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

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1333-1336
• /
• 2015

감성분석은 최근 오피니언 마이닝에서 주목받고 있는 분야로써, 특정 주제, 상품, 유명인사 등에 대한 사람들의 반응을 긍정 또는 부정으로 구분하거나 점수를 이용하여 긍정 또는 부정의 강도를 분석하는데 이용되고 있다. PMI(pointwise mutual information)와 SO-PMI(semantic orientation from pointwise mutual information)는 비교적 빠르고 간편하게 극성을 판단할 수 있다는 장점이 있지만, 어휘와 기준 어휘 사이의 극성 값이 넓은 범위를 갖는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 일상적인 언어 사용 환경에서 나타나는 어휘로부터 감성을 분석하고자 하였다. 특히 어휘의 극성 값 편차로 인해 나타날 수 있는 어려움을 보완하기 위해 NPMI(normalized pointwise mutual information)를 이용하여 어휘의 감성을 분석하였다. PMI와 NPMI를 비교 분석한 결과 어휘의 감성 강도를 나타내는 데 있어서 밀집도에서 큰 차이를 보였다.

• 감성과학
• /
• 제8권4호
• /
• pp.403-413
• /
• 2005

본 연구에서는 긍정 또는 부정 시각자극이 제시되었을 때, 행동활성화체계(Behavioral Activation System : BAS) 민감 집단과 행동억제 체계(Behavioral Inhibition System : BIS) 민감 집단 사이에 차이가 있는지를 살펴보았다. 실험은 8명씩의 BAS와 BIS 민감 성향을 가진 남자 대학생을 대상으로 이루어졌고, 안정 상태와 국제정서사진체계(International Affective Picture System)의 긍정/부정 사진자극이 제시되는 동안의 뇌파를 측정하였다. 뇌파의 분석은 뇌 신호원 국소화를 위해, 뇌파의 전기적 신호에 의하여 형성되는 전류밀도에 대한 3차원적인 접근방식으로 데이터를 처리하는 방법 중의 하나인 LORETA(Low-resolution electromagnetic tomography)를 사용하였다. 그 결과, 긍정자극제시의 경우, BAS 민감 집단이 BIS민감 집단에 비해 알파 대역에서 변연계에 포함되는 cingulate gyrus와 전전두엽이 더 활성화되는 반응을 보였다. 이는 BAS 민감집단이 BIS 민감집단에 비해 긍정자극에 대한 반응이 더 민감하고, BAS 또는 BIS라는 인간의 동기체계가 감성자극의 인지와도 관련이 있을 가능성을 시사한다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
• /
• 한국감성과학회 1999년도 춘계학술발표논문집 논문집
• /
• pp.281-284
• /
• 1999

본 연구는 인간의 뇌파로부터 간단한 의사 표시를 식별하는 기술을 얻어 뇌파인터페이스를 구현하기 위한 기초연구로서 수행되었다. 실험에 참가한 피험자들은 컴퓨터 화면에 나타나는 문제를 본 후 답을 제시받았을 때 이것이 옳은지, 그른지에 대한 양분법적 판단반응을 해야하며, 이때 동시에 뇌파가 기록되었다. 옳다는 긍정반응과, 옳지 않다는 부정반응시의 뇌파를 비교한 결과 전두엽 부위의 fp1, f3, f4 부위에서 부정의 대답을 할 경우 theta파와 fast alpha파의 상대적 출현량이 긍정의 경우에 비하여 통계적으로 유의하게 컸다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
• /
• 한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.114-117
• /
• 2002

뇌-컴퓨터 인터페이스로 활용하기 위한 시도로서, 인간의 가장 간단한 의사 표시인 긍/부정 의사와 관련한 뇌파를 측정하고 시간-주파수 분석(단시간 푸리에 변환)을 수행하였다. 반응 동작과 관련한 $\mu$파와 $\beta$파, 그리고 인지 정보 처리와 관련한 ${\gamma}$파의 시간에 따른 변화를 살펴보고 선행 결과들과 비교, 토론하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
• /
• 한국감성과학회 1998년도 춘계학술발표 논문집
• /
• pp.81-88
• /
• 1998

