• 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.

• 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.

• 정보관리학회지
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• 제25권4호
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• pp.115-129
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• 2008

최근 웹 환경이 대중화되고 개방됨에 따라 웹은 단순한 정보 획득의 공간이 아닌, 의견 표출과 교환의 장이 되어 가고 있으며, 이에 따라 웹 상에서 표출된 특정 주제에 대한 사람들의 의견을 자동으로 검색하기 위한 기술 개발의 필요성이 점차 증대되고 있다. 이러한 의견 문서 검색 문제는 사용자 질의와 문서간의 적합성만을 고려하는 일반적인 정보검색 방법으로는 해결하기 어려우며, 문서 내 의견 포함 여부 분석을 수행할 수 있는 더욱 진보된 시스템을 필요로 한다. 본 논문에서는 기존 검색 시스템의 구조 하에서, 의견 문서 검색을 효과적으로 수행할 수 있는 시스템을 제안한다. 의견 검색을 수행하기 위해 문서내 의견 분석 방법에 대해 기존의 사전 기반 방식과 기계학습 기반 방식을 결합한 새로운 혼합 방식을 제안하고, 실험을 통하여 검색 성능을 개선하는 효과가 있음을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.68-79
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• 2011

본 연구에서 제안하는 시스템은 인터넷 상에 존재하는 여러 웹사이트들에 흩어져 있는 웹 콘텐츠에서 사용자 의견 정보들을 자동 추출 및 분석함으로써, 긍정/부정 의견별로 검색 및 통계를 확인할 수 있는 의견 검색 서비스를 제공한다. 그 결과 의견 검색 사용자들은 특정 키워드에 대하여 다른 사용자들의 의견을 손쉽게 한눈에 검색 및 모니터링하는 시스템을 용이하게 사용할 수 있으며, 웹 콘텐츠에서의 의견 추출 및 분석하는 기능을 제공받는다. 제안한 기법들은 다른 기법들과의 비교 실험을 수행하여 실제 성능이 우수함을 증명하였다. 성능 평가는 긍정/부정 의견 정보를 추출하는 기능의 성능 평가, 다국어 정보 검색을 위한 동적 윈도우 기법과 토크나이저 기법을 적용한 성능 평가, 그리고 정확한 다국어 음차표기를 추출 기법에 성능 평가를 실시하였다. 그 적용 사례로 대표적인 영화 리뷰 문장과 위키디피아 실험 데이터를 대상으로 실험하고 그 결과를 분석하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권9호
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• pp.492-497
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• 2014

본 연구에서는 대중적인 소셜 네트워크 서비스 중 하나이며 많은 사람들이 다양한 의견을 공유하는 트위터를 대상으로 질의어(또는 주제어)에 적합한 의견을 지닌 트윗을 검색하는 방법론을 제안한다. 기존의 의견 검색 시스템은 의견을 지닌 구절이 주어진 질의어나 화자와 관련이 없음에도 불구하고 그런 구절의 유무를 중요한 요소로 여겼다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 1) 의견 어구-질의어 관계, 2) 의견 어구-화자 관계, 그리고 3) 의견 어구의 의존 구문 역할 등의 구문 요소를 반영하는 방법을 고안하였다. 또한, 의견을 가진 트윗을 검색하기 위하여 질의어와의 적절성, 텍스트 정보, 사용자 정보, 트위터 특화 자질에 기반한 랭킹 학습 방법을 이용하였다. 실제 데이터를 이용한 실험 결과, 본 시스템은 기존 연구들보다 더 좋은 성능을 보이고 있다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제46권1호
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• pp.321-344
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• 2015

이 논문은 여러가지 자료를 결합해 어떤 주제에 관한 의견이 실려있는 블로그를 찾는 융합적 의견탐지방법을 소개한다. 주제에 관한 의견이 담긴 블로그를 찾기위해 이 연구는 기존의 IR 방법으로 주제에 관한 블로그를 검색한 후 여러가지 의견탐지 방법을 합산한 의견점수로 검색결과의 순위를 조정하는 방법을 쓴다. 의견탐지 모듈의 주요 구성 요소는 의견이 실려있는 블로그에 자주 나오는 단어들을 활용한 고빈도 모듈, 강한 감정을 표현하는 희귀 한 용어들을 (e.g., "sooo good") 활용한 저빈도 모듈, "I"와 "you"에 묶인 n-gram을 (e.g., I believe, You will love) 활용한 IU모듈, 윌슨의 주관 용어 목록을 바탕으로 한 윌슨의 어휘모듈, 그리고 소수의 의견 약어를 (e.g., imho) 이용한 의견 약어 모듈들 이다. 본 연구의 결과는 여러 가지 방법을 융합하는 것이 의견 검출 성능을 향상시키는데 효과적이 다는 것을 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.149-157
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• 2010

