• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.430-433
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• 2018

딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 적은 데이터를 증가시킬 수 있는 연구들이 필요하다. 이미지의 경우 회전, 이동, 반전등의 연산으로 쉽게 데이터를 증가시킬 수 있지만 자연어는 그렇지 않다. 그러나 최근 딥러닝 생성 모델의 발전으로 기존 자연어 데이터를 생성 모델을 통해 양을 늘려 실험하는 연구들이 많이 시도되었다. 본 논문에서는 문장 데이터 생성을 위한 VAE, 문장 분류를 위한 CNN이 결합된 모델을 한국어 영화평 데이터에 적용하여 기존 모델보다 0.146% 높은 86.736%의 정확도를 기록하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.441-444
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• 2012

오늘날 스마트폰의 보급으로 SNS는 급속도로 성장하였고, 매일 엄청난 분량의 텍스트 데이터가 생성되고 있다. 본 연구에서는 다른 매체에 비해 개인의 의견이 좀 더 거침없이 올라오는 SNS의 특징에 주목해 SNS의 텍스트 데이터를 대상으로 하는 평판 분석 기법을 제안한다. 제안 방법은 분석하고자 하는 대상에 대한 SNS 데이터를 수집하여 DB에 저장한 다음, 광고 제거 과정과 자동 띄어쓰기 과정 및 형태소 분석을 거친 후 감성 포함 여부 확인 과정과 극성 분류 과정으로 구성된다. 평판 분석을 위해 본 연구에서는 감성 단어 사전의 쾌-불쾌 수치와 활성화 수치를 사용한다. 분석 결과 모든 문서에 대한 극성 분류 정확도는 55%였고, 감성 포함 여부 확인 과정이 올바르게 수행된 문서에 대한 극성 분류 정확도는 82%였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.975-977
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• 2020

감정 분석은 문서의 주관적인 감정, 의견, 기분을 파악하기 위한 방법으로 소셜 미디어, 온라인 리뷰 등 다양한 분야에서 활용된다. 문서 내 텍스트가 나타내는 단어와 문맥을 기반으로 감정 수치를 계산하여 긍정 또는 부정 감정을 결정한다. 2015년에 구축된 네이버 영화평 데이터 20 만개에 12 만개를 추가 구축하여 감정 분석 연구를 진행하였으며 언어 모델로는 최근 자연어처리 분야에서 높은 성능을 보여주는 BERT 모델을 이용하였다. 감정 분석 기법으로는 LSTM(Long Short-Term Memory) 등 기존의 기계학습 기법과 구글의 다국어 BERT 모델, 그리고 KoBERT 모델을 이용하여 감정 분석의 성능을 비교하였으며, KoBERT 모델이 89.90%로 가장 높은 성능을 보여주었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.179-190
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• 2015

팩션 영화들의 연이은 대 흥행으로 현재의 영화계는 이른바 팩션 열풍의 시대라 불리우고 있다. 영화 <광해, 왕이 된 남자>는 조선왕조실록 광해군 일기의 한 구절을 모티브로 사라진 15일간 광해를 대신한 또 다른 왕이 있었다는 팩션으로 관객들의 몰입과 상상을 자극한다. 또한 광해와 그를 대신하는 또 다른 왕, 하선을 통해 역사 속 광해군을 양면적 모습으로 재조명한다. 그리고 대선을 앞둔 시기에 개봉하여 대중이 바라는 지도자의 상을 재해석했다는 평을 받으며 흥행에 성공한다. 본 논문에서는 새로운 영상콘텐츠로 부각되고 있는 팩션에 대해 고찰해 보고, 누적관객 12,323,555명으로 역대 6위의 흥행성적을 가진 영화 <광해, 왕이 된 남자>의 흥행요소를 팩션영화로서의 <광해, 왕이 된 남자>, 광해의 양면성, 영화 개봉시기의 적절성, 이 세 가지로 분석, 연구한다. 결론적으로 영화 <광해, 왕이 된 남자>는 철저하게 대중들의 요구와 기호에 부합된 영화로 흥행에 성공하였다. 앞으로 가장 기본적인 이 연결 관계에서 영화의 방향성과 흥행결과의 전략적 요소를 분석해야할 필요가 있으며, 이는 영화계의 발전에도 큰 의의가 있으리라 기대한다.

