• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.631-634
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• 2008

인터넷을 이용한 사람들의 사회 참여가 확대되면서 다양한 의견(Opinion)들이 급속도로 증가하고 있으며 이러한 의견을 분석하여 유용한 정보로 활용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중에서도 상품리뷰는 기업에서 연구, 개발, 마케팅의 주요 자료로 사용되고 있으며 사용자가 상품의 구매를 결정하는 중요한 요인 중 하나로 작용하고 있다. 본 논문에서는 한국어로 이루어진 상품 리뷰를 분석하여 의견 자질(Feature)을 추출하고 분류(Classification)하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 한글 의견 자질 추출을 위하여 먼저 한글 상품 리뷰를 분석하여 의견 사전을 구축하였다. 의견 사전으로는 의견 자질과 의견 어휘, 독립의견어휘, 의견 숙어, 부정어 등의 각기 다른 세부 사전을 구축하여 리뷰 분석 시 단계적으로 적용하여 정확도를 높일 수 있도록 설계하였다. 이렇게 구현된 시스템을 평가하기 위하여 각기 다른 3개의 도메인에서 실제 한국어 리뷰를 수집하여 실험을 수행하였으며 자질 추출에서는 평균 78.86% 정확률, 61.41% 재현율을, 극성 분류에서는 평균 69.46% 정확률, 42.26% 재현율을 나타냈다.

• 한국언론정보학보
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• 제42권
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• pp.168-204
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• 2008

이 연구는 여론지각과 의견표명의 관계가 의견분포가 상이한 지역에서도, 상이한 이슈에 대해서도 여전히 유효한지를 분석하고 이슈에 대한 의견과 지각편향이 의견표명에 어떠한 영향을 미치는지를 검증하였다. 또한 여론형성과정에서 개인이 수행하는 역할유형별로 어떠한 특성을 지니는지 검토하였다. 분석결과 이슈에 대한 의견과 의견강도는 이슈 및 지역에 관계없이 의견표명과 유의미한 관계가 있었지만, 여론지각은 지역과 이슈에 따라, 의견표명지역에 따라 의견표명에 미치는 영향이 상이하였고, 지각편향집단간에는 의견표명에 유의미한 차이가 발견되지 않았다. 회귀분석 결과 반대의견과 의견강도는 의견표명을 예측하는 주요 변인이었으나 여론지각은 침묵의 나선이론과 달리 어떤 이슈에서도 유의미한 예측변인이 아니었다. 오히려 반대편향집단에서 의견표명의사가 낮게 나타나 지각편향이 의견표명을 예측하는 주요 변인임을 알 수 있다. 여론형성과점에서 하드코어는 두 이슈에 대해 찬성의견이 많았고 반대편향의 비율이 다른 집단들에 비해 월등하게 많았다. 연구결과는 의견표명을 설명하는 여론관련 변인들을 다차원적으로 고려할 필요가 있음을 제기한다.

• 한국언론정보학보
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• 제62권
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• pp.74-94
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• 2013

본 연구의 목적은 크게 세 가지로 우선 중국인의 '오프라인에서의 개인의 의견표명'과 '온라인에서의 개인의 의견표명' 간의 상관관계를 검증하는 것이다. 다음으로 '체면'과 '오프라인에서의 개인의 의견표명' 및 '온라인에서의 개인의 의견표명' 간의 상관관계를 검증하는 것이다. 마지막으로 '오프라인에서의 개인의 의견표명'과 '온라인에서의 개인의 의견표명' 사이에서 '체면'이 매개변인 역할을 하고 있는지를 검증하는 것이다. 그 결과 중국인의 오프라인에서의 의견표명 행위는 온라인에서의 의견표명 행위와 상관관계를 나타내고 있었다. 오프라인에서 의견표명을 나타내려 하는 사람은 온라인에서도 의견표명을 나타내려 하는 경향을 보였다. 그리고 사람들의 '의견표명 행위'에 노엘 노이만이 제시하고 있는 '고립에 대한 공포' 요인만이 아닌 '체면' 요인 역시도 영향을 나타내는 것으로 나타났다. '체면'을 중시하는 사람은 상대적으로 '개인 의견표명'을 하지 않으려는 경향을 나타냈다. 또한 '체면' 요인 중 '장소체면'은 '오프라인에서의 개인의 의견표명'과 '온라인에서의 개인의 의견표명' 모두에 부분적으로 매개 역할을 하고 있는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.21-29
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• 2010

문서에 표출된 사용자의 의견을 검색하는 의견 검색의 성능이 일반 사실을 검색하는 기존 주제 검색의 성능을 크게 향상시키지 못하고 있다. 이에 본 연구는 블로그를 대상으로 의견 문서와 비의견 문서의 단어 통계를 비교 분석함으로써 의견 검색에 활용할 수 있는 통계적 특성을 파악하고자 한다. TREC의 블로그 트랙에서 사용했던 Blogs06 컬렉션과 150개의 TREC 토픽을 실험 데이터로 사용하였다. JS divergence를 이용하여 의견 문서에서의 단어 확률 분포 간의 상이성을 비교 분석하였으며, TREC 토픽의 유형 및 주제 영역별로 의견 문서를 구분하여 확률 분포의 차이점을 살펴보았고, 의견 단어별 확률을 비교 분석하였다. 실험을 통해 토픽별 특성을 고려한 의견 탐지 방법의 필요성, 토픽별 긍/부정 의견 단어 추출의 효과성, 유형과 주제 영역의 상호 보완적인 특징, 긍정 의견 단어 사용의 유의점 등을 알아내었다.

