• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권5호
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• pp.209-217
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• 2016

스마트폰 보급의 확산으로 상품 구매 시 웹 사이트 및 SNS를 이용하여 상품 리뷰를 참고하는 소비자들이 증가하고 있다. 그러나 이러한 방식은 소비자가 직접 리뷰 데이터를 찾아 읽어야하기 때문에 시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라 가공되지 않은 데이터가 줄 수 있는 정보는 한정적이다. 따라서 상품의 리뷰를 수집하여 기본 정보뿐만 아니라 리뷰 문장의 감정 분석을 통한 가공된 정보를 제공하는 시스템이 필요하다. 하지만 현재 이러한 상품 리뷰 분석 정보를 제공하는 시스템의 대다수는 상품의 분류와 상품의 속성을 반영하는 것이 부족하다. 본 논문에서는 상품의 분류와 속성을 반영하는 리뷰 감정 분석을 통한 전자 상거래 상품 분석 및 평가를 제공하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 도서 상품에 적용하여 구축한 시스템을 통해 소비자가 방대한 양의 상품의 리뷰 데이터를 분석할 필요 없이 상품의 속성 및 분류에 따라 가공된 분석 결과를 시각적으로 빠르게 제공받을 수 있음을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.631-634
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• 2008

인터넷을 이용한 사람들의 사회 참여가 확대되면서 다양한 의견(Opinion)들이 급속도로 증가하고 있으며 이러한 의견을 분석하여 유용한 정보로 활용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중에서도 상품리뷰는 기업에서 연구, 개발, 마케팅의 주요 자료로 사용되고 있으며 사용자가 상품의 구매를 결정하는 중요한 요인 중 하나로 작용하고 있다. 본 논문에서는 한국어로 이루어진 상품 리뷰를 분석하여 의견 자질(Feature)을 추출하고 분류(Classification)하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 한글 의견 자질 추출을 위하여 먼저 한글 상품 리뷰를 분석하여 의견 사전을 구축하였다. 의견 사전으로는 의견 자질과 의견 어휘, 독립의견어휘, 의견 숙어, 부정어 등의 각기 다른 세부 사전을 구축하여 리뷰 분석 시 단계적으로 적용하여 정확도를 높일 수 있도록 설계하였다. 이렇게 구현된 시스템을 평가하기 위하여 각기 다른 3개의 도메인에서 실제 한국어 리뷰를 수집하여 실험을 수행하였으며 자질 추출에서는 평균 78.86% 정확률, 61.41% 재현율을, 극성 분류에서는 평균 69.46% 정확률, 42.26% 재현율을 나타냈다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.108-111
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• 2015

아직까지도 도서 구매자의 대다수는 도서를 구매할 시 오프라인 서점을 이용하며, 외부 의견은 도서 구매 결정에 커다란 영향을 마치는 것으로 나타났다. 이에 따라 대표적 외부 의견인 도서의 리뷰를 가공 분석하여 제공하는 모바일 기반의 시스템의 필요성이 대두되었다. 하지만 현재 마켓에 등록된 애플리케이션의 대다수는 도서에 대한 사용자의 리뷰를 제공하지 않거나 분류 분석되지 않은 상태의 리뷰를 제공한다. 따라서 본 논문에서는 각 도서의 리뷰를 수집하여 리뷰의 긍정 부정적 감정 추이를 분석하고 그 결과를 리뷰 핵심어에 따라 분류된 도서 평가 기준 별로 제공하며 이를 통해 사용자의 도서 구매 결정과 여러 도서간의 도서 선택에 도움을 줄 수 있는 모바일 애플리케이션을 설계하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1611-1614
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• 2015

