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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제9권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
419 - 431 (13page)

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본 논문은 개인 사용자의 트윗을 분석하여 사용자의 감정 흐름을 모니터링할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사용자의 감성 흐름을 정확하게 예측하기 위해서 기존의 텍스트 위주의 시스템과 달리 본 연구에서는 사용자가 쓴 텍스트와 영상 등으로부터 감성을 인식하는 멀티 모달 분석 기법이 개발된다. 제안된 방법에서는 먼저 어휘분석 및 문맥을 이용한 텍스트분석기와 학습기반의 영상감성인식기를 이용하여 텍스트 및 영상 트윗에 숨겨진 개별 감성을 추출한다. 이후 이들은 규칙기반 통합 방법에 의해 날짜별로 통합되고, 마지막으로 개인의 감성흐름을 보다 직관적으로 관측할 수 있도록 감성흐름그래프로 시각화한다. 제안된 방법의 효용성을 평가하기 위해 두 단계의 실험이 수행되었다. 먼저 4만여 개의 트윗으로부터 제안된 방법의 정확도 평가 실험이 수행되고, 최신 트윗 분석 기술과 비교 분석되었다. 두 번째 실험에서는 40명의 우울증을 가진 사용자와 일반사용자를 구분할 수 있는지에 대한 실험이 수행된 결과, 제안된 기술이 실제 사용자의 감성흐름을 모니터하는데 효율적임을 증명하였다.
#Convergence #Twitter user recognition #multi-modal analysis #mood trend monitoring #support vector machine #context recognition

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M. Marcus / 2012 / Depression : A global public health concern :6~8 google schola Z. Rihmer / 2001 / Can better recognition and treatment of depression reduce suicide rates? A brief review / European Psychiatry 16:406~409 google schola L. S. Radloff L S / 1977 / The CES-D scale a self-report depression scale for research in the general population / Applied Psychological Measurement 1:385~401 google schola G. E. Simon / 1999 / Outcomes of recognized and unrecognized depression in an international primary care study / General Hospital Psychiatry 21:97~105 google schola M. De Choudhury / 2013 / Predicting depression via social media / ICWSM 2013 :1~10 google schola

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