• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.189-194
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• 2016

본 연구는 다국어 감성사전 및 감성주석 코퍼스 구축 프로젝트인 MUSE 프로젝트의 일환으로 한국어 감성사전을 구축하기 위해 대표적인 영어 감성사전인 SentiWordNet을 이용하여 한국어 감성사전을 구축하는 방법의 의의와 한계점을 검토하는 것을 목적으로 한다. 우선 영어 SentiWordNet의 117,659개의 어휘중에서 긍정/부정 0.5 스코어 이상의 어휘를 추출하여 구글 번역기를 이용해 자동 번역하는 작업을 실시하였다. 그 중에서 번역이 되지 않거나, 중복되는 경우를 제거하고, 언어학 전문가들의 수작업으로 분류해 낸 결과 3,665개의 감성어휘를 획득할 수 있었다. 그러나 이마저도 병명이나 순수 감성어휘로 보기 어려운 사례들이 상당수 포함되어 있어 실제 이를 코퍼스에 적용하여 감성어휘를 자동 판별했을 때에 맛집 코퍼스에서의 재현율(recall)이 긍정과 부정에서 각각 47.4%, 37.7%, IT 코퍼스에서 각각 55.2%, 32.4%에 불과하였다. 이와 더불어 F-measure의 경우, 맛집 코퍼스에서는 긍정과 부정의 값이 각각 62.3%, 38.5%였고, IT 코퍼스에서는 각각 65.5%, 44.6%의 낮은 수치를 보여주고 있어, SentiWordNet 기반의 감성사전은 감성사전으로서의 역할을 수행하기에 충분하지 않은 것으로 나타났다. 이를 통해 한국어 감성사전을 구축할 때에는 한국어의 언어적 속성을 고려한 체계적인 접근이 필요함을 역설하고, 현재 한국어 전자사전 DECO에 기반을 두어 보완 확장중인 SELEX 감성사전에 대해 소개한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.33-39
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• 2020

자연어 처리 분야에서 번역, 형태소 태깅, 질의응답, 감성 분석등 다양한 영역의 연구가 활발히 진행되고 있다. 감성 분석 분야는 Pretrained Model을 전이 학습하여 단일 도메인 영어 데이터셋에 대해 높은 분류 정확도를 보여주고 있다. 본 연구에서는 다양한 도메인 속성을 가지고 있는 이커머스 한글 상품평 데이터를 이용하고 단어 빈도 기반의 BOW(Bag Of Word), LSTM[1], Attention, CNN[2], ELMo[3], KoBERT[4] 모델을 구현하여 분류 성능을 비교하였다. 같은 단어를 동일하게 임베딩하는 모델에 비해 문맥에 따라 다르게 임베딩하는 전이학습 모델이 높은 정확도를 낸다는 것을 확인하였고, 17개 카테고리 별, 모델 성능 결과를 분석하여 실제 이커머스 산업에서 적용할 수 있는 감성 분석 모델 구성을 제안한다. 그리고 모델별 용량에 따른 추론 속도를 비교하여 실시간 서비스가 가능할 수 있는 모델 연구 방향을 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.400-405
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• 2018

본 연구는 한국어 화장품 리뷰 코퍼스의 자질기반 감성 분석을 위하여, 이 도메인에서 실현되는 중요한 다단어 표현(MWE)의 유한상태 그래프 사전과 문법을 구축하는 방법론을 제시하고, 실제 구축된 사전과 문법의 성능을 평가하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 자연어처리(NLP)에서 중요한 화두로 논의되어 온 MWE의 어휘-통사적 특징을 부분문법 그래프(LGG)로 형식화하였다. 화장품 리뷰 코퍼스에 DECO 한국어 전자사전을 적용하여 어휘 빈도 통계를 획득하고 이에 대한 언어학적 분석을 통해 극성 MWE(Polarity-MWE)와 화제 MWE(Topic MWE)의 전체 네 가지 하위 범주를 분류하였다. 또한 각 모듈간의 상호관계에 대한 어휘-통사적 속성을 반복적으로 적용하는 이중 증식(double-propagation)을 통해 자원을 확장하였다. 이 과정을 통해 구축된 대용량 MWE 유한그래프 사전 DECO-MWE의 성능을 테스트한 결과 각각 0.844(Pol-MWE), 0.742(Top-MWE)의 조화평균을 보였다. 이를 통해 본 연구에서 제안하는 MWE 언어자원 구축 방법론이 다양한 도메인에서 활용될 수 있고 향후 자질기반 감성 분석에 중요한 자원이 될 것임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.780-786
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• 2015

