• ETRI Journal
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• 제38권3호
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• pp.494-501
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• 2016

Sentiment analysis incorporates natural language processing and artificial intelligence and has evolved as an important research area. Sentiment analysis on product reviews has been used in widespread applications to improve customer retention and business processes. In this paper, we propose a method for performing an intensified sentiment analysis on customer product reviews. The method involves the extraction of two feature sets from each of the given customer product reviews, a set of acoustic features (representing emotions) and a set of lexical features (representing sentiments). These sets are then combined and used in a supervised classifier to predict the sentiments of customers. We use an audio speech dataset prepared from Amazon product reviews and downloaded from the YouTube portal for the purposes of our experimental evaluations.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.561-564
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• 2008

본 논문에서는 감성을 기반으로 텍스타일 영상을 자동으로 분류할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 때, 사용된 감성 그룹은 고바야시의 10가지 감성 키워드 - {romantic, clear, natural, casual, elegant, chic, dynamic, classic, dandy, modern} - 를 이용한다. 제안된 시스템은 특징 추출과 분류로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 텍스타일을 구성하는 대표 컬러를 추출하기 위해서 양자화 기법을 이용하고, 패턴정보를 표현하기 위해서는 웨이블릿 변환 후의 통계적인 정보를 이용한다. 신경망 기반의 분류기는 추출된 특징들을 입력으로 받아 입력 텍스타일 영상을 분류한다. 제안된 감성인식 방법의 효율성을 증명하기 위해서 220장의 텍스타일 영상에서 실험한 결과 제안된 방법은 99%의 정확도를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 방법이 다양한 텍스타일 영상에 대해 일반화되어 사용될 수 있음을 보여주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.273-275
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• 2012

노래(Song)와 같이 가사를 포함한 음악은 같은 스타일의 멜로디라도 청자에 따라 느끼는 감정이 다르다. 따라서 전통적인 음악 분류에서 사용하는 템포, 박자, 음정, 음표, 리듬과 같은 자질을 이용하여 감정을 분류할 수 없다. 본 연구에서는 가사로부터 감정 자질을 추출하고, 이를 학습 자질로 이용하여 노래 가사의 감정을 분류한다. 감정 자질의 추출 정확도를 높이고자, 한국어의 언어적 특징을 반영한 규칙을 구축한다. 추출된 감정 자질과 structured SVM을 이용하여 노래 가사의 감정을 분류한 결과, Naive Bayes나 SVM과 같은 전통적인 학습 기법보다 높은 성능(accuracy = 68.9%)을 보였다.

• 소음진동
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• 제3권4호
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• pp.361-371
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• 1993

A psychological experiment is conducted by using the method of selected description to find out appropriate terms for expressing the attributes of sounds. It is true that the term is an important clue to estimate the sensation or emotion of sounds even though it does not directly express them. On the basis of the results, it is found in the subjective impression that adjectives are classified into 8 types of group: "pleasant and bright", "weak", "mild and beautiful", "shocking", "unpleasant", powerful", "dark", and "dull" feeling. Also, it is found that "loud", "noisy" and "annoying" terms have the meaning of "strong, powerful and magnificant", "metallic and clamorous", and "unpleasant and unpleasing" feeling as a meaning Korean language respectively.ot;, "metallic and clamorous", and "unpleasant and unpleasing" feeling as a meaning Korean language respectively.nguage respectively.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.141-146
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• 2016

대화 시스템에서 사용자가 나타내는 발화에 내재된 감정을 분류하는 것은, 시스템이 적절한 응답과 서비스를 제공하는데 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 대화 내 감정 분류를 하는데 있어 직접적, 간접적으로 드러나는 감정 자질을 자동으로 학습하고 감정이 지속되는 대화 문맥을 효과적으로 반영하기 위해 CNN-LSTM 방식의 딥 뉴럴 네트워크 구조를 제안한다. 그리고 대량의 구어체 코퍼스를 이용한 사전 학습으로 데이터 부족 문제를 완화하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존의 SVM이나, 단순한 RNN, CNN 네트워크 구조에 비해 전반전인 성능 향상을 보였고, 특히 감정이 있는 경우 더 잘 분류하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.109-114
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• 2015

