• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.233-237
• /
• 2017

본 논문은 신문기사의 감성 댓글을 생성하기 위한 시스템을 제시한다. 감성을 고려한 댓글 생성을 위해 기존의 Sequence-to-Sequence 모델을 사용하여 긍정, 부정, 비속어 포함, 비속어 미포함 유형의 4개의 감성 모델을 구축한다. 하나의 신문 기사에는 다양한 댓글이 달려있지만 감성 사전과 비속어 사전을 활용하여 하나의 댓글만 선별하여 사용한다. 분류한 댓글을 통해 4개의 모델을 학습하고 감성 유형에 맞는 댓글을 생성한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
• /
• pp.233-237
• /
• 2017

본 논문은 신문기사의 감성 댓글을 생성하기 위한 시스템을 제시한다. 감성을 고려한 댓글 생성을 위해 기존의 Sequence-to-Sequence 모델을 사용하여 긍정, 부정, 비속어 포함, 비속어 미포함 유형의 4개의 감성 모델을 구축한다. 하나의 신문 기사에는 다양한 댓글이 달려있지만 감성 사전과 비속어 사전을 활용하여 하나의 댓글만 선별하여 사용한다. 분류한 댓글을 통해 4개의 모델을 학습하고 감성 유형에 맞는 댓글을 생성한다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
• /
• 한국감성과학회 2009년도 춘계학술대회
• /
• pp.91-94
• /
• 2009

기업의 경쟁력 제고를 위한 브랜드 커뮤니케이션의 중요성이 높아지고 있는 가운데, 판매-소비 인터페이스의 최전선에 있는 패키지 디자인의 역할과 비중이 커지면서 패키지가 곧 브랜드라는 인식이 생기고 있다. 소비자가 패키지를 통해 느끼는 감성은 시각적 경험이 발생하는 시점과 환경에 따라 달라질 수 있다. 특히, FMCG의 경우, 광고를 통해 축적된 제품에 대한 긍정적 이미지는 실제 매장에서 여러 제품과 동시에 노출되었을 때 제품에 대한 느낌이 상쇄될 수 있다. 본 연구에서는 감성경험조건의 차이 즉, 패키지의 노출조건에 따라 감성의 차이가 발생한다는 가설을 세우고, 이를 검증하기 위한 온라인 실험환경을 구축하였다. 실험시나리오를 바탕으로 플래시 툴을 활용하여 인터랙티브한 실험컨텐츠를 제작하고, 평가값은 PHP 를 통해 DB 에 저장하였다. 저장된 데이터는 SPSS로 통계분석을 시도하였다. 본 실험을 통해 독립 노출과 군집노출에 따라 감성의 차이가 발생하며, 감성차이에 영향을 주는 요인으로서 컬러와 타이포그래피가 주된 요인이 된다는 점을 알 수 있었다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
• /
• 한국감성과학회 2002년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.177-181
• /
• 2002

본 연구에서는 동적환경 감성 시험평가 시스템(driving simulator)을 이용하여 다양한 운전속도(40, 70, 100km/h)에서 주행시 운전자의 감성평가를 실시하였다. 그 결과, 주행속도가 증가할수록 쾌활성, 쾌적감, 긴장감, 각성감, 속도감이 높게 나타났고, 심박수는 증가하였다. 안정시에 비하여 주행시에 뇌파의 알파파는 감소하고 베타파는 증가하였으며 호흡수가 증가하였으나, 조건간의 유의차는 나타나지 않았다. 또한 70km/h이상에서 GSR의 증가와 SKT의 감소가 인정되었으며, 70km/h이하에서 눈깜박임율이 증가하였다. 이상의 결과로부터, 운전자는 속도가 증가할수록 주관적으로 긍정적인 감성을 느끼지만, 70km/h이상에서 자율신경계 반응에 차이가 있음을 알 수 있었다. 또한 이러한 결과는 실제차량 및 시뮬레이터에서 수행한 선행연구의 결과와 대체로 일치하여 본 시스템으로 운전자 감성평가가 충분히 수행될 수 있음을 시사하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.585-587
• /
• 2015

