• 한국융합학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.419-431
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• 2018

본 논문은 개인 사용자의 트윗을 분석하여 사용자의 감정 흐름을 모니터링할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사용자의 감성 흐름을 정확하게 예측하기 위해서 기존의 텍스트 위주의 시스템과 달리 본 연구에서는 사용자가 쓴 텍스트와 영상 등으로부터 감성을 인식하는 멀티 모달 분석 기법이 개발된다. 제안된 방법에서는 먼저 어휘분석 및 문맥을 이용한 텍스트분석기와 학습기반의 영상감성인식기를 이용하여 텍스트 및 영상 트윗에 숨겨진 개별 감성을 추출한다. 이후 이들은 규칙기반 통합 방법에 의해 날짜별로 통합되고, 마지막으로 개인의 감성흐름을 보다 직관적으로 관측할 수 있도록 감성흐름그래프로 시각화한다. 제안된 방법의 효용성을 평가하기 위해 두 단계의 실험이 수행되었다. 먼저 4만여 개의 트윗으로부터 제안된 방법의 정확도 평가 실험이 수행되고, 최신 트윗 분석 기술과 비교 분석되었다. 두 번째 실험에서는 40명의 우울증을 가진 사용자와 일반사용자를 구분할 수 있는지에 대한 실험이 수행된 결과, 제안된 기술이 실제 사용자의 감성흐름을 모니터하는데 효율적임을 증명하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.626-634
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• 2015

이 연구는 그 중요성이 인식되지 못하고 깊이 있는 연구가 행해지지 않았던 클리셰(cliche)에 주목하여, 셰익스피어 극에 나타난 클리셰를 분석하고자 했다. 일반적으로 클리셰는 은유의 특성을 가진 관용어로만 여겨져 주목받지 못했으나, 은유라는 인지 기제를 갖춘 언어 표현으로써 관용어를 포함한 광의의 개념이다. 본 연구는 영어에서 클리셰의 개념과 범주를 명확히 하기 위해 먼저 클리셰의 개념과 관용어와의 차이점을 살펴보았다. 아울러 본 연구는 클리셰에 대한 깊이 있는 이론적 논의의 출발점이 되고자 하는 취지에서 영문학 작품의 비조이자 클리셰가 가장 많이 언급된 셰익스피어의 작품을 분석 대상으로 삼아, 셰익스피어의 총 20개의 작품에 나타난 클리셰 분석을 통해 셰익스피어의 작품 속에 쓰인 클리셰가 관용어로만 규정지어 질 수 없음을 증명하고자 했다. 본 연구는 클리셰를 셰익스피어의 작품을 통해 정리하여 실증적으로 분석함으로써 관용어와 클리셰의 개념을 명확히 함과 동시에, 두 용어의 사용에 기준을 마련하고, 클리셰를 효율적으로 이해하고 사용할 수 있도록 발판을 마련했다는 점에서 영어 학습자를 비롯한 영 한 통번역 교육 분야의 연구 확장에 기여할 것으로 기대한다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제9권1호
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• pp.24-34
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• 2021

The popularity of social networking sites (SNS) has facilitated communication between users. The usage of SNS helps users in their daily life in various ways such as sharing of opinions, keeping in touch with old friends, making new friends, and getting information. However, some users misuse SNS to belittle or hurt others using profanities, which is typical in cyberbullying incidents. Thus, in this study, we aim to identify profane words from the ASKfm corpus to analyze the profane word distribution across four different roles involved in cyberbullying based on lexicon dictionary. These four roles are: harasser, victim, bystander that assists the bully, and bystander that defends the victim. Evaluation in this study focused on occurrences of the profane word for each role from the corpus. The top 10 common words used in the corpus are also identified and represented in a graph. Results from the analysis show that these four roles used profane words in their conversation with different weightage and distribution, even though the profane words used are mostly similar. The harasser is the first ranked that used profane words in the conversation compared to other roles. The results can be further explored and considered as a potential feature in a cyberbullying detection model using a machine learning approach. Results in this work will contribute to formulate the suitable representation. It is also useful in modeling a cyberbullying detection model based on the identification of profane word distribution across different cyberbullying roles in social networks for future works.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.491-500
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• 2004

본 논문은 기존의 다양한 언어자원들을 이용하여 온톨로지를 구축하고, 이를 단어의미 중의성 해소에 활용하는 방법을 제시하고 있다. 온톨로지를 실용적으로 구축하기 위해서는 가도카와 시소러스의 개념 체계에 격 관계와 기타 의미관계와 같은 다른 의미관계를 추가하여 확장하는 방법을 선택하였다. 구축된 온톨로지를 단어 의미 중의성 해소에 활용하기 위해서는, 결합가 정보를 포함하고 있는 전자사전을 먼저 이용하여 단어의 의미를 결정하고, 결정하지 못한 단어의 의미는 온톨로지를 이용하여 결정하는 절차를 거친다. 이를 위해 온톨로지 내 개념들간의 상호정보가 말뭉치의 통계 정보에 근거하여 계산되는데, 이를 가중치로 간주하면 온톨로지는 가중치 그래프로 생각할 수 있으므로 개념간 경로를 통하여 개념간 연관도를 알아 볼 수 있다. 실제 기계번역 시스템에서 본 방법은 온톨로지를 사용하지 않은 방법보다 9%의 성능 향상을 가져오는 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제34권6호
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• pp.871-879
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• 2010