• 동양고전연구
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• 제69호
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• pp.509-530
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• 2017

본 논문의 목적은 고려 말에 삶을 영위한 민사평(閔思平, 1295~1359)의 현실인식을 고찰하는 데 있다. 민사평은 당시 여러 학자들과 활발한 교섭을 통해 학문적 교류가 가능했다. 그는 21세 때 과거시험에 합격한 후 여러 관직을 수행해 오면서 행동이 바르고 지조가 변하지 않았다. 민사평은 이제현, 백문보, 이색 등과 자주 만남을 가지며 생각을 주고 받았다. 가끔 백문보는 모여서 술 마실 때 함께하지 않은 적이 없었다. 이색은 민자평이 현묘한 시법을 깨달은 자라고 높게 평가한 바 있으며, 그의 시는 후세까지 계속 전해질 것이라고 확신하였다. 민사평이 활동했던 시대는 고려 말로서 국내외적으로 매우 혼란스러웠던 때였다. 국외적으로 고려 말은 당시 빈번했던 왜구와 흉노의 침입으로 인해 피폐해진 국토와 고통 받는 백성들로 온 나라가 불안정했다. 국내적으로는 당시 위정자들의 부패와 백성들의 고통이 심각했다. 그는 당시 백성들의 궁핍한 생활상을 비판적으로 언급하며 애민적 현실인식을 보였다. 그는 의리가 없는 삶은 정상적인 삶이 아니라고 주장하였다. 만약 욕심이 있다면 부귀영화도 언젠간 쇠퇴할 것이라고 지적하였다. 그는 당시 백성의 심정을 깊이 동정하고 그들의 입장을 대변하여 구제될 수 있기를 희망하였다. 여기서 민사평의 애민적 현실인식이 분명하게 드러나고 있음을 살필 수 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제10권10호
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• pp.40-46
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• 2020

인터넷의 발전으로 사용자들은 자신의 경험이나 의견을 공유한다. 영화평과 같은 비정형 문서의 전체적인 감정이나 장르 등의 정보를 고려하지 않고 연관된 키워드를 사용하기 때문에 적절한 감정 상황에 따른 감성 정확도를 저해한다. 따라서 사용자들이 작성한 비정형 문서가 속한 장르나 전반적인 감정 등의 정보를 기반으로 감성을 예측하는 시스템을 제안한다. 먼저, 비정형 문서로부터 기쁨, 화남, 공포, 슬픔 등의 감정 집합과 연관된 대표 키워드를 추출하고, 감정 특징단어들의 정규화된 가중치와 비정형 문서의 정보를 훈련 집합으로 CNN과 LSTM을 조합한 시스템에 훈련한다. 최종적으로 영화 정보와 형태소 분석기와 n-gram을 통해 추출한 정제된 단어들과 이모티콘, 이모지 등을 테스트함으로써 감정을 이용한 감성 예측 정확도와 F-measure 측면에서 향상됨을 보였다. 제안한 예측시스템은 슬픈 영화에서 슬픈 단어의 사용과 공포 영화에서 무서운 단어 등의 사용으로 인해 부정으로 판단하는 오류를 피함으로써, 감성을 상황에 따라 적절하게 예측할 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.144-151
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• 2020

모바일 환경에서 의사소통은 SMS 문자로 이루어진다. SMS 문자에서 사용되는 어휘들은 일반적인 한국어 문어체 문장에서 사용되는 어휘들과 다른 부류의 어휘들이 사용될 것으로 예상할 수 있다. 예를 들어, 일반적인 문어체의 경우 문장의 시작이나 끝맺음이 올바르고 문장의 구성요소가 잘 갖추어졌지만, SMS 문자 말뭉치의 경우 구성요소를 생략 및 간략한 표현으로 대체하는 경우가 많다. 이러한 어휘 사용 특성을 분석하기 위하여, 기존에 구축된 구어체 말뭉치와 문어체 말뭉치를 사용한다. 실험에서는 구어체 말뭉치인 SMS 문자 말뭉치와 네이버 영화평 말뭉치, 그리고 문어체 말뭉치인 한국어 문어체 원시 말뭉치의 어휘사용 특성을 비교-분석한다. 말뭉치별 어휘 비교 및 분석을 위하여 품사 태그 형용사(VA)를 기준으로 하였고, 공연강도를 측정하기 위해 변별적 공연어휘소 분석 방법론을 사용하였다. 그 결과 '좋-', '죄송하-', '즐겁-' 등 감정표현 형용사들이 SMS 문자 말뭉치에서 선호되는 반면, 네이버 영화평 말뭉치에서는 평가 표현과 관련된 형용사들이 선호되는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 과정에서 추출된 공연강도가 높은 형용사를 기준으로 감정어휘 사전을 자동 구축하기 위하여 단어 임베딩 기법을 사용하였으며, 총 343,603개의 감성어휘를 자동 구축하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제18권4호
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• pp.315-326
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• 2013

