• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.31 no.2
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• pp.41-50
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• 2016

언어나 문자를 대신하여 소통하고 감정을 전달하는 다양한 장르의 콘텐츠 중에 기호나 그림 등을 이용해 아이콘, 이모티콘, 스티커, 캐릭터 등으로 표현하는 디지털 형상들을 비주얼 감성콘텐츠라 할 수 있다. 초기 감성콘텐츠는 소통의 보조수단으로 간단한 이미지였으나, 현재에는 움직이고 소리 나는 영상에 이르기까지 수천 종류가 유통되고 있으며, 메신저 사업의 킬러 서비스로 부상하고 있다. 향후 감성콘텐츠는 언어나 문자로 표현하기 곤란한 사용자의 생각과 느낌을 주고받는 소통의 대체수단으로 정착될 전망이다. 또한, 변형과 편집이 가능한 감성콘텐츠가 개발되어 사용자는 간단한 조작만으로 다양한 감성을 표현할 수 있을 것으로 보인다. 이 논문은 대체소통으로서 비주얼 감성콘텐츠의 개념을 정립하고, 주요 감성콘텐츠의 추진내용과 사업동향 분석, 비즈니스 전략과 기술혁신 발전방향을 제시하고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.219-223
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• 2012

인간관계 유지와 새로운 관계 형성을 지원하는 다양한 소셜 네트워크가 각광을 받으면서 사용자간 친밀도 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. SNS에서 구성되는 사용자 개인 정보와 컨텐츠 공유 및 기타 활동에 대한 정보는 사용자의 특징을 파악할 수 있는 유용한 정보가 된다. 이러한 정보는 추천과 같은 여러 가지 서비스에서 사용될 수 있으며, 특히 사용자간 친밀도 분석을 통한 친구 추천에서 유용하게 사용된다. 기존 친밀도 분석 연구에서는 사용자간 프로필 유사도와 메시지 교환수 같은 양적 정보를 사용해 왔다. 본 논문에서는 사용자간 대화 내용을 분석한 내용적 정보를 친밀도 분석에 반영하기 위한 방법을 제안한다. 학습 데이터를 활용하여 구축된 친밀도 분별 시스템에서는 감탄사, 종결어미, 선어말어미, 이모티콘, 문장 길이의 내용적 자질 정보의 사용으로 기존 양적 정보 사용과 유사한 수준의 친밀도 분별 성능을 얻을 수 있었으며, 양적 정보와 내용적 정보를 동시 사용한 경우 소폭의 성능 향상을 얻었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.5
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• pp.11-17
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• 2009

It's a trend that the proportion of using an internet messenger among on-line communication methods is getting increased. However, there are not many applications which efficiently utilize these messenger communication data. Messenger communication data have specific characteristics that reflect the user's linguistic habits. The linguistic habits are revealed through frequently used words and emoticons, and user's emotions can be grasped by these. This paper proposes the method that efficiently classifies the emotions of a messenger user using frequently used words or symbols. The emotion classifier from repeated experiments achieves high accuracy of more than 95%.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.532-535
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• 2021

다양한 SNS 플랫폼이 등장하고, 이용자 수가 급증함에 따라 온라인에서 얻을 수 있는 정보의 활용 가치가 높아지고 있다. 문장은 자연어 처리 시스템의 기본적인 단위이므로 주어진 문서로부터 문장의 경계를 인식하는 작업이 필수적이다. 공개된 문장 경계 인식기는 SNS 문서에서 좋은 성능을 보이지 않는다. 본 논문에서는 문어체로 구성된 일반 문서뿐 아니라 SNS 문서에서 사용할 수 있는 문장 경계 인식기를 제안한다. 본 논문에서는 SNS 문서에 적용하기 위해 다음과 같은 두 가지를 개선한다. 1) 학습 말뭉치를 일반문서와 SNS 문서 두 영역으로 확장하고, 2) 이모티콘을 사용하는 SNS 문서의 특징을 반영하는 어절의 유형을 자질로 추가하여 성능을 개선한다. 실험을 통해서 추가된 자질의 기여도를 분석하고, 또한 기존의 한국어 문장 경계 인식기와 제안한 모델의 성능을 비교·분석하였다. 개선된 모델은 일반 문서에서 99.1%의 재현율을 보이며, SNS 문서에서 88.4%의 재현율을 보였다. 두 영역 모두에서 문장 경계 인식이 잘 이루어지는 것을 확인할 수 있었다.

