• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1145-1146
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• 2013

인터넷과 스마트폰의 발달로 SNS서비스의 사용자와 데이터가 활발하게 증가하고 있다. 이로 인하여 SNS 데이터의 가치와 신뢰성이 점점 증가하고 있으며, 이러한 추세에 따라 여러 연구와 실험을 통하여 데이터를 분석하고 분석 결과를 제공하는 서비스가 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 배경을 바탕으로 특정 키워드를 포함하고 있는 한글 트윗을 검색하여 해당 트윗에 대한 연관 키워드와 감정 키워드를 분석해서 출력해주는 시스템을 개발한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.141-142
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• 2022

최근 빅데이터를 통해 여러 가지 분석을 진행하고 있다. 다만 이러한 방식으로는 키워드에 대해 여론에 대한 분석을 거치지 않아 정확한 분석이 힘들다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점의 개선을 위해 데이터를 수집하고 이에 대해 감정분석을 수행하는 컨테이너 기반의 시스템을 제안한다. 감정분석 시스템을 적용한다면 키워드에 대해 분석 시에 정확도가 더욱 높아질 것으로 전망된다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제13권1호
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• pp.15-21
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• 2017

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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권6호
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• pp.799-807
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• 2004

본 논문에서는 사람의 얼굴표정과 음성 속에 담긴 6개의 기본감정(기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 혐오, 공포)에 대한 특징을 추출하고 인식하고자 한다. 이를 위해 얼굴표정을 이용한 감정인식에서는 이산 웨이블렛 기반 다해상도 분석을 이용하여 선형판별분석기법으로 특징을 추출하고 최소 거리 분류 방법을 이용하여 감정을 인식한다. 음성에서의 감정인식은 웨이블렛 필터뱅크를 이용하여 독립적인 감정을 확인한 후 다중의사 결정 기법에 외해 감정인식을 한다. 최종적으로 얼굴 표정에서의 감정인식과 음성에서의 감정인식을 융합하는 단계로 퍼지 소속함수를 이용하며, 각 감정에 대하여 소속도로 표현된 매칭 감은 얼굴에서의 감정과 음성에서의 감정별로 더하고 그중 가장 큰 값을 인식 대상의 감정으로 선정한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.23-28
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• 2022

오늘날 디지털 플랫폼의 발달과 팬데믹 상황에 더불어 온라인 시장은 급속도로 성장하였다. 이로 인해 기존의 오프라인 시장과 다르게 온라인 시장에서의 특수성으로 인해 사용자들은 온라인 리뷰를 확인하게 되었고, 여러 연구들의 선례를 통해 리뷰가 사용자의 구매 의도를 정하는 데 중요한 역할을 하는 것을 확인할 수 있었다. 하지만 기존의 리뷰작성 방식에서는 작성자의 감정이 글의 어투나 단어와 같은 요소들을 통해 표현됨으로써 다른 사용자가 작성자의 감정을 쉽게 파악하기 어려웠으며 작성자가 감정을 표현하기 위해 강조하고 싶은 부분이 있다면 작성자가 일일이 강조하고 싶은 부분의 굵기를 굵게 하거나 감정에 따라 색상을 바꾸는 등 여러 번거로운 작업의 수고가 필요하였다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 이러한 점을 보완하기 위해 카메라를 이용하여 표정 인식을 통해 사용자의 감정을 확인하고 기존의 감정과 색상에 관한 연구를 활용하여 각 감정에 맞는 색상을 자동으로 설정하고 사용자의 의도에 따라 사용자 리뷰에서 색상을 부여하는 기법을 제안하고자 한다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.31-38
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• 2021

소스코드 감정목적물의 유사성을 판단하는 경우, 양측의 비교대상 소스코드는 컴파일과 실행이 가능 해야 한다. 또한 시스템 소스의 경우에는 하드웨어와의 인터페이스가 일치하는지 확인이 되어야 한다, 그러나 현실적으로 분쟁당사자의 소스코드가 완전하지 않은 상태로 제공되는 경우가 발생하고 있다. 분쟁을 제기하는 측에서는 동작 특성이 자사의 기능과 유사하고, 출력되는 표현과 기능이 유사한 이유로 소스코드의 핵심부분이 유사한 것으로 판단하고, 감정을 요청하고 있다. 분석과정에서 소스코드의 컴파일 오류 발생 시, 감정인은 소스코드의 흐름도를 작성하고, 함수별 코드의 흐름을 추적하는 방법을 적용하게 된다. 그러나 이 방법은 간접적이고, 감정인의 주관적인 판단이 적용되어 유사성 분석결과에 객관성에 대한 다툼이 우려된다. 본 연구에서는 임베디드 시스템에 적용된 소스코드분쟁의 감정사례를 통해 검증되지 않은 소스코드 유사성 도출의 문제점과 개선 방향을 다룬다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.18-20
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• 2000

