• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.33-42
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• 2016

최근 SNS나 포털을 중심으로 다양한 분야 대해 대중들의 의견이 표현될 수 있는 환경이 확대되고 있고, 이로 인해 오피니언 문서들은 빠르게 대량화 되고 있다. 이러한 환경에서 대용량의 오피니언 문서들의 내용을 파악하기 위해서는 자동 요약 기술의 적용이 필수적이다. 하지만 오피니언 문서 내에는 대상 객체가 갖는 특성들과 주관적 표현들이 내재되어 있어 일반적인 요약 기법으로는 효율적인 요약이 불가능하다. 본 논문에서는 대용량의 오피니언 문서를 대상으로 주요 문장들을 추출하여 요약하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 사전에 정의된 오피니언 문서의 특성들에 대해서, 특성들에 대한 오피니언이 표현된 대표적인 문장들이 추출되도록 설계되었다. 또한 실험을 통하여 제안된 방법의 유용성을 증명하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.56-60
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• 2009

오늘날 인터넷은 개인의 감정, 의견을 서로 공유할 수 있는 공간이 되고 있다. 하지만 인터넷에는 너무나 방대한 문서가 존재하기 때문에 다른 사용자들의 감정, 의견 정보를 개인의 의사 결정에 활용하기가 쉽지 않다. 최근 들어 감정이나 의견을 자동으로 추출하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 감정 분석에 관한 기존 연구들은 대부분 어구의 극성(polarity) 정보가 있는 감정 사전을 사용하고 있다. 하지만 인터넷에는 나날이 신조어가 새로 생기고 언어 파괴 현상이 자주 일어나기 때문에 사전에 기반한 방법은 한계가 있다. 본 논문은 감정 분석 문제를 긍정과 부정으로 구분하는 이진 분류 문제로 본다. 이진 분류 문제에서 탁월한 성능을 보이는 Support Vector Machines(SVM)을 사용하며, 문서들 간의 유사도 계산을 위해 문장의 부분 문자열을 비교하는 문자열 커널을 사용한다. 실험 결과, 실제 영화평에서 제안된 모델이 비교 대상으로 삼은 Bag of Words(BOW) 모델보다 안정적인 성능을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권7호
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• pp.2399-2413
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• 2021

A recommendation system is an information filter tool, which uses the ratings and reviews of users to generate a personalized recommendation service for users. However, the cold-start problem of users and items is still a major research hotspot on service recommendations. To address this challenge, this paper proposes a high-efficient hybrid recommendation system based on Fuzzy C-Means (FCM) clustering and supervised learning models. The proposed recommendation method includes two aspects: on the one hand, FCM clustering technique has been applied to the item-based collaborative filtering framework to solve the cold start problem; on the other hand, the content information is integrated into the collaborative filtering. The algorithm constructs the user and item membership degree feature vector, and adopts the data representation form of the scoring matrix to the supervised learning algorithm, as well as by combining the subjective membership degree feature vector and the objective membership degree feature vector in a linear combination, the prediction accuracy is significantly improved on the public datasets with different sparsity. The efficiency of the proposed system is illustrated by conducting several experiments on MovieLens dataset.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.352-358
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• 2022

Text mining is an important process used for analyzing the data collected from different sources like videos, audio, social media, and so on. The tools like Natural Language Processing (NLP) are mostly used in real-time applications. In the earlier research, text mining approaches were implemented using long-short memory (LSTM) networks. In this paper, text mining is performed using average-stochastic gradient descent weight-dropped (AWD)-LSTM techniques to obtain better accuracy and performance. The proposed model is effectively demonstrated by considering the internet movie database (IMDB) reviews. To implement the proposed model Python language was used due to easy adaptability and flexibility while dealing with massive data sets/databases. From the results, it is seen that the proposed LSTM plus weight dropped plus embedding model demonstrated an accuracy of 88.36% as compared to the previous models of AWD LSTM as 85.64. This result proved to be far better when compared with the results obtained by just LSTM model (with 85.16%) accuracy. Finally, the loss function proved to decrease from 0.341 to 0.299 using the proposed model

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.179-190
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• 2015

팩션 영화들의 연이은 대 흥행으로 현재의 영화계는 이른바 팩션 열풍의 시대라 불리우고 있다. 영화 <광해, 왕이 된 남자>는 조선왕조실록 광해군 일기의 한 구절을 모티브로 사라진 15일간 광해를 대신한 또 다른 왕이 있었다는 팩션으로 관객들의 몰입과 상상을 자극한다. 또한 광해와 그를 대신하는 또 다른 왕, 하선을 통해 역사 속 광해군을 양면적 모습으로 재조명한다. 그리고 대선을 앞둔 시기에 개봉하여 대중이 바라는 지도자의 상을 재해석했다는 평을 받으며 흥행에 성공한다. 본 논문에서는 새로운 영상콘텐츠로 부각되고 있는 팩션에 대해 고찰해 보고, 누적관객 12,323,555명으로 역대 6위의 흥행성적을 가진 영화 <광해, 왕이 된 남자>의 흥행요소를 팩션영화로서의 <광해, 왕이 된 남자>, 광해의 양면성, 영화 개봉시기의 적절성, 이 세 가지로 분석, 연구한다. 결론적으로 영화 <광해, 왕이 된 남자>는 철저하게 대중들의 요구와 기호에 부합된 영화로 흥행에 성공하였다. 앞으로 가장 기본적인 이 연결 관계에서 영화의 방향성과 흥행결과의 전략적 요소를 분석해야할 필요가 있으며, 이는 영화계의 발전에도 큰 의의가 있으리라 기대한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제39권3호
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• pp.90-99
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• 2016