SNS 등과 같은 소셜 미디어는 실시간으로 자발적인 고객의 의견들을 대거 포함하고 있어 최근 기업들은 효율적인 경영을 위해 소셜 미디어상의 빅 데이터를 분석하는 시스템을 이용하여 고객피드백에 관한 정보를 수집하고 분석하고 있다. 그러나 온라인 사이트에서 수집한 데이터는 띄어쓰기와 철자 오류가 많아 기존의 형태소 분석기로는 정확한 분석을 할 수 없다. 또한 온라인 상의 문장은 짧다는 특징이 있어 상호 정보량, 카이제곱 통계량 등과 같은 기존의 의미 선택 방법을 이용하게 되면 문장 내 선택 할 수 있는 의미의 부재로 인해 정확한 감성 분류를 할 수 없다는 문제점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 초/중성 및 어절 패턴 사전을 이용해서 보정할 수 있는 모듈과 문장 내 품사의 우선순위를 이용한 의미 선택 방법을 제안한다. 이러한 방법으로 형태소 분석기에서 추출된 품사 정보를 기반으로 용언과 체언을 분리해서 분석 해당 품사에 종속적인 속성 DB 구축 한 후 학습에 의해 누적된 속성 DB를 사용하여 보다 정확한 긍/부정 감성을 추출한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.275-287
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• 2019

게임을 플레이하는 사람들의 범주가 더 넓고 다양해졌고, 새로운 속성들이 게임에 반영되고 있다. 이러한 변화에 따라 지금의 플레이어들이 게임을 어떻게 인식하고 분류하는지 이해하고 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 게임 플레이어 30명을 P표본으로 선정하여 디지털 게임 분류 요소에 대한 Q표본 29개를 기반으로 Q방법론을 수행하였다. QUANL 프로그램으로 분석한 결과, 총 3개의 유형이 구분되었다. 첫 번째 유형은 외부적인 관점에서 보이는 게임 구성요소를 중요한 분류 기준으로 인식하고 있어 '물리적 환경중심 플레이어'로 명명하였다. 두 번째 유형은 게임 내부에 존재하는 구성요소들이 게임을 분류하는 중요한 기준이라고 인식하기에 '콘텐츠 중심 플레이어'로 명명하였다. 세 번째 유형은 게임을 분류하는 데에 있어 게임 플레이어 자신의 주관적 느낌과 생각을 중요하게 인식하고 있어 '감성 경험 중심 플레이어'로 명명하였다. 본 연구는 지금의 게임 플레이어들이 실제 게임을 어떻게 인식하고 분류하는지, 그 유형과 특성을 프레임워크로 분류했다는 점에서 의의가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.163-170
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• 2019

과거 10년은 웹의 발달로 인한 데이터가 폭발적으로 생성되었다. 데이터마이닝에서는 대용량의 데이터에서 무의미한 데이터를 구분하고 가치 있는 데이터를 추출하는 단계가 중요한 부분을 차지한다. 본 연구는 감성분석을 위한 재표현 방법과 속성선택 방법을 적용한 오피니언 마이닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 사용한 재표현 방법은 백 오즈 워즈(Bag-of-words)와 Word embedding to vector(Word2vec)이다. 속성선택(Feature selection) 방법은 상관관계 기반 속성선택(Correlation based feature selection), 정보획득 속성선택(Information gain)을 사용했다. 본 연구에서 사용한 분류기는 로지스틱 회귀분석(Logistic regression), 인공신경망(Neural network), 나이브 베이지안 네트워크(naive Bayesian network), 랜덤포레스트(Random forest), 랜덤서브스페이스(Random subspace), 스태킹(Stacking)이다. 실증분석 결과, electronics, kitchen 데이터 셋에서는 백 오즈 워즈의 정보획득 속성선택의 로지스틱 회귀분석과 스태킹이 높은 성능을 나타냄을 확인했다. laptop, restaurant 데이터 셋은 Word2vec의 정보획득 속성선택을 적용한 랜덤포레스트가 가장 높은 성능을 나타내는 조합이라는 것을 확인했다. 다음과 같은 결과는 오피니언 마이닝 모델 구축에 있어서 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 나타낸다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.315-326
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• 2020

강력한 브랜드 구축을 위해 최근 브랜드 사랑에 대한 연구가 활발해지고 있다. 그러나 브랜드 사랑이 다차원적 구성개념이라는 것과 그것을 측정하기 위한 척도개발에 대한 일관성 있는 연구결과는 부족한 현실이다. 이에 본 연구는 Churchill(1979)과 DeVellis(1991)의 방법적 연구디자인을 기반으로 브랜드 사랑 속성을 탐구하여 '감성(emotion)'과 '관계(relationship)'의 두 가지 차원으로 분류하고 그에 따른 측정항목을 개발하였다. 이를 위해 문헌고찰과 개방형 설문조사, 심층 인터뷰 등의 사전조사와 단계별 요인분석이 진행된 본 조사 과정 등 총 8단계로 나누어 연구를 진행하였다. 연구결과 브랜드 사랑은 감성과 관계의 두 차원으로 구성되었음을 확인하였다. 감성 차원은 19개 항목으로 구성된 5개 하위요소(자존심, 따뜻함, 흥미, 책임감, 즐거움)로 관계 차원은 11개 항목으로 구성된 3개 하위요소(불변, 공유/지지, 이해) 로 구성되었다. 브랜드 사랑을 측정하기 위한 항목은 신뢰도, 수렴 및 판별타당도, 이해타당도를 갖춘 최종 30항목이 도출되었다. 이를 바탕으로 본 연구는 브랜드 사랑 구성개념 간의 유기적 상호작용 결과 모델을 제시하고 그것을 기반으로 '브랜드 사랑 강도(strength) 4유형'을 제안하여 브랜드 사랑 관련 연구의 폭을 넓히고자 하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.