• 동물약계
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• 52호
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• pp.6-13
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• 1998

(1) 동물용의약품등취급규칙개정령(안)에 대한 의견 : 축산위생과 제출 의견 (2) 사료관리법시행규칙개정령(안)에 대한 의견 : 축산경영과 제출 의견 (3) 농림부 입법예고에 대한 의견 : 협회 기획$\cdot$조사부

• 동물약계
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• 52호
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• pp.14-31
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• 1998

[ $\cdot$ ]단체의견 - (1) 대한약사회 (3) 한국동물약품공업협동조합 $\cdot$학계의견 - (1) 사료관리법시행규칙개정령(안)의 법리 타당성에 대한 의견 (2) 사료관리법시행규칙개정령(안)의 입법 타당성에 대한 의견 (3) 사료관리법시행규칙개정령(안)에 대한 수의관련 학회 및 단체의 연명 의견

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.373-375
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• 2011

최근 많은 연구가 되고 있는 오피니언 마이닝은 의견어 사전의 구축이 가장 기본적으로 선행되어야 하는 연구이다. 오피니언 마이닝의 의견어 사전 구축 연구는 영어를 중심으로 많은 연구가 진행 되었다. 하지만 형용사 위주의 의견어 사전 구축으로 많은 부분의 문제들이 해결되는 영어에 비해서 한국어는 여러 가지 품사와 문장구조를 고려하여 의견어 사전을 구축해야한다. 이것을 실험으로 밝히기 위하여 형용사로만 구성되어진 의견어 사전을 구축하고 영화평에 적용하여 분석해 봄으로써 형용사로만 구성되어진 의견어 사전의 한계점을 확인한다. 실험은 세종계획 말뭉치에서 나타나는 형용사로 구성된 의견어 사전을 구축하고 네이버 랩에서 제공하는 영화평을 형용사로 구성된 의견어 사전으로 의견 분석하여 시행하였다. 분석 결과 재현율 약 50%, 정확률 약 60%정도의 성능을 보였다.

• 정보관리학회지
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• 제27권3호
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• pp.227-239
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• 2010

의견 검색은 사용자의 정보 요구에 주제적으로 연관되면서도 의견이 포함되어 있는 정보를 검색하는 태스크이다. 본 연구는 효과적인 의견 검색을 위해 사용자 정보 요구를 표현하는 방법과 이 요구를 만족시킬만한 여러 의견 자질들을 효과적으로 결합할 수 있는 방법에 대하여 실험을 통해 분석하였다. 본 실험에서는 추론 네트워크 모델을 기본 검색 모델로 사용하였고, Blogs06 컬렉션과 100개의 TREC 토픽에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과, 가상의 '의견' 개념을 설정하여 효과적으로 의견 검색의 정보 요구를 표현할 수 있었으며, 극히 소량의 일반 의견 단어집만을 사용했는데도 동일한 환경에서 기존 모델과 견줄 만한 의견 검색 성능을 달성할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.455-465
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• 2016

본 연구는 트위터 유력자가 이용자의 온-오프라인 의견표명 의도에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 침묵의 나선 이론과 수정 행동 가설에 근거하여 상반된 가설을 도출하였고, 어느 가설이 더 타당한지를 검증해보기 위해 실험연구를 진행하였다. 실험참가자들은 입양특례법 개정안에 대한 공인 유력자의 찬성 트윗, 공인 유력자의 반대 트윗, 일반인 유력자의 찬성 트윗, 일반인 유력자의 반대 트윗이라는 4개의 실험 조건에 배치되었다. 입양특례법 개정안에 대한 실험참가자의 의견을 바탕으로, 실험집단은 공인 유력자와의 의견일치 집단, 공인 유력자와의 의견불일치 집단, 일반 유력자와의 의견일치 집단, 일반 유력자와의 의견불일치 집단으로 구분되었다. 분석결과, 유력자와의 의견일치여부는 이용자의 의견표명 의도에 영향을 주지 않았다. 그러나 유력자 유형에 따른 상호작용 효과가 발견되었는데, 일반인 유력자와의 의견불일치가 이용자들의 온-오프라인 의견표명 의지를 높이는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 트위터 유력자가 이용자들을 침묵시키는 것이 아니라 오히려 의견표명을 동기화시킬 가능성이 있음을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.337-338
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• 2009

블로그문서의 의견극성분류 연구는 주로 기계학습기법에 기반한 방법이었고, 이때 주로 활용된 자질은 명사, 동사 등의 품사정보와 의견어 어휘정보였다. 하지만 하나의 의견어 어휘만을 고려한다면 그 극성을 판별하는데 필요한 정보가 충분하지 않아 부정확한 결과를 도출하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 여러 어휘를 동시에 고려하였을 때 보다 정확한 의견분류를 수행할 수 있을 것이라는 가정을 세웠다. 본 논문에서는 효과적인 의견어휘자질의 추출을 위하여 의견이 내포될 가능성이 높은 의견어휘를 기반으로 의존구문분석을 통해 의존트리패턴을 추출하였고, 제안하는 PF-IDF가중치를 적용하여 지지벡터기계(SVM)와 다항시행접근 단순베이지안(MNNB)알고리즘으로 비교 실험을 수행하였다. 기준시스템인 TF-IDF가중치 기법에 비해 정확도(accuracy)가 지지벡터기계에서 5%, 다항시행접근 단순베이지안에서 8.9% 향상된 성능을 보였다.