에이전트를 다른 소프트웨어와 구별 시켜주는 요인들은 여러 가지가 있지만 그 중에서도 가장 큰 특징은 에이전트의 자율성, 적응성, 그리고 지능을 들 수 있다. 이러한 것을 가능하게 만들기 위해서는 행동 선택을 유발하는 모티브의 생성이 자동적으로 이루어져야 한다. 이러한 행동 선택에 있어서 자동적인 모티브를 제공해 주는 것이 감정이다. 감정은 그것을 가지고 있는 자율 시스템이 그 동안 겪어온 외부 환경과 내부 상태에 대한 글로벌 상태를 함축하고 있다. 그러므로, 접근 가능한 정보와 자원이 제한되어 있는 자율 시스템이 다중의 목표, 환경에서의 모호성과 다른 에이전트와의 조정 등을 하는데 있어서 감정 모델은 유용한 해결책을 제시해 줄 수 있다. 본 논문에서는 에이전트가 환경과 적응하면서 변화하는 에이전트의 내부 상태의 변화와 외부 사건에 대한 에이전트의 인식과 평가를 계속 반영하여 에이전트가 시스템 환경을 경험하면서 가질 수 있는 에이전트만의 시스템에 대한 광범위한 시야를 갖도록 감정 모델을 구축하는 것을 목적으로 한다. 또한 이렇게 생성된 감정 델을 통해서 에이전트에 특정 사건이 발생하였을 때 에이전트가 감정 모델에 기초하여 적절히 행동에 반응할 수 있는 적응적 에이전트 모델을 제시한다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.31-40
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• 2021

소스코드 표절은 원본 자료의 출처를 분명히 밝히지 않고 자신의 것처럼 사용하는 행위를 말한다. 소스코드 표절로 인한 문제는 법적인 분쟁을 다투는 경우까지 다양한 문제를 일으킨다. 소스코드의 표절 여부는 일반적으로 비교 대상 소프트웨어 프로젝트 내의 각 소스코드를 전수 비교하여 유사도를 측정하여 결정한다. 전수 비교는 표절 가능성이 전혀 없는 코드도 비교 대상에 포함하기 때문에 그만큼의 시간을 헛되이 소모한다. 소스코드 표절로 의심되는 비교 쌍만 선별하여 비교할 수 있으면 그만큼 비교 횟수는 줄어들게 되어 탐지 도구의 실행 속도를 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라, 표절 가능성이 높은 부분만을 대상으로 탐지의 정확도를 높이는데 집중할 수도 있다. 본 논문에서는 code2vec 이라는 기계학습 모델을 활용하여 코드 클론으로 의심되는 소스코드들을 미리 분류하여 비교 횟수를 줄임으로써 소스코드 표절 탐지의 성능을 개선할 수 있음을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.414-416
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• 2022

개체단위 감정분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)는 자연어 처리에서 중요한 연구분야이다. 이는 입력 문장중에 존재하는 aspect term 의 감정 극성을 분석하는 것이 목적이다. 이 분야에서 현재 많이 사용되는 모델은 대부분 로컬 텍스트 또는 로컬 덱스트와 aspect term 사이의 관계에 주목하고 있다. 로켈 텍스트에 비해 글로벌 텍스트는 로컬 텍스트 뒤에 aspect term 내용을 추가해서 문장중에 있는 aspect term 내용을 더 깊게 학습할 수 있다고 생각한다. 본 논문에서는 새로운 masked attention 메커니즘을 사용하고 attention 메커니즘의 입력으로 글로벌 텍스트중에 있는 로컬 텍스트를 가로채어 전체 글로벌 텍스트의 내용과 융합한다. 이 방법은 semeval2014 데이터 셋에서 매우 좋은 결과를 얻었다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제14권1호
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• pp.9-17
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• 2018

기업과 개인 여러 방면에서 오픈소스 SW의 사용과 중요성은 날이 갈수록 증가하고 있다. 그러나 사용자를 위한 소프트웨어 서비스인 소프트웨어 평가, 추천, 필터링들의 기반 연구인 소프트웨어 분류에 대해서 오픈소스 SW의 특성에 맞게 유연하게 대처하지 못하고 고정된 분류 체계를 사용하고 있다. 본 연구에서는 오픈소스 SW를 대상으로 분류에 대한 조사와 새로운 오픈소스 SW 범주에 대해서 유연하게 대처할 수 있는 머신러닝 기반의 오픈소스 카테고리 분류 모델에 대해 제안한다.