최근 많은 추천 시스템들이 연구 되고 있으며, 사용자들에게 의사결정을 도와주는 추천시스템에 대한 중요도가 급증하고 있다. 기존의 영화 추천시스템에서는 희박성의 문제가 제기된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 보완하고자 사용자가 영화에 대해 남긴 리뷰로부터 영화키워드를 분석하고 분석된 키워드로부터 가중치를 활용한다. 즉 사용자들로부터 영화에 대한 리뷰를 수집하고 리뷰로부터 각 영화 키워드를 분석해 키워드별 가중치를 활용해 이를 기반으로 영화를 추천한다. 그 결과 사용자에게 만족할만한 정보를 제공해 효율성을 높이고, 영화에 대한 개인 리뷰를 반영한 영화추천 시스템을 설계 및 구현해 사용자에게 적절한 영화를 추천한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.431-434
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• 2008

본 연구에서 우리는 웹 사이트들에서 제품에 대한 사용자들의 리뷰 정보를 수집하고, 수집한 정보들을 분석 및 정련하여 사용자들에게 보이는 서비스에 대해 논하고자 한다. 특정 제품에 대한 리뷰 정보들은 로봇 시스템에 의해 수집되고, 특정 제품에 대한 전체적인 평가 스코어는 두 가지 다른 종류의 스코어들을 고려하여 계산된다. 첫 번째 스코어는 정량적인 스코어(quantitative score)로 각 리뷰들로부터 얻어지는 이른바 별점 값들의 가중 평균값(weighted average)으로 계산된다. 두 번째 스코어는 정성적인 스코어(qualitative score)로, 본 연구에서 제안된 서비스는 각 리뷰들의 텍스트 설명을 자연 언어 처리 기법으로 분석하여 정성적 스코어를 계산한다. 우리는 이러한 스코어 계산 모델에 따라 MP3 플레이어와 Personal Digital Assistant (PDA)에 대해 서비스 시스템 RELLENOS를 설계 및 구현하였다. RELLENOS는 69 개에 달하는 온라인 리뷰 사이트들에서 수집된 정보들을 토대로 정량적인 값과 정성적인 값을 계산하여 서비스를 성공적으로 수행하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.429-433
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• 2019

스마트폰 보급의 확산으로 제품 구매 시 웹 사이트 및 SNS를 이용하여 제품 리뷰를 참고하는 소비자들이 증가하고 있다. 전자 상거래 사이트의 제품 리뷰는 구매 예정자들에게 유용한 정보로 활용되곤 한다. 하지만 구매 예정자가 직접 제품에 대한 리뷰 데이터를 찾아 전체 내용을 일일이 읽고 분석해야하기 때문에 시간이 오래 걸릴뿐만 아니라 가공되지 않는 데이터가 줄 수 있는 정보는 한정적이다. 또한 이러한 리뷰들은 상품의 특징을 파악하기에도 어려움이 있다. 본 논문에서는 제품의 주요 이슈를 추출하고 주요 이슈에 대한 감성 분석과 감성 요약을 통해 제품 분석 및 평가를 제공하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 휴대폰 제품에 적용하여 구축한 시스템을 통해 소비자가 방대한 양의 제품의 리뷰 데이터를 분석할 필요 없이 제품의 주요 이슈와 가공된 분석 결과를 시각적으로 빠르게 제공받을 수 있음을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.107-113
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• 2016

소셜 네트워크 서비스(SNS)의 활성화로 웹상에는 방대한 양의 온라인 리뷰들이 생산되고 있으며, 이러한 온라인 리뷰들은 다양한 콘텐츠들에 대한 의견 데이터로써 콘텐츠 이용자와 제공자들에게 가치 있는 정보로 활용되고 있다. 한편, 온라인 리뷰에 대한 중요도가 높아짐에 따라 온라인 리뷰를 분석하여 글쓴이의 의견이나 평가, 태도, 감정 등을 추출해 내는 오피니언마이닝에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존의 오피니언마이닝 연구들에서는 리뷰의 의견 분류에만 초점을 맞추어 감성 분석 기법을 설계하였기 때문에 리뷰 속에 내포되어있는 작성자의 자세한 만족도까지는 알 수 없었으며, 감성 분석 기법이 특정 콘텐츠에 한정되어있어 도메인이 같지 않은 다른 콘텐츠들에는 적용될 수 없다는 문제점이 있었다. 이에 본 연구에서는 기존 의견 분류 방법에 강도를 주어 좀 더 세밀한 감성 분석을 수행하고, 이 결과를 통계적 척도에 적용하여 리뷰에 내포되어 있는 작성자의 자세한 만족도를 도출 할 수 있는 감성 분석 기법을 제안한다, 그리고 제안한 기법을 바탕으로 도메인에 상관없이 다양한 콘텐츠에 적용되어 콘텐츠의 만족도를 분석 할 수 있는 시스템을 설계하였다. 또한 방대한 양의 리뷰 데이터들을 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 빅 데이터 처리도구인 하둡을 기반으로 시스템을 구축하였다. 본 시스템을 통해 콘텐츠 이용자는 보다 효율적인 의사결정을, 제공자들은 빠른 반응분석을 할 수 있어 본 시스템은 사용자의 의견을 필요로 하는 다양한 분야에 매우 실용적으로 활용 될 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.729-732
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• 2018

