성 명 f (예를 들어 카메라의 '배터리')를 기준으로 ${\pm}2$의 거리에 감정어가 포함되어 있는 문장을 의미한다. 성능 실험은 국내 주요 쇼핑몰로부터 수집한 1,868개의 상품평을 대상으로 미리 주어진 8개의 속성 명에 대한 감정어를 k-Structure를 이용하여 자동으로 추출하고 그 정확도를 평가하였다. 그 결과, k=5일 경우 평균 79.0%의 재현률, 87.0%의 정확률을 보였고, k=8일 경우 평균 92.35%의 재현률, 89.3%의 정확률을 얻을 수 있었다. 또한, 영어권 연구에서 제안된 방법 중 PMI-IR(Pointwise Mutual Information-Information Retrieval) 기법을 이용하여 실험을 수행하였다. 이 결과, 평균 55%의 재현률과 57%의 정확률을 보였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.687-692
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• 2023

본 연구는 자연어 처리 딥러닝 모델의 감정분석 정확성을 확인해보고 이를 감성 콘텐츠 개발에 활용하도록 제안한다. GPT-3모델의 개요를 살펴본 후 Aihub에서 제공하는 희곡 대사 데이터 약 6000개를 입력하고 '기쁨', '슬픔', '공포', '분노', '혐오', '놀람', '흥미', '지루함', '통증' 총 9가지 감정 범주로 분류하였다. 이후 자연어 처리 모델 평가 방법인 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 의 평가지표를 활용하여 성능평가를 진행하였다. 감정분석 결과 91% 이상의 정확도를 보였으며 정밀도의 경우 '공포','통증'이 낮은 수치를 보였다. 재현도의 경우 '슬픔', '분노', '혐오'와 같은 부정적인 감정에서 낮은 수치가 나타났고 특히 '혐오'의 경우 데이터 양의 부족으로 인해 오차가 나타난 것으로 확인된다. 기존 연구의 경우 감정분석을 긍정, 부정, 중립으로 나누는 극성분석에만 주로 사용되어 그 특성상 피드백 단계에서만 사용되는 한계가 있었다. 본 연구는 감정분석을 9가지 범주로 확장하여 기획 단계에서부터 이를 고려한 개발을 통해 게임, 전시, 공연, 관광, 디자인, 에듀테크, 미디어 등에서 감성 콘텐츠 개발에 활용될 수 있음을 제안한다. 후속 연구를 통하여 더욱 다양한 일상 대화들을 추가로 수집하여 감정분석을 진행한다면 더욱 정확한 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.