• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.155-159
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• 2009

본 논문은 한국어 문서 감정분류를 위한 중요한 어휘 자원인 감정자질(Sentiment Feature)의 의미지향성(Semantic Orientation) 추정을 위해 일반적인 특성과 영역(Domain) 의존적인 특성을 반영하여 한국어 문서 감정분류(Sentiment Classification)의 성능 향상을 얻을 수 있는 기법을 제안한다. 감정자질의 의미지 향성은 검색 엔진을 통해 추출한 각 감정 자질의 스니핏(Snippet)과 실험 말뭉치를 이용하여 추정할 수 있다. 검색 엔진을 통해 추출된 스니핏은 감정자질의 일반적인 특성을 반영하며, 실험 말뭉치는 분류하고자 하는 영역 의존적인 특성을 반영한다. 이렇게 얻어진 감정자질의 의미지향성 수치는 각 문장의 감정강도를 추정하기 위해 이용되며, 문장의 감정 강도의 값을 TF-IDF 가중치 기법에 접목하여 감정자질의 가중치를 책정한다. 최종적으로 학습 과정에서 긍정 문서에서는 긍정 감정자질, 부정 문서에서는 부정 감정자질을 대상으로 추가 가중치를 부여하여 학습하였다. 본 논문에서는 문서 분류에 뛰어난 성능을 보여주는 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 사용하여 제안한 방법의 성능을 평가한다. 평가 결과, 일반적인 정보 검색에서 사용하는 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 3.1%의 성능향상을 보였다.

• 한국의류산업학회지
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• 제14권3호
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• pp.465-471
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• 2012

This thesis collected words, feelings, and psychological images expressed in female faces in their 20s and 60s. The comparative analysis of the characteristics will be based on the effective image of direction and improvement. Through the analyzed station of word of images collected, female faces in 20s of image are positive images such as pretty, cute, and elegant; however, there were also negative images such as gloomy, sharp, and stubborn. Female faces in 60s image are negative image such as scary, gloomy, sharp, and stubborn. To the analyzed station of word's tendency (usually expressed appearance), external-oriented tendency significantly developed in their 20s and 60s. It shows that the importance of appearance is emphasized in women face image in 20s and 60s.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권1호
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• pp.93-98
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• 2010

본 논문에서는 폭발적으로 증가하고 있는 상품평을 효과적으로 활용하기 위해 언어적 분석을 통하여 상품 평가를 요약하는 시스템을 제안한다. 시스템에서는 스커트 상품 분류의 경우 '디자인'과 '재질'과 같이, 상품을 평가하는 기준이 되는 항목에 대한 상품평의 부정과 긍정의 극성 여부를 판별하여 그래프 형태로 요약하여 제시한다. 본 논문에서는 작은 시드 어휘와 문맥에 기반한 자동 확장 방법을 사용하여 평가 항목 별 평가 어휘 극성 사전을 구축하여 평가 항목에 대한 상품평의 극성을 판정한다. 제안한 방식은 여러 온라인 쇼핑몰의 실제 상품평에 대한 실험에서 극성 사전 추출에서 평균 69.8%의 정확율과 문장별 극성 식별에서 평균 81.8%의 정확율을 보였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권6호
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• pp.89-96
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• 2015

본 연구의 목적은 G러닝의 학습 동기에 대한 질적 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 2010년 미국 라발로나 초등학교 학생들을 대상으로 한 G러닝 수업에서 작성된 학생들의 소감문을 분석하여 G러닝의 동기부여에 대한 효과성을 분석하였다. 본 논문에서는 콘텐츠 분석법을 사용, 라발로나 학생들이 어떤 요소에서 G러닝에 공감하였는지 파악해 보았다. 그 결과 학생들은 G러닝의 학습과정과 흥미도에서 good, fun, learn, easy, quest와 같은 긍정적인 어휘를 대거 표출했다. 또한 흥미와 함께 퀘스트 달성에 대한 성취감으로 accomplish, finish, quest등을 사용했다. G러닝의 추가 학습 의사 표현에서도 love, miss 등의 어휘가 대거 제시되어 학생들의 차후 G러닝 학습 지속 의지가 확인되었다. 이번 G러닝 수업에서는 개인이 수행하는 개별 퀘스트와 함께 서너 명의 학생이 반드시 함께 해야 하는 팀퀘스트를 개발해 투입했다. 학생들은 팀퀘스트를 수행하는 과정에서 서로 도움을 주고받았고, 이 점이 기존의 교과서 기반의 콘텐츠와 다른 특성으로 학생들의 학습동기를 끌어올렸다고 볼 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권6호
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• pp.817-822
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• 2015

