• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.662-672
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• 2017

아동 청소년 대상 성범죄는 꾸준히 증가 추세에 있지만 실효적인 예방 전략을 수립하기는 역부족이다. 사회문제를 고발하는 영화는 관심을 증폭시키고 조속한 대응방안을 촉구하여 사회변화를 이끌어낸다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 <도가니>, <소원>, 그리고 <한공주>를 중심으로 아동 청소년 대상 성범죄 팩션영화에 대한 수용자의 반응을 살펴보았다. 영화 개봉 이전 네이버 블로그 총 2,727개를 분석한 결과 사건을 설명하는 사실적인 단어가 빈번하게 등장하였고, 영화 개봉 이후 리뷰 코멘트 총 3,000개를 분석한 결과 감정적인 단어가 주로 언급되었다. 각 영화별로 긍정 부정형의 감정 범주와 정도에 있어서도 차이가 나타났다. <도가니>의 경우 '화나다'와 함께 '억울하다'와 같은 부정적 감정표현이 강한 단어들의 빈도가 높았다. <한공주>도 부정형의 감정단어만이 등장하였지만 '슬프다'는 감정이 가장 많이 등장하고 부정형 강도가 다소 약한 단어들이 뒤를 이었다. <소원>에는 긍정형의 감정표현인 '좋다' 범주가 유일하게 등장하였다. 즉 영화가 개봉되기 이전 수용자는 사건에 대해 객관적인 정보위주로 인식한 반면, 영화를 관람한 이후에는 주관적인 감정과 느낌을 표현하였다. 동일주제를 다루고 있지만, <도가니>는 폭발적인 분노를 일으켰고 사회변화를 이끄는 시민 참여적 움직임을 결성시켰다. 그 결과 성폭력 범죄에 대한 처벌을 강화하는 법률안이 처리되어 시행되는 계기를 마련하였다. 사회 고발적 팩션영화에 대한 수용자의 상이한 감정반응을 파악하고, 향후 사회변화를 이끄는 팩션영화의 방향성에 대해 논의하였다는 점에서 연구의 의의가 있다. 또한 텍스트마이닝을 활용하여 감정포현을 분석한 결과를 바탕으로, 향후 영화에 대한 다양한 감정표현을 위계적으로 분류하는 작업의 필요성이 제기된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제25권4호
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• pp.805-822
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• 2015

Online communities are an important source of electronic word-of-mouth (e-WOM). However, few studies have examined the use of such messages within the Middle Eastern context. This study focuses on Saudi women as members of an online beauty forum. Previous work suggested a mediating effect of gender, with women being more likely to trust word-of-mouth and follow it up with a purchase. A conceptual model with a theoretical underpinning from existing contributions in literature provides the basis of a coding framework for the message characteristics that influence members' e-WOM adoption. A total of 310 threads and 2200 messages coded into 5725 units were content analyzed to demonstrate cases where e-WOM was adopted and indicate further continuance intention with members returning to the forum. A new category of 'community bonding' was created from the content analysis given the prevalence of emotional aspects in messages. Emotion expressed in messages, often expressed in religious terms, is as influential and important as the cognitive aspects of community bonding.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1137-1142
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• 2010

This paper studied the speech parameters less affected by the human emotion for the development of the robust speech recognition system. For this purpose, the effect of emotion on the speech recognition system and robust speech parameters of speech recognition system were studied using speech database containing various emotions. In this study, mel-cepstral coefficient, delta-cepstral coefficient, RASTA mel-cepstral coefficient and frequency warped mel-cepstral coefficient were used as feature parameters. And CMS (Cepstral Mean Subtraction) method were used as a signal bias removal technique. Experimental results showed that the HMM based speaker independent word recognizer using vocal tract length normalized mel-cepstral coefficient, its derivatives and CMS as a signal bias removal showed the best performance of 0.78% word error rate. This corresponds to about a 50% word error reduction as compare to the performance of baseline system using mel-cepstral coefficient, its derivatives and CMS.

