• 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.

• 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.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권2호
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• pp.222-226
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• 2010

급속한 전자상거래의 발전으로 인하여 온라인상으로 상품을 구매하고 그에 대한 평가를 작성하는 것이 일반적인 구매 패턴이 되었다. 구매자들의 상품평은 다른 잠재적인 소비자들의 상품 구입을 이끌어내는데 큰 동기가 된다. 하지만 온라인 쇼핑몰에서는 상품평의 성질에 부합하는 순위를 부여하지 않기 때문에, 사용자가 구입 결정을 위하여 수많은 상품평에 포함된 의견들을 효과적으로 검토하기는 쉽지 않다. 일반적으로 상품평은 감정적이며 주관적인 의견을 포함하고 있다. 그래서 이러한 상품평에 순위를 부여하는 방법은 일반 웹 검색과는 달라야 한다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝 기술을 이용하여, 사용자의 의도에 따라 상품평 데이터에 대해 순위를 결정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 사용자의 검색어뿐만 아니라 상품평 내에 주관적인 의견의 포함 여부 및 감정 극성의 엔트로피 등을 고려하여 상품평의 가치를 판단하였다. 또한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권12호
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• pp.173-182
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• 2016

인공지능은 현재의 컴퓨팅시스템 성능한계를 극복하고 컴퓨팅 환경을 발전시켜 다양한 분야의 기술 발전을 위한 핵심 기술로서 주목받고 있다. 이에 세계 국가들은 물론이고, 국내에서도 인터넷 기업을 중심으로 사업화 기술개발이 이루어지고 있다. 정부 역시 인공지능 기술 개발을 위해 다양한 지원을 아끼지 않고 있으며, 이에 따른 기술의 발전으로 인공지능에 대한 관심이 증폭되고 있다. 그러나 긍정적인 시각과 부정적인 시각이 공존하고 있는 인공지능 분야에서 사람들의 의견을 분석하는 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 SNS (Social Networking Service)에서 수집된 인공지능에 대한 사람들의 의견 데이터를 연도별로 비교 분석하여 수집된 데이터에 대한 긍정, 부정 여부와 함께 연도별 키워드를 확인하였다. 분석 결과, 국내 인공지능 분야의 연도별 키워드를 확인하였으며, 시간의 흐름에 따라 인공지능에 대해 부정적인 의견이 증가하는 것을 확인하였다. 그리고 이러한 비교분석 결과를 기반으로 인공지능 분야의 흐름에 대해 예측할 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제26권3호
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• pp.451-462
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• 2009

본 연구에서는 의견이나 감정을 담고 있는 의견 문서들의 자동 분류 성능을 향상시키기 위하여 개념색인의 하나인 잠재의미색인 기법을 사용한 분류 실험을 수행하였다. 실험을 위해 수집한 1,000개의 의견 문서는 500개씩의 긍정 문서와 부정 문서를 포함한다. 의견 문서 텍스트의 형태소 분석을 통해 명사 형태의 내용어 집합과 용언, 부사, 어기로 구성되는 의견어 집합을 생성하였다. 각기 다른 자질 집합들을 대상으로 의견 문서를 분류한 결과 용어색인에서는 의견어 집합, 잠재의미색인에서는 내용어와 의견어를 통합한 집합, 지도적 잠재의미색인에서는 내용어 집합이 가장 좋은 성능을 보였다. 전체적으로 의견 문서의 자동 분류에서 용어색인 보다는 잠재의미색인 기법의 분류 성능이 더 좋았으며, 특히 지도적 잠재의미색인 기법을 사용할 경우 최고의 분류 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.563-569
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• 2012

소셜 웹이 확산되면서 오피니언 마이닝 혹은 감성 분석 연구가 주목을 받고 있다. 감성 분석을 위해서는 감성을 판별하기 위한 감성자원이 제공되어야 한다. 기존 감성 분석에서는 감성의 극성에 대한 강도를 표현하는 방법으로 리소스를 구축하고 이를 통하여 의견의 극성을 결정하였다. 본 논문에서는 의견의 극성뿐만 아니라 긍/부정의 근거가 되는 감성의 카테고리를 구성하고자 한다. 본 논문에서는 합리적인 분류를 위하여 심리학적 감정들을 초기 감성으로 정의한다. 그리고 실제로 소셜 웹에서 사용되는 감성의 분포를 얻기 위하여 소셜 웹의 텍스트를 분석하여 감성 정보를 추출한다. 추출한 감성 정보를 이용하여 초기 감성들을 재분류함으로써 소셜 웹을 위한 감성 카테고리를 구성한다. 본 논문에서는 이 방법을 통하여 23개의 감성 카테고리를 제시한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.640-649
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• 2018

본 연구는 빅데이터 분석방법 중 하나인 웹마이닝을 이용하여 사이클웨어의 요구성능 및 착용 현황 및 소비자 감성을 분석하였다. 이를 위해 네이버 카페인 '자전거로 출퇴근하는 사람들'을 대상으로 2006년~2017년 기간 동안 사이클웨어와 관련 있는 게시글과 댓글을 R 패키지를 사용하여 크롤링하였다. 수집된 데이터는 데이터 전처리 과정을 거쳐 선별된 15,321건의 문서를 데이터를 분석에 사용하였다. 추출된 데이터에서 텍스트는 한국어형태소분석기(KoNLP)를 사용하여 키워드를 추출한 후 TDM(Term Document Matrix)과 co-occurrence matrix로 변환하여 키워드별 출현 빈도수와 키워드 간 관계를 계산하였다. 사이클웨어에서 가장 출현빈도수가 높았던 키워드는 '타이츠'로 전문적인 사이클웨어에 대한 높은 관심을 나타내었으나 몸에 달라붙어 착용 시 민망하다는 의견이 많았다. 사이클웨어 '구매'와 관련하여 '가격', '사이즈', '브랜드' 등과 관련이 많았으며 '가격'과 관련하여 '저가'와 '가성비'에 대한 출현빈도수가 높았다. 이것은 최근 고가의 브랜드보다는 가격대비 성능을 만족시키는 실용적인 제품들이 선호되는 경향을 나타내주었다. 사이클웨어에서 소재의 흡한속건성이나 패드의 기능성, 불편함 등에 대한 소재나 디자인 등에 대한 개선이 요구되었다. 이처럼 웹마이닝을 이용하여 사이클웨어에 대한 소비자의 의견을 분석할 수 있었으며 기존의 설문조사와도 유사한 결과를 보여주었다. 그러므로 웹마이닝을 이용하여 소비자의 의견이나 요구사항을 실시간으로 분석하여 제품개발에 반영할 수 있는 객관적 지표로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.