• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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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.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.18 no.4
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• pp.315-326
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• 2013

Users in social media post various types of opinions such as product reviews and movie reviews. It is a common trend that customers get assistance from the opinions in making their decisions. However, as opinion usage grows, distorted feedbacks also have increased. For example, exaggerated positive opinions are posted for promoting target products. So are negative opinions which are far from common evaluations. Finding these biased opinions becomes important to keep social media reliable. Techniques of opinion mining (or sentiment analysis) have been developed to determine sentiment polarity of opinionated documents. These techniques can be utilized for finding the biased opinions. However, the previous techniques have some drawback. They categorize the text into only positive and negative, and they also need a large amount of training data to build the classifier. In this paper, we propose methods for discovering the biased opinions which are skewed from the overall common opinions. The methods are based on angle based outlier detection and personalized PageRank, which can be applied without training data. We analyze the performance of the proposed techniques by presenting experimental results on a movie review dataset.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.2
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• pp.222-226
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• 2010

With the continuously increasing volume of e-commerce transactions, it is now popular to buy some products and to evaluate them on the World Wide Web. The product reviews are very useful to customers because they can make better decisions based on the indirect experiences obtainable through these reviews. However, since online shopping malls do not provide ranking results, it is not easy for users to read all the relevant review documents effectively. Product reviews include subjective and emotional opinions. Thus, the review search is different from the general web search in terms of ranking strategy. In this paper, we propose an effective method of ranking the reviews that can reflect user's intention by using opinion mining techniques. The proposed method analyzes product reviews with query words, and sentimental polarity of subjective opinions. Through diverse experiments, we show that our proposed method outperforms conventional ones.

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.12
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• pp.173-182
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• 2016

AI (Artificial Intelligence) has attracted interest as a key element for technological advancement in various fields. In Korea, internet companies are leading the development of AI business technology. Active government funding plans for AI technology has also drawn interest. But not everyone is optimistic about AI. Both positive and negative opinions coexist about AI. However, attempts on analyzing people's opinions about AI in a quantitative way was scarce. In this study, we used text mining on SNS (Social Networking Service) to collect opinions about AI. And then we performed a comparative analysis about whether people view it as a positive thing or a negative thing and performed a comparative analysis to recognize popular key-words. Based on the results, it was confirmed that the change of key-words and negative posts have increased through time. And through these results, we were able to predict trend about AI.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.26 no.3
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• pp.451-462
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• 2009

The aim of this study is to apply latent semantic indexing(LSI) techniques for efficient automatic classification of opinionated documents. For the experiments, we collected 1,000 opinionated documents such as reviews and news, with 500 among them labelled as positive documents and the remaining 500 as negative. In this study, sets of content words and sentiment words were extracted using a POS tagger in order to identify the optimal feature set in opinion classification. Findings addressed that it was more effective to employ LSI techniques than using a term indexing method in sentiment classification. The best performance was achieved by a supervised LSI technique.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.160-163
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• 2015

현대인들은 필요한 물건들을 직접 구매하러 갈 시간이 부족하기 때문에 온라인 쇼핑몰의 이용 빈도가 늘어가고 있으며 이에 따라 온라인 쇼핑몰이 성행하고 있다. 하지만 온라인 쇼핑몰에서 물건을 구매하는 것은 물건을 눈으로 확인할 수 없다는 문제점이 있기 때문에 상품평은 구매를 결정하는데 많은 영향을 준다. 현재 온라인 쇼핑몰에서 고객이 상품평을 통해 상품에 대한 정보를 파악하기 어렵기 때문에 이를 해결하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들로 상품평의 의견을 분석하기 위한 연구로 오피니언 마이닝이 사용되고 있는 추세이다. 그러나 지금까지의 연구는 문법적인 오류, 신조어와 같이 국어사전에 등재되어 있지 않은 단어들을 감성분석기가 올바르게 판단하지 못하기 때문에 분석의 신뢰도가 떨어진다는 문제점이 있다. 그래서 형태소 분석을 실시하기 전에 신조어 사전을 추가하여 Noisy-channel model을 적용하여 더욱 정확한 감성분석이 가능하도록 하였다. 이러한 과정을 통해 가공된 정보를 바탕으로 상품평을 보다 정확하게 분석할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1215-1217
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• 2011

