• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제8권3호
• /
• pp.61-67
• /
• 2021

The covid-19 pandemic scenario caused the most extensive economic shocks the world has experienced in decades. Maintaining financial performance and economic stability is essential during the pandemic period. In these conditions, where movement is severely restricted, media consumption is considered to be increasing. The social media platform is one of the media online used by the public as a source of information and also expressing their sentiment, including individual investors in the capital market as social media users. Twitter is one of the social media microblogging platforms used by individual investors to share their opinion and get information. This study aims to determine whether microblogging sentiment investors can predict the capital market during pandemics. To analyze microblogging sentiment investors, we classified sentiment using the phyton text mining algorithm and Naïve Bayesian text classification into level positive, negative, and neutral from November 2019 to November 2020. This study was on 68 listed companies on the Indonesia stock exchange. A Vector Autoregression and Impulse Response is applied to capture short and long-term impacts along with a causal relationship. We found that microblogging sentiment investor has a significant impact on stock returns and volatility and vice-versa. Also, the response due to shocks is convergent, and microblogging investors in Indonesia are categorized as a "news-watcher" investor.

• 지능정보연구
• /
• 제22권3호
• /
• pp.1-21
• /
• 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
• /
• 제24권4호
• /
• pp.197-217
• /
• 2018

음악은 인간의 감성을 소리로 표현하는 창조적 예술 행위이다. 음악은 사람들의 기분을 우울하게 혹은 기쁘게 변화시킬 수 있다. 따라서 음악을 감상하는 데 있어 감성은 소비자에게 적합한 음악을 찾고 들려주는 데 매우 중요한 요소인데, 다양한 음원 서비스에서 제공하는 추천 알고리즘은 사용자의 기본적인 정보(성별, 나이, 감상 횟수 등)와 사용자의 플레이 기록에 기반한 음악 추천 방식을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 음악을 감상하는 개인의 감성을 고려하여 각 음원이 가지는 고유의 감성을 기본으로 한 음악 추천 알고리즘을 제안해 보고자 한다. 구체적으로, 사용자들이 자주 듣는 음악과 그렇지 않은 음악을 기준으로 '감정 패턴'을 추출 후 상관관계를 확인하고자 하며, 앞선 결과를 기반으로 사용자들이 원하는 노래에 대한 검색과 사용자 감성 기반 추천 방법을 도출해내보고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 사례기반추론 기법을 이용하여 사람들이 주로 듣는 음악과 비슷한 '감성 패턴'을 갖는 특정한 곡을 추천해주는 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 분석에 필요한 감정 형용사를 정리하여 변수화 시키고, 의미 있는 것끼리 묶어 음악 감성지수를 개발하였고, 분석의 대상이 될 음원에 대해 고유의 감성지수 점수를 측정하였다. 마지막으로 도출된 점수의 결과를 통해 유사한 감정 패턴이 나오는 곡들을 유사 곡 리스트로 분류하고 사용자들에게 추천하는 과정을 거친다. 앞선 일련의 과정을 거처 도출된 결과는 음원 추천 시스템뿐만 아니라, 인기 있는 곡과 아닌 곡에 영향을 미치는 변수 도출 및 음원 출시 전, 해당 곡의 스트리밍 수 예측 모형 구축 등 다양한 용도로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
• /
• 제27권4호
• /
• pp.1-22
• /
• 2021

텍스트를 바탕으로 한 차원 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 다양한 산업에서 유용성을 주목을 받고 있다. 기존의 차원 기반 감성 분석에서는 타깃(Target) 혹은 차원(Aspect)만을 고려하여 감성을 분석하는 연구가 대다수였다. 그러나 동일한 타깃 혹은 차원이더라도 감성이 나뉘는 경우, 또는 타깃이 없지만 감성은 존재하는 경우 분석 결과가 정확하지 않다는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 차원과 타깃을 모두 고려한 감성 분석(Target-Aspect-Sentiment Detection, 이하 TASD) 모델이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, TASD 기존 모델의 경우 구(Phrase) 간의 관계인 지역적인 문맥을 잘 포착하지 못하고 초기 학습 속도가 느리다는 문제가 있었다. 본 연구는 TASD 분야 내 기존 모델의 한계를 보완하여 분석 성능을 높이고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존 모델에 합성곱(Convolution Neural Network) 계층을 더하여 차원-감성 분류 시 보조 손실(Auxiliary loss)을 추가로 사용하였다. 즉, 학습 시에는 합성곱 계층을 통해 지역적인 문맥을 좀 더 잘 포착하도록 하였으며, 학습 후에는 기존 방식대로 차원-감성 분석을 하도록 모델을 설계하였다. 본 모델의 성능을 평가하기 위해 공개 데이터 집합인 SemEval-2015, SemEval-2016을 사용하였으며, 기존 모델 대비 F1 점수가 최대 55% 증가했다. 특히 기존 모델보다 배치(Batch), 에폭(Epoch)이 적을 때 효과적으로 학습한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 모델로 더욱 더 세밀한 차원 기반 감성 분석이 가능하다는 점에서, 기업에서 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등에 다양하게 활용할 수 있으며 소비자의 효율적인 구매 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.121-131
• /
• 2017

