• 정보관리학회지
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• 제27권3호
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• pp.227-239
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• 2010

의견 검색은 사용자의 정보 요구에 주제적으로 연관되면서도 의견이 포함되어 있는 정보를 검색하는 태스크이다. 본 연구는 효과적인 의견 검색을 위해 사용자 정보 요구를 표현하는 방법과 이 요구를 만족시킬만한 여러 의견 자질들을 효과적으로 결합할 수 있는 방법에 대하여 실험을 통해 분석하였다. 본 실험에서는 추론 네트워크 모델을 기본 검색 모델로 사용하였고, Blogs06 컬렉션과 100개의 TREC 토픽에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과, 가상의 '의견' 개념을 설정하여 효과적으로 의견 검색의 정보 요구를 표현할 수 있었으며, 극히 소량의 일반 의견 단어집만을 사용했는데도 동일한 환경에서 기존 모델과 견줄 만한 의견 검색 성능을 달성할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.133-148
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• 2014

최근 다양한 정보채널들의 등장으로 인해 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 같은 현상의 가장 큰 원인은, 스마트기기의 사용이 활성화 됨에 따라 사용자가 생성하는 텍스트, 사진, 동영상과 같은 비정형 데이터의 양이 크게 증가하고 있는 것에서 찾을 수 있다. 특히 비정형 데이터 중에서도 텍스트 데이터의 경우, 사용자들의 의견 및 다양한 정보를 명확하게 표현하고 있다는 특징이 있다. 따라서 이러한 텍스트에 대한 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 텍스트 분석을 위해 필요한 기술은 대표적으로 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝이 있다. 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝은 모두 텍스트 데이터를 입력 데이터로 사용할 뿐 아니라 파싱, 필터링 등 자연어 처리기술을 사용한다는 측면에서 많은 공통점을 갖고 있다. 특히 문서의 분류 및 예측에 있어서 목적 변수가 긍정 또는 부정의 감성을 나타내는 경우에는, 전통적 텍스트 마이닝, 또는 감성사전 기반의 오피니언 마이닝의 두 가지 방법론에 의해 오피니언 분류를 수행할 수 있다. 따라서 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝의 특징을 구분하는 가장 명확한 기준은 입력 데이터의 형태, 분석의 목적, 분석의 결과물이 아닌 감성사전의 사용 여부라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 오피니언 분류라는 동일한 목적에 대해 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝을 각각 사용하여 예측 모델을 수립하는 과정을 비교하고, 결과로 도출된 모델의 예측 정확도를 비교하였다. 오피니언 분류 실험을 위해 영화 리뷰 2,000건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 오피니언 마이닝을 통해 수립된 모델이 텍스트 마이닝 모델에 비해 전체 구간의 예측 정확도 평균이 높게 나타나고, 예측의 확실성이 강한 문서일수록 예측 정확성이 높게 나타나는 일관적인 성향을 나타내는 등 더욱 바람직한 특성을 보였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제46권1호
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• pp.321-344
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• 2015

이 논문은 여러가지 자료를 결합해 어떤 주제에 관한 의견이 실려있는 블로그를 찾는 융합적 의견탐지방법을 소개한다. 주제에 관한 의견이 담긴 블로그를 찾기위해 이 연구는 기존의 IR 방법으로 주제에 관한 블로그를 검색한 후 여러가지 의견탐지 방법을 합산한 의견점수로 검색결과의 순위를 조정하는 방법을 쓴다. 의견탐지 모듈의 주요 구성 요소는 의견이 실려있는 블로그에 자주 나오는 단어들을 활용한 고빈도 모듈, 강한 감정을 표현하는 희귀 한 용어들을 (e.g., "sooo good") 활용한 저빈도 모듈, "I"와 "you"에 묶인 n-gram을 (e.g., I believe, You will love) 활용한 IU모듈, 윌슨의 주관 용어 목록을 바탕으로 한 윌슨의 어휘모듈, 그리고 소수의 의견 약어를 (e.g., imho) 이용한 의견 약어 모듈들 이다. 본 연구의 결과는 여러 가지 방법을 융합하는 것이 의견 검출 성능을 향상시키는데 효과적이 다는 것을 보여주었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권12호
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• pp.2488-2490
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• 2015

본 논문에서는 페이스북에 게시된 글의 어휘 분석 및 호불호를 평가하여, 게시된 글에 대한 정확한 평가를 할 수 있는 시스템을 제안하였다. 기존 평가시 스템과의 성능 비교를 통하여 제안 시스템의 평가 정확도가 높음을 확인하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권4호
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• pp.538-547
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• 2013

In this paper, we propose a bias detection method that is based on personal and social opinions that express contrasting views on competing topics on Twitter. We used unsupervised polarity classification is conducted for learning social opinions on targets. The $tf{\cdot}idf$ algorithm is applied to extract targets to reflect sentiments and features of tweets. Our method addresses there being a lack of a sentiment lexicon when learning social opinions. To evaluate the effectiveness of our method, experiments were conducted on four issues using Twitter test collection. The proposed method achieved significant improvements over the baselines.