대화 시스템에서 사용자 발화에 대한 감정 분석은 적절한 시스템 응답과 서비스를 제공하는데 있어 매우 중요한 정보이다. 본 연구에서는 단순한 긍, 부정이 아닌 분노, 슬픔, 공포, 기쁨 등 Plutchick의 8 분류 체계에 해당하는 상세한 감정을 분석 하는 데 있어, 임베딩 모델을 사용하여 기존의 어휘 자질을 효과적으로 사용할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 또한 대화 속에서 발생한 감정의 지속성을 반영하기 위하여 문장 임베딩 벡터와 문맥 임베딩 벡터를 자질로서 이용하는 방법에 대해 제안한다. 실험 결과 제안하는 임베딩 자질은 특히 내용어에 대해 기존의 어휘 자질을 대체할 수 있으며, 데이터 부족 문제를 다소 해소하여 성능 향상에 도움이 되는 것으로 나타났다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.421-424
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• 2015

컴퓨터 기술이 발전하고 컴퓨터 사용이 일반화 되면서 휴먼 인터페이스에 대한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 휴먼 인터페이스에서 감정을 인식하는 기술은 컴퓨터와 사람간의 상호작용을 위해 중요한 기술이다. 감정을 인식하는 기술에서 분류 정확도를 높이기 위해 특징벡터를 정확하게 추출하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 정확한 피치검출을 위하여 음성신호에서 음성 구간과 비 음성구간을 추출하였으며, Speech Processing 분야에서 사용되는 전 처리 기법인 저역 필터와 유성음 추출 기법, 후처리 기법인 Smoothing 기법을 사용하여 피치 검출을 수행하고 비교하였다. 그 결과, 전 처리 기법인 유성음 추출 기법과 후처리 기법인 Smoothing 기법은 피치 검출의 정확도를 높였고, 저역 필터를 사용한 경우는 피치 검출의 정확도가 떨어트렸다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.666-668
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• 2018

최근 반려동물을 키우는 가구 수의 증가와 함께, 반려묘에 대한 관심도 상당히 증가하고 있다. 특히 반려인은 반려묘와의 원활한 의사소통과 교감을 바라지만 반려묘의 세세한 감정 상태를 24시간 내내 파악하는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 반려묘의 울음소리에 많은 감정 및 상태 정보가 담겨있는 것에 착안하여, 반려묘의 울음소리를 기반으로 감정을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저, 이미 수집된 소리 데이터를 데이터 증폭 방법론을 이용하여 데이터를 확장 한 후, 해당 소리들의 멜 스펙트로그램 정보를 추출한다. 이를 시계열 정보 처리에 효과적인 LSTM에 적용하여 반려묘의 감정 상황을 식별할 수 있도록 학습을 수행한다. 실험 결과, 반려묘의 감정 상태 분류의 가능성을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.941-944
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• 2015

저장 장치의 급속한 발전으로 인해 기존에 서비스할 수 없었던 개인 사용자를 위한 클라우드 서비스가 활성화되고 있다. 이 중 음악을 대상으로 하는 스트리밍 및 공유 서비스는 다양한 음악의 종류를 수용하기 위해 체계적인 분류를 필요로 한다. 기존의 분류체계는 단순히 작곡가나 업로더의 의견에 의해서 일방적으로 정해지기 때문에 사용자가 중심이 되는 클라우드 서비스에는 어울리지 않는다. 따라서 본 논문은 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 사랑의 감정을 기준으로 새로운 분류체계를 제안한다. 자동적인 분류를 위해 데이터마이닝 기법을 접목시켰으며, 원활한 마이닝을 위해 오디오 음악 파일(raw data)을 정해진 크기로 자르고 feature extraction을 통해 오디오 음악 파일에 대한 전처리를 수행하였다. 이후 feature selection을 수행하기 위해 clustering을 이용해 유효한 중요도를 지나는 feature를 선별하였으며 선별된 feature를 토대로 SVN(Support Vector Machine)을 이용해 feature의 중요도에 대한 유효성을 검증함과 동시에 분류를 수행하여 감정을 기반으로 분류한 결과를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.496-497
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• 2021

감정 분류는 사람의 사고방식이나 행동양식을 구분하기 위한 중요한 열쇠로, 지난 수십 년간 감정 분석과 관련된 다양한 연구가 진행되었다. 감정 분류의 품질과 정확도를 높이기 위한 방법 중 하나로 단일 레이블링 대신 다중 레이블링된 데이터 세트를 감정 분석에 활용하는 연구가 제안되었고, 본 논문에서는 T5 모델을 한국어와 영어 코퍼스로 학습한 KE-T5 모델을 기반으로 한국어 발화 데이터를 단일 레이블링한 경우와 다중 레이블링한 경우의 감정 분류 성능을 비교한 결과 다중 레이블 데이터 세트가 단일 레이블 데이터 세트보다 23.3% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다.