인터넷, 소셜미디어, 모바일 등의 등장이후 소비자들은 개인의 의견을 온라인을 통해 적극적으로 표명하기 시작했고 이의 확산 또한 실시간으로 이루어지고 있다. 인터넷 기반의 다양한 커뮤니케이션 활동들을 통해 생산되는 텍스트는 인터넷을 사용하는 사용자들이 공유하고 공감하는 자원으로서 단순한 소통의 도구를 넘어 분석의 가치가 있는 새로운 정보의 창고가 되고 있다. 세계 각국의 정부와 기업은 인터넷과 소셜미디어를 통해 생산되는 소셜 빅데이터를 활용하여 사회/경제적 문제의 해결과 정부의 정책을 효과적으로 추진하는데 적극 활용하고 있다. 특히 경제와 관련해서는 경기현황에 대한 경제주체들의 움직임을 보다 빠르고 정확하게 분석하고 예측하여 이에 알맞은 정책을 적기에 실시할 수 있도록 다각적인 활동을 펼치고 있다. 본 연구에서는 소셜 미디어에 내재된 소비자의 직적접이고 즉시성 있는 의견을 경제적 측면에서 활용할 수 있는 온라인 소비자감성지수 모형을 제시하고 구현하였다. 이를 위해 한국은행의 소비자동향조사(CSI)와 소비자심리지수(CCSI)를 온라인으로 수행할 수 있는 어휘분류체계(온톨로지)와 감성사전을 구축하고 감성분석을 실시하여 생활형편, 경제상황, 소비와 수입 4가지 영역의 소셜감성지수를 도출하였다. 또한 이들을 결합한 온라인 소비자감성지수(e-CCSI)를 개발하고 소비자심리지수와 비교를 통해 유용성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.317-324
• /
• 2013

트위터 감성 분석은 트윗글의 감성을 긍정과 부정으로 분류하는 작업이다. 이 연구에서는 SentiWordNet(SWN) 감성 사전에 기반한 트윗글 감성 분석을 다룬다. SWN은 전체 영어 단어에 대해 단어의 의미별로 긍정, 부정의 감성 강도를 저장해 둔 감성 사전이다. 기존 SWN 기반 감성 분석 연구들은 문서에 출현하는 각 용어의 감성을 SWN으로부터 결정한 다음 이를 바탕으로 문서 전체의 감성을 결정하였는데, 그 방법들이 매우 다양하다. 예를 들어, 한 용어의 감성 결정 시 해당 용어의 SWN 내 의미별 긍정, 부정 감성 강도 차이들의 평균을 계산하거나 긍정과 부정 각각의 감성 강도 평균 혹은 최대값을 구하기도 하며, 문서 전체의 감성을 결정하는 경우에도 문서 내 용어들의 감성 값들에 대해 평균 혹은 최대값을 취하기도 하였다. 또한 SWN 내 형용사, 동사, 명사, 부사의 품사 집합 전체 혹은 특정 부분집합에 대해 위의 감성 결정 작업을 적용하기도 한다. 이처럼 기존 연구에서는 SWN 기반의 다양한 감성 자질 추출 절차가 시도되고 있으나 이들 자질 추출 기법 전반에 대한 성능 비교 연구는 찾기 힘들다. 이 연구에서는 SWN을 트위터 감성 분석에 활용하는 다양한 방법들을 일반화하는 절차들을 소개하고 각 방법들의 성능 비교 및 분석 결과를 제시한다.

