• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.585-592
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• 2017

개인용 디바이스의 발달로 개인들이 손쉽게 인터넷에 접속할 수 있게 되었으며, 소셜미디어를 통한 정보의 공유와 습득이 일반화 되고 있다. 특히 분야별 전문 커뮤니티가 발달하며 사회적 영향력을 행사하고 있어 기업과 정부는 이들의 의견을 반영하여 전략을 수립하는 일에 관심을 기울이고 있다. 온라인상의 다양한 텍스트로부터 대중의 의견을 읽어내는 것을 오피니언마이닝이라고 한다. 그 중 하나인 감성사전은 방대한 비정형데이터를 빠르게 파악하는 도구로 여러 분야에서 활용되고 있다. 주식시장은 사회의 여러 요인을 반영하여 변동한다. 최근에는 버즈량 분석 등 빅데이터를 기반으로 오피니언마이닝을 활용한 주식시장 연구가 시도되고 있다. 대표적인 예로 뉴스와 같은 텍스트 데이터 분석을 활용한 연구들이 발표되고 있다. 본 논문에서는 뉴스의 정제된 형식과 한정된 어휘를 사용한 기존연구를 보완하고자 증권전문 사이트 'Paxnet'의 게시 글을 분석대상으로 삼아 주식시장 맞춤형 감성사전을 구축하여 투자자들의 감성을 분석하는 데 기여했다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.225-226
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• 2019

오피니언 마이닝은 온라인 문서의 감성을 추출하여 분석하는 기법이다. 별도의 여론조사 없이 감성을 분석 가능하므로, 최근 활발한 연구 분야이다. 그러나 소셜미디어에는 신조어 등이 많이 포함되어 있어 기존 감성분석 시스템으로는 정확한 분석이 어려울 뿐만 아니라, 복합적인 감성에 대한 분석을 내리기에 불리하다. 이에 본 연구에서는 직관적인 감성모델을 제안하고 SNS에서 주목받는 다양한 신조어를 수용한 감성단어사전을 구축한 후, 이를 적용하여 소셜미디어에 나타나는 복합적인 감성을 분석하는 감성분석시스템을 설계한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.107-113
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• 2016

소셜 네트워크 서비스(SNS)의 활성화로 웹상에는 방대한 양의 온라인 리뷰들이 생산되고 있으며, 이러한 온라인 리뷰들은 다양한 콘텐츠들에 대한 의견 데이터로써 콘텐츠 이용자와 제공자들에게 가치 있는 정보로 활용되고 있다. 한편, 온라인 리뷰에 대한 중요도가 높아짐에 따라 온라인 리뷰를 분석하여 글쓴이의 의견이나 평가, 태도, 감정 등을 추출해 내는 오피니언마이닝에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존의 오피니언마이닝 연구들에서는 리뷰의 의견 분류에만 초점을 맞추어 감성 분석 기법을 설계하였기 때문에 리뷰 속에 내포되어있는 작성자의 자세한 만족도까지는 알 수 없었으며, 감성 분석 기법이 특정 콘텐츠에 한정되어있어 도메인이 같지 않은 다른 콘텐츠들에는 적용될 수 없다는 문제점이 있었다. 이에 본 연구에서는 기존 의견 분류 방법에 강도를 주어 좀 더 세밀한 감성 분석을 수행하고, 이 결과를 통계적 척도에 적용하여 리뷰에 내포되어 있는 작성자의 자세한 만족도를 도출 할 수 있는 감성 분석 기법을 제안한다, 그리고 제안한 기법을 바탕으로 도메인에 상관없이 다양한 콘텐츠에 적용되어 콘텐츠의 만족도를 분석 할 수 있는 시스템을 설계하였다. 또한 방대한 양의 리뷰 데이터들을 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 빅 데이터 처리도구인 하둡을 기반으로 시스템을 구축하였다. 본 시스템을 통해 콘텐츠 이용자는 보다 효율적인 의사결정을, 제공자들은 빠른 반응분석을 할 수 있어 본 시스템은 사용자의 의견을 필요로 하는 다양한 분야에 매우 실용적으로 활용 될 것으로 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.225-230
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• 2012

오피니언 마이닝은 기존의 데이터 마이닝 기술을 활용하여 웹 상에 개재된 블로그, 상품평등에 나타난 저자의 의견을 추출하는 분야로써 텍스트의 주제를 판단하는 것이 아닌 주제에 대한 저자의 태도를 판단하는 기술이다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝 알고리즘과 공개된 음성인식 API을 사용하여 텍스트가 아닌 음성의 대한 데이터의 감정을 판단하기 위해 제안했다. 이 시스템은 공개된 Google Voice Recognition API와 주제어와 관련된 순위화 알고리즘, 개선된 극성 판단 알고리즘을 통하여 설계하고, 이를 바탕으로 음성인식 인터뷰 모델을 구현한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.521-524
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• 2017