본 논문은 뉴스 기사의 댓글에 대한 사용자의 감정을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 댓글의 문서 분류 시스템으로 기계학습에 기반을 두고 있다. 댓글은 일반적인 문서와 달리 본문을 가지고 있으며 본문의 내용이 독자의 감정에 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 댓글의 특성과 여러 가지 자원을 이용하여 감정 분류를 위한 자질을 제안하고 이들의 가중치 설정 방법을 제안한다. 실험을 통해 이러한 가중치 설정 방법이 한글 뉴스의 댓글에 대한 감정을 분류하는데 효과적임을 알 수 있었다. 또한 댓글과 같이 많은 오류를 포함하는 문서에 대해서 문자 단위의 2음절과 3음절 자질도 충분히 이용 가치가 있음을 확인할 수 있었다. 향후에 뉴스 기사의 댓글뿐 아니라 상품 댓글 등 일반적인 감정 분석에 적용할 계획이다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.23-43
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• 2016

최근 IT기술의 발전에 따라 많은 사람들이 자신들의 여가활동에 대한 경험을 공유하고 있으며, 역으로 다른 사람들의 여가활동에 대한 경험을 참고하여 더 나은 여가활동을 누릴 수 있는 기회를 얻게 되었다. 이러한 현상은 영화, 숙박, 음식, 여행 등 여가활동 전반에 걸쳐 나타나고 있으며, 그 중심에는 여가활동에 대한 정보를 요약하여 제공하는 수많은 사이트가 있다. 대부분의 여가활동 정보 사이트는 각 상품에 대한 평균 평점뿐만 아니라 상세 리뷰를 제공함으로써, 해당 상품을 구매하고자 하는 잠재고객의 의사결정을 지원하고 있다. 하지만 기존 대부분의 사이트는 한 단계의 평가기준에 따라 평점과 리뷰를 제공하기 때문에, 각 평가기준을 구성하는 세부요소에 대한 특징과 평가기준 별 주요 이슈를 파악하기 위해서는 상당히 많은 수의 리뷰를 직접 읽어야 한다는 불편이 따른다. 즉 사용자는 자신이 중요한 것으로 생각하는 평가기준에 대한 조건을 파악하기 위해, 많은 수의 리뷰를 하나하나 읽어보는 과정에서 많은 시간과 노력을 소비하게 된다. 예를 들어 호텔의 접근성, 객실, 서비스, 음식 등 한 단계의 평가기준만을 사용하여 평점과 리뷰를 제공하는 사이트의 경우, 접근성 중 특히 지하철역과의 거리, 객실 중 특히 욕실의 상태를 살펴보고자 하는 사용자에게 필요한 정보를 충분히 제공하지 못하게 된다. 따라서 본 연구에서는 기존 여가활동 정보 사이트의 한계, 즉 평가기준별로 입력된 리뷰를 신뢰하기 어렵다는 점과 평가기준을 구성하고 있는 세부 내용을 파악하기 어렵다는 점을 극복하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 사용자가 별도의 구분 없이 입력한 리뷰를 그 내용에 따라 평가기준별로 자동 분류하고, 각 평가 기준 별 주요 이슈를 요약하여 제공한다. 제안 방법론은 최근 텍스트 분석에 활발하게 사용되고 있는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 기반을 두고 있으며, 각 리뷰를 하나의 문서 단위로 사용하는 것이 아니라 리뷰를 문장 단위로 끊어 개별 리뷰 유닛(Review Unit)으로 분해한 뒤, 평가기준별로 리뷰 유닛을 재구성하여 분석한다는 측면에서 기존의 토픽 모델링 기반 연구와 큰 차이가 있다고 할 수 있다. 본 논문에서는 제안 방법론을 실제 호텔 정보 사이트에서 수집한 423건의 리뷰 문서에 적용하여 6가지 평가기준에 대해 총 4,860건의 리뷰 유닛을 재구성하고, 이에 대한 분석 결과를 소개함으로써 제안 방법론의 유용성을 간접적으로 보인다.

