• 제목/요약/키워드: sentimental analysis

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Investigating Factors of Higher Education on Job Satisfaction, Globalization, and Hosting Country

  • Cho, Yooncheong
    • 산경연구논집
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    • 제12권2호
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    • pp.7-17
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    • 2021
  • Purpose: Previous studies have rarely examined the role of higher education for human capital development in the case of Korea. The purpose of this study is to investigate effects of higher education for international students in globalized environment on job satisfaction, globalization, and hosting country. Research questions include the following: i) how do application and improvement on work, performance, self-confidence, and use of network affect job satisfaction; ii) how do leadership, policy improvement, public diplomacy, social responsibility and global competence affect globalization?; iii) how do affective, cognitive, and behavioral components affect attitude of hosting country? Research design, data, and methodology: Online survey and interviews were conducted. For quantitative research, this study applied factor and structural equational modeling, while for qualitative research, this study applied cognitive mapping and sentimental analysis. Results: This study found that most of proposed effects showed significant. The results showed consistent for quantitative and qualitative researches. Conclusions: The results implied that higher education in global environment plays a key role to enhance job satisfaction, globalization, and attitude toward the hosting country and contributes to foster international relations significantly. The results also implied that human capital development in globalized environment helps improve global network and public diplomacy.

백두대간지역의 산림훼손경향 분석 (Deforestation Patterns Analysis of the Baekdudaegan Mountain Range)

  • 이동근;송원경;전성우;성현찬;손동엽
    • 한국환경복원기술학회지
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    • 제10권4호
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    • pp.41-53
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    • 2007
  • The Baekdudaegan Mountain Range is a backbone of the Korean Peninsula which carries special spiritual and sentimental signatures for Koreans as well as significant ecological values for diverse organisms. However, in spite of importance of this region, the forests of Baekdudaegan have been damaged in a variety of human activities by being used as highland vegetable grower, lumber region, grass land, and bare land, and are still undergoing destruction. The existing researches had determined the details of the damage through on-site and recent observations. Such methods cannot provide quantitative and integrated analysis therefore could not be utilized as objective data for the ecological conservation of Baekdudaegan forests. The goal of this study is to quantitatively analyze the forest damage in the Baekdudaegan preservation region through land cover categorization and change detection techniques by using satellite images, which are 1980s, and 1990s Landsat TM, and 2000s Landsat ETM+. The analysis was executed by detecting land cover changed areas from forest to others and analyzing changed areas' spatial patterns. Through the change detection analysis based on land cover classification, we found out that the deforested areas were approximately three times larger after the 1990s than from the 1980s to the 1990s. These areas were related to various topographical and spatial elements, altitude, slope, the distance form road, and water system, etc. This study has the significance as quantitative and integrated analysis about the Baekdudaegan preservation region since 1980s. These results could actually be utilized as basic data for forest conservation policies and the management of the Baekdudaegan preservation region.

국내 버츄얼 인플루언서의 인스타그램 수용자 반응 (The Response of Domestic Virtual Influencer'S Instagram Audience)

  • 한기향
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권11호
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    • pp.471-483
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    • 2021
  • 본 연구는 가상 인플루언서 마케팅의 출발선에서 가상 인플루언서에 대한 수용자의 반응을 알아보는 것을 목적으로 한다. 이에 국내에서 활동 중인 가상 인플루언서의 인스타그램에서 게시글과 댓글, '좋아요' 수와 동영상 리뷰 수를 수집하였다. 자료의 수집과 분석에는 Python 3.7과 Textom을 사용하였다. 감성 분석결과, 긍정 감성이 부정과 중립의 감성보다 높게 나타났으며, 긍·부정 모두 가상 인플루언서의 외모가 주요한 요인으로 나타났다. 중립의 감성에서 가상 인플루언서에 대한 소비자의 관심을 유추할 수 있었다. 본 연구는 가상 인플루언서에 대한 소비자의 반응을 알아보고 가상 인플루언서에 대한 긍정과 부정의 감정에 대한 요인을 파악하여, 가상 인플루언서 마케팅의 전략 수립에 도움이 될 자료를 제시했다는 것에 그 의의가 있다.

