전통적인 여론 조사 기반의 선호도 분석 기법은 많은 시간과 비용이 요구되고 조사할 수 있는 도메인이 제한적인 문제가 있다. 이를 해결하기 위하여 이 논문에서는 감정 분석 기반의 선호도 분석 시스템을 제안한다. 사용자가 입력한 키워드를 이용하여 웹 문서를 수집한 후에 N-gram 기법을 이용하여 극성을 계산한다. 다량의 웹 문서를 분석할 때 발생하는 분석 시간을 줄이기 위하여 워커 서비스를 사용하는 컨테이너 기반의 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안 시스템의 분석 결과와 기존 여론 조사를 비교하였을 때 1% ~ 8%의 오차를 보여준다.
감정분석은 문서 또는 대화상에서 주어진 주제에 대한 태도와 의견을 이해하는 과정이다. 감정분석에는 다양한 접근법이 있다. 그 중 하나는 감정사전을 이용하는 사전 기반 접근법이다. 본 논문에서는 널리 알려진 영어 감정사전인 VADER를 활용하여 한국어 감정사전을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 한영 병렬 말뭉치를 사용하여 한영 이중언어 사전을 제작한다. 제작된 이중언어 사전은 VADER 감정어와 한국어 형태소 쌍들의 집합이다. 두 번째 단계는 그 이중언어 사전을 사용하여 한영 단어 그래프를 생성한다. 세 번째 단계는 생성된 단어 그래프 상에서 레이블 전파 알고리즘을 실행하여 새로운 감정사전을 구축한다. 이와 같은 과정으로 생성된 한국어 감정사전을 유용성을 보이려고 몇 가지 실험을 수행하였다. 본 논문에서 생성된 감정사전을 이용한 감정 분류기가 기존의 기계학습 기반 감정분류기보다 좋은 성능을 보였다. 앞으로 본 논문에서 제안된 방법을 적용하여 여러 언어의 감정사전을 생성하려고 한다.
현대에는 인터넷과 휴대폰의 대중화로 인해 일반 국민들도 전자메일 클라이언트를 통해 통신이 매우 자유롭다. 전자메일의 사용은 개인적인 일은 물론 기업 사무, 광고 메일, 뉴스, 광고 메일 등 폭넓게 이용되고 있으나 여러 문제점들이 나타나고 있다. 이제는 전자메일 클라이언트에 자연언어 처리 기술의 고급 기능의 탑재와 컴퓨터 바이러스 혹은 스팸 메일을 방지하는 고기능이 임베디드 되어야 한다. 이 기술을 이용하여 전자메일의 내용에 포함된 작성자의 "즐거움", "성남", "슬픔"등 인간의 감정 표현을 여섯 가지의 감정 속성(전달 내용, 말투 표현, 불쾌 표현, 기쁨 표현, 슬픔 표현, 상대방 입장)으로 자동 매핑 하여 메일 클라이언트의 송신과 수신 프로세서에서 보다 정밀한 사람의 감정을 이해하고자 한다. 본 논문에서는 메일의 송신 전에 문서의 내용 중에 불쾌한 표현이 존재하면 제거하도록 문서 교정을 독려하는 지능적인 전자메일 클라이언트 시스템을 설계하고 구현하였다.
