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      소셜 미디어 지성을 이용한 다중 감성 어휘 구축 및 색채 기반 시각화 방법에 관한 연구 = A study on building multi-class sentiment resource using social media intelligence and color-based sentiment visualization for sentiment analysis

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      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

      정보화 사회가 가속화됨에 따라 정치, 경제, 문화 등 사회 전반적인 영역에서 정보를 중심으로 문제를 이해하고 현상을 분석하여, 의견을 수렴하고 문제를 해결하는 등 다양한 형태로 이용하려는 노력이 시도되고 있다. 특히, 소셜 미디어와 같은 비정형 데이터는 대중들의 전반적인 의견을 나타내는 중요한 정보로 사용될 수 있기 때문에, 여론을 수렴하여 의사 결정하는 과정에 많은 도움을 줄 수 있다
      감성 분석은 주관적인 데이터로부터 대중의 전체적인 의견을 분석하여 유용한 정보를 판단 할 수 있도록 한다. 감성 분석의 중요성은 특정 대상에 대한 주관적 의견들이 모여 하나의 여론을 형성하기 때문에, 감성 분석을 통해 객관적인 형태의 정보로 분석될 수 있고, 주관적인 의견을 표현하지 않은 다른 개인, 집단 또는 기업과 같은 제 3의 대상에게 의사 결정 과정에서 도움을 줄 수 있는 정보를 제공할 수 있다는 점이다.
      감성 분석에 대한 사회적 요구와 중요성이 점점 커지면서 감성 분석에 대한 다양한 연구가 진행되고 있지만, 여전히 해결해야 하는 과제가 여러 가지 있다. 첫째, 감성 어휘 집합 구축 문제이다. 시간이나 한정된 의미 관계에 따른 한계를 극복할 수 있는 감성 어휘 구축 방법과 하나의 어휘에 여러 가지 감성을 표현할 수 있는 연구가 필요하다. 둘째, 객관적 표현(objectivity)에 의한 감성 분석 문제이다. 많은 수의 객관적 표현들이 감성을 나타낼 수 있기 때문에, 다양한 감성 어휘 자원 구축과 감성 분석을 위해서는 객관적 표현에 의한 감성을 고려할 수 있는 연구가 필요하다.
      본 논문에서는 감성 분석 연구에서 반드시 고려되어야 하는 대표적인 두 가지 과제인 감성 어휘 집합 구축의 어려움과 객관적 표현에 의한 감성 분석 문제를 해결하기 위해 소셜 미디어 지성을 통해 감성 어휘 집합을 구축하는 새로운 방법을 제안하였고, 색채를 통해 감성을 시각화하여 실천적으로 감성을 분석하는 방법을 제안하였다. 구축 된 감성 어휘 집합을 통해 실험 및 평가한 결과 다음처럼 여섯 가지의 결론을 도출하였다.
      첫째, 감성의 주관적인 특징을 반영한 어휘 집합 구축. 기존 연구 결과와 감성 분석 정확도와 감성 분류 성능을 비교한 결과 사람이 판단하는 감성과 유사한 것을 알 수 있었고, 가장 좋은 성능을 보였다.
      둘째, 객관적 표현에 의한 감성 분석. 명사 중심의 객관적인 표현에 의한 감성을 분석한 결과 긍정, 부정 및 불안 감성에서 서로 다른 의미적인 특징을 발견하였다.
      셋째, 소셜 미디어에 나타난 어휘의 용례를 반영한 감성 어휘 확장. 기존 연구에서 볼 수 없었던 많은 수의 감성 어휘를 발견할 수 있었고 감성 어휘 부족 문제를 보완할 수 있음을 보였다.
      넷째, 감성 어휘의 다양한 감성 극성 표현. 다중 감성에서의 극성을 하나의 벡터로 표현함으로써 어휘 기반의 감성 분석에서 공통적으로 나타나는 낮은 재현율에 의한 감성 분류 성능 문제를 향상 시킬 수 있었다.
      다섯째, 색채로 표현 된 불안 감성의 특징. 부정과 불안 감성이 의미적으로 유사해 보이지만, 분명하게 독립적인 영역으로 표현되는 것을 통해 부정과 구별되는 불안 감성의 특징을 발견하였다.
      여섯째, 색채로 표현 된 중립 감성의 특징. 중립 감성은 어떤 감성에도 치우치지 않고 모든 감성에서 낮은 극성을 나타내는 것을 볼 수 있었다.
      본 논문에서 제안하는 방법을 통해 구축 된 감성 어휘를 이용하여 다양한 관점에서 실험하고 평가한 결과 감성 분석 연구의 어려움을 보완하고 해결 할 수 있었다. 특히, 색채를 통해 감성을 시각화함으로써 정치, 정책 등 사회 분야, 영화, 음악 등 문화 분야, 또는 제품, 서비스 등 산업 분야에서 대중의 감성을 분석하는 도구로 활용될 수 있음을 보여주었다.
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      정보화 사회가 가속화됨에 따라 정치, 경제, 문화 등 사회 전반적인 영역에서 정보를 중심으로 문제를 이해하고 현상을 분석하여, 의견을 수렴하고 문제를 해결하는 등 다양한 형태로 이용...