집단지성을 이용한 한글 감성어 사전 구축 (Building a Korean Sentiment Lexicon Using Collective Intelligence)

  • 안정국;김희웅
    • 지능정보연구
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    • 제21권2호
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    • pp.49-67
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    • 2015
  • 최근 다양한 분야에서 빅데이터의 활용과 분석에 대한 중요성이 대두됨에 따라, 뉴스기사와 댓글과 같은 비정형 데이터의 자연어 처리 기술에 기반한 감성 분석에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만, 한국어는 영어와는 달리 자연어 처리가 어려운 교착어로써 정보화나 정보시스템에의 활용이 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 감성 분석에 활용이 가능한 감성어 사전을 집단지성으로 구축하였고, 누구나 연구와 실무에 사용하도록 API서비스 플랫폼을 개방하였다(www.openhangul.com). 집단지성의 활용을 위해 국내 최대 대학생 소셜네트워크 사이트에서 대학생들을 대상으로 단어마다 긍정, 중립, 부정에 대한 투표를 진행하였다. 그리고 집단지성의 효율성을 높이기 위해 감성을 '정의'가 아닌 '분류'하는 방식인 폭소노미의 '사람들에 의한 분류법'이라는 개념을 적용하였다. 총 517,178(+)의 국어사전 단어 중 불용어 형태를 제외한 후 감성 표현이 가능한 명사, 형용사, 동사, 부사를 우선 순위로 하여, 현재까지 총 35,000(+)번의 단어에 대한 투표를 진행하였다. 본 연구의 감성어 사전은 집단지성의 참여자가 누적됨에 따라 신뢰도가 높아지도록 설계하여, 시간을 축으로 사람들이 단어에 대해 인지하는 감성의 변화도 섬세하게 반영하는 장점이 있다. 따라서 본 연구는 앞으로도 감성어 사전 구축을 위한 투표를 계속 진행할 예정이며, 현재 제공하고 있는 감성어 사전, 기본형 추출, 카테고리 추출 외에도 다양한 자연어 처리에 응용이 가능한 API들도 제공할 계획이다. 기존의 연구들이 감성 분석이나 감성어 사전의 구축과 활용에 대한 방안을 제안하는 것에만 한정되어 있는 것과는 달리, 본 연구는 집단지성을 실제로 활용하여 연구와 실무에 활용이 가능한 자원을 구축하여 개방하여 공유한다는 차별성을 가지고 있다. 더 나아가, 집단지성과 폭소노미의 특성을 결합하여 한글 감성어 사전을 구축한 새로운 시도가 향후 한글 자연어 처리의 발전에 있어 다양한 분야들의 융합적인 연구와 실무적인 참여를 이끌어 개방적 협업의 새로운 방향과 시사점을 제시 할 수 있을 것이라 기대한다.

자연어처리와 기계학습을 통한 우울 감정 분석과 인식 (Analysis and Recognition of Depressive Emotion through NLP and Machine Learning)

  • 김규리;문지현;오유란
    • 문화기술의 융합
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    • 제6권2호
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    • pp.449-454
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    • 2020
  • 본 논문에서는 SNS에 게시된 글의 내용을 통해 사용자의 우울함을 검출하는 기계학습 기반 감성 분석 시스템을 제안한다. 게시한 글의 작성자가 기분을 파악하는 시스템을 구현하기 위해 먼저 감정 사전에서 우울한 감정의 단어와 그렇지 않은 감정과 관련된 단어를 목록화하였다. 그 후, SNS를 대표하는 서비스 중 하나인 트위터의 텍스트 자료에서 검색 키워드를 선정하고 크롤링을 시행하여 우울한 감정을 띤 문장 1297개와 그렇지 않은 문장 1032개로 이뤄진 학습 데이터셋을 구축하였다. 마지막으로 텍스트 기반 우울감 검출 목적에 가정 적합한 기계학습 모델을 찾기 위해 수집한 데이터셋을 바탕으로 순환신경망, 장단기메모리, 그리고 게이트 순환 유닛을 비교 평가하였고, 그 결과 GRU 모델이 다른 모델들보다 2~4%가량의 높은 92.2%의 정확도를 보임을 확인하였다. 이 연구 결과는 SNS상의 게시글을 토대로 사용자의 우울증을 예방하거나 치료를 유도하는 데 활용될 수 있을 것이다.