본 연구에서는 네이버 영화평을 학습데이터로 사용하여 영화평 감성분류에 필요한 감성사전을 자동으로 구축하는 방법에 대해 제안한다. 이 때 학습데이터의 분량과 긍정/부정 영화평의 비율을 달리하여 네 가지의 학습데이터를 마련하고, 각 경우에 대하여 감성사전과 나이브베이즈(이하, NB) 분류기를 구축한 후, 이 둘의 성능을 비교했다. 네 종류의 학습데이터로 구축한 감성사전과 NB 분류기를 이용하여 영화평 감성 자동분류 성능을 비교한 결과, 네 경우의 평균 균형정확도는 감성사전이 78.2%, NB 분류기가 66.1%였다.

• 경영정보학연구
• /
• 제22권4호
• /
• pp.59-74
• /
• 2020

본 연구는 소셜 감성(social sentimental)을 긍정 및 부정적 의견으로 구분하여 이들 의견이 개별 기업의 주식수익률에 미치는 영향이 비대칭적인지(asymmetric) 분석하였다. 이를 위하여 한국거래소에서 활발하게 거래되고 트위터 의견도 충분한 기아차, 아모레퍼시픽, 포스코, 한국전력 등 4개 기업을 분석대상으로 하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 긍정적 의견은 개인투자자의 거래 비중이 상대적으로 낮은 아모레퍼시픽의 주식수익률에는 영향을 주지 못한 반면 나머지 3개 기업의 주식수익률에는 유의한 양(+)의 영향을 주었다. 둘째, 부정적 의견은 4기업의 주식수익률에 모두 유의하게 음(-)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 특히 부정적 의견이 긍정적 의견보다 주식수익률에 미치는 영향이 더 크게 나타났으며, 이는 투자자들이 손실회피 성향 등으로 수익보다 손실에 더 민감하기 때문으로 보인다. 본 연구는 트위터의 긍정 또는 부정적 의견이 주식수익률에 비대칭적(asymmetric)으로 영향을 미치는 것을 발견하였으며, 이는 트위터의 의견을 투자자 심리(sentiment) 대용변수(proxy)로 활용할 수 있음을 보여준다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.355-361
• /
• 2003

본 연구에서는 인간의 주관적 감성 변화를 실시간으로 측정할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 펜 마우스와 디지타이저론 이용하여 인간의 감성 변화론 실시간으로 입력 받을 수 있는 입력 부분과. 쾌도 및 긴장도의 감성 변화즐 실시간으로 측정하고 평가할 수 있는 감성평가 및 디스플레이 부분으로 구성되어있다. 본 연구에서는 된 시스템의 유효성을 검증하기 위하여 하나의 실험을 수행하였다. 20명의 20대 남녀 피험자를 대상으로 긍정 감성과 부정 감성을 유발시킬 수 있는 사진을 각각 1장식 제시하면서 실시간 주관적 감성 평가와 함께 Galvanic Skin Response (GSR)를 실시간으로 측정하였고, 실험이 종료된 후 설문지를 이용하여 비 실시간 주관적 감성 평가를 실시하였다. 이를 통해 실시간 및 비 실시간 주관적 감성 평가, 생리 신호 평가의 결과들을 비교하였다. 상관관계 계수의 비교로부터 긍정 사진 자극으로 유발된 실시간 주관적 감성 변화는 부정 사진 자극으로 유발된 GSR 반응과, 부정 사진 자극으로 유발된 실시간 주관적 감성 변화는 부정 사진 자극으로 유발된 GSR 반응과 더 밀접한 관계가 있었다. 또한 설문지를 이용한 비 실시간 주관적 감성 평가 결과는 실시간 주관적 감성 평가의 누적된 평균 감성 값과 유사하였다. 이러한 결과로부터, 본 시스템의 가장 큰 특징은 시간에 따라 시시각각으로 변하는 인간의 주관적 감성 크기 변화를 관찰할 수 있다는 것과 자극제시 기간 동안의 평균적인 감성 평가가 가능하다는 것이다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.89-96
• /
• 2017

