• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.238-246
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• 2021

The rapid rise of the Internet and social media has resulted in a large number of text-based reviews being placed on sites such as social media. In the age of social media, utilizing machine learning technologies to analyze the emotional context of comments aids in the understanding of QoS for any product or service. The classification and analysis of user reviews aids in the improvement of QoS. (Quality of Services). Machine Learning algorithms have evolved into a powerful tool for analyzing user sentiment. Unlike traditional categorization models, which are based on a set of rules. In sentiment categorization, Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) has shown significant results, and Convolution Neural Network (CNN) has shown promising results. Using convolutions and pooling layers, CNN can successfully extract local information. BiLSTM uses dual LSTM orientations to increase the amount of background knowledge available to deep learning models. The suggested hybrid model combines the benefits of these two deep learning-based algorithms. The data source for analysis and classification was user reviews of Indian Railway Services on Twitter. The suggested hybrid model uses the Keras Embedding technique as an input source. The suggested model takes in data and generates lower-dimensional characteristics that result in a categorization result. The suggested hybrid model's performance was compared using Keras and Word2Vec, and the proposed model showed a significant improvement in response with an accuracy of 95.19 percent.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.118-127
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• 2020

본 연구는 최근 사회과학에서 실시되고 있는 양적 텍스트 분석의 흐름과 분석을 실시함에 있어 주의해야 할 사례를 포함하여 기술 하였다. 특히, 2017년부터 2019년까지 3년간 학술지와 언론에서 사용된 "이주", "이민" 키워드를 기반으로 사례연구를 실시하였다. 이를 위해 최근 사회과학분야에서 주목 받는 자연어 처리 기술(NLP)를 이용한 양적 텍스트 분석 (Quantitate text analysis)을 사용하였다. 양적 텍스트 분석은 문서를 구조적 데이터로 변환하여, 가설의 발견 및 검증을 실시하는 데이터 과학의 영역으로, 데이터의 모델링 및 가시화 등이 가능하고, 특히 비구조화 된 데이터를 구조화할 수 있다는 점에서 사회과학 분야에 많이 도입하였다. 따라서 본 연구는 양적 텍스트 분석을 통해 "이주", "이민"을 키워드로 한 연구 및 언론 기사에 대한 통계 분석을 실시하고 도출된 결론에 대한 해석을 실시하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1996년도 학술대회
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• pp.101-105
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• 1996

근래에 기존의 텔레비젼이나 라디오 방송에서 영상이나 음성의 방송 외에, 할당된 주파수를 최대한 효율적으로 사용하기 위한 부가방송의 개발이 활발히 이루어지고 있다. KBS에서는 오래 전부터 데이터 방송분야의 개발에 힘써왔으며 라디오에서는 RDS를 이용한 데이터 방송이 실용화 단계에 들어가고 있다. 1995년 하반기부터 KBS 제1라디오(표준FM)를 통하여 전국적으로 RDS 시험 방송을 하고 있으며, 또한 1997년에 문자정보 서비스를 위해 한국 실정에 맞는 새로운 RDS 한글 문자정보 규격을 만들어 서비스를 할 예정이다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.69-92
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• 2015

최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 디자인학연구
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• 제20권1호
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• pp.133-142
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• 2007

입출력 체계가 텍스트를 기반으로 이루어진 문자에 의한 커뮤니케이션은 비언어적 요소가 삭제되어 사회적 실재감이 감소하는 한계성을 지닌다. 사람들은 이를 극복하기 위해 이모티콘, 아이콘, 통신언어 등의 다양한 요소를 통해 사용자의 감정 및 상황을 시각화하는 방안을 모색하고 있다. 본 연구는 휴대폰에서의 문자 활용을 통해 글꼴을 통한 감정의 시각화 방안을 알아보기 위한 사전 연구로 문헌 연구를 통해 변화된 커뮤니케이션 환경 및 휴대폰 문자메시지 서비스, 그리고 모바일 글꼴 개발 현황에 대해 연구하고, 조사 연구를 통해 휴대폰 문자 메시지와 비언어적 커뮤니케이션에 대한 사용자 인식을 조사하였다. 이를 통해 사용자의 휴대폰 문자메세지에 대한 인식 및 글꼴을 통한 감정 표현의 가능성을 확인하였다. 본 연구를 통해 도출된 결과를 토대로 향후 휴대폰 문자메시지에서 글꼴은 감정을 시각화할 수 있는 방안을 적극적으로 모색해 볼 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권2호
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• pp.249-259
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• 2020

본 연구는 전기자동차(EV)에 대한 소셜미디어 데이터를 기반으로 감성분석 (SA)과 속성선택 (FS)방법을 적용하여 전기자동차에 대한 일반 사람들의 의견을 보다 효과적이고 정확히 예측할 수 있는 새로운 방법론을 제안한다. 구체적인 방법은 다음과 같다. 첫째, 유튜브에 있는 전기자동차에 대한 일반 사람들의 의견을 추출하였다. 둘째, 분석의 효과성을 증대하기 위하여 카이 스퀘어, 정보획득량, 릴리프에프 등 세가지 속성선택 방법을 적용하였다. 그 결과 로지스틱 회귀분석 및 서포트 벡터 머신 분류 기법에서 가장 의미있는 결과를 얻을 수 있다는 것이 확인되었다.

