• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.57-78
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• 2020

인터넷의 발달로, 소비자들은 이커머스에서 손쉽게 상품 정보를 확인한다. 이때 활용되는 상품 리뷰는 사용자 경험을 토대로 작성되어 구매의사결정의 효율성을 높일 뿐만 아니라 상품 개발에 도움을 주기도 한다. 하지만, 방대한 양의 상품 리뷰에서 관심있는 평가차원의 세부내용을 파악하는 데에는 많은 시간과 노력이 소비된다. 예를 들어, 노트북을 구매하려는 소비자들은 성능, 무게, 디자인과 같은 평가차원에 대해 각 차원별로 비교 상품의 평가를 확인하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 상품 리뷰에서 다차원 상품평가 점수를 자동적으로 생성하는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방안은 크게 2단계로 구성된다. 사전준비 단계와 개별상품평가 단계로, 대분류 상품군 리뷰를 토대로 사전에 생성된 차원분류모델과 감성분석모델이 개별상품의 리뷰를 분석하게 된다. 차원분류모델은 워드임베딩과 연관분석을 결합함으로써 기존 연구에서 차원과 단어들의 관련성을 찾기 위한 워드임베딩 방식이 문장 내 단어의 위치만을 본다는 한계를 보완한다. 감성분석모델은 정확한 극성 판단을 위해 구(phrase) 단위로 긍부정이 태깅된 학습데이터를 구성하여 CNN 모델을 생성한다. 이를 통해, 개별상품평가 단계에서는 구 단위의 리뷰에 준비된 모델들을 적용하고 평가차원별로 종합함으로써 다차원 평가점수를 얻을 수 있다. 본 논문의 실험에서는 대분류 상품군 리뷰 약 260,000건으로 평가모델을 구성하고, S사와 L사의 노트북 리뷰 각 1,011건과 1,062건을 실험데이터로 활용한다. 차원분류모델은 구로 분해한 개별상품 리뷰를 6개 평가차원으로 분류했고, 기존 워드임베딩 방식보다 연관분석을 결합한 모델의 정확도가 13.7% 증가했음을 볼 수 있었다. 감성분석모델은 문장보다 구 단위로 학습한 모델이 평가차원을 면밀히 분석함으로써 29.4% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다. 본 연구를 통해 판매자, 소비자 모두가 상품의 다차원적 비교가 가능하다는 점에서 구매 및 상품 개발에 효율적인 의사결정을 기대할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.850-853
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• 2017

본 논문은, 크롤링을 통해 얻은 비정형 데이터를 'Python'의 'KoNLPy' 라이브러리를 사용해 형태소 분석한 후 텍스트 마이닝을 통한 감성사전 구축을 목표로 하고 있으며, 형태소들의 빈도수를 기반으로 가중치로 두어 선별된 단어들을 이용해 긍정과 부정으로 나누어 카테고리화 한다. 이후, 선별한 카테고리에 단어의 극성을 판단하여 감성사전을 모델링한다. 실험을 위하여, 온라인 쇼핑몰 리뷰를 크롤링하여 비정형 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 분석, 가공 과정을 거쳐 정형화된 단어를 추출한다. 그 후에, 리뷰에 자주 사용되는 단어를 바탕으로 카테고리를 구성하였다. 구성된 카테고리 별로 단어의 극성을 판단하여 소비자 성향을 분석한 결과, 단순히 긍정과 부정을 표현하는 범용 감성사전보다 더 세분화된 감성 사전을 구축 할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.600-604
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• 2018

한국어 문장 분류는 주어진 문장의 내용에 따라 사전에 정의된 유한한 범주로 할당하는 과업이다. 그런데 분류 대상 문장이 띄어쓰기 오류를 포함하고 있을 경우 이는 분류 모델의 성능을 악화시킬 수 있다. 이에 한국어 텍스트 혹은 음성 발화 기반의 문장을 대상으로 분류 작업을 수행할 경우 띄어쓰기 오류로 인해 발생할 수 있는 분류 모델의 성능 저하 문제를 해결해 보고자 문장 압축 기반 학습 방식을 사용하였다. 학습된 모델의 성능을 한국어 영화 리뷰 데이터셋을 대상으로 실험한 결과 본 논문이 제안하는 문장 압축 기반 학습 방식이 baseline 모델에 비해 띄어쓰기 오류에 강건한 분류 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2010년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.22-24
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• 2010

프로그램의 개발과 운영 방식이 C/S 시스템에서 N-티어 방식 등으로 다양해짐에 따라, 프로세스의 설계 및 디자인 방식 또한 다양성을 띄게 되었다. 닷넷 스마트 클라이언트는 특정 기술을 지칭하는 것이 아니며, 닷넷의 Click Once, NTD, .NET Remoting 등의 여러 기술로 구성되어 N-티어 환경에서 사용되어진다. 본 논문에서는 3-티어 환경에서, 닷넷 스마트 클라이언트 프로젝트를 진행하면서 이슈화된 배포와, 부가적으로 효율적인 메뉴 관리를 위한 콜트리뷰 프로세스를 설계하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.68-75
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• 2007

