• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.226-229
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• 2009

최근 들어 인터넷 게시판이나 개인 블로그 등은 온라인상에서 사람들의 정보 공유나 의견 교환의 중요한 매체가 되고 있다. 많은 수의 블로그들은 현재 사회적으로 이슈가 되는 여러 문제들을 반영하고 있다. 또한 최근 댓글을 통해 적극적으로 자신의 의사 표현하거나 다른 사람들의 의견을 살피는 인터넷 사용자의 증가로 인터넷 뉴스나 블로그 기사에 많은 수의 댓글이 달리고 있다. 그러나 대부분의 블로그나 인터넷 포털 사이트의 경우 기사나 댓글들을 순차적인 목록 형태로 제공하므로 자신이 원하는 내용의 댓글을 검색하거나 전체 댓글에 대한 전반적인 파악은 힘든 일이다. 따라서 본 논문에서는 기사에 달린 많은 수의 댓글들을 분류하고, 이를 시각화 하는 시스템인 TRIB(Telescope for Responding comments for Internet Blog)을 제안한다. TRIB은 미리 정의된 사용자 정의 사전을 이용하여 댓글을 내용에 따라 분류하여 시각화 하므로 사용자들은 자신의 관심과 흥미에 따라 개인화 된 뷰를 볼 수 있다. 1,000개 이상의 댓글을 가진 뉴스 기사들을 대상으로 한 실험을 통해 TRIB 시스템의 댓글 분류와 시각화 성능을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권5호
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• pp.817-824
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• 2009

최근 들어 블로그나 인터넷 게시판 등은 사람들의 정보 공유나 의견 교환의 중요한 매체가 되고 있으며, 많은 수의 블로그들이 사회적 문제들을 반영하고 있다. 온라인 커뮤니티에서 많은 사용자들은 댓글을 통해 인터넷 뉴스나 블로그 게시물에 대한 자신의 의견을 적극적으로 표현하고 있다. 블로그 사용이 활발해짐에 따라 수만개 이상의 댓글들이 등록되는 블로그들도 쉽게 찾을 수 있다. 대부분의 블로그나 인터넷 포털사이트의 경우 게시물이나 댓글들을 순차적인 목록 형태로 제공하므로 자신이 원하는 내용의 댓글을 검색하거나 전체 댓글에 대한 전반적인 파악이 힘들다. 본 논문에서는 게시물에 달린 많은 수의 댓글들을 분류하고, 이를 시각화 하는 시스템인 TRIB (Telescope for Responding comments for Internet Blog)를 제안한다. TRIB는 미리 정의된 사용자 정의 사전을 이용하여 댓글을 내용에 따라 분류하여 시각화한다. 또한, 사용자들의 관심과 흥미를 고려한 개인화 된 뷰를 제공한다. TRIB의 유용성을 보이기 위해서 1,000개 이상의 댓글을 가진 인터넷 게시물들을 대상으로 한 실험을 통해 TRIB 시스템의 댓글 분류와 시각화 성능을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.45-56
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• 2009

오늘날 인터넷 사용자들은 블로그나 뉴스, 인터넷 게시판 등의 매체에서 댓글을 통해 다른 사람의 의견을 살피고 자신의 의견을 나타내고 있다. 그러나 현재 대부분의 블로그나 인터넷 포털 사이트의 경우 기사나 댓글들을 순차적인 목록 형태로 제공하므로 사용자가 원하는 내용의 댓글을 검색하거나 살펴보는 것은 힘든 일이다. 또한 댓글 사용자가 증가함에 따라 스팸 댓글이나 악플 등이 사회 문제가 되기도 한다. 본 논문에서는 다음 아고라(Daum AGORA) 웹 블로그의 게시글과 댓글을 통계적으로 분석하고 유사도를 기반으로 클러스터링하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 클러스터링 결과를 시각화하여 간단한 스크린 뷰(screen view)로 보여준다. 또한, 본 시스템은 생물정보학에서 잘 알려진 정렬 기법인 Needleman-Wunsch 알고리즘을 이용해 스팸 댓글을 필터링한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.40-51
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• 2012