최근 다양한 웹툰 콘텐츠의 증가와 함께 스마트폰 보급률이 높아지면서, 사용자들의 실시간 웹툰 서비스의 이용이 증가하고 있다. 웹툰 콘텐츠의 가치가 갈수록 점점 높아지고 있으며, 각종 영화 애니메이션 게임 등 다양한 콘텐츠 사업에 많은 데이터가 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존 웹툰의 리뷰를 오피니언 마이닝기법을 사용하여 각 웹툰의 선호도를 평가하며 나이, 성별, 선호 장르, 선호 웹툰 플랫폼 등과 같은 개인 성향을 통하여 사용자간의 유사도를 측정하는 협업 필터링 방법을 적용해 각각의 사용자들이 보고 싶어하는 웹툰을 자동적으로 추천해주는 웹툰 추천 시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.640-643
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• 2016

오피니언 마이닝은 객관적인 정보를 필요로 하는 많은 분야에서 쓰이는 기법이다. 그러나 표현의 자유도가 높은 한글 Text를 분석하는 것은 상당히 어려운 일이다. 또한 한글 파괴 현상도 하나의 원인으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 Text를 음소단위로 분할하는 Trigrarn-Signature 기법과 구문태그 패턴 기법을 통합한 새로운 상태 분류 기법을 제안했고, 만족, 불만, 낙담, 의문, 흥분 5가지 감정 분류를 시도했다. 이를 토대로 사용자의 정보를 그래프로 보여주는 시각화 시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.135-138
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• 2011

정보화 시대에 정보력 경쟁과 확보는 오늘날 생존과 직결될 수 있는 가장 중요한 요소가 되었다. 이런 급속히 발전하는 온라인상에서, 정보를 공유하는 사람들은 양질의 정보를 공유할 의무가 있다. 또한, 많은 사람들이 자신의 생각에 확신을 가지기 위해 웹상의 다른 사람들의 정보를 참조하고 결정하는데 있어서 도움을 구하는 것이 현실이다. 이렇듯 웹상에서 넘쳐나는 수많은 정보와 의견들을 전부 신뢰할 수 없기에, 작성자의 신뢰도를 어느 정도 수치화 한다면 특정 작성자들의 의도적인 의견 조작에 의한 피해들을 사전에 방지할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 특정 작성자의 글을 오피니언 마이닝하여, 특정 카테고리 별로 분석하여 신뢰도 점수를 부여하는 방법을 제안 하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.399-401
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• 2016

제안된 시스템은 다양한 소셜 네트워크에서 사용자가 입력한 키워드를 기반으로 데이터를 수집하여 형태소 분석을 거쳐 사용자에게 통계정보 및 키워드에 대한 오피니언 마이닝 결과를 제공한다. SNS 상에 수많은 정보들이 저장되는데, 이를 이용하는 과정에서 단편적인 정보밖에 얻을 수 없는 비전문적인 사용자에게 유용한 데이터를 제공하기 위해 Opinion Mining 및 다양한 통계적 분석을 통해 키워드에 대한 시각화 정보를 출력한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.126-128
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• 2013

빅데이터(Big Data)는 현재 생산되고 있는 데이터 중 그 규모가 방대하고, 생성 주기가 짧으며, 수치 데이터 뿐 아니라 텍스트 이외의 멀티미디어 등 비정형화된 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 빅데이터를 처리하여 가치 있는 정보를 추출하는 방법에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 이를 바탕으로 빅데이터가 다양한 분야에서 활용되고 있다. 현재 국내 주식시장에서도 빅데이터를 이용하여 기업의 투자에 활용하고 있다. 이 논문에서는 인터넷의 증권과 관련된 뉴스를 수집하여 수집된 뉴스와 주가 지수를 이용하여 기업 뉴스 평가 시스템을 개발하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.186-188
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• 2012

2009년 말 아이폰의 국내출시부터 시작된 국내 스마트기기의 폭발적 증가세는 기존의 인터넷 커뮤니티와는 다른 개념의 새로운 인터넷 소통 공간의 탄생을 촉진시켰다. 사용자들이 매일 각종 스마트 기기로 SNS 공간에서 자신의 생각을 펼치면서, 대중의 생각을 파악하고 이를 자신의 목적에 사용하려고 하는 많은 이들이 SNS에 관심을 가지게 되었다. 그 중 정치인들은 여론의 흐름에 무척 민감한 만큼 SNS를 통해 국민의 요구와 의식을 읽으려고 하는데, 본 논문에서는 오피니언 마이닝을 통해 대표적인 SNS인 트위터에서 각 정치인들의 평판 및 정치인들 간에 순위를 간접적으로 알 수 있는 기법을 제안한다.