웹 2.0 시대에 사용자가 작성한 리뷰는 다양한 활용성을 갖는 가치있는 데이터이다. 특히 온라인 쇼핑몰에서의 상품평은 사용자의 구매 결정에 직접적인 영향을 미치는 중요한 정보이다. 본 논문에서는 실제 쇼핑몰 사이트에 있는 상품평을 분석하여 각 상품의 특징과 이에 대한 사용자의 의견을 요약하는 상품평 분석 시스템을 설계하고 구현하였다. 각 상품평을 분석하는 과정에서는 자연언어처리 기법과 의미 사전을 사용한다. 의미 사전에는 상품의 특징을 표현하는 어휘와 각 어휘들의 극성(Polarity) 정보들을 반자동으로 정의할 수 있도록 구현하였다. 이에 더하여 문맥에 따라 다른 의미를 갖는 어휘에 대한 처리 방법에 대해서도 논의한다. 실험은 2개 상품 분류의 63개 실제 리뷰를 대상으로 수행하였으며 결과로 평균 88.94%의 정확률, 47.92%의 재현율을 나타냈다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
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• pp.157-160
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• 2016

최근 모바일 쇼핑 시장의 거래액 규모는 해마다 기하급수적으로 증가하고 있으며, 기업들은 모바일 애플리케이션의 어떤 특성들이 자사의 매출을 증대시킬 수 있는지에 대해 관심이 있다. 그러므로 본 논문에서는 텍스트 마이닝을 이용하여 사용자들이 많이 쓰는 모바일 쇼핑 애플리케이션의 리뷰에서 자주 쓰는 명사를 추출하고 내용분석을 통해 평가 항목들을 도출한다. 그리고 도출된 평가항목에 레퍼토리 그리드 기법을 적용하여 모바일 쇼핑 애플리케이션을 평가하고 시장 포지셔닝을 실시한다. 이를 통해 모바일 쇼핑 애플리케이션의 어떤 특성이 이용자들의 서비스 선호도에 영향을 미치는지 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.739-741
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• 2018

감성분석을 통한 텍스트의 긍/부정 판단은 의사결정 시스템을 포함한 여러 분야에서 중요한 역할을 맡고 있다. 이런 흐름에 맞춰 감성분석 기술은 여러 기술과 융합하여 발전해왔는데 문장 내 자질을 추출하여 이용하는 자질 공학적 접근 방식과 심층 신뢰 신경망을 이용한 구조 또한 응용 사례에 속한다. 본 논문에서는 이러한 응용 기술 중 심층 신경망을 응용한 분석기술을 사용하여 관광지에 대한 평점이 포함된 문장을 학습하고 이를 SNS 관광지 리뷰에 적용하여 평점을 매기는 시스템을 설계한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.294-296
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• 2015

최근 들어, 영화에 대한 많은 추천시스템이 제안 되고 있는데, 나이와 장르, 성별에 관한 협업필터링 추천 방식을 주로 사용했다. 협업필터링 방법에 좀 더 정확한 추천을 하기 위해서 본 논문에서는 기존의 협업필터링 방식에 더해서 사용자의 리뷰에서 인간의 '감정'을 장르에 편입시켜 좀 더 사용자에게 정확하고 명확하게 추천하는 영화추천시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.721-722
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• 2009

인터넷 시장이 빠르게 성장함에 따라 사용자들의 참여도가 매우 높아졌다. 인터넷 사용자들은 시장의 상품과 더불어 영화와 같은 문화 생활에 관한 의견을 웹 상에 표현하기 시작했고, 현재에 들어 그 양이 방대해 졌다. 본 논문에서는 사용들이 작성한 영화에 관한 리뷰를 모아 방대한 양에서 유용한 정보를 효율적으로 도출하고 요약해서 사용자에게 제공하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.433-438
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• 2021

대화 시스템은 크게 사용자와 시스템이 특정 목적 혹은 자유 주제에 대해 대화를 진행하는 것으로 구분된다. 최근 자유주제 대화 시스템(Open-Domain Dialogue System)에 대한 연구가 활발히 진행됨에 따라 자유 주제를 기반으로 하는 상담 대화, 일상 대화 시스템의 독성 발화 제어 생성에 대한 연구의 중요성이 더욱 커지고 있다. 이에 본 논문에서는 대화 모델의 독성 응답 생성을 제어하기 위해 일상 대화 데이터셋으로 학습된 BART 모델에 Plug-and-Play Language Model 방법을 적용한다. 공개된 독성 대화 분류 데이터셋으로 학습된 독성 응답 분류기를 PPLM의 어트리뷰트(Attribute) 모델로 활용하여 대화 모델의 독성 응답 생성을 감소시키고 그 차이를 실험을 통해 정량적으로 비교한다. 실험 결과 어트리뷰트 모델을 활용한 모든 실험에서 독성 응답 생성이 감소함을 확인하였다.