• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제26권4호
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• pp.327-353
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• 2017

Purpose Social media such as social network services, online forums, and customer reviews have produced a plethora amount of information online. Yet, the information deluge has created both opportunities and challenges at the same time. This research particularly focuses on the challenges in order to discover and track the service defects over time derived by mining publicly available online customer reviews. Design/methodology/approach Synthesizing the streams of research from text analytics, we apply two stages of methods of sentiment analysis and structural topic model incorporating meta-information buried in review texts into the topics. Findings As a result, our study reveals that the research framework effectively leverages textual information to detect, prioritize, and categorize service defects by considering the moving trend over time. Our approach also highlights several implications theoretically and practically of how methods in computational linguistics can offer enriched insights by leveraging the online medium.

• 품질경영학회지
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• 제48권3호
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• pp.421-431
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• 2020

Purpose: The purpose of this study is to compare and analyze the tokenizer in natural language processing for customer satisfaction in sentiment analysis. Methods: In this study, a supervised learning-based tokenizer Mecab-Ko and an unsupervised learning-based tokenizer SentencePiece were used for comparison. Three algorithms: Naïve Bayes, k-Nearest Neighbor, and Decision Tree were selected to compare the performance of each tokenizer. For performance comparison, three metrics: accuracy, precision, and recall were used in the study. Results: The results of this study are as follows; Through performance evaluation and verification, it was confirmed that SentencePiece shows better classification performance than Mecab-Ko. In order to confirm the robustness of the derived results, independent t-tests were conducted on the evaluation results for the two types of the tokenizer. As a result of the study, it was confirmed that the classification performance of the SentencePiece tokenizer was high in the k-Nearest Neighbor and Decision Tree algorithms. In addition, the Decision Tree showed slightly higher accuracy among the three classification algorithms. Conclusion: The SentencePiece tokenizer can be used to classify and interpret customer sentiment based on online reviews in Korean more accurately. In addition, it seems that it is possible to give a specific meaning to a short word or a jargon, which is often used by users when evaluating products but is not defined in advance.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권5호
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• pp.614-627
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• 2022

Aspect-based sentiment analysis is to discover the sentiment polarity towards an aspect from user-generated natural language. So far, most of the methods only use the implicit position information of the aspect in the context, instead of directly utilizing the position relationship between the aspect and the sentiment terms. In fact, neighboring words of the aspect terms should be given more attention than other words in the context. This paper studies the influence of different position embedding methods on the sentimental polarities of given aspects, and proposes a position embedding interactive attention network based on a long short-term memory network. Firstly, it uses the position information of the context simultaneously in the input layer and the attention layer. Secondly, it mines the importance of different context words for the aspect with the interactive attention mechanism. Finally, it generates a valid representation of the aspect and the context for sentiment classification. The model which has been posed was evaluated on the datasets of the Semantic Evaluation 2014. Compared with other baseline models, the accuracy of our model increases by about 2% on the restaurant dataset and 1% on the laptop dataset.

• 디지털융복합연구
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• 제15권6호
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• pp.189-196
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• 2017

본 연구의 목적은 소셜 미디어 데이터에 대한 감성평가를 활용하여 대형항공사와 저비용항공사 이용 고객의 만족도를 정량적으로 분석하는 것이다. 이를 위해 2008년에서 2016년까지 대형항공사와 저비용항공사가 언급된 총 77,591개의 트윗을 취합하고 항공사 선택 속성별로 분류하였으며, 고객만족도 분석을 위해 3명의 평가자가 감성 평가를 시행하도록 하였다. 분석결과, 최근 7년 간 고객 만족도는 저비용항공사가 대형항공사보다 통계적으로 유의하게(p<0.001) 높은 것으로 나타났으며, 대형, 저비용항공사 모두 고객만족도가 지속적으로 하락하고 있는 것으로 파악되었다. 또한, 항공사 선택 속성 중 예약과 항공기 운항과 관련된 고객만족도가 낮은 것으로 나타났으며, 대형항공사의 경우, 예약과 기내서비스, 마케팅 측면에서 만족도 저하가 최근 심화되고 있는 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 대형항공사와 저비용항공사의 전반적인 고객만족도 향상을 위한 정량적 데이터로 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제25권3호
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• pp.217-245
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• 2016