관계 추출은 질의응답 및 지식확장 등에 널리 사용될 수 있는 주요 정보추출 기술이다. 정보추출에 관한 기존 연구들은 관계 범주가 수동으로 부착된 대용량의 학습 데이터를 필요로 하는 지도 학습모델을 기반으로 이루어져 왔다. 최근에는 학습 데이터 구축을 위한 인간의 노력을 줄이기 위해 원거리 감독법이 제안되었다. 그러나 원거리 감독법은 분류 문제를 해결하는데 필수적인 부정 학습 데이터를 수집하기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 원거리 감독법의 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 부정 데이터 없이 학습이 가능한 단일 클래스 분류 모델을 제안한다. 입력 데이터로부터 긍정 데이터를 선별하기 위해서 제안 모델은 벡터 공간 상에서 어휘 정보와 구문 패턴에 기반한 유사도 척도를 사용하여 입력 데이터가 내부 범주에 속하는지 그렇지 않은지 판단한다. 실험에서 제안 모델은 대표적인 단일 클래스 분류 모델인 One-class SVM보다 높은 성능(0.6509 F1-점수, 0.6833 정밀도)을 보였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제39권3호
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• pp.274-279
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• 2015

본 연구는 스탠포드 감성 트리 말뭉치를 이용하여 감성 분류 시스템을 구현하였으며, 분류기로는 지지벡터기계(Support Vector Machines)를 이용하여 긍정, 중립, 부정 등의 3가지 감성으로 분류하였다. 먼저 감성 문장의 품사를 부착한 후 의존구조를 부착하였다. 트리 말뭉치의 모든 노드와 감성 태그를 자동으로 추출하여 문장 레벨의 지지벡터 분류 시스템과 노드 레벨의 지지벡터 분류 시스템을 각각 구현하였다. 자질로는 어휘, 품사, 감성어휘, 의존관계, 형제관계 등 다양한 자질의 조합을 이용하였다. 평가 말뭉치를 이용하여 3클래스로 분류한 결과, 노드 단위에서는 74.2%, 문장 단위에서는 67.0%의 정확도를 얻었으나 2클래스 분류에서는 현재 알려진 최고의 시스템에 어느 정도 필적하는 성능을 거두었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.91-100
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• 2013

최근 많은 기업들이 도입하는 온라인 브랜드 커뮤니티는 기업 혁신에 도움이 될 고객의 의견을 수집하는 데 유용하게 활용되고 있다. 본 논문은 온라인 브랜드 커뮤니티에 게시되는 다양한 의견들 중 부정적 감정을 담고 있는 고객의견이 기업 혁신에 기여하는데 미치는 영향력을 분석하였다. 이를 위해 먼저 부정적 감정을 Fear, Anger, Shame, Sadness, Frustration의 총 다섯 가지 세분화된 감정으로 분류하고 WordNet과 SentiWordNet을 기반으로 부정적 감정에 대한 감정 어휘군을 구축하였다. 실험을 위해 본 연구에서는 스타벅스의 브랜드 커뮤니티인 MyStarbucksIdea.com에서 81,534건의 고객의견을 수집하였으며 부정적 감정 어휘군을 활용하여 각 고객의견 내 부정적 감정 정보를 추출하였다. 부정적 감정의 유무, 빈도, 강도의 세 가지 측면에 따른 기업 혁신에 대한 영향력을 분석한 결과, 부정적 감정이 담긴 고객의견이 기업 혁신에 유의미한 영향력을 미치는 것으로 나타났으며 부정적 감정 중, Frustration과 Sadness의 감정이 기업 혁신에 긍정적인 영향을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.113-122
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• 2018

본 논문은 게임 도메인에서 웹 코퍼스를 이용하여 감성사전을 구축하는 방법과 구축한 감성사전의 평가 결과를 기술한다. 감성사전 구축을 위해 먼저 트위터 형태소 분석기를 이용해 국내 한 포털 사이트의 게임 관련 웹 문서를 기반으로 어휘를 수집하여 감성 사전 어휘 목록을 만들었고, 목록에 있는 단어들 중 동사와 형용사 품사의 단어들에 대해 감성 사전을 구축하였다. 구축된 감성 사전의 평가를 위해 영어 기반의 Senti-word Net(SWN)을 한글로 번역한 한국어 SWN을 이용하여 정밀도와 재현율 값을 계산하였다. 평가 결과 긍정과 부정 감성의 F-1 값에 대한 평균이 형용사의 경우 0.85, 동사에 대해 0.77을 각각 보여 주었다.