Forecasting of box office performance after a film release is very important, from the viewpoint of increase profitability by reducing the production cost and the marketing cost. Analysis of psychological factors such as word-of-mouth and expert assessment is essential, but hard to perform due to the difficulties of data collection. Information technology such as web crawling and text mining can help to overcome this situation. For effective text mining, categorization of objects is required. In this perspective, the objective of this study is to provide a framework for classifying films according to their characteristics. Data including psychological factors are collected from Web sites using the web crawling. A clustering analysis is conducted to classify films and a series of one-way ANOVA analysis are conducted to statistically verify the differences of characteristics among groups. The result of the cluster analysis based on the review and revenues shows that the films can be categorized into four distinct groups and the differences of characteristics are statistically significant. The first group is high sales of the box office and the number of clicks on reviews is higher than other groups. The characteristic of the second group is similar with the 1st group, while the length of review is longer and the box office sales are not good. The third group's audiences prefer to documentaries and animations and the number of comments and interests are significantly lower than other groups. The last group prefer to criminal, thriller and suspense genre. Correspondence analysis is also conducted to match the groups and intrinsic characteristics of films such as genre, movie rating and nation.

• 디자인학연구
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• 제18권2호
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• pp.5-14
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• 2005

그래픽디자인은 인류와 함께 하여 왔으며 인간은 동영상으로 사물을 파악한다. 그리고 꿈에서조차 영상으로 꿈을 꾼다. 도구의 발전은 인간의 신체 연장선상에서 발전하였다. 눈의 연장선에서 본다면 카메라, 비디오, 캠코더 등은 인간의 눈을 대신하는 도구들이고 결과물은 영상이다. 종이 위에 그려진 그림이나 이미지에 시간이 더해져 움직임이 부여 된다면 '움직이는 그림' 즉 모션 그래픽이 된다. 하지만 이 모션 그래픽은 애니메이션, 영상, 또는 영화라고 불리어 왔다. 이제 모션 그래픽은 영상 또는 영화, 애니메이션과 구별되어야 하는 시점이다. 영화와 애니메이션은 고유 영역을 확보하고 있으며 영상은 이들을 통합한 의미이지만 이 용어들이 '일러스트레이션이 동영상으로 움직인다면?'의 해답을 제공하기에는 부족해 보인다. 다양한 영역과 표현을 가진 일러스트레이션 또는 그래픽에 시간이 더해져 나타나는 결과물을 '모션 그래픽'이라 부르는 것이 타당할 것이다. 모션 그래픽은 다각적인 관점, 다양한 방법의 접근 그리고 해석 가능한 모든 방법과 표현이 종합적으로 시도되면서 매체간의 융합과 합성(meta-synthesis), 각기 다른 종과 종의 융합과 합성(media hybrid) 그리고 감각적 합성을 통해 변화하고 있다. 모션그래픽은 다양한 장르에서 활용도가 늘어나면서 하나의 분야로 자리 잡아 그래픽디자인 영역에서 독자적 장르로 성장하고 있으며 시각으로 인지되는 인식정보, 청각으로 인지되는 감성정보 그리고 몸 전체로 접촉되는 촉각정보가 통합(convergence)되는 새로운 국면으로 전개되고 있다. 모션 그래픽은 이러한 시대적 변화와 요구에 대처하는 신 메타포가 움직임의 결과로 출현한 새로운 커뮤니케이션 방식으로 이해되어야 할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.157-165
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• 2021

최근 대량의 텍스트 분석을 위해 딥 러닝(Deep Learning)을 활용하는 연구들이 활발히 수행되고 있으며, 특히 대량의 텍스트에 대한 학습 결과를 특정 도메인 텍스트의 분석에 적용하는 사전 학습 언어 모델(Pre-trained Language Model)이 주목받고 있다. 다양한 사전 학습 언어 모델 중 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 기반 모델이 가장 널리 활용되고 있으며, 최근에는 BERT의 MLM(Masked Language Model)을 활용한 추가 사전 학습(Further Pre-training)을 통해 분석 성능을 향상시키기 위한 방안이 모색되고 있다. 하지만 전통적인 MLM 방식은 신조어와 같이 새로운 단어가 포함된 문장의 의미를 충분히 명확하게 파악하기 어렵다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 기존의 MLM을 보완하여 신조어에 대해서만 집중적으로 마스킹을 수행하는 신조어 표적 마스킹(NTM: Newly Coined Words Target Masking)을 새롭게 제안한다. 제안 방법론을 적용하여 포털 'N'사의 영화 리뷰 약 70만 건을 분석한 결과, 제안하는 신조어 표적 마스킹이 기존의 무작위 마스킹에 비해 감성 분석의 정확도 측면에서 우수한 성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.133-148
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• 2014