• 아동학회지
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• 제29권3호
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• pp.357-373
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• 2008

This study compared the writing of Korean and Korean-Chinese adolescents using K-LIWC (Korean-Linguistic Inquiry Word Count Lee & Yoon, 2005). Three hundred ten (70 : Ulsan, Korea 90 : Yanji, and 150 : Shenyang, China) middle school students wrote a self introductory essay for unknown friends. K-LIWC yielded counts and percentages of word categories using the parts of speech of the Korean language and psychological (emotional, cognitive, sensory/perceptual, social, physical/functional and metaphysical processes) criteria. Results showed that use of pre-noun and present tense correlated with negative mood of the subjects. The writings of Korean-Chinese in Shenyang showed the most negative emotions among the three groups. This was interpreted to be a reflection of better protective factors for Korean-Chinese adolescents in Yanji compared with Shenyang.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.159-166
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• 2014

본 논문에서는 감정을 통해 단어의 의미가 변화될 때 운율과 음질로 표현되는 음향 요소가 어떠한 역할을 하는지 분석한다. 이를 위해 6명의 발화자에 의해 5가지 감정 상태로 표현된 60개의 데이터를 이용하여 감정에 따른 운율과 음질의 변화를 살펴본다. 감정에 따른 운율과 음질의 변화를 찾기 위해 8개의 음향 요소를 분석하였으며, 각 감정 상태를 표현하는 주요한 요소를 판별 해석을 통해 통계적으로 분석한다. 그 결과 화남의 감정은 음의 세기 및 2차 포먼트 대역너비와 깊은 연관이 있음을 확인할 수 있었고, 기쁨의 감정은 2차와 3차 포먼트 값 및 음의 세기와 연관이 있으며, 슬픔은 음질 보다는 주로 음의 세기와 높낮이 정보에 영향을 받는 것을 확인할 수 있었으며, 공포는 음의 높낮이와 2차 포먼트 값 및 그 대역너비와 깊은 관계가 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 감정 음성 인식 시스템뿐만 아니라, 감정 음성 합성 시스템에서도 적극 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.163-176
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• 2022

비즈니스 생태계의 불확실성이 증가함에 따라 공급사슬 내에서 야기는 되는 리스크의 종류도 매우 복잡하고 다양해 지고 있다. 특히 최근 정보통신기술의 발달로 기존 기업이 직면하던 전통적인 공급사슬 리스크 요인 이외에 새로운 리스크 요인을 고려할 필요가 있다. 대표적으로 소셜 미디어를 통한 부정적 구전을 예를 들 수 있다. 이에 본 연구는 대표적인 소셜 미디어인 유튜브(YouTube) 통해 제조 기업을 대상으로 부정적 구전의 파급력에 대해서 연구하였다. 보다 구체적으로는 부정적 구전의 제작자의 사회적 자본이 부정적 구전의 파급력에 어떤 영향을 주는 살펴보고, 그 과정에서 동영상의 부정적 감정이 어떤 역할을 하는지 연구하였다. 그 결과 부정적 구전 생성자의 사회적 자본은 부정적 구전의 규모와 속도에 영향을 주며, 나아가 동영상의 부정적 감정 단어는 동영상 제작자의 사회적 자본과 부정적 구전의 규모에 있어 조절효과를 보였다.

• 디자인학연구
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• 제19권5호
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• pp.373-382
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• 2006

본 연구에서는 심리적 측정방법의 한계점을 보완할 수 있는 효과적인 감성 측정방법의 일환으로 감성어휘 로깅 소프트웨어 'VideoTAME'을 개발하여 제품을 사용하는 도중에 표출되는 사용자의 감성변화를 측정하였다. 이를 통해 제품의 사용성이 사용자의 감성에 어떤 영향을 미치는 지에 대하여 밝혀내는 것이 본 연구의 궁극적인 목적이라 할 수 있다. 본 연구에서는 실험실에서 피실험자 30명을 대상으로 그들이 휴대폰을 가지고 일련의 태스크를 수행한 장면을 녹화한 동영상을 'VideoTAME'을 통해 재생해 보면서 자신의 감성변화를 평가하게 하였다. 실험 분석 결과, 사용성에 문제가 있어서 수행하기 어려운 태스크에서는 '불편성'과 같은 부정적 감성이 많이 표출되었고, 아직 그 근거가 다소 미약하기는 하지만 사용성에 문제가 없어서 수행하기 쉬운 태스크에서는 '사용적 만족성'과 같은 긍정적 감성이 많이 표출되었다. 또한 제품 사용 중 사용자의 감성변화가 태스크의 전체적인 속성 보다는 각 태스크를 수행하는 시점에서의 상황에 의해 유발된다는 것을 발견할 수 있었다. 향후 개발한 'VideoTAME'을 활용하여 보다 많은 실험데이터의 수집과 분석을 통해 제품의 사용성이 사용자의 감성에 어떤 영향을 미치는 지에 대하여 보다 더 명확하게 밝혀낼 수 있으리라 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.438-440
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• 2014