분석감상능력 신장을 위한 초등학교 웹 기반 미술감상 시스템 개발 (Development of Elementary School Web Based Art Appreciation System for Enhancing Analysis Appreciation)

  • 김정랑;임현정
    • 정보교육학회논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.221-228
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    • 2005
  • 다양한 영상매체의 홍수 속에서 주체적인 사고와 올바른 가치 판단력을 기르기 위한 미술 감상 교육의 중요성이 어느 때 보다 강조되고 있고, 미술과 제7차 교육과정에서도 감상 영역과 연계하여 미적 체험, 표현 영역을 지도하도록 강조하고 있으나, 교육현장에서는 여전히 표현과 기능 위주의 미술 교육만이 실시되고 있다. 표현 활동을 마친 후 실시하고 있는 감상활동도 시간의 부족, 작품 분석에 대한 어려움, 감상지도의 어려움으로 단순히 직관에 의한 느낌을 간단히 서술하는데 그치고 있다. 따라서, 본 논문에서는 미술 작품의 조형요소를 분석하고, 응용 프로그램을 이용해 조형요소별로 작품을 수정해 보고 이를 비교 분석하여 분석감상능력을 신장시킬 수 있는 웹 기반 미술감상 시스템을 개발하였다. 이를 교육현장에 적용하여 작품에서 보여지는 가시적인 조형요소인 선 형 명암 색채 질감 공간 구도를 분석함으로써 학생들의 조형감각과 분석감상능력이 신장됨을 확인할 수 있었다.

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제품 가격에 따른 온라인 리뷰 유익성 결정 요인에 관한 연구 (Identifying Factors Affecting Helpfulness of Online Reviews: The Moderating Role of Product Price)

  • 백현미;안중호;하상욱
    • 한국전자거래학회지
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    • 제16권3호
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    • pp.93-112
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    • 2011
  • 최근 온라인 쇼핑 활동의 증가와 함께 소비자들은 온라인상에서의 제품에 대한 리뷰를 합리적인 구매 결정을 내리기 위한 중요한 정보로 활용하고 있다. 하지만 소비자들은 많은 양의 온라인 리뷰 중 그들의 구매 결정에 유익하게 활용될 리뷰를 선택하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 정교화 가능성 이론(elaboration likelihood model)을 바탕으로, 유익한 온라인 소비자 리뷰를 결정하는 요인이 무엇인지 알아보고, 구매하고자 하는 제품의 가격에 따라 유익한 리뷰를 결정짓는 요인이 어떻게 변화되는지를 분석하고자 한다. 본 분석을 위해 아마존 닷컴의 75,226개의 온라인 소비자 리뷰 데이터를 수집하고, 리뷰 메시지의 감정어 분석 (sentimental analysis)을 통해 메시지 내용에 대한 정량변수도 확보하였다. 다중회귀분석 결과, 리뷰 점수, 리뷰어에 대한 랭킹 정보를 포함하는 주변적 단서(peripheral cues)와 리뷰 메시지의 단어 수, 부정어 비율의 중심적 단서(central cues) 모두 리뷰의 유익성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 고가격 제품과 저가격 제품에서 유익한 리뷰를 결정하는 요인이 다르게 나타남을 확인하였다.

SNS대상의 지능형 자연어 수집, 처리 시스템 구현을 통한 한국형 감성사전 구축에 관한 연구 (Research on Designing Korean Emotional Dictionary using Intelligent Natural Language Crawling System in SNS)

