• 한국IT서비스학회지
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• 제16권4호
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• pp.149-160
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• 2017

Sentiment analysis is the process of determining whether a piece of document, text or conversation is positive, negative, neural or other emotion. Sentiment analysis has been applied for several real-world applications, such as chatbot. In the last five years, the practical use of the chatbot has been prevailing in many field of industry. In the chatbot applications, to recognize the user emotion, sentiment analysis must be performed in advance in order to understand the intent of speakers. The specific emotion is more than describing positive or negative sentences. In light of this context, we propose deep learning models for conducting multi-class sentiment analysis for identifying speaker's emotion which is categorized to be joy, fear, guilt, sad, shame, disgust, and anger. Thus, we develop convolutional neural network (CNN), long short term memory (LSTM), and multi-layer neural network models, as deep neural networks models, for detecting emotion in a sentence. In addition, word embedding process was also applied in our research. In our experiments, we have found that long short term memory (LSTM) model performs best compared to convolutional neural networks and multi-layer neural networks. Moreover, we also show the practical applicability of the deep learning models to the sentiment analysis for chatbot.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.528-531
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• 2021

Nowadays recommendation systems are so ubiquitous, where our many decisions are being done by the means of them. We can see recommendation systems in all areas of our daily life. Therefore the research of this sphere is still so active. So far many research papers were published for clothing recommendations as well. In this paper, we propose the clothing-recommendation system according to user emotion and weather information. We used social media to analyze users' 6 basic emotions according to Paul Eckman theory and match the colour of clothing. Moreover, getting weather information using visualcrossing.com API to predict the kind of clothing. For sentiment analysis, we used Emotion Lexicon that was created by using Mechanical Turk. And matching the emotion and colour was done by applying Hayashi's Quantification Method III.

• 감성과학
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• 제17권3호
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• pp.65-74
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• 2014

최근 들어 사용자 경험에 대한 관심과 중요성이 많이 부각되면서 이와 관련된 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 사용자가 제품을 사용하면서 느꼈던 감성과 해당 제품에 대한 만족도 및 향후 제품 구매 시 현재 사용 중인 제품의 제조사와 동일한 회사의 제품을 구매하고 싶은 지 여부와의 관계를 알아보기 위하여 실험을 진행하였다. 또한 현재 사용 중인 제품에 대한 만족도와 향후 제품 구매 시 현재 사용 중인 제품의 제조사와 동일한 회사의 제품을 구매하고 싶은 지 여부와의 관계를 검토해 보았다. 그리고 보다 일반화된 실험결과를 도출하기 위하여 한국과 미국에서 동일한 실험을 진행하였다. 연구 결과 제품을 사용하면서 느끼는 6가지 대표감성 중에서 제품의 사용성이나 실용적인 측면에서의 만족스러운 감성인 '사용적 만족성'과 제품 사용 중 느끼는 불편하거나 불쾌한 감성인 '불편성'이 해당 제품에 대한 만족도에 가장 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 '사용적 만족성'은 향후 제품 구매 시 현재 사용 중인 제품의 제조사와 동일한 회사의 제품을 구매하고 싶은 지 여부에도 가장 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 제품 디자인 시 제품의 외관, 즉 겉모양에서 느끼는 매력에만 집중할 것이 아니라 제품을 쉽고 효과적으로 사용할 수 있게 하는 사용성, 즉 사용자로 하여금 제품의 기능을 얼마나 잘 사용할 수 있게 하느냐에 대한 문제 또한 신중하게 고려해야 함을 시사해 준다. 또한 제품의 만족도가 재구매 의도에 정(正)의 영향을 미친다는 기존의 선행연구들과 마찬가지로 본 연구에서도 현재 사용 중인 제품에 대한 만족도가 높을수록 향후 해당 제품 구매 시 현재 사용 중인 제품의 제조사와 동일한 회사의 제품을 구매할 가능성이 높다는 결과를 도출할 수 있었다.