모바일 게임 산업의 발달로 많은 사용자들이 게임을 이용하면서, 그들의 만족감을 사용리뷰를 통해 드러낸다. 실제로 각 리뷰의 범주가 모두 다르지만 현재 구글 플레이 앱스토어(Google Play App Store)의 게임 리뷰 범주는 3가지로 매우 제한적이다. 따라서 본 연구에서는 빠르고 정확한 고객의 요구를 필요로 하는 게임 소프트웨어의 특성을 고려하여 게임 리뷰를 입력했을 때, 게임의 운영 및 시스템에 맞도록 리뷰의 카테고리를 세분화하고 만족도를 분석하는 시스템을 개발한다. 제안 시스템은 인공신경망 모델인 CNN을 평점을 기반으로 훈련시켜 리뷰에 대한 만족도를 도출한다. 또한 Word2Vec을 이용해 단어들 간의 유사도를 구하고, 이를 활용한 단어 배열을 이용하여 가장 스코어가 높은 카테고리로 배정한다. 본 논문은 제안한 리뷰 만족도 및 카테고리 분류 시스템이 실제 효과적으로 리뷰를 보다 의미 있는 정보로써 제공할 수 있음을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.261-262
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• 2023

본 연구에서는 감성 분석 기반의 키워드 도출형 영화 리뷰 웹사이트를 개발하였다. 사용자들은 영화에 대한 리뷰를 작성할 때, 자동으로 키워드를 추출하는 기능을 활용하여 다양하면서도 빠르게 정보를 얻을 수 있다. 사용자가 작성한 리뷰를 시스템에 입력하면, 내부적으로 ChatGPT를 활용하여 텍스트를 분석하고 키워드를 추출한다. 이를 통해 사용자는 별다른 노력 없이도 키워드를 통해 영화의 장르, 감독, 배우, 플롯 요소 등 다양한 정보를 빠르게 확인할 수 있다. 추출된 키워드는 저장되어 시각화에 활용되며, 사용자들은 리뷰에 대한 원하는 정보를 쉽게 얻을 수 있다. 개발된 키워드 도출형 영화 리뷰 웹사이트는 사용자들에게 빠르고 다양한 정보를 제공하며, 영화 관련 결정을 내리는 데에 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.460-461
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• 2018

전통적인 방식의 추천 시스템은 사용자가 독립적으로 행동한다는 가정하에 개발된 방식이며, 단순하게 상품을 나열하거나 상품의 속성과 사용자의 기호를 연관하는 기능이 부족하여 가독성과 효율성이 떨어지는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 상품 리뷰 데이터를 크롤링을 한 뒤 R을 이용한 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 비정형의 리뷰 데이터를 사용자의 구매이력과의 연관 분석을 통해 의미 있는 정보로 가공하여 사용자 맞춤형 정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 이를 통해 사용자는 방대한 양의 상품 리뷰 데이터를 분석할 필요 없이 자신에게 필요한 데이터만을 제공받을 수 있게 되어 사용자의 의사결정에 도움 될 것으로 사료된다.