본 논문에서는 그동안 축적된 디지털 증거 관련 판례를 분석하여 디지털 증거가 법정에서 유효하게 사용될 수 있는 증거 능력 요건을 검토하였다. 법정에 제출된 디지털 증거가 증거능력을 인정받기 위해서는 다음과 같은 요건을 충족해야 한다. 첫 번째 요건으로서 적법하게 수집된 증거이어야 한다. 영장주의에 위반하거나, 압수수색절차에 피압수자의 참여권을 보장하지 않은 경우에는 증거의 증거능력이 인정되지 않는다. 또한 그동안 논란이 되었던 별건정보도 앞서 살펴본바와 같이 대법원이 제시한 요건을 충족해야 한다. 두 번째 요건으로는 법정에 제출된 디지털 증거의 진정성이 인정되어야 한다. 대법원은 디지털 증거의 진정성이 인정되기 위해서는 무결성과 동일성, 신뢰성이 인정되어야 한다고 판시한바 있다. 세 번째 요건으로 법정에 제출된 증거가 전문증거인 경우에는 당사자의 동의가 없는 한 전문법칙의 예외에 해당되어야 한다. 2016년 5월 형사소송법 제313조가 개정되기 전에는 법정에 제출된 디지털 증거를 진술자가 진정성립을 부인하는 경우, 해당 문서가 업무상 필요로 작성한 통상문서나 기타 특히 신용할 만한 정황에 의하여 작성된 문서에 해당되지 않는 한 증거능력을 인정받을 수 없었다. 그러나 형사소송법 제313조 제2항의 개정으로 인하여 이제는 진술자가 진정성립을 부인하는 경우에도 "과학적 분석결과에 기초한 디지털 포렌식 자료, 감정 등 객관적 방법"에 의해 성립의 진정을 인정받을 수 있다. 과학적 분석결과에 기초한 디지털 포렌식 자료, 감정 등 객관적 방법에 대한 구체적인 내용은 앞으로 판례를 통해 정립해 나아가야 할 것이다.
수 많은 파일로 이루어진 소프트웨어 패키지를 일일이 분석하는 것은 많은 시간과 비용을 요구하는 작업이다. 이에 리눅스 재단의 워킹그룹인 SPDX에서는 소프트웨어의 명세정보(메타데이터) 규약을 발표하였다. SPDX 문서는 2017년 상반기 기준 2.1버전이 발표되었으며, 총 7개의 콘텐츠에 66개 항목이 존재한다. 또한 Tag/Value 형식과 RDF형식을 권장하며, 스프레드시트 형식을 지원한다. 본 연구에서는 SPDX 문서를 각 항목별로 분류하고, 유효성 검사를 해주는 SPDX Parse & Validator 툴을 개발하였다. 추후 SPDX 문서를 생성(Generator)하는 툴을 개발하여 보다 효율적으로 소프트웨어 패키지를 관리하고자 한다.
최근 트위터, 페이스북 등과 같은 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)의 확산과 더불어 정보의 생성 및 공유가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 SNS 매체들을 통해 생산하는 많은 데이터를 활용하기 위해 축적된 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출해 내는 기술의 필요성이 대두되고 있으며, 데이터 마이닝 기법을 이용하여 의미있는 지식을 찾아낸다. 특히, 다양한 형태의 방대한 자료들로부터 표출되는 의견, 정책, 성향, 감정 등 대중의 집단지성에 나타난 일반적인 감정분석이 활용되고 있다. 본 논문에서는 대중들이 SNS를 통해 작성한 사용자들의 짧은 문장에 함축된 단어와 단어들 간의 연관성을 이용하여 문장 내 감정 상태를 예측하고 사용자의 감정에 따른 적절한 답변이나 추출한 감정과 유사한 트윗글이나 영화 등을 추천하는데 사용될 수 있는 방법을 제안한다.
소프트웨어 개발비 감정은 프로그램 완성도 감정과 함께 소프트웨어 공학 방법론을 적용하고 있다. 특히 소프트웨어 비용산정 기법을 적극적으로 준용해왔다. 다수의 감정 사례에서 소프트웨어 개발비 감정을 위해 소프트웨어 비용산정에 기반을 두는 "SW사업 대가산정 가이드"를 참조하여 감정이 이루어져 왔으나, 이러한 방법은 본질적인 한계를 가진다. 개발비 감정을 위한 "SW사업 대가산정 가이드" 자체의 문제점과 함께 소프트웨어 규모 산정의 기본이 되는 기능점수가 가지는 단점으로 인해 감정의 정확성과 일관성이 유지되기 어렵다. 본 연구에서는 규모추정의 정확성과 일관성 유지를 위한 방안으로 유스케이스 기반의 규모 추정 방안을 제시한다. 평가 대상 프로젝트는 개발비 감정 사례들과 유사한 유형의 소프트웨어공학 교과목의 프로젝트로 진행하였으며, 공수 추정 시에 감정 사례들의 상황과 유사하도록 제공되는 문서와 정보를 최소화하였다. 기능 점수 기반의 기존 소프트웨어 개발비 산정 방식과 유스케이스 기반으로 제안한 방안의 성능 평가를 실시한 결과, 기존 방식보다 정확도가 향상되었고 통계적으로 유의함이 입증되었다.