두 문자열의 동일성 판단과 뇌파와의 관계가 탐색되었다. 피험자들은 컴퓨터의 화면에 나타나는 두 문자열의 동일성 여부를 판단하여 반응 키를 누르는 과제를 수행하였으며, 이화 동시에 피험자들의 뇌파가 기록되었다. 긍정 반응과 부정 반응 시의 뇌파를 비교한 결과, 좌측 전두엽 부위의 theta파, slow alpha파, fast alpha파 그리고 우측 전두엽 부위의 theta파 그리고 우측 전두엽 부위\ulcorner theta파 등이 긍부정 반응에 따라서 유의한 차이를 보였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
• /
• 한국소음진동공학회 2001년도 추계학술대회논문집 II
• /
• pp.695-698
• /
• 2001

본 연구에서는 생활공간에서의 음 환경이 인체에 미치는 영향을 조사하기 위하여 긍정감성을 유발하는 음환경으로서의 '명상음악'과 부정감성을 유발하는 음환경으로서의 '마루가 삐그덕거리는 소음'을'제시하였을 때 전두엽의 부위별 활성화의 변화를 관찰하기 위하여 뇌전도를 측정하였다. 연구결과, 명상음악을 청취시에는 안정상태에 비하여 좌측전두엽이 더 활성화되는 반면에 소음환경에서는 우측전두엽이 더 활성화됨을 관측할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.292-297
• /
• 2014

최근 소셜 네트워크 서비스가 보편화되면서, 이를 활용하여 사람들의 의견이나 감성 등을 파악하기 위한 감성분석 연구가 다양한 분야 진행되고 있다. 기존의 영화 관련 연구의 경우, 대부분이 영화평에 대해 단순 긍/부정으로 감성분석을 하여, 영화에 대한 선호도를 파악하는 데 그쳤다. 사람의 감성은 단순 긍/부정이 아닌 다양한 감성으로 분류될 수 있는데 반해, 이분법적 감성분석은 영화의 평점 정보에서 손쉽게 얻을 수 있는 선호도와 유사한 분석을 하는데 그친다. 따라서 영화의 평점보다 다양하고 유용한 정보를 얻기 위해서는, 영화 리뷰를 세분화된 감성으로 분석하여 영화에 대해 느낀 감성을 다양한 기준으로 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 Thayer 모델을 기반으로 감성 분류 기준을 세우고, 수집한 영화 관련 트윗을 이용하여 각 영화에 대해 대중이 느끼는 감성을 분석한다. 분석된 영화에 대한 감성 비율을 유클리드거리, 코사인유사도, 피어슨 상관계수를 이용하여 영화간의 유사도를 측정하였다. IMDB에서 제공하는 유사 영화 정보를 바탕으로 본 논문에서 제안하는 방식의 유용성을 검증하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.33-38
• /
• 2013

소셜미디어를 통한 여론분석과 브랜드 모니터링에 대한 요구가 증가하면서, 빅데이터로부터 감성을 분석하는 기술에 대한 필요가 늘고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 단순 긍/부정 감성이 아닌 20종류의 세분화된 감성을 분석하기 위한 감성어휘 구축 알고리즘을 제시한다. 감성어휘 구축을 위해서는 준지도학습을 사용하였으며, 도메인에 특화되지 않은 일반 감성어휘를 구축하도록 학습되었다. 학습된 감성어휘를 인물, 스마트기기, 정책 등 다양한 도메인의 트위터 데이터에 적용하여 세부감성을 분석한 결과, 알고리즘의 특성상 재현율이 낮다는 한계를 가지고 있었으나, 대부분의 감성에 대해 높은 정확도를 지닌 감성어휘를 구축할 수 있었고, 감성을 직간접적으로 나타내는 표현들을 학습할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
• /
• pp.861-864
• /
• 2014

비정형 데이터에 대한 분석이 활발해짐에 따라 감성분석 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 대부분의 감성분석 연구는 감성단어를 긍정, 중립, 부정의 세 가지로 분류하여 감성사전을 구축하고 있다. 최근 다양한 감성으로 분류하려는 시도가 있지만, 단어의 감성 정도를 정량화하는 연구는 극히 드물고 자동으로 정량화하지 못하고 있다. 본 논문에서는 한국어 감성사전을 자동 구축하기 위하여 한국어 사전 뜻풀이와 유의어를 이용하여 단어의 감성수치를 자동으로 추정하는 방법을 제안한다. 제안방법은 현재 SNS에서 많이 사용되는 감성단어의 감성수치를 추정하여 감성사전을 확장할 수 있고, 단어의 품사에 상관없이 감성수치를 추정할 수 있다는 장점을 가진다.