      정보화 사회가 가속화됨에 따라 정치, 경제, 문화 등 사회 전반적인 영역에서 정보를 중심으로 문제를 이해하고 현상을 분석하여, 의견을 수렴하고 문제를 해결하는 등 다양한 형태로 이용하려는 노력이 시도되고 있다. 특히, 소셜 미디어와 같은 비정형 데이터는 대중들의 전반적인 의견을 나타내는 중요한 정보로 사용될 수 있기 때문에, 여론을 수렴하여 의사 결정하는 과정에 많은 도움을 줄 수 있다
      감성 분석은 주관적인 데이터로부터 대중의 전체적인 의견을 분석하여 유용한 정보를 판단 할 수 있도록 한다. 감성 분석의 중요성은 특정 대상에 대한 주관적 의견들이 모여 하나의 여론을 형성하기 때문에, 감성 분석을 통해 객관적인 형태의 정보로 분석될 수 있고, 주관적인 의견을 표현하지 않은 다른 개인, 집단 또는 기업과 같은 제 3의 대상에게 의사 결정 과정에서 도움을 줄 수 있는 정보를 제공할 수 있다는 점이다.
      감성 분석에 대한 사회적 요구와 중요성이 점점 커지면서 감성 분석에 대한 다양한 연구가 진행되고 있지만, 여전히 해결해야 하는 과제가 여러 가지 있다. 첫째, 감성 어휘 집합 구축 문제이다. 시간이나 한정된 의미 관계에 따른 한계를 극복할 수 있는 감성 어휘 구축 방법과 하나의 어휘에 여러 가지 감성을 표현할 수 있는 연구가 필요하다. 둘째, 객관적 표현(objectivity)에 의한 감성 분석 문제이다. 많은 수의 객관적 표현들이 감성을 나타낼 수 있기 때문에, 다양한 감성 어휘 자원 구축과 감성 분석을 위해서는 객관적 표현에 의한 감성을 고려할 수 있는 연구가 필요하다.
      본 논문에서는 감성 분석 연구에서 반드시 고려되어야 하는 대표적인 두 가지 과제인 감성 어휘 집합 구축의 어려움과 객관적 표현에 의한 감성 분석 문제를 해결하기 위해 소셜 미디어 지성을 통해 감성 어휘 집합을 구축하는 새로운 방법을 제안하였고, 색채를 통해 감성을 시각화하여 실천적으로 감성을 분석하는 방법을 제안하였다. 구축 된 감성 어휘 집합을 통해 실험 및 평가한 결과 다음처럼 여섯 가지의 결론을 도출하였다.
      첫째, 감성의 주관적인 특징을 반영한 어휘 집합 구축. 기존 연구 결과와 감성 분석 정확도와 감성 분류 성능을 비교한 결과 사람이 판단하는 감성과 유사한 것을 알 수 있었고, 가장 좋은 성능을 보였다.
      둘째, 객관적 표현에 의한 감성 분석. 명사 중심의 객관적인 표현에 의한 감성을 분석한 결과 긍정, 부정 및 불안 감성에서 서로 다른 의미적인 특징을 발견하였다.
      셋째, 소셜 미디어에 나타난 어휘의 용례를 반영한 감성 어휘 확장. 기존 연구에서 볼 수 없었던 많은 수의 감성 어휘를 발견할 수 있었고 감성 어휘 부족 문제를 보완할 수 있음을 보였다.