소프트웨어 개발 단계에 오픈소스 소프트웨어를 활용함으로써 발생할 수 있는 라이선스 위반 문제 등의 이유로 소프트웨어 컴플라이언스는 반드시 행해져야하는 작업 중 하나이다. 하지만 다수의 개발자가 참여한 규모있는 소프트웨어를 분석한다는 것은 많은 시간과 높은 난이도를 요구한다. 이와 같은 문제점을 개선할 수 있는 방안 중 하나인 SPDX 문서는 소프트웨어 패키지에 대한 메타데이터를 규격화한 문서이다. 해당 규격이 활성화된다면 소프트웨어 패키지의 정보 분석 작업이 간소화될 뿐만 아니라 오픈소스 소프트웨어의 건전한 유통에도 기여할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 오픈소스 소프트웨어의 라이선스 정보를 포함하고 있는 SPDX 문서를 특정 중앙서버에 의존하지 않고 분산화 된 장부의 기록물로 공유하고, 사용자에게 목적과 자격 요건에 따라 SPDX 라이프사이클 서비스를 제공하는 블록체인 기반의 SPDX 유통 플랫폼을 개발하였다. 또한 블록체인 기반의 SPDX 유통 플랫폼의 활성화에 기여하는 것을 목적으로 통합개발환경용 SPDX 문서 생성 플러그인을 개발하였다.
인터넷이 크게 발전하면서 현재는 인터넷으로 쉽게 쇼핑을 할 수 있다. 이 때 물건의 구입에 큰 영향력을 미치는 것이 바로 그 물건의 상품평이다. 하지만 실제로 수많은 상품평을 사용자가 일일이 확인하고 판단하는 데에는 많은 시간이 소모된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 상품평 문장을 일반, 긍정, 부정의 세 단계로 나누는 시스템을 제안한다. 감정을 판단하는데 중요한 역할을 하는 품사에 따라 우선순위를 달리하여 자질을 추출한다. 추출된 자질을 사용하여 Paul Graham을 사용하여 가중치를 계산하고 기계학습을 한다. 실험은 일반과 감정(긍정, 부정)으로 분류하는 실험과 긍정과 부정으로 분류하는 실험을 하였다. 실험 결과 품사에 우선순위를 사용하여 만든 시스템이 기본 시스템보다 더 적은 자질을 사용하고 더 높은 성능을 보였다.
인터넷 기술과 다양한 정보 기술의 융합을 통해 광대한 정보를 수집 및 가공하여 사용자 취향에 맞는 다양한 지식을 서로 주고받을 수 있게 되었다. 특히, 영화 미디어 속에 내포된 감정 변화의 흐름을 통해 사용자의 취향과 연결된 밀접한 콘텐츠를 선호하는 경향이 있다. 사용자는 스크립트에 나타난 정보를 바탕으로 전체적인 감정의 흐름이나 특정한 등장인물, 또는 특정한 장면에서의 감정의 흐름을 보다 빠르게 이해하기 위해 시각화하고자 한다. 본 논문에서는 영화 웹페이지로부터 정제되지 않은 데이터를 획득한 후, 정제 과정을 거쳐 표준화된 스크립트 형식으로 변환한다. 정제된 데이터를 XML 문서로 변환하여 다양한 정보를 쉽게 획득한 후, 감정 예측 시스템에 각 문단을 입력하여 다양한 감정을 예측한다. 예측된 감정들의 흐름과 스크립트에 포함된 정보량을 혼합하여 사용자가 필요로 하는 다양한 감정의 전체적 또는 특정 부분에서 캐릭터들 간의 감정 상태의 변화를 시각화를 통해 쉽게 이해할 수 있는 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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