최근에 인터넷 사용이 점차 활발해 짐에 따라, 다른 사람들이 인터넷 상에 올려놓은 의견정보를 참조하고자 하는 수요가 높아지고 있다. 하지만, 이러한인터넷상에존재하는의견들은개개의웹사이트들에만존재하여, 이러한 의견정보들을 사용하고자 할 경우에는 사용자가 일일이 이러한 개개의 모든 웹사이트를 수동으로 찾아보아야 하는 번거로움이 존재하는 문제점이 있다. 본 논문은 웹 콘텐츠에서의 통계기반 웹 마이닝(Web Mining)을 통한 의견 추출 및 분석 시스템에 관한 것으로, 인터넷 상에 존재하는 여러 웹사이트들에 흩어져 있는 웹문서에서 사용자 의견정보들을 자동으로 추출 및 분석한다. 또한, 긍정/부정 의견별로 실시간으로 검색 및 통계를 확인할 수 있는 의견정보 검색 서비스를 간편하게 제공할수 있으며, 의견정보 검색 사용자들은 특정 키워드에 대하여 다른 사용자들의 의견정보를 손쉽게 실시간으로 검색 및 모니터링(Monitoring)할 수 있는 시스템이다. 제안한 기법들은 기존의 다른 기법들과의 비교 실험을 수행하여 실제 성능이 우수함을 증명하였다. 성능 평가는 긍정/부정 의견정보를 추출하는 기능의 성능 평가를 실시하였다. 그 적용 사례로 대표적인 영화 리뷰 문장 실험 데이터를 대상으로 실험하고 그 결과를 분석하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.3070-3075
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• 2010

웹 2.0 시대를 맞아 인터넷 상의 블로그 및 커뮤니티 공간에 일반 사용자들이 자신의 의견 및 생각을 표현하게 되었다. 상품 구매 시 다수의 사람들이 이러한 의견을 참조하는데, 사용자들은 소수의 의견만을 참조하고 전체적인 의견은 참조하지 못하고 있다. 의견 분석 시스템은 상품 및 서비스에 대한 인터넷 상의 글들을 분석하여 상품의 긍정, 부정을 평가하는 시스템으로 자연어 검색에서 발전한 검색이라 할 수 있다. 본 논문에서는 의견 분석 서비스에서 핵심이 되는 문장의 긍정, 부정을 파악하기 위하여 '긍정', '부정', '중립'의 극성 정보 외에 '반전'의 정보를 추가로 학습하고, 처리하는 구문 분석 및 반전 처리를 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.201-205
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• 2012

지식검색은 방대한 지식정보 데이터를 바탕으로 사용자의 질문에 대한 답변을 검색하는 시스템이다. 이러한 사용자 참여로 구축된 지식정보는 잘못된 답변으로 인한 신뢰성 부족과 중복 답변 등의 문제점이 있어, 원하는 답변을 찾기 위해서는 지식검색에서 다수의 답변을 읽고 그 답변의 진위여부를 판단해야만 한다. 만일 정답에 포함되는 단어나 어구가 답변들에서 나타내는 통계적 특성을 활용하여 사용자가 원하는 답변을 제시할 수 있다면, 지식검색의 효용성과 신뢰성이 크게 향상될 수 있다. 본 논문에서는 지식정보 데이터 분석을 통해 사용자의 질문의 유형을 단어, 목록, 도표, 글의 4가지 유형으로 분류하고, 각 분류에 대한 사용자 질의어의 답변을 요약하는 방식을 제안한다. 단어, 목록, 글 유형은 TF와 IDF, 어휘 간의 거리 정보를 통해서 중요 단어를 추출하여 각 유형에 적합한 형식의 답변을 사용자에게 제시한다. 도표형은 답변들에서 사용자의 의견 정보를 추출하여 의견 통계를 도표로서 제시한다.

• 전자통신동향분석
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• 제26권4호
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• pp.22-30
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• 2011

본 동향은 최근 이슈가 되고 있는 스마트TV 개발동향 및 시장전망에 대하여 알아보고, 스마트TV 검색 서비스에 대하여 소개한다. 스마트TV 검색 서비스는 사용자가 입력한 키워드 검색문의 의미를 해석하여 사용자가 의도하는 콘텐츠를 정확하게 찾아주는 시맨틱 기반 검색 서비스와 동일한 콘텐츠를 시청하고 있는 커뮤니티를 검색하여 콘텐츠에 대한 의견과 정보를 공유하는 소셜 네트워크 기반검색 서비스로 나누어 살펴본다.