      넷째, 감성 어휘의 다양한 감성 극성 표현. 다중 감성에서의 극성을 하나의 벡터로 표현함으로써 어휘 기반의 감성 분석에서 공통적으로 나타나는 낮은 재현율에 의한 감성 분류 성능 문제를 향상 시킬 수 있었다.
      다섯째, 색채로 표현 된 불안 감성의 특징. 부정과 불안 감성이 의미적으로 유사해 보이지만, 분명하게 독립적인 영역으로 표현되는 것을 통해 부정과 구별되는 불안 감성의 특징을 발견하였다.
      여섯째, 색채로 표현 된 중립 감성의 특징. 중립 감성은 어떤 감성에도 치우치지 않고 모든 감성에서 낮은 극성을 나타내는 것을 볼 수 있었다.
      본 논문에서 제안하는 방법을 통해 구축 된 감성 어휘를 이용하여 다양한 관점에서 실험하고 평가한 결과 감성 분석 연구의 어려움을 보완하고 해결 할 수 있었다. 특히, 색채를 통해 감성을 시각화함으로써 정치, 정책 등 사회 분야, 영화, 음악 등 문화 분야, 또는 제품, 서비스 등 산업 분야에서 대중의 감성을 분석하는 도구로 활용될 수 있음을 보여주었다.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요 약 문
      • 1. 서론
      • 1.1 연구의 목적 및 필요성
      • 1.2 연구의 내용
      • 1.3 논문의 구성
      • 요 약 문
      • 1. 서론
      • 1.1 연구의 목적 및 필요성
      • 1.2 연구의 내용
      • 1.3 논문의 구성
      • 2. 이론적 배경
      • 2.1 감정과 감성
      • 2.2 감성 어휘 구축 방법
      • 2.3 감성 자질 분석 방법
      • 2.4 어휘 기반 감성 분류 방법
      • 2.5 색채 기반 감성 시각화 방법
      • 3. 소셜 미디어 지성을 이용한 다중 감성 어휘 구축 및 색채 기반 시각화 방법
      • 3.1 기준 어휘 선정
      • 3.2 소셜 미디어 지성을 이용한 어휘 구축
      • 3.3 어휘 극성 분석
      • 3.4 다중 감성 극성 분석
      • 3.5 다중 감성 어휘 기반 감성 분류
      • 3.6 RGBA 색채 공간을 이용한 감성 시각화
      • 4. 실험 및 평가
      • 4.1 감성 어휘 집합의 감성 평가
      • 4.2 객관적 표현에 의한 감성 분석
      • 4.3 감성 어휘 집합을 이용한 감성 분류 평가
      • 4.4 색채를 이용한 감성 어휘 집합의 시각화
      • 5. 결론 및 제언
      • 참고문헌
      • ABSTRACT
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      참고문헌 (Reference)