• 지적과 국토정보
• /
• 제50권1호
• /
• pp.125-141
• /
• 2020

본 연구는 서울시 5대 권역을 대상으로 주택소비심리와 주택매매가격 간 시계열적 인과관계를 파악하고 소비심리 변동이 권역별 주택가격에 미치는 영향을 그랜저인과(Granger Causality)모형과 VEC (Vector Error Correction)모형을 이용해 실증분석하였다. 주요 결과를 요약하면 첫째, 주택소비심리와 권역별 주택가격은 밀접한 관계가 있으며, 소비심리는 주택가격에 강하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 주택소비심리는 단기적으로 서울시 권역별 주택매매 가격에 차별적인 영향을 미치고 있었는데, 동남권 주택가격은 서울 주택소비심리 변화의 주요한 원인으로 작용하며 이에 따른 영향은 비동남권으로 전이되는 것을 확인하였다. 셋째, 동남권 이외 권역은 주택심리가 긍정적임에 따라 장기적으로 주택가격을 상승시키지만, 동남권은 보합세가 나타나는 것으로 분석되었다. 넷째, 권역별 상대적 기여도의 경우 대체로 아파트가격 변동은 인접권역 또는 경쟁권역의 영향을 가장 많이 받는 것으로 파악되었다. 이러한 결과를 통해 본 연구는 주택소비심리와 서울시 권역별 주택가격이 상호 간 명확한 인과관계가 있다는 점과 권역 간에도 차별적인 주택소비심리 영향이 나타나고 있다는 점을 확인하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
• /
• 제39권3호
• /
• pp.274-279
• /
• 2015

본 연구는 스탠포드 감성 트리 말뭉치를 이용하여 감성 분류 시스템을 구현하였으며, 분류기로는 지지벡터기계(Support Vector Machines)를 이용하여 긍정, 중립, 부정 등의 3가지 감성으로 분류하였다. 먼저 감성 문장의 품사를 부착한 후 의존구조를 부착하였다. 트리 말뭉치의 모든 노드와 감성 태그를 자동으로 추출하여 문장 레벨의 지지벡터 분류 시스템과 노드 레벨의 지지벡터 분류 시스템을 각각 구현하였다. 자질로는 어휘, 품사, 감성어휘, 의존관계, 형제관계 등 다양한 자질의 조합을 이용하였다. 평가 말뭉치를 이용하여 3클래스로 분류한 결과, 노드 단위에서는 74.2%, 문장 단위에서는 67.0%의 정확도를 얻었으나 2클래스 분류에서는 현재 알려진 최고의 시스템에 어느 정도 필적하는 성능을 거두었다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제17권11호
• /
• pp.474-482
• /
• 2016

본고에서는 소비자들이 느끼는 체감경기가 경제성장률 등 통상적인 거시경제지표와 괴리될 수 있으며, 특히 소득, 연령, 종사상의 지위 등 각 소비자들의 특성에 따라 차이가 난다는 점에 주목하여 소비자의 체감경기에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 살펴보았다. 소비자들의 체감경기를 나타내는 변수로는 한국은행의 소비자동향조사를 통해 파악되는 현재생활 형편 소비자심리지수(CSI)를 사용하였으며 전반적인 실물경기 상황을 나타내는 지표로는 국내총생산(계절조정) 전기대비 증가율을 이용하였다. 이 외에 개별 소비자들의 체감경기에 영향을 미치는 요인으로 임금, 구인배율, 주택매매가격, 주가지수, 생활물가지수, 가계부채상환부담 등을 고려하였는데 분석결과 상기한 거시경제지표들이 소비자들의 체감경기에 상당한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 특히 소득, 연령, 종사상의 지위 등 소비자의 특성별로 그룹을 나누어 분석하여 본 결과, 상기한 거시경제지표들이 체감경기에 영향을 미치는 정도는 소비자 그룹별로 차이가 있는 것으로 확인되었다. 또한 소비자들이 느끼는 체감경기가 경제성장률로 대표되는 실물경기 지표와 크게 괴리되었던 과거의 경우에도 임금, 구인배율 등 상기한 거시경제지표들을 추가적으로 고려하면 이러한 괴리의 상당 부분을 설명할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제12권12호
• /
• pp.471-478
• /
• 2012

문서를 대상으로 한 다양한 감정 분류 연구가 진행되어 왔으며, 최근에는 트윗 감정 분류에 그대로 적용되고 있다. 그러나 이러한 연구들은 트윗의 구조, 이모티콘, 철자 오류 그리고 신조어와 같은 트윗의 특징을 고려하지 않아 좋은 성능을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 기계학습을 기반으로 다양한 자질을(이모티콘 극성, 리트윗 극성, 사용자 극성, 대체 어휘)사용하여 실험하여 트윗 감정 분류 성능의 영향을 확인하였다. 기계 학습기 SVM(Support Vector Machine) 기반의 감정 분류 실험으로 이모티콘 극성 자질과 사용자 극성 자질이 트윗 감정 분류 모델의 성능 향상에 기여를 하는 것을 알 수 있었다. 이와 비교하여 리트윗 극성과 대체 어휘 자질은 트윗 감정 분류 모델에 큰 영향이 없는 것을 알 수 있었다.