소셜 미디어에서는 상품평, 영화평 등의 다양한 종류의 의견이 표현되고 있으며, 사용자들이 물품 구매 등에 있어 이러한 의견을 참고로 하여 결정을 내리는 것은 일반적이 되었다. 하지만 의견 정보의 활용도가 높아질수록 이를 부적절하게 왜곡하는 사례 또한 증가하고 있다. 예를 들어, 홍보를 목적으로 과도하게 긍정적인 의견이 포함된 리뷰를 작성하거나, 반대로 일반적인 평가에서 벗어나 과도하게 부정적인 의견을 게시하는 경우 등이다. 편향된 의견은 소셜 미디어의 신뢰성과 연결 되기 때문에 이를 검출하는 것은 점차 중요한 문제로 대두되고 있다. 기존의 오피니언 마이닝 혹은 감성 분석은 문서를 분석하여 그 문서가 가지고 있는 의견의 성향을 판단하는 기법이다. 하지만 기존의 연구는 의견을 단순히 긍정/부정으로만 분류하는 방향으로 연구가 이루어져 왔으며, 특히 사전에 의견 성향에 따라 분류된 충분한 양의 학습 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 학습데이터가 없는 경우에, 전체 문서의 의견 성향 분포에서 벗어난 의견 문서를 검출하는 기법을 제안한다. 여기에는 각도기반 이상치 탐지와, 개인화된 페이지랭크 방법을 활용한다. 또한 영화 리뷰 문서를 대상으로 실험을 수행하여 제안한 방법들의 성능을 분석하였다.

• 지식경영연구
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• 제16권2호
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• pp.213-226
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• 2015

This study investigates the effects of the volume and valence of the movie reviews on the weekly box-office revenues. Existing literature shows that only the volume of movie reviews influences the box office results, but not valence. However, it has limitations in that it includes only the positivity or negativity ratio of the reviews, not the strength of the valence. In order to overcome such limitations, this study includes the degree of valence. This study used approximately 1.3 million reviews about 300 movies as the sample which was collected from a movie review site in an online portal, that is, movie.naver.com. SPSS was used to test the proposed model. The results of this study show different findings compared to those of the previous studies. First, the volume of movie reviews has been a consistent predictor of the box office success throughout the study periods. Second, the ratio of positive reviews has no impact on the first week's results, but shows significant effects on the box office results during the second week. Third, regarding the degree of positivity or negativity in reviews, the degree of positivity has a significant impact on the box office results only during the first week, while the degree of negativity does not have any significant effects on the results. However, from the second week, the situation is reversed; that is, only the degree of negativity has a significant impact on the box office results, but not the positivity.

• 대중서사연구
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• 제26권4호
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• pp.77-114
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• 2020

이 논문의 목적은 영화 <신과함께-죄와 벌>의 신파성을 분석하는 것이다. <신과함께-죄와 벌>은 천만 관객 영화로 흥행에는 성공했지만 개봉 당시 '한국적 신파'라는 혹평을 받기도 했다. 웹툰 <신과함께> 연작과 웹툰을 각색해 제작한 영화 두 편 모두가 큰 대중적 인기를 누리면서 관련 연구도 활발히 진행되었다. 하지만 <신과함께-죄와 벌>의 경우 개봉 당시 영화의 신파성이 관람객과 평론가들 사이에서 꽤나 논란거리였음에도 불구하고 이를 상세히 분석한 논문은 그간 나오지 않았다. 이에 이 논문은 <신과함께-죄와 벌>에 나타난 신파성을 특히 원작 웹툰<신과함께-저승편>과의 비교를 통해 분석하고자 했다. 본론은 세 개의 장으로 구성되어 있다. 2장은 이 논문의 분석 도구인 신파성에 대한 개념 설정 관련 논의이다. 3장에서는 웹툰 <신과함께-저승편>을 분석했다. 여기서는 웹툰에 나타난 신파적 순간에 대해 다뤘으며 신파적 순간이 나타남에도 불구하고 왜 이 작품은 신파적 텍스트가 아닌지 설명하였다. 4장에서는 웹툰에서 영화로의 각색이 신파성의 측면에서 어떤 효과를 발생시켰는지를 살핀 후 신파적 남성 주체로서의 '김자홍'에 초점을 맞춰 영화에 나타난 신파성의 젠더적 특성을 분석했다. 결론에 해당하는 5장에서는 <신과함께-죄와 벌>을 둘러싼 한국적 신파 논란의 사회적 의미를 간단히 평하였다. 신파는 한국 대중 서사 영역에서 끊임없이 되풀이하며 등장해온 강한 생명력을 지닌 코드이다. 신파에 관한 연구가 이미 상당히 축적되어 있음에도 불구하고 동시대 텍스트에 구현된 신파성을 분석하는 작업이 앞으로도 계속되어야 하는 이유가 여기에 있다. 신파라고 쉽게 명명되었지만 제대로 분석되지는 않았던 텍스트, <신과함께-죄와 벌>을 대상으로 그 신파성을 분석한 이 논문이 앞으로의 신파 연구에 보탬이 되리라 기대한다. 아울러 이 논문이 <신과함께> 시리즈에 대한 보다 적절한 사회적 맥락화와 의미화를 위한 작업의 일부가 될 것이라 기대한다.