      1. Sentiment140, Bhayani, R., Go, A., Huang, L., 2016년 9월 검색, http://www.sentiment140.com, , 2009

      2. Flickcurl Flickr API Manual, Beckett D., 2014년 검색, http://librdf.org/fli ckcurl, , 2007

      3. NRC Word-Emotion Association Lexicon, Turney, P. D., Mohammad, S. M., 2016년 검색, http://saifmohammad.com/WebPages/NRC-Emotion-Lexicon.htm, , 2013

      4. The Balanced Affective Word List Project, Siegle, G., 2014년 검색, http://www.sci.sdsu.edu/CAL/wordlist/origwordlist.html, , 1994

      5. AFINN(Affective Lexicon by Finn rup Nielsen), Nielsen, F., 2016년 검색, http://www2.compute.dtu.dk/pubdb/views/edoc_download.php/6010/zip/imm6010.zip, , 2011

      6. “한국어 특성을 고려한 감성분류,”, 채수환, 차명훈, 김정호, 인주호, 김명규, 한국감성과학회, 한국감성과학회 감성과학, 13(3), 449-458, , 2010

      7. PMI를 이용한 우리말어휘의 의미 극성 판단, 이동주(Dongjoo Lee), 송상일, 이상구(Sang-goo Lee), 한국정보과학회, 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, 37(1), 260-265, , 2010

      8. “복합시각정보의 감성처리 기반 이미지 검색”, 김판구, 황광수, 백선경, 한국정보과학회, 한국정보과학회 가을 학술발표 논문집(B), 33(2), 106-110, , 2006

      9. 감성과 감정의 이해를 통한 감성의 체계적 측정 평가, 이구형 ( Koo Hyoung Lee ), 한국감성과학회, 감성과학, 1(1), 113-122, , 1998

      10. I 색채 연구소 한국인 색채 감성 척도의 개발에 관한 연구, I.R, 통상산업부 보고서, , 1997

      1. Sentiment140, Bhayani, R., Go, A., Huang, L., 2016년 9월 검색, http://www.sentiment140.com, , 2009

      2. Flickcurl Flickr API Manual, Beckett D., 2014년 검색, http://librdf.org/fli ckcurl, , 2007

      3. NRC Word-Emotion Association Lexicon, Turney, P. D., Mohammad, S. M., 2016년 검색, http://saifmohammad.com/WebPages/NRC-Emotion-Lexicon.htm, , 2013

      4. The Balanced Affective Word List Project, Siegle, G., 2014년 검색, http://www.sci.sdsu.edu/CAL/wordlist/origwordlist.html, , 1994

      5. AFINN(Affective Lexicon by Finn rup Nielsen), Nielsen, F., 2016년 검색, http://www2.compute.dtu.dk/pubdb/views/edoc_download.php/6010/zip/imm6010.zip, , 2011

      6. “한국어 특성을 고려한 감성분류,”, 채수환, 차명훈, 김정호, 인주호, 김명규, 한국감성과학회, 한국감성과학회 감성과학, 13(3), 449-458, , 2010

      7. PMI를 이용한 우리말어휘의 의미 극성 판단, 이동주(Dongjoo Lee), 송상일, 이상구(Sang-goo Lee), 한국정보과학회, 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, 37(1), 260-265, , 2010

      8. “복합시각정보의 감성처리 기반 이미지 검색”, 김판구, 황광수, 백선경, 한국정보과학회, 한국정보과학회 가을 학술발표 논문집(B), 33(2), 106-110, , 2006

      9. 감성과 감정의 이해를 통한 감성의 체계적 측정 평가, 이구형 ( Koo Hyoung Lee ), 한국감성과학회, 감성과학, 1(1), 113-122, , 1998

      10. I 색채 연구소 한국인 색채 감성 척도의 개발에 관한 연구, I.R, 통상산업부 보고서, , 1997

      11. “감성기반 음악 이미지 검색 추천 시스템 설계 및 구현”, 송병호, 김태연, 배상현, 대한전자공학회, 전자공학회 논문지(CI), 47(1), 73-79, , 2010

      12. 감성 평가를 위한 감성의 의미 재정립과 어휘 체계에 관한 연구, 나건, 정현원, 대한인간공학회, 대한인간공학회지, 26(3), 17-25, , 2007

      13. LabMT(Language Assessment By Mechanical Turk). 2016년 9월 검색, http://journals.plos.org/plosone/article/file?id=info%3Adoi/10, Dodds, P. S., Kloumann, I. M., Harris, K. D., Danforth, C. M., Bliss, C. A., 1371/journal.pone.0026752.s001&type=supplementary, , 2011

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