• 감성과학
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• 제13권1호
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• pp.129-146
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• 2010

시스템의 기능이 많아지면서 시스템의 반응시간은 중요한 요소로 인식되고 있다. 반응지연에 대한 기존의 연구들은 대부분 컴퓨터를 사용하는 상황을 바탕으로 이루어졌고 더 단순한 과제를 사용하는 기기를 바탕으로 이루어진 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 휴대전화를 사용하는 상황에서 반응지연이 사용자들의 행동과 감정에 미치는 영향을 알아보고자 하였다(실험 1; 독립변인: 반응지연 정도, 종속변인: 행동적, 정서적 평가). 더 나아가 사용자가 제품을 사용하는 상황(활성화된 모드)에 따라 동일한 반응지연이 있을 경우 행동 및 감정 평가에서 차이가 나타나는지 알아보았다(실험 2; 독립변인: 반응지연 정도, 사용모드, 종속변인: 행동적, 정서적 평가, 스트레스, 정신적 노력). 그 결과, 반응지연이 있으면 과제를 수행하는 시간(효율성)이 길어지고 부정적인 감정이 유발됨을 알 수 있었다. 또한 상황(활성화된 사용 모드)에 따라서 동일한 과제를 수행하는 경우라도 그 평가에서 차이가 나타남을 알 수 있었다. 즉, 뚜렷한 목적을 가지고 과제를 했을 경우 반응지연이 있게 되면 그렇지 않은 경우보다 더 부정적인 감정을 느끼고 이 경우 반응지연의 유무가 큰 영향을 미친다는 결과가 나타났다. 또한 같은 과제를 수행함에 있어서도 정신적인 노력이 더 많이 소모된다고 느끼는 것으로 나타났다. 본 연구는 휴대전화 상황에서 반응지연 정도가 사용자들의 감정뿐 아니라 수행에도 영향을 줌을 확인하였고 동일한 과제의 제시한 경우라도 사용 환경에 따라 제품 평가에 차이를 보임을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.818-820
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• 2022

The keyword 'healing' is essential to the competitive society and culture of Koreans. In addition, as the time at home increases due to COVID-19, the demand for indoor healing services has increased. Therefore, this thesis analyzes the user's facial expression so that people can receive various 'customized' healing services indoors, and based on this, provides lighting, ASMR, video recommendation service, and facial expression recording service.The user's expression was analyzed by applying the ensemble algorithm to the expression prediction results of various CNN models after extracting only the face through object detection from the image taken by the user.

• 감성과학
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• 제11권4호
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• pp.521-530
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• 2008

그래픽 유저 인터페이스 디자인에서의 아이콘들은 시각언어로서 정보를 전달하여 사용자들의 행동을 유도할 수 있는 정보전달 매체이다. 그래픽 사용자 인터페이스에서 사용자와의 커뮤니케이션 수단으로 아이콘을 사용하는 것은 사용자가 인지하기 쉽기 때문에 임의의 사용자에게 원하는 시각정보를 효과적으로 제공하고 커뮤니케이션 효율성을 증대시키기 위해서는 Graphic User Interface이라는 매체의 특성에 적합한 아이콘 개발이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 아이콘 유형인 그림 아이콘을 중심으로 하여 그림 아이콘의 각 세부적 표현 유형의 선호도에 따른 조형적 영향 요소간의 상관관계를 파악하며 각 표현 유형에 영향을 주는 조형 요소들이 무엇인지를 알아보았다. 이를 바탕으로 아이콘 디자인에서 사용자 선호 지향적 디자인 방향에 대한 지침을 제공하며 디자인을 할 때 데이터로 활용할 수 있는 이론적 근거를 제시하도록 하였다.