최근 다양한 정보채널들의 등장으로 인해 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 같은 현상의 가장 큰 원인은, 스마트기기의 사용이 활성화 됨에 따라 사용자가 생성하는 텍스트, 사진, 동영상과 같은 비정형 데이터의 양이 크게 증가하고 있는 것에서 찾을 수 있다. 특히 비정형 데이터 중에서도 텍스트 데이터의 경우, 사용자들의 의견 및 다양한 정보를 명확하게 표현하고 있다는 특징이 있다. 따라서 이러한 텍스트에 대한 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 텍스트 분석을 위해 필요한 기술은 대표적으로 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝이 있다. 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝은 모두 텍스트 데이터를 입력 데이터로 사용할 뿐 아니라 파싱, 필터링 등 자연어 처리기술을 사용한다는 측면에서 많은 공통점을 갖고 있다. 특히 문서의 분류 및 예측에 있어서 목적 변수가 긍정 또는 부정의 감성을 나타내는 경우에는, 전통적 텍스트 마이닝, 또는 감성사전 기반의 오피니언 마이닝의 두 가지 방법론에 의해 오피니언 분류를 수행할 수 있다. 따라서 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝의 특징을 구분하는 가장 명확한 기준은 입력 데이터의 형태, 분석의 목적, 분석의 결과물이 아닌 감성사전의 사용 여부라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 오피니언 분류라는 동일한 목적에 대해 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝을 각각 사용하여 예측 모델을 수립하는 과정을 비교하고, 결과로 도출된 모델의 예측 정확도를 비교하였다. 오피니언 분류 실험을 위해 영화 리뷰 2,000건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 오피니언 마이닝을 통해 수립된 모델이 텍스트 마이닝 모델에 비해 전체 구간의 예측 정확도 평균이 높게 나타나고, 예측의 확실성이 강한 문서일수록 예측 정확성이 높게 나타나는 일관적인 성향을 나타내는 등 더욱 바람직한 특성을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.139-152
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• 2011

1990년대 중반에 협업 필터링의 출현으로 인하여 추천시스템에 관련된 연구가 늘어나게 되었다. 협업 필터링의 출현 이후 내용 기반 필터링, 협업 필터링과 내용 기반 필터링이 혼합된 하이브리드 필터링 등 새로운 기법들이 출현함으로써 2000년대에는 추천시스템의 연구가 눈에 띄게 증가하였다. 하지만 현재까지 추천시스템에 관련된 문헌들에 대한 리뷰와 분류가 체계적으로 되어있지 않다. 이와 같은 문제에 대한 해결방안으로써, 본 연구에서는 2001년부터 2010년도까지의 추천시스템에 관련된 문헌들 중 MIS Journal Ranking의 125개의 저널에서 추천시스템(Recommender system, Recommendation system), 협업 필터링(Collaborative Filtering), 내용 기반 필터링(Content based Filtering), 개인화 시스템(Personalized system) 등의 5가지 키워드로 제한하여 조사하였다. 총 37개의 저널에서 논문을 검색하였으며, 검색되어진 논문을 분석한 결과 추천시스템과 관련이 없는 논문을 제외한 총 187개의 논문을 선정하여 분석하였다. 이 연구에서는 그러나 컨퍼런스 논문, 석사, 박사학위 논문, 영어로 작성되지 않은 논문, 완성되지 않은 논문 등은 제외하였다. 본 연구에서는 187개의 논문을 분석하여 2001년부터 2010년까지의 각각의 년도 별 추천시스템의 연구에 대한 동향 분석, Journal별 추천시스템의 게재 분류, 추천시스템 어플리케이션의 사용 분야(책, 문서, 이미지, 영화, 음악, 쇼핑, TV 프로그램, 기타)별 분류 및 분석, 추천시스템에 사용된 데이터마이닝 기술(연관 규칙, 군집화, 의사 결정나무, 최근접 이웃 기법, 링크 분석 기법, 신경망, 회귀분석, 휴리스틱 기법)별 분류 및 분석을 수행하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 각각의 분류 및 분석 결과들을 통하여 현재까지 추천시스템의 연구에 대한 연구 동향을 파악 할 수 있었으며, 분석결과를 통해 추천시스템에 관심이 있는 연구자와 전문가에게 미래의 추천시스템의 연구에 대한 가이드라인을 제시 할 수 있을 것이라고 기대한다.