• 경영정보학연구
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• 제21권1호
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• pp.91-111
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• 2019

2017년 말, 전 세계적으로 비트코인을 필두로 암호화폐에 대한 투자 열풍이 시작되었으며, 특히 한국은 그 중심에 서 있는 상황이었다. 한국의 투자자들이 그간 수익성이 있는 투자 기회를 찾기가 어려웠던 만큼 새로운 투자처에 투자심리가 몰린 것으로 보인다. 하지만 암호화폐에 대한 이러한 한국의 열기는 자산의 본질적인 가치에 기초한 투자가 아니라 단기적 차익 실현 기대 및 사회적 분위기에 따른 것이기 때문에 심리적 현상에 좌우되는 바가 크다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이를 살펴보기 위해 트위터와 비트코인을 대표로 선정하여 사람들의 소셜 감성이 암호화폐에 미치는 영향을 분석해보고자 하였다. 데이터는 2017년 11월 1일부터 2018년 4월 30일까지 총 181일간 트위터상에 노출된 비트코인 관련 게시물과 빗썸/업비트의 비트코인 가격을 대상으로 수집하였다. 수집된 트위터 데이터는 감성 분석을 통해 중립어 및 긍·부정어로 정제해주었고, 정제된 중립어, 긍정어, 부정어는 비트코인 가격에 어떤 영향을 미치는지 확인하기 위해 회귀분석 모형에 투입하였다. 회귀분석을 통해 관계를 살펴본 후에는 Granger Causality test를 통해 인과관계의 존재 여부를 확인하였다. 그 결과, 긍정어는 비트코인 가격과 정의 관계로 나타났고, 부정어는 부의 관계로 나타났다. 또한 소셜감성과 비트코인 가격간에는 양방향의 인과관계가 있음을 확인하였다. 즉, 비트코인 가격 변동이 소셜감성에 영향을 미치기도 하지만, 동시에 소셜감성의 변화도 암호화폐 투자자들의 행동에 영향을 미칠 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.1-21
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• 2016

주관적 웰빙 서비스(subjective well-being service)는 Wellness IT의 주요 서비스이며 개인의 주관적 웰빙 상태를 무구속적이고 비용 효율적으로 측정하는 방법이 중요하다. 이를 위해 감성어휘사전을 활용할 수 있으나 감성어만으로 주관적 웰빙 상태를 측정할 수는 없으며 웰니스 어휘 사전이 별도로 구축될 필요가 있다. 더욱이 기존의 감성어휘사전은 동일한 감정어에 대해 한가지만의 감성값을 제공함으로써 그 용어를 사용한 사람의 특징에 따라 감성값이 변경될 수 있다는 점을 간과하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 현존하는 감성어휘사전 중에서 표현력이 가장 뛰어난 SenticNet을 기반으로 하여 SenticNet에서 제공하는 정보를 통해 스트레스, 우울, 분노, 행복감 등 웰니스 상태를 추정한 결과를 추가한 WellnessWordNet 을 개발하는 것이다. 또한 실제 사람들을 대상으로 WellnessWordNet 에 근거한 웰니스 상태 추정 정확도를 검증해 보았다. 본 논문의 독창성은 WellnessWordNet 웰니스 상태 언어에 대한 값을 제공할 뿐더러, 성별이나 연령과 같은 사람의 특성에 따라 다른 감성값을 제공하는 최초의 감성어휘사전이라는 것이다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.237-262
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• 2022

본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.37-51
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• 2015

인터넷 기술의 발전과 인터넷 상 데이터의 급속한 증가로 인해 데이터의 활용 목적에 적합한 분석방안 연구들이 활발히 진행되고 있다. 최근에는 텍스트 마이닝 기법의 활용에 대한 연구들이 이루어지고 있으며, 특히 문서 내 텍스트를 기반으로 문장이나 어휘의 긍정, 부정과 같은 극성 분포에 따라 의견을 스코어링(scoring)하는 감성분석과 관련된 연구들도 다수 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선상에서, 본 연구는 인터넷 상의 특정 기업에 대한 뉴스 데이터를 수집하여 이들의 감성분석을 실시함으로써 주가의 등락에 대한 예측을 시도하였다. 개별 기업의 뉴스 정보는 해당 기업의 주가에 영향을 미치는 요인으로, 적절한 데이터 분석을 통해 주가 변동 예측에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 본 연구에서는 개별 기업의 온라인 뉴스 데이터에 대한 감성분석을 바탕으로 개별 기업의 주가 변화 예측을 꾀하였다. 이를 위해, KOSPI200의 상위 종목들을 분석 대상으로 선정하여 국내 대표적 검색 포털 서비스인 네이버에서 약 2년간 발생된 개별 기업의 뉴스 데이터를 수집 분석하였다. 기업별 경영 활동 영역에 따라 기업 온라인 뉴스에 나타나는 어휘의 상이함을 고려하여 각 개별 기업의 어휘사전을 구축하여 분석에 활용함으로써 감성분석의 성능 향상을 도모하였다. 분석결과, 기업별 일간 주가 등락여부에 대한 예측 정확도는 상이했으며 평균적으로 약 56%의 예측률을 보였다. 산업 구분에 따른 주가 예측 정확도를 통하여 '에너지/화학', '생활소비재', '경기소비재'의 산업군이 상대적으로 높은 주가 예측 정확도를 보임을 확인하였으며, '정보기술'과 '조선/운송' 산업군은 주가 예측 정확도가 낮은 것으로 확인되었다. 본 논문은 온라인 뉴스 정보를 활용한 기업의 어휘사전 구축을 통해 개별 기업의 주가 등락 예측에 대한 분석을 수행하였으며, 향후 감성사전 구축 시 불필요한 어휘가 추가되는 문제점을 보완한 연구 수행을 통하여 주가 예측 정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.