• 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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• 2007.06b
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• pp.117-122
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• 2007

오늘날 소프트웨어의 설계 및 개발과 관련된 연구들은 많은 발전을 이루고, UML과 같은 의사소통을 위한 표준 언어가 만들어졌으며 많은 사람들이 관련 이론을 수용 및 활용하고 있다. 또한, 개발 프로세스에서의 설계 및 구현과 더불어 소프트웨어의 유지 보수 단계는 매우 중요하며 이러한 소프트웨어의 유지 보수를 위한 소프트웨어 검증에 관련된 연구는 근래에 많은 주목을 받고 있다. 하지만 소프트웨어 검증의 기술 개발 수준은 설계 및 개발에 비하여 많이 미흡한 실정이다. 소프트웨어 검증은 주로 검증하기 위한 입력 데이터를 산출하여 프로그램 실행을 통해 결과를 확인하는 동적 분석에 대한 연구가 주를 이룬다. 이러한 동적 분석은 원하는 산출물의 확인을 주목적으로 하며, 결과를 표현하는 데에는 따로 정형화된 형식이 필요 없다. 하지만 소스코드를 분석하여 소프트웨어의 구조 관계와 흐름을 파악하는 정적 분석은 분석 자료를 표현하는 표현 모델이 중요하다. 현재는 정적 분석의 결과를 표현하기 위한 공통의 표현 모델이 없기 때문에 검증 과정에서의 의사소통에서 의견의 불일치의 가능성이 있고, 설계 단계에서 사용되는 표현 모델로는 정적 분석 정보의 모든 내용을 표현하는데 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 소프트웨어의 정적 분석 과정을 분석 4계층으로 구분하고, 각 계층마다 분석 결과를 나타내기 위한 표현 모델을 제시한다. 그리고 이 표현 모델을 활용한 소프트웨어 분석 도구의 개발을 위해, 소스 분석 데이터를 가시적으로 표현하기 위한 자료구조의 설계에 대한 내용을 다룬다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.53-58
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• 2013

온라인 소비자들은 amazon.com과 같은 온라인 상점 플랫폼에 상품 평가(리뷰: review) 글을 남김으로써 대상 상품에 대한 의견을 표현한다. 이러한 상품 리뷰는 다른 소비자들의 구매 결정에도 큰 영향을 끼친다는 관점에서 볼 때, 매우 중요한 정보원이라고 할 수 있다. 사람들이 남긴 의견 정보(opinion)를 자동으로 추출하거나 분석하고자 하는 연구인 감성 분석(sentiment analysis)분야에서 과거에 진행된 대다수의 연구들은 크게는 문서 단위에서 작게는 상품의 요소(aspect) 단위로 사용자들이 남긴 의견이 긍정적 혹은 부정적 감정을 포함하고 있는지 분석하고자 하였다. 이렇게 소비자들이 남긴 의견이 대상 상품 혹은 상품의 요소를 긍정적 혹은 부정적으로 판단했는지 여부를 판단하는 것이 유용한 경우도 있겠으나, 본 연구에서는 소비자들이 '어떤 관점'에서 대상 상품 혹은 상품의 요소를 평가했는지를 자동으로 추출하는 방법에 초점을 두었다. 본 연구에서는 형용사의 대표적인 성질 중 하나가 자신이 수식하는 명사의 속성에 값을 부여하는 것임에 주목하여, 수식된 명사의 속성을 추출하고자 하였고 이를 위해 WordNet을 사용하였다. 제안하는 방법의 효과를 검증하기 위해 3명의 평가자를 활용하여 실험을 하였으며 그 결과는 본 연구 방향이 감성분석에 있어 새로운 가능성을 열기에 충분하다는 것을 보여주었다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.37 no.6
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• pp.1063-1073
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• 2017

This study analyzed the difficulties elementary school students have in role-playing analogy activities for concept learning of heat transfer. Eleven fifth graders were given an orientation class on role-playing analogy activity, a class for concept learning of heat transfer as presented in a textbook, and then they performed the role-playing analogy activity with concepts of heat transfer. After the classes, researchers investigated the difficulties students encountered through questionnaires and interviews. The following are results of the research: Difficulties that students faced in role-playing analogy activity can be classified into five types. First, students encountered difficulties in expressing the analogy. The students who had difficulties in expressing the analogy focused on expressions outside the science concepts or lacked understanding of the science concepts. They also had difficulties in expressing the analogy because they lacked the expressiveness of analogy or abilities in mapping errors. They had difficulties in expressing the planned role-playing analogy in a narrow space. Second, students also experienced difficulties in performing activities due to lack of understanding on activities or lack of experience. Third, students experienced difficulties in selecting roles because they preferred the specific role or unwanted the specific roles. Fourth, the members of group experienced difficulties in group activities because they did not concentrate on activities, failed to perform roles, or showed attitudes of an onlooker. Fifth, they experienced difficulties in communications due to unilateral communication, conflicts of opinions, and lack of opinions.