• 감성과학
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• 제15권1호
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• pp.97-104
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• 2012

최근에 사용자에 의한 대량의 텍스트 데이터가 발생하면서 사용자의 정보, 의견 등을 분석하는 오피니언 마이닝이 중요하게 부각되고 있다. 오피니언 마이닝 중 특히 정서 분석은 제품, 사회적 이슈, 정치인에 대한 호감 등에 대한 개인적 의견이나 정서를 분석하여 긍정, 부정이나 행복, 슬픔 등의 정서를 분석하는 연구 분야이다. 정서 분석을 위해서 정서 차원 이론의 정서가와 각성 차원의 2차원 공간을 사용하고, 이 공간에서 정서가 분포하는 영역을 설정하여 매핑하는 방법을 사용한다. 그러나 기존에는 정서의 분포 영역을 임의로 설정하는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해, 한국어 정서 단어 목록을 사용해 사용자 설문을 실시하여 2차원 상에 12개 정서의 분포를 구성하였다. 또한 2차원 상의 특정 정서 상태가 여러 개의 정서에 중첩되는 경우, 정서에 소속될 확률을 사용한 룰렛휠 방법을 사용하여 하나의 정서를 선택하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 사용하여 텍스트에서 정서 단어를 추출하여 텍스트를 정서로 분류할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.559-571
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• 2013

2차원 비디오를 3차원 스테레오 비디오로 변환할 때 기존 비디오에 삽입되어 있는 오버레이 텍스트(overlay text) 그래픽 영역으로 인해 발생하는 문제점을 이 논문에서 제시한다. 이를 해결하기 위한 방법으로 2차원 비디오를 오버레이 텍스트 그래픽 영역만 있는 영상과 오버레이 그래픽 영역이 추출되어 홀(hole)이 있는 영상으로 분리하여 처리하는 시나리오를 제안한다. 그리고 이 시나리오의 첫 번째 단계로 오버레이 텍스트 영역을 검색하고 추출하는 방법에 대해서만 이 논문에서 논한다. 비디오 시퀀스(sequence)가 입력되면 불필요한 연산 과정을 줄이기 위해 해리스 코너(Harris corner)로 얻어진 코너 밀도 맵을 이용하여 프레임 내 오버레이 텍스트의 존재 유무를 먼저 판단한다. 오버레이 텍스트가 있다면, 색(color) 정보와 움직임(motion) 정보를 결합하여 오버레이 텍스트 그래픽 영역을 검색하고 추출한다. 실험에서는 여러 가지 장르의 방송용 비디오에 대한 처리 결과를 보여주고 분석했다.

• 디자인학연구
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• 제16권4호
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• pp.375-384
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• 2003

Interactive storytelling is a scenario created "on the fly" with digital content through user interaction. Every time interaction occurs between the user and content, a brand new story is created. Interaction intrigues people because it provides different story from same content. Through conventional media, people shared same content and experience. However through interactive media, people encounter unique experience, over same content possibly everytime they use it. People we, by their nature, very interactive being. However, interacting with media is not an activity that people are accustomed to. Hence, designing content has been all migrating experience from existing media to an unfamiliar ground. Unique and adoptive ways of designing content for digital interactive media is being sought out from the need as the result of the evolution of integrated society and emerging information technology. People are already used to some of interactive storytelling through hyper text in CD-ROM and web sites. More complicated and different structured models were born through games that offered graphics, virtual spaces and interactivity. When drawn onto a structural graph, few attributes and similarities seem to occur. This paper will try to outline and discuss structural graphs of interactive storytelling methods and suggest some ways for better storytelling design.

• 패션비즈니스
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• 제22권4호
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• pp.20-29
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• 2018

Today, visitors of art galleries like to share their life in their communities than interacting with artwork. Meantime, image sharing of an exhibition on social media has become more important than actual watching of the artwork. Accordingly, most of the galleries have started paying more attention in organizing an exhibition environment for proof-shots to attract more visitors. We initially conducted research about the internet environment from the late 1990s to the recent years and analyzed the changing watching patterns of the exhibition since the advent of social media. Secondly, for empirical case analysis, we selected 'Plastic Fantastic' held in D-Museum as the target of analysis. The analysis targeted 500 recent postings that were discovered on Instagram on March 4, 2018, as 'Plastic-Fantastic'(in Korean). The methods of analysis included classification types of image, hashtag, and text on Instagram and were arranged in an order of relation to the exhibits. Based on the image analysis, 44.2% of the images involved exhibition displays; the others included a person or other goods. Based on the results of the text and hashtag analysis, only 3.6% of posting included information about the exhibition and 56.4% had non-related inflow hashtags only with image. The behavior of these shares is likely to gradually lose the inherent meaning of the exhibition and to the value rather than imparting the artistic thrill that viewers derive from art. Exhibition should try to seek deep interaction between the display, audience, and social media users, rather than encouraging the visitors to take proof-shots.