• Archives of design research
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• v.20 no.1 s.69
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• pp.133-142
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• 2007

Unlike face-to-face communication, text-based communication by digital media has limitations that non-verbal elements are eliminated and social presence decrease. To overcome this problem, people try to find solutions which visualize emotion and situation by using emoticons, icons, computer language and so on. As most SMS users experience the failure of using emotions on the mobile phone, they need to make up for this point. In this study, we conducted research on the recent mobile fonts situations and surveyed users' perception on SMS fonts as to suggest solutions of expressing and visualizing emotions on the mobile phone, a representative media of personal communication. As a solution of reducing the failure, we conducted a survey on users' perception about fonts and the capability of the expressing emotions by fonts. The survey found that mobile fonts can be used as a method to express human emotion. As a finding, the shape of the font can be used as a method to visualize the emotion through text messaging. In future studies, such a method can be applied to variety of different personal media with the communication method based on text. Those studies can propose different usage for fonts in communication.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.12
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• pp.49-56
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• 2014

In this paper, we propose a method for identifying hidden principal sentiments among large scale texts from documents, social data, internet and blogs by analyzing standard language, slangs, argots, abbreviations and emoticons in those words. The IRLBA(Implicitly Restarted Lanczos Bidiagonalization Algorithm) is used for principal component analysis with large scale sparse matrix. The proposed system consists of data acquisition, message analysis, sentiment evaluation, sentiment analysis and integration and result visualization modules. The suggested approaches would help to improve the accuracy and expand the application scope of sentiment analysis in social data.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.21 no.3
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• pp.35-46
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• 2016

Social network services (SNS) that help to build relationship network and share a particular interest or activity freely according to their interests by posting comments, photos, videos,${\ldots}$ on online communities such as blogs have adopted and developed widely as a social phenomenon. Several researches have been done to explore the pattern and valuable information in social networks data via text mining such as opinion mining and semantic analysis. For improving the efficiency of text mining, keyword-based approach have been applied but most of researchers argued the limitations of the rules of Korean orthography. This research aims to construct a database of non-standard Korean words which are difficulty in data mining such abbreviations, slangs, strange expressions, emoticons in order to improve the limitations in keyword-based text mining techniques. Based on the study of subjective opinions about specific topics on blogs, this research extracted non-standard words that were found useful in text mining process.

• Journal of the Korean Society of Floral Art and Design
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• no.41
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• pp.45-59
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• 2019

The characters that could be connected to diverse cultural contents have formed diverse platforms with the development of digital technology, and the size of the relevant industry and market is rapidly growing. Recently, the utilization of character emoticons for smartphone messenger has been rapidly increased, so that the characters are settled down as a tool for non-verbal communication, on top of drawing attention as an independent area. With the expansion of character market, the importance of design that could give interest and familiarity to consumers is more emphasized. The body proportion of characters includes the implicative and symbolic meanings that could express diverse personalities. Thus, this study examined the body proportion of the characters with the high consumers' preference, and then analyzed the characteristics of formative elements of character design in accordance with the body proportion. In the results of the analysis, the exaggerated form of SD characters in two or three-head figure, and the realistic Real characters in seven or eight-head figure were preferred. For the SD characters, the colors with a high chroma showing the cute and cheerful image were used. For the Real characters, the cubic effect was expressed through the colors with active images and the light and shade of color. Even though the SD characters have limited motions due to the omitted body parts, the facial movements of animation characters are exaggerated while the Real characters describe the realistic and dynamic motions.