최근에는 인터넷 토론 사이트에서 댓글을 이용해 다른 사람들과 토론이나 논쟁하는 경우를 흔히 볼 수 있다. 논쟁을 통해 게시물의 내용과는 다른 새로운 의견이 나타날 수도 있으므로 논쟁댓글을 파악하고 식별하는 것은 중요한 문제라고 할 수 있다. 본 논문에서는 국내의 인터넷 토론 사이트인 SkepticalLeft와 아고라에서 수집한 댓글을 통해 인터넷 토론 게시판에서 논쟁댓글의 특성을 분석하였다. 그리고 이를 바탕으로 댓글 목록의 논쟁구간과 논쟁관계를 검출하고 이를 시각화하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능을 보이기 위해 논쟁댓글과 논쟁 쌍을 검출하고 정확도와 재현율 그리고 F-measure를 측정하였다. 논쟁댓글검출 성능은 F-measure가 0.84(SkepticalLeft)와 0.83(아고라)으로 측정되었고, 논쟁 쌍 검출은 각각 0.75(SketpcialLeft)와 0.82(아고라)로 측정되었다. 제안 방법은 댓글 작성자의 순서관계만을 이용하므로 사용언어나 철자법에 제약받지 않는다. 또한 시각화된 뷰를 통해 게시판 이용자들이 댓글에 내포된 논쟁구조를 파악하는데 도움을 줄 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.775-778
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• 2021

악성 댓글은 언어폭력이며 사이버 범죄의 일종으로 인터넷상에서 상대방이 올린 글에 비방이나 험담을 하는 악의적인 댓글을 말한다. 악성 댓글을 단순히 차단하는 다른 프로그램들과는 달리 해당 영상의 악성 댓글의 비율을 알려주고 악플러들의 닉네임과 그 빈도를 나타내주는 것으로 차별화를 두었다. 따라서 많은 유튜버들이 겪는 악성 댓글 문제들을 탐지하여 유튜브에 달리는 악성 댓글들을 탐지하고 시각화하여 제공한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.189-198
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• 2019

이 연구는 2018년 12월 MMA의 인트로 공연 유튜브 댓글의 텍스트 마이닝을 통해 국내 대중의 반응을 의미화 하는것에 목적이 있다. 이를 위해 지난 10개월간 15개의 유튜브 영상에 달린 댓글을 수집하였다. 데이터의 수집은 Python과 BeautifulSoup프로그램을 통해 총 5,135개의 데이터를 크롤링하였고, 총 3차시에 걸쳐 데이터를 정제한 후 최종 5,080의 데이터를 분석자료로 활용하였다. 데이터 분석에는 텍스트 마이닝 기법이 적용되였고, 정제, 분석, 시각화의 모든 과정은 텍스톰(Textom) 프로그램을 이용하였다. 연구결과 키워드 분석에서는 '무대', '한국', '영상', '최고', '멋', '춤', '아이돌', '레전드', '사랑', '감사'등의 키워드 순으로 나타났고, '국뽕'이나 '올림픽'과 같은 키워드도 빈번하게 나타났다. N-gram 분석에서는 '한국의 아이돌 무대 중 전설로 남을법한 최고의 무대', '한국의 전통문화를 보여준 아이돌의 무대'라는 문맥의 댓글이 상위권에 랭킹되었다. 이와같은 키워드 분석결과를 바탕으로 토픽모델링을 적용하여 총 5개의 토픽에서 상위 5개의 키워드를 추출하였다. 토픽의 내용과 분포도를 분석한 결과 이 공연영상에 대한 댓글의 토픽은 크게 '공연무대에 대한 극찬', '한국전통춤을 융합하여 예술적으로 승화시킨 것에 대한 애정', '멋진 춤 영상을 올려준 것에 대한 감사한 마음'으로 크게 3가지의 반응으로 이루진 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.89-99
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• 2020