Purpose With the increasing number of foreign travelers visiting Korea, it is a heavy question to evaluate service quality of typical domestic hotel companies. Our research aims to evaluate service quality of domestic hotels in Korea from the perspective of foreign travelers in order to provide the quality improvements that call attention for the hotel management. Design/Methodology/Approach In this paper, topics of sentiment followed Lodging Quality Index(LQI) dimensions classifying lodging service quality appropriately. Also, we employed word2vec algorithm which calculates similarity and affinity among the vocabularies accurately. To calculate sentiment of each dimension, we adopted scores from SentiWordNet. Findings From the result, we found the number of foreign travelers particularly satisfied with cleanliness, politeness, and problem solving skills. In contrast, it has also been found out that both promptness of services and efficiency of communication do not fulfill the requirements of travelers.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.219-239
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• 2019

개인에게 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 중요해지면서 개인화 추천 시스템 관련 연구들이 끊임없이 이루어지고 있다. 추천 시스템 중 협업 필터링은 학계 및 산업계에서 가장 많이 사용되고 있다. 다만 사용자들의 평점 혹은 사용 여부와 같은 정량적인 정보에 국한하여 추천이 이루어져 정확도가 떨어진다는 문제가 제기되고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 현재까지 많은 연구에서 정량적 정보 외에 다른 정보들을 활용하여 추천 시스템의 성능을 개선하려는 시도가 활발하게 이루어지고 있다. 리뷰를 이용한 감성 분석이 대표적이지만, 기존의 연구에서는 감성 분석의 결과를 추천 시스템에 직접적으로 반영하지 못한다는 한계가 있다. 이에 본 연구는 리뷰에 나타난 감성을 수치화하여 평점에 반영하는 것을 목표로 한다. 즉, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 감성 수치화하여 정량적인 정보로 변환해 추천 시스템에 직접 반영할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서는 정성적인 정보인 사용자들의 리뷰를 정량화 시켜야 하므로, 본 연구에서는 텍스트 마이닝의 감성 분석 기법을 통해 감성 수치를 산출하였다. 데이터는 영화 리뷰를 대상으로 하여 도메인 맞춤형 감성 사전을 구축하고, 이를 기반으로 리뷰의 감성점수를 산출한다. 본 논문에서 사용자 리뷰의 감성 수치를 반영한 협업 필터링이 평점만을 고려하는 전통적인 방식의 협업 필터링과 비교하여 우수한 정확도를 나타내는 것을 확인하였다. 이후 제안된 모델이 더 개선된 방식이라고 할 근거를 확보하기 위해 paired t-test 검증을 시도했고, 제안된 모델이 더 우수하다는 결론을 도출하였다. 본 연구에서는 평점만으로 사용자의 감성을 판단한 기존의 선행연구들이 가지는 한계를 극복하고자 리뷰를 수치화하여 기존의 평점 시스템보다 사용자의 의견을 더 정교하게 추천 시스템에 반영시켜 정확도를 향상시켰다. 이를 기반으로 추가적으로 다양한 분석을 시행한다면 추천의 정확도가 더 높아질 것으로 기대된다.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제27권1호
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• pp.8-14
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• 2018