최근 Blog/SNS가 새로운 커뮤니케이션 도구로 정착이 되면서 지위 고하를 막론하고 많은 사람들이 자신의 의견을 인터넷 상에 표현을 하고 있다. 이러한 많은 의견들은 다른 사람들과 의견을 교환하는 역할도 하고 있으나 여기에 신뢰할 수 없는 부정확한 정보 또한 다수 포함 되어 있다. 본 논문에서는 Blog/SNS의 익명의 사용자 직업을 추측하여 이용자로 하여금 이러한 부정확한 정보를 판단할 수 있는 하나의 수단과 이용의 판단에 근거를 제시한다. 이러한 방법을 통해 사용자는 무수한 정보들 속에서 신뢰성 있는 정보와 신뢰성이 없는 정보를 보다 정확하게 판단 할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.33-36
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• 2011

최근 기업들이 취업이나 승진에서 영어 말하기 능력을 중시하는 경향이 커지면서 영어권 국가로의 어학연수를 고려하는 학생들이 급격히 증가하고 있다. 어학연수에는 결코 적지 않은 비용이 소요 되며 적게는 3개월에서 많게는 1년 이상의 시간을 들여야 하므로 어학연수 프로그램의 선택에 매우 신중을 기해야 할 것 이다. 웹 상에는 이러한 어학연수 프로그램들에 대한 정보나 의견을 교환할 수 있는 수많은 커뮤니티 및 포럼들이 존재하며, 기 이용자들이 작성한 이용기 및 의견 게시물 또한 헤아릴 수 없이 많이 존재한다. 어학연수를 떠나고자 하는 대다수의 사람들은 이러한 웹 사이트에서 기존 이용자들의 이용기를 접하고 선택여부를 결정하고자 할 것이다. 하지만 이 수많은 게시물들을 모두 읽어보고 결정한다는 것은 너무나 많은 시간과 노력이 소모되게 된다. 이에 본 논문에서는 웹서버에 저장되어 있는 수많은 이용기를 오피니언 마이닝하고, 어학연수 프로그램에 대한 속성을 카테고리 별로 분석하여 이를 수치화해서 신규 이용자가 적은 시간과 노력으로 프로그램을 결정할 수 있도록 도와 줄 수 있는 방법을 제안하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.5
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• pp.563-569
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• 2012

The studies of opinion mining or sentiment analysis have been the focus with social web proliferation. Sentiment analysis requires sentiment resources to decide its polarity. In the existing sentiment analysis, they have been built resources designed with intensity of sentiment polarity and decided polarity of opinion using the ones. In this paper, I will present sentiment categories for not only polarity of opinion but also the basis of positive/negative opinion. I will define psychological emotions to primary sentiments for the reasonable classification. And I will extract the informations of sentiment from social web texts for the actual distribution of sentiments in social web. Re-classifying primary sentiments based on extracted sentiment information, I will organize sentiment categories for the social web. In this paper, I will present 23 categories of sentiment by using proposed method.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.19 no.5
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• pp.640-649
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• 2018

This study analyzed the consumer awareness of cycling wear using web mining, one of the big data analysis methods. For this, the texts of postings and comments related to cycling wear from 2006 to 2017 at Naver cafe, 'people who commute by bicycle' were collected and analyzed using R packages. A total of 15,321 documents were used for data analysis. The keywords of cycling wear were extracted using a Korean morphological analyzer (KoNLP) and converted to TDM (Term Document Matrix) and co-occurrence matrix to calculate the frequency of the keywords. The most frequent keyword in cycling wear was 'tights', including the opinion that they feel embarrassed because they are too tight. When they purchase cycling wear, they appeared to consider 'price', 'size', and 'brand'. Recently 'low price' and 'cost effectiveness' have become more frequent since 2016 than before, which indicates that consumers tend to prefer practical products. Moreover, the findings showed that it is necessary to improve not only the design and wearability, but also the material functionality, such as sweat-absorbance and quick drying, and the function of pad. These showed similar results to previous studies using a questionnaire. Therefore, it is expected to be used as an objective indicator that can be reflected in product development by real-time analysis of the opinions and requirements of consumers using web mining.