• 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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.262-267
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• 2022

이커머스 리뷰와 같은 특정 도메인의 경우, 텍스트 표현벡터 학습을 위한 양질의 오픈 학습 데이터를 구하기 어렵다. 또한 사람이 수동으로 검수하며 학습데이터를 만드는 경우, 많은 시간과 비용을 소모하게 된다. 따라서 본 논문에서는 수동으로 검수된 데이터없이 양질의 텍스트 표현벡터를 만들 수 있도록 두 단계의 대조 학습 시스템을 제안한다. 이 두 단계 대조 학습 시스템은 레이블링 된 학습데이터가 필요하지 않은 자기지도 학습 단계와 리뷰의 특성을 고려한 자동 레이블링 기반의 지도 학습 단계로 구성된다. 또한 노이즈에 강한 오류함수와 한국어에 유효한 데이터 증강 기법을 적용한다. 그 결과 스피어먼 상관 계수 기반의 성능 평가를 통해, 베이스 모델과 비교하여 성능을 14.03 향상하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.9
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• pp.417-422
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• 2016

Rapid growth of internet utilization consequences in an expansion of individual's social networks via SNS. Recently, Facebook has added six different emotion buttons reflecting suggestions claiming that "Like" button is limited, and thus must be improved. Regarding to how well newly updated six different emotion buttons were utilized, a survey that inquires the usefulness and usability of buttons for further improvement in service was conducted to 35 Facebook users of 20's and 30's, the most active ages with frequent usages. As a result, users responded with negative attitudes considering expression of six different emotions in Facebook, and exhibited less frequent usages of the service. According to respondents, the emotion expression service would lead better approachability if Facebook suggests simpler emotion expression, for example, two emotion buttons rather than current six buttons.

• The Science & Technology
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• v.26 no.1 s.284
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• pp.58-65
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• 1993

정부의 예산 내용은 정부의 정책 실천의지의 구체적 표현이다. 과학기술계는 93년도 정부의 총 과학기술예산 1조 4천6백46억원의 배분에 대해 어떤 의견을 갖고 있는 것일까. 각 분야 전문가들로부터 알아보았다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.1 no.1
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• pp.1-22
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• 1995

본 연구에서 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Map) 개념을 기초로 하여 (1) 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식(causal knowledge)을 추출하는 알고리즘을 제시하고, (2) 이 알고리즘에 기초하여 작성된 해당 문제영역에 대한 여러 전문가들의 인과관계 지식을 계층별로 분해하여, (3) 해당 계층간의 양방향 추론이 가능한 추론메카니즘을 제시하고자 한다. 특정 문제영역에 있어서의 인과관계 지식이란 해당 문제를 구성하는 여러 개념간에 존재하는 인과관계를 표현한 지식을 의미한다. 이러한 인과관계 지식은 기존의 IF-THEN 형태의 규칙과는 달리 행렬형태로 표현되기 때문에 수학적인 연산이 가능하다. 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식을 추출하는 알고리즘은 집합연산에 의거하여 개발되었으며, 특히 상반된 의견을 보이는 전문가들의 의견을 통합하여 하나의 통합된 인과관계 지식베이스를 구축하는데 유용하다. 그러나, 주어진 문제가 복잡하여 다양한 개념들이 수반되면, 자연히 인과관계 지식베이스의 규모도 커지게 되므로 이를 다루는데 비효율성이 개재되기 마련이다. 따라서 이러한 비효율성을 해소하기 위하여 주어진 문제를 여러계측(Hierarchy)으로 분해하여, 해당 계층별로 인과관계 지식베이스를 구축하고 각 계층별 인과관계 지식베이스를 연결하여 추론하는 메카니즘을 개발하면 효과적인 추론이 가능하다. 이러한 계층별 분해는 행렬의 분해와 같은 개념으로도 이해될 수 있다는 특징이 있어 그 연산이 간단명료하다는 장점이 있다. 이와같이 분해된 인과관계 지식베이스는 계층간의 추론메카니즘을 통하여 서로 연결된다. 이를 위하여 본 연구에서는 상향 또는 하향방식이 추론이 가능한 양방향 추론방식을 제시하여 주식시장에서의 투자분석 문제에 적용하여 그 효율성을 검증하였다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.13 no.3
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• pp.449-458
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• 2010

As occasion demands to obtain efficient information from many documents and reviews on the Internet in many kinds of fields, automatic classification of opinion or thought is required. These automatic classification is called sentiment classification, which can be divided into three steps, such as subjective expression classification to extract subjective sentences from documents, sentiment classification to classify whether the polarity of documents is positive or negative, and strength classification to classify whether the documents have weak polarity or strong polarity. The latest studies in Opinion Mining have used N-gram words, lexical phrase pattern, and syntactic phrase pattern, etc. They have not used single word as feature for classification. Especially, patterns have been used frequently as feature because they are more flexible than N-gram words and are also more deterministic than single word. Theses studies are mainly concerned with English, other studies using patterns for Korean are still at an early stage. Although Korean has a slight difference in the meaning between predicates by the change of endings, which is 'Eomi' in Korean, of declinable words, the earlier studies about Korean opinion classification removed endings from predicates only to extract stems. Finally, this study introduces the earlier studies and methods using pattern for English, uses extracted sentimental patterns from Korean documents, and classifies polarities of these documents. In this paper, it also analyses the influence of the change of endings on performances of opinion classification.