최근 폭발적으로 증가하는 SNS서비스의 상업적으로 이용하려는 움직임이 활발하다. 따라서 본 논문은 실시간 SNS 환경에서 제조기업과 제품의 평판에 관련된 정보를 정확하게 분석 할 수 있는 방안을 제시한다. 크롤링 방식으로 수집된 SNS의 텍스트 데이터들에 대한 형태소 분석을 수행하여 단어 간 연관성을 파악한다. 또, 문장에서 추출된 형태소는 구축된 감성사전을 통해 통계적으로 분석하여 이를 시각화 하여 보여준다. 이때, 추출된 단어가 감성사전에 존재하지 않을 경우 이를 자동으로 추가하는 기법을 제안한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권2호
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• pp.63-85
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• 2023

Purpose According to a recent survey, more than 90% of customers make purchase or use decisions for their products and services, primarily based on word-of-mouth(WOM) information (reviews, recommendations, ratings, etc.). However, few studies have explored what factors influence user's WOM intention in the context of OTT service. To address this gap, this study investigates the antecedent factors of WOM intention by adopting stimulus-organism-response (SOR) theory and pleasure arousal dominance (PAD) theory as a theoretical basis. Design/methodology/approach The research model consists of stimulus factors (diversity of original content, aesthetics, interactivity, personalization quality), emotional factors (pleasure, excitement, dominance), and behavioral factor (WOM intention). The research hypothesis was tested using the survey data collected from OTT service users of 305. Findings The result reveals that diversity of original content significantly affects on pleasure and arousal whereas it is not associated with dominance. Findings indicate that aesthetics positively influences pleasure, and interactivity is not associated with arousal. It is also proven that personalization quality has a positive effect on dominance. In addition, pleasure, arousal, and domination are proven to be positively and significantly related to WOM intention.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.181-188
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• 2020

본 연구에서는 다양한 워드 임베딩 기법이 감성분석의 성과에 미치는 영향을 확인하기 위한 비교연구를 제안한다. 감성분석은 자연어 처리를 사용하여 텍스트 문서에서 주관적인 정보를 식별하고 추출하는 오피니언 마이닝 기법 중 하나이며, 상품평이나 댓글의 감성을 분류하는데 사용될 수 있다. 감성은 긍정적이거나 부정적인 것으로 분류될 수 있기 때문에 일반적인 분류문제 중 하나로 생각할 수 있으며, 이의 분류를 위해서는 텍스트를 컴퓨터가 인식할 수 있는 언어로 변환하여야 한다. 따라서 단어나 문서와 같은 텍스트를 자연어 처리에서 벡터로 변형하여 진행하는데 이를 워드 임베딩이라고 한다. 워드 임베딩 기법은 Bag of Words, TF-IDF, Word2Vec 등 다양한 기법이 사용되고 있는데 지금까지 감성분석에 적합한 워드 임베딩 기법에 대한 연구는 많이 진행되지 않았다. 본 연구에서는 영화 리뷰의 감성분석을 위해 다양한 워드 임베딩 기법 중 Bag of Words, TF-IDF, Word2Vec을 사용하여 그 성과를 비교 분석한다. 분석에 사용할 연구용 데이터 셋은 텍스트 마이닝에서 많이 활용되고 있는 IMDB 데이터 셋을 사용하였다. 분석 결과, TF-IDF와 Bag of Words의 성과가 Word2Vec보다 우수한 것으로 나타났으며 TF-IDF는 Bag of Words보다 성과가 우수하였으나 그 차이가 매우 크지는 않았다.