• 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.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.585-592
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• 2017

개인용 디바이스의 발달로 개인들이 손쉽게 인터넷에 접속할 수 있게 되었으며, 소셜미디어를 통한 정보의 공유와 습득이 일반화 되고 있다. 특히 분야별 전문 커뮤니티가 발달하며 사회적 영향력을 행사하고 있어 기업과 정부는 이들의 의견을 반영하여 전략을 수립하는 일에 관심을 기울이고 있다. 온라인상의 다양한 텍스트로부터 대중의 의견을 읽어내는 것을 오피니언마이닝이라고 한다. 그 중 하나인 감성사전은 방대한 비정형데이터를 빠르게 파악하는 도구로 여러 분야에서 활용되고 있다. 주식시장은 사회의 여러 요인을 반영하여 변동한다. 최근에는 버즈량 분석 등 빅데이터를 기반으로 오피니언마이닝을 활용한 주식시장 연구가 시도되고 있다. 대표적인 예로 뉴스와 같은 텍스트 데이터 분석을 활용한 연구들이 발표되고 있다. 본 논문에서는 뉴스의 정제된 형식과 한정된 어휘를 사용한 기존연구를 보완하고자 증권전문 사이트 'Paxnet'의 게시 글을 분석대상으로 삼아 주식시장 맞춤형 감성사전을 구축하여 투자자들의 감성을 분석하는 데 기여했다.

• 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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.155-166
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• 2018

These days, online media, such as blogospheres, online communities, and social networking sites, provides the uncountable user-generated content (UGC) to discover market intelligence and business insight with. The business has been interested in consumers, and constantly requires the approach to identify consumers' opinions and competitive advantage in the competing market. Analyzing consumers' opinion about oneself and rivals can help decision makers to gain in-depth and fine-grained understanding on the human and social behavioral dynamics underlying the competition. In order to accomplish the comparison study for rival products and companies, we attempted to do competitive analysis using text mining with online UGC for two popular and competing ramens, a market leader and a market follower, in the Korean instant noodle market. Furthermore, to overcome the lack of the Korean sentiment lexicon, we developed the domain specific sentiment dictionary of Korean texts. We gathered 19,386 pieces of blogs and forum messages, developed the Korean sentiment dictionary, and defined the taxonomy for categorization. In the context of our study, we employed sentiment analysis to present consumers' opinion and statistical analysis to demonstrate the differences between the competitors. Our results show that the sentiment portrayed by the text mining clearly differentiate the two rival noodles and convincingly confirm that one is a market leader and the other is a follower. In this regard, we expect this comparison can help business decision makers to understand rich in-depth competitive intelligence hidden in the social media.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.166-171
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• 2010

본 논문은 한국어 온라인 리뷰 문서의 오피니언 분류(Opinion Classification)에 있어 그 핵심 키워드가 형용사 (Adjective) 범주라는 점을 고려하여, 한국어 형용사를 <문맥에 의존하지 않는 절대 극성>과, <문맥에 의존하여 극성이 바뀌는 상대극성>으로 대분류한 뒤 그 각각의 의미 극성을 하위 분류하는 작업을 수행하였다. 기존의 연구에서 특징적인 오피니언 어휘 수십개에 의존하여 자동 분류를 시도하고자 하였던 문제점을 극복하기 위해서는 한국어 형용사 전체 범주에 대한 체계적인 극성 분류가 이루어져야 할 필요가 있으며, 여기서 특히 상세히 주목받지 못했던 상대 극성 어휘에 대한 본격적인 의미 분류가 요구된다. 본 연구에서 제시하는 형용사의 극성 분류는 기존의 이론 언어학적 형용사 의미 분류와 달리 온라인 오피니언 문서에서 도메인에 따라 나타나는 특징적 의미 유형을 결정하고, 이를 기준으로 온라인 오피니언 문서의 극성 판별에 효과적으로 적용할 수 있는 사전을 구축하였다는 점에서 의의를 가진다.