• 비교문화연구
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• 제48권
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• pp.135-191
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• 2017

본 연구는 프랑스 고유의 문화가 담긴 '공유문화 적재어'들을 선별하여 그 단어 속에 숨겨진 문화 콘텐츠들을 연구하고 이 단어들이 한국어에 차용되면서 새롭게 탄생한 문화 현상들을 탐구함으로써 프랑스와 한국 간의 상호문화교육을 위한 기초 자료를 형성하고자 하였다. 이를 위해 선별된 '공유문화 적재어'들을 프랑스 문화 내부적 관점과 상호문화적 관점이라는 두 가지 관점에서 연구하였다. 우선 프랑스 문화 내부적 관점에서 어휘문화적 접근으로 프랑스어 단어들 가운데 한국어에 차용된 단어들 중에서 의 식 주에 해당하는 프랑스어 '공유문화 적재어' 들을 선별하여 그 단어 속에 담긴 프랑스 고유의 문화를 사전적 의미, 문화적 현상, 숙어나 관용어 표현 속에 나타난 특별한 문화 현상에 대해 탐구함으로써 그 단어의 사전적 정의를 뛰어넘는 특별한 공시를 밝혀주었다. 나아가 상호문화적 접근으로 프랑스 문화와 한국 문화의 접촉으로 동일한 프랑스어 단어가 새로운 의미로 탄생하게 되는 과정들을 차용어의 변용 양상과 문화적 현상을 중심으로 탐구함으로써 두 문화 속에 작용하는 언어적 문화적 요소들의 유사성과 차별성을 살펴보았다. 그 결과 다음과 같은 현상들을 탐구할 수 있었다. 프랑스 '공유문화 적재어' 속에 다양한 문화와 역사가 담겨 있어 개별 단어들에 대한 탐구가 프랑스 문화를 깊이 있게 탐구하도록 할뿐 아니라 이들 단어가 사용된 숙어나 관용어 표현들을 통해 개별 단어 속에서 발견하지 못한 새로운 문화 현상들이 담화 속에 존재함을 알 수 있었다. 나아가 한국어로 차용된 프랑스어 단어들은 대부분 문화 간 교류에 의해 이루어지기 때문에 부정적인 이미지를 지닌 경우보다 긍정적인 의미로 사용되는데 의미의 왜곡이 일어나는 경우가 상당수 있었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.195-200
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• 2016

본 연구는 MUSE 감성 코퍼스를 활용하여 문장의 극성과 키워드의 극성이 얼마만큼 일치하고 일치하지 않은지를 분석함으로써 특히 문장의 극성과 키워드의 극성이 불일치하는 유형에 대한 연구의 필요성을 역설하고자 한다. 본 연구를 위하여 DICORA에서 구축한 MUSE 감성주석코퍼스 가운데 IT 리뷰글 도메인으로부터 긍정 1,257문장, 부정 1,935문장을, 맛집 리뷰글 도메인으로부터는 긍정 2,418문장, 부정 432문장을 추출하였다. UNITEX를 이용하여 LGG를 구축한 후 이를 위의 코퍼스에 적용하여 나타난 양상을 살펴본 결과, 긍 부정 문장에서 반대 극성의 키워드가 실현된 경우는 두 도메인에서 약 4~16%의 비율로 나타났으며, 단일 키워드가 아닌 구나 문장 차원으로 극성이 표현된 경우는 두 도메인에서 약 25~40%의 비교적 높은 비율로 나타났음을 확인하였다. 이를 통해 키워드의 극성에 의존하기 보다는 문장과 키워드의 극성이 일치하지 않는 경우들, 가령 문장 전체의 극성을 전환시키는 극성전환장치(PSD)가 실현된 유형이나 문장 내 극성 어휘가 존재하지 않지만 구 또는 문장 차원의 극성이 표현되는 유형들에 대한 유의미한 연구가 수행되어야 비로소 신뢰할만한 오피니언 자동 분류 시스템의 구현이 가능하다는 것을 알 수 있다.