• 감성과학
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• 제27권1호
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• pp.69-80
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• 2024

본 연구는 Google Play에서 수집된 Instagram 사용자 리뷰에 대한 심층 분석을 통해, 이 연구는 애플리케이션의 성능과 사용자 만족도에 대한 중요한 통찰력을 얻고자 한다. 텍스트 마이닝과 감성 분석 기술을 활용하여 사용자 리뷰에 담긴 감성과 의견을 체계적으로 파악하며, 이를 통해 앱의 개선점과 사용자 경험을 깊이 이해하려고 한다. 인스타그램 리뷰가 사용자들의 다양한 경험을 어떻게 반영하는지, 그리고 앱의 장단점을 어떻게 드러내는지를 분석한다. 이를 위해 나이브 베이즈 알고리즘을 사용한 감성 분석을 수행하며, 이 결과는 인스타그램 서비스 개선에 도움이 될 것으로 기대된다. 연구는 또한 개발자들이 사용자 피드백을 더 잘 이해하고 활용하는 데 도움을 주며, 결국 사용자 만족도를 향상시키는 데 기여할 것으로 예상된다. 이 연구는 소셜 미디어 사용 패턴과 사용자 의견의 복잡한 관계를 탐색하고, 이를 통해 더 나은 사용자 경험을 제공하는 방안을 모색한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.83-88
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• 2017

최근 웨어러블 디바이스를 통한 다양한 개인 정보를 수집하고 이를 활용하는 분야가 활성화되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰과 함께 일상 생활에서 착용하여 사용이 용이한 웨어러블 디바이스인 스마트워치를 통하여 심박 정보를 수집하고, 이를 위치 정보와 결합한 분석을 토대로 해당 위치에서의 감정 맞춤형 장소 추천이 가능한 어플리케이션을 개발한다. 이는 감정 추론 결과에 위치 정보를 추가함으로써 개인화서비스 제공 분야의 활용도를 높일 수 있으며, 부가적인 장치가 필요 없이 단지 스마트폰의 어플리케이션과 스마트워치의 사용으로 정보 수집과 분석이 이루어지므로 다양한 맞춤형 서비스 제공에 용이하게 활용될 수 있다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.17-22
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• 2006

영상으로부터 여러 가지 내용을 추출하여 검색에 사용함으로써 내용기반 영상검색에서 검색의 정확도를 높이고 있다. 내용기반 영상검색 방법은 영상 검색을 위하여 물리적 속성을 이용한다. 즉 사용자가 검색을 원하는 영상의 물리적인 속성 또는 이들의 공간적인 배치등의 내용을 상당부분 알아야 검색이 가능하다는 제약을 수반한다. 그러므로, 이방법은 사용자의 의도를 반영하는데 제약이 있다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 의도를 반영하는 감성기반 검색 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 사용자의 의도를 추정하기위해 relevance feedback을 이용한다는 점에 있어 기존의 내용기반 영상 검색 방법과 다르고, 제안된 시스템은 내용기반 영상검색 방법에 기반하고 있으므로 기존의 내용기반 검색방법과 통합이 용이하다. 속성들과 유사도측도들은 MPEG-7 칼라 기술자를 사용하였다. 벽지 영상을 이용하여 이같은 실험을 행하였고, 감성형용사들을 적용하여 DB에 저장된 벽지 영상들을 대상으로 검색한 결과 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권11호
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• pp.381-387
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• 2013

최근 인간의 감성에 반응하고, 감성을 유도하는 감성콘텐츠가 문화산업 분야에서 크게 주목을 받으면서 멀티미디어 콘텐츠가 유발하는 감성 추출에 초점이 모아지고 있다. 게다가 최근 멀티미디어 콘텐츠가 빠르고 방대하게 생산, 유통되는 흐름으로 볼 때 콘텐츠에서 유발하는 감성을 자동으로 추출하는 기법의 연구들이 주목받고 있다. 본 논문은 멀티미디어 콘텐츠의 소리 정보 중 특정 주파수대역의 볼륨 값을 활용하여 멀티미디어 콘텐츠 내의 감성지수를 추출하는 방법에 대해 연구하고자 한다. 이러한 연구는 동영상 콘텐츠의 감성지수를 자동으로 추출할 수 있도록 하며 추출된 정보를 활용하여 사용자의 현재 감성, 혹은 날씨 등과 같은 기타 요소에 맞추어 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공하는데 사용되어질 것이다.