  • 이종화
    • 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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    • 제29권3호
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    • pp.237-251
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    • 2020
  • Purpose The research was studied the hierarchical Hangul emotion index by organizing all the emotions which SNS users are thinking. As a preliminary study by the researcher, the English-based Plutchick (1980)'s emotional standard was reinterpreted in Korean, and a hashtag with implicit meaning on SNS was studied. To build a multidimensional emotion dictionary and classify three-dimensional emotions, an emotion seed was selected for the composition of seven emotion sets, and an emotion word dictionary was constructed by collecting SNS hashtags derived from each emotion seed. We also want to explore the priority of each Hangul emotion index. Design/methodology/approach In the process of transforming the matrix through the vector process of words constituting the sentence, weights were extracted using TF-IDF (Term Frequency Inverse Document Frequency), and the dimension reduction technique of the matrix in the emotion set was NMF (Nonnegative Matrix Factorization) algorithm. The emotional dimension was solved by using the characteristic value of the emotional word. The cosine distance algorithm was used to measure the distance between vectors by measuring the similarity of emotion words in the emotion set. Findings Customer needs analysis is a force to read changes in emotions, and Korean emotion word research is the customer's needs. In addition, the ranking of the emotion words within the emotion set will be a special criterion for reading the depth of the emotion. The sentiment index study of this research believes that by providing companies with effective information for emotional marketing, new business opportunities will be expanded and valued. In addition, if the emotion dictionary is eventually connected to the emotional DNA of the product, it will be possible to define the "emotional DNA", which is a set of emotions that the product should have.

Exploring the Feature Selection Method for Effective Opinion Mining: Emphasis on Particle Swarm Optimization Algorithms

  • Eo, Kyun Sun;Lee, Kun Chang
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권11호
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    • pp.41-50
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    • 2020
  • 감성분석 연구에서는 문장에 내포된 감성을 결정짓는 단어를 찾는 것으로부터 시작된다. 경영자는 소비자가 주로 사용하는 단어를 분석함으로써 시장의 반응을 이해할 수 있다. 본 연구에서는 감성분류의 성능에 영향을 미치는 단어를 찾기 위하여 입자군집최적화 탐색방법과 다목적진화 알고리즘이 적용된 속성선택 방법을 제안한다. 속성선택 방법은 기존 머신러닝 분류기를 벤치마킹함으로써 성능이 비교된다. 벤치마킹된 분류기는 의사결정나무, 나이브 베이지안 네트워크, 서포터 벡터 머신, 랜덤포레스트, 배깅, 랜덤 서브스페이스, 로테이션 포레스트이다. 연구결과에 따르면, 입자군집 최적화 알고리즘이 적용된 속성선택방법으로 선택된 속성을 사용한 경우에 속성의 수를 상당히 줄일 수 있었고, 분류기의 성능을 유지시킬 수 있었다. 특히, 정확도 결과에서는 입자군집 최적화 탐색방법으로 선택된 속성을 사용한 경우의 서포터 벡터 머신의 성능이 가장 높게 나타났다. AUC 결과에서는 랜덤 서브스페이스가 가장 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 해당 탐색방법과 분류기를 적용함으로써 오피니언 마이닝 모델의 성능을 효율적으로 유지 및 개선시키도록 도움을 준다.

감정어휘 평가사전과 의미마디 연산을 이용한 영화평 등급화 시스템 (Grading System of Movie Review through the Use of An Appraisal Dictionary and Computation of Semantic Segments)

  • 고민수;신효필
    • 인지과학
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    • 제21권4호
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    • pp.669-696
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    • 2010
  • 본 논문은 한 문서의 전체 의미는 각 부분의미의 합성이라는 관점에서 미리 반자동으로 구축된 감정어휘 평가사전을 기반으로 한 시스템을 제안한다. 인간의 의사 결정 과정과 유사한 방식으로 의사 결정 과정을 모델링하려는 노력으로써 본 ARSSA 시스템은 개별 리뷰의 의미값 연산과 자료 분류를 통해 감정 표현이 나타난 영화평 리뷰의 자동 등급화에 대한 연구를 수행한다. 이는 {'평점' : '리뷰'} 이항구조로 이루어진 현재의 평점 부여 형식에서 발생하는 두 변항의 불연속성 문제를 해결해보려는 목적을 가진다. 이는 어휘 의미 합성 과정에서 반영된 추상적 의미들의 합성 함수를 통해 실현될 수 있다. 시스템의 성능 실험에서 네이버 무비에서 확보한 1000개의 리뷰에 대한 10-fold 교차 검증 실험이 수행되었다. 이 실험은 기존에 부여된 평점과 비교하여 감정어휘 평가사전을 이용하였을 때 85%의 F1 Score를 보였다.

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