클라우드 컴퓨팅이 IT 업계의 화두로 부상하면서 다양한 유형의 클라우드 서비스들이 나타났고, 다수의 클라우드 서비스들 중 사용자가 원하는 서비스를 선택하는 과정의 복잡성을 해소하기 위해 클라우드 서비스 브로커 기술이 (Cloud Service Broker, CSB)등장하였다. CSB의 핵심적인 기능 중 하나는 사용자에게 최적의 클라우드 서비스를 추천해주는 것이다. 일반적으로 CSB에서 클라우드 서비스 추천을 위해 서비스 사용자들로부터 서비스에 대한 평점을 피드백으로 받아 서비스를 평가하는 방법을 사용할 수 있다. 그러나 사용자마다 평점을 매기는 기준이 다양하므로 평점만으로 서비스를 평가하기에는 신뢰도가 떨어진다는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 클라우드 서비스 사용자의 리뷰에 기계 학습 기반의 감정 분석(Sentiment Analysis) 기법을 적용하여 평점 기반 서비스 평가를 보완하는 방법과 이를 적용하여 구현한 CSB의 프로토타입을 제시한다. 또한 실제 클라우드 서비스 리뷰를 학습 데이터로 사용한 실험을 통해 감정분석에 사용될 수 있는 여러 학습 알고리즘의 성능을 비교한 결과를 제시한다. 본 논문에서 제안하는 서비스 평가 기법은 기존의 평점 기반 서비스 평가의 단점을 보완하며 사용자 경험 측면의 서비스 품질을 반영할 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제32권5호
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• pp.462-472
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• 2014

RPSD는 기존 PSD의 설치 운영 효율성 및 철도 이용자 안전관리 제고를 위해 개발되어 대구도시철도 2호선 문양역에서 2013년 3월부터 시범적으로 운영되어 왔다. 본 연구는 RPSD의 운영 시 비정상적인 상황에 관한 장애보고서와 로그파일을 이용하여 장애발생 내역의 분석 및 시범사업동안의 RPSD 기술 안전성에 대한 신뢰성 평가를 실시하였다. 또한 철도 이용자의 안전시설에 대한 인식과 주관적 감성을 반영하기 위해 RPSD 이용자의 감성평가 결과를 분석하여 요약하였다. 이러한 시스템 신뢰성과 감성평가를 기반으로 RPSD 시스템의 기술 안전성과 구조물 디자인 등에 대한 대중의 만족도 조사를 실시하여 기능 및 감성설계 개선점을 제시하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권5호
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• pp.209-217
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• 2016

스마트폰 보급의 확산으로 상품 구매 시 웹 사이트 및 SNS를 이용하여 상품 리뷰를 참고하는 소비자들이 증가하고 있다. 그러나 이러한 방식은 소비자가 직접 리뷰 데이터를 찾아 읽어야하기 때문에 시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라 가공되지 않은 데이터가 줄 수 있는 정보는 한정적이다. 따라서 상품의 리뷰를 수집하여 기본 정보뿐만 아니라 리뷰 문장의 감정 분석을 통한 가공된 정보를 제공하는 시스템이 필요하다. 하지만 현재 이러한 상품 리뷰 분석 정보를 제공하는 시스템의 대다수는 상품의 분류와 상품의 속성을 반영하는 것이 부족하다. 본 논문에서는 상품의 분류와 속성을 반영하는 리뷰 감정 분석을 통한 전자 상거래 상품 분석 및 평가를 제공하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 도서 상품에 적용하여 구축한 시스템을 통해 소비자가 방대한 양의 상품의 리뷰 데이터를 분석할 필요 없이 상품의 속성 및 분류에 따라 가공된 분석 결과를 시각적으로 빠르게 제공받을 수 있음을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.652-657
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• 2018

With the rapid development of e-commerce, many customers can now express their opinion on various kinds of product at discussion groups, merchant sites, social networks, etc. Discerning a consensus opinion about a product sold online is difficult due to more and more reviews become available on the internet. Opinion Mining, also known as Sentiment analysis, is the task of automatically detecting and understanding the sentimental expressions about a product from customer textual reviews. Recently, researchers have proposed various approaches for evaluation in sentiment mining by applying several techniques for document, sentence and aspect level. Aspect-based sentiment analysis is getting widely interesting of researchers; however, more complex algorithms are needed to address this issue precisely with larger corpora. This paper introduces an approach of knowledge representation for the task of analyzing product aspect rating. We focus on how to form the nature of sentiment representation from textual opinion by utilizing the representation learning methods which include word embedding and compositional vector models. Our experiment is performed on a dataset of reviews from electronic domain and the obtained result show that the proposed system achieved outstanding methods in previous studies.