빅데이터 분석을 이용한 문단 내의 감정 예측

김진수

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김진수

저널정보: 한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제14권 제11호

발행연도: 2016.1

수록면: 267 - 273 (7page)

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모바일의 확산과 더불어 정형화된 자료뿐만 아니라 다양한 형태의 비정형화된 자료로부터 정보가 생성되고 정보 전달 및 공유가 활발히 이루어지고 있다. 최근에는 다양한 SNS 매체들로부터 생산 및 배포되는 많은 자료들 중에서 유의미한 정보를 추출하는 기술로 빅데이터 기술을 많이 사용하며, 빅데이터 분석 기법 중 하나인 데이터 마이닝 기법을 사용한다. 특히, SNS로부터 수집된 방대하고 다양한 자료들을 이용하여 대중의 집단지성에 표출된 일반적인 감정을 분석하여 다양한 분야에 활용한다. 본 논문에서는 SNS를 통해 작성된 짧은 문단 내 함축된 키워드와 키워드들 간의 연관성을 이용하여 문단에 나타난 감정을 예측하고 사용자별 감정에 따른 적절한 답변이나 예측된 감정과 유사한 상품이나 영화 등 다양한 추천시스템에 사용될 수 있도록 형태소 분석과 변형된 n-gram방법을 혼합하여 효율적인 감정 예측 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 평균 82.25%의 재현율을 보여 기존의 시스템에 비해 더욱 향상된 성능을 보여 주었고, 형태소분석을 통해 의미 있는 키워드 추출에 도움이 될 것으로 기대한다.

#감정 예측 #한국어 형태소 분석기 #변형된 n-gram #연관규칙 #순차패턴 #SVM #Emotion Prediction #Korean Morphological Analyzer #Modified n-gram #Support Vector Machine #Association Rule #Sequential Pattern

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윤성현 / 2015 / 집단지성 콘텐츠에 적합한 저작권 인증 기법 / 한국융합학회논문지 6(6):185~193

김정훈 / 2015 / 빅데이터 기반의 융합 보이스피싱을 이용한 사회공학적 공격 기법과 대응방안 / 한국융합학회논문지 6(1):85~91

Dong-Yup Choi / 2016 / An Emotion Extraction Method from SMS Text for the Emotion Expression Robot / Journal of Korea Intellectual Patent Society 18(44):5~8

유영석 / 2016 / 트위터 이용자의 음악 청취 행태 분석 및 국내 음악 순위와의 비교 연구 / 디지털융복합연구 14(5):309~316

정은진 / 2016 / 소셜 네트워크 기반의 {사용자 – 연관 디자인} 행렬을 이용한 감성 디자인 추천 / 디지털융복합연구 14(8):313~318

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