스마트폰의 대중화로 SNS를 통해 유통되는 정보의 내용과 감성을 분석하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 SW 교육에 관한 온라인 뉴스데이터를 수집하여 형태소 분석후 단어를 추출하고 뉴스데이터의 감성지수를 산출하여 수집된 뉴스 데이터의 감성분석을 실시하였다. 또한, 산출된 감성점수가 어느 정도 정확한지 정확도를 검토하였다. 분석 결과 수집기간동안 SW 교육 관련 뉴스는 월평균 약 189건 발생되었으며, 감성점수 평균은 0.7로 SW 교육 관련 뉴스는 긍정적임을 알 수 있었다. SW 교육의 중요성 및 정책 실행에는 공감하며 긍정적이었으나 구체적인 실행 방법에는 부정적인 시각이 있었다. 즉, SW 교육환경 및 교육방법 부족 문제, SW 개발자 양성 및 처우개선 문제, 코딩 사교육 증가 문제 등이었다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제6권1호
• /
• pp.111-120
• /
• 2020

본 연구는 소셜네트워크서비스(SNS)상의 빅데이터를 이용한 텍스트 분석기법의 응용으로서 설문 조사 기반의 여론 조사 방법론과 달리 비정형적 언어 기반의 감성 여론 조사 방법론을 제안한다. 기존의 설문 기반 여론 분석모형에 대한 대안적 방법으로 주관성에 기초한 감성 분류 모형을 이용하였다. 이를 위하여, 제20대 국회의원 선거운동 기간 중 선거 관련 실시간 트위터 자료를 수집하여 속성 기반 감성 분석을 이용한 여론의 극성과 강도에 대한 실증 분석을 수행하였다. 개별 SNS에서 사용된 단어의 극성을 분류하기 위해 Lasso 및 Ridge 회귀 모형을 이용하여 극성에 영향력이 큰 변수를 추출하였다. 추출된 변수가 극성에 미치는 긍정 및 부정에 대한 영향을 구분하고, 영향력의 강도를 분석하였다. 대중들이 소셜네트워크상에서 표현한 내용을 바탕으로 한 여론에 대한 긍정 및 부정의 감성 분석을 통해 여론의 향방을 예측하고 극성분석 모형의 정확도를 측정하여, 여론 조사 분야에서 감성 분석 방법론의 적용가능성을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제16권10호
• /
• pp.393-402
• /
• 2016

기상청에서 현재 시행되고 있는 만족도 설문조사의 한계를 보완하기 위해 SNS를 통한 감성분석이 활용될 수 있다. 감성분석은 2011~2014년 동안 '기상청'을 언급한 트위터를 수집하여 나이브 베이즈 방법으로 긍정, 부정, 중립 감성을 분류하였다. 기본적인 나이브 베이즈 방법에 긍정, 부정, 중립의 각 감성에서만 출현한 형태소들로 추가사전을 만들어 감성분석의 정확도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 분석결과 기본적인 나이브 베이즈 방법으로 감성을 분류할 경우 약 75%의 정확도로 학습데이터를 재현한데 반해 추가 사전을 적용할 경우 약 97%의 정확성을 보였다. 추가사전을 활용하여 검증자료의 감성을 분류한 결과 약 75%의 분류 정확도를 보였다. 낮은 분류 정확도는 향후 기상 관련의 다양한 키워드를 포함시켜 학습데이터 양을 늘려 감성사전의 질을 높임과 동시에 상시적인 사전의 업데이트를 통해 개선될 수 있을 것이다. 한편, 개별 어휘의 사전적 의미에 기반한 감성분석과 달리 문장의 의미에 기반하여 감성을 분류할 경우 부정적 감성 비율의 증가와 만족도 변화 추이를 설명할 수 있을 것으로 보여 향후 설문조사를 보완할 수 있는 좋은 수단으로 SNS를 통한 감성분석이 활용될 수 있을 것으로 사료된다.