본 연구에서는 음악 가사의 감성분석을 통한 영상작품의 제작을 시도하였다. 가사 텍스트의 감성분석에는 구글(Google)의 자연어 처리 API를 활용하였고 그 결과를 영상 시각화 규칙과 연결하였다. 기존의 공학적 연구들에서의 텍스트 기반 감성분석은 소셜 미디어에서의 사용자 댓글과 리뷰를 분석해서 사용자들의 감정과 태도를 이해하도록 하는 연구들이 많았다. 본 연구에서는 감성분석 데이터가 예술작품 창작의 재료가 되어 심미적 표현에 활용될 수 있도록 하였다. 기계의 관점에서 볼 때 감정은 숫자로 치환되어 나타나므로 규격화, 표준화 될 수밖에 없다는 한계점이 있다. 이에 가사 데이터의 감성분석 결과를 시각예술에서의 조형요소들의 규칙과 연결하여 이러한 한계를 일부 극복해보자 하였다. 본 연구는 인공지능이 인간의 고도화 된 정신적 산물인 예술작품의 창작까지 시도하는 현 시대를 반영하며 문학, 음악, 회화, 무용 등 기존의 전통적인 예술작품을 기계를 통해 바라본 새로운 형태의 예술작품으로 만들어 보고자 하는 목표를 가지고 있다. 더불어 감정표현에 어려움을 겪는 발달 장애인들의 창작활동과 심리분석 및 의사소통을 용이하게 해주는 예술창작 및 교육 플랫폼으로 확장되기를 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.49-56
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• 2014

본 논문에서는 대용량의 문서, 인터넷 댓글, 소셜 데이터, 메시지 텍스트 등으로부터 표준, 일상적 언어, 및 은어(隱語), 비속어, 약어, 이모티콘 등을 감성 분석함으로써, 복합적인 감성 중 근간이 되는 주 감성들을 측정하고 평가하는 방법을 제안한다. 제안된 방법론은 IRLBA(Implicitly Restarted Lanczos Bidiagonalization Algorithm)을 활용하여 규모가 큰 희소행렬에 대한 주성분분석을 실시하며, 데이터 취합, 메시지 분석, 감성 평가, 감성 분석 및 통합 그리고 결과물 시각화 모듈로 구성된다. 본 연구를 통해 제안된 방법론은 소셜 데이터의 감성분석의 정확도를 향상시키고 감성분석의 활용범위를 확장시키는데 있어 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.17-20
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• 2018

대중의 관심인 공공이슈를 파악하기 위하여 다양한 종류의 빅데이터를 분석하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구에서는 키워드의 노출 횟수만 파악하여 결과로 반영한다. 본 논문은 포털 사이트로부터 얻은 언론사별 뉴스 빅데이터를 이용하여 키워드별 노출 빈도수, 댓글 수 및 추천 수를 반영한 분석 방법을 제안하였다. 공공이슈를 추출하여 얻어낸 키워드들을 워드클라우드, Sankey다이어그램과 같은 형태로 시각화하여 사용자에게 제공한다. 제안된 방법을 사용하면 대중의 반응을 반영한 분석 결과를 확인 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.133-142
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• 2023

국립공원은 세계 자연 보존 연맹(WWF)이 수립한 보호지역 관리 체계의 중요 유형 중 하나이며, 또한 자연 및 문화 유산의 효과적인 보호와 지속적인 이용을 실현하는 세계 각국의 관리 모델이다. 이러한 공원은 보호, 과학 연구, 교육, 레크리에이션 및 지역 개발을 비롯한 중요한 역할을 담당하다. 대용량 데이터의 배경 아래, 본 연구는 전 세계 연안 습지의 대표적인 대상인 중국 랴오하 국립공원을 사례 지역으로 삼아 파이썬 기술을 사용하여 중국의 주요 관광 OTA 사이트 중 하나인 망픈웨이 (Mafengwo), 셰어이(Gonglve), 큐난우(Chujingyou), 메이툰(Meituan) 및 대중점평넷(Dianping)의 관광객 여행기와 댓글을 데이터 소스로 수집하였다. 텍스트 시간 범위는 2015년부터 2022년까지이며, 총 2,998개의 댓글과 166,588개의 단어를 포함하다. ROST 콘텐츠 마이닝 및 Gephi 소프트웨어를 사용하여 랴오하 국립공원 방문객의 만족도, 인지 과정, 공선 네트워크, 감정 성향 등을 시각적 분석하였다. 결과는 다음과 같다. 야생 동물 및 식물 자원, 강과 바다가 결합 된 자연 경관, 습지 생태는 랴오하 국립공원 방문객의 인식에서 충분히 반영되었다. 방문객은 랴오하 국립공원에 대해 강한 긍정적인 감정을 가지고 있지만, 시설 서비스, 대중교육, 방문객 참여 경험 등에서 여전히 개선할 여지가 있다.