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감정 어휘 사전을 활용한 KcBert 기반 영화 리뷰 말뭉치 감정 분석
http://doi.org/10.5626/JOK.2022.49.8.608
감정 분석은 텍스트 데이터에 표현된 인간이 느끼는 감정을 기쁨, 슬픔, 분노, 놀람, 공포 등의 다양한 감정 유형으로 분류하는 것이다. 본 연구에서는 감정 어휘 사전을 활용하여 영화 리뷰 말뭉치에 표현된 감정을 기쁨, 슬픔, 공포, 분노, 혐오, 놀람, 흥미, 지루함, 통증의 9가지로 분류하여 감정 말뭉치를 구축하고, KcBert에 감정 말뭉치를 학습시켜 모델의 성능을 평가하였다. 감정 말뭉치를 구축하기 위해 심리학 모델을 기반으로 한 감정 어휘 사전을 사용하였는데, 감정 어휘 사전의 어휘와 영화 리뷰 말뭉치에 나타난 감정 어휘가 일치하는지 여부를 판단하고, 영화 리뷰 말뭉치의 마지막에 등장하는 어휘에 일치하는 감정 유형을 주석하였다. 이렇게 구축한 감정 말뭉치를 NSMC로 사전 학습된 KcBert에 학습시켜 그 성능을 평가한 결과, KcBert는 감정을 9가지 유형으로 분류한 모델에서도 우수한 성능을 보였다.
모션-스피어 궤적데이터 기반의 동적제스처 인식 시스템
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.7.781
최근 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI)에 속하는 동적제스처 인식 기술은 많은 관심을 받고 있다. 이는 해당 시스템을 활용하기 위한 인터페이스 구성이 간단하고, 빠른 의사소통이 가능하기 때문이다. 본 논문에서는 동적제스처 인식 시스템에 새로운 입력데이터를 사용하고, 인식정확도를 개선시키기 위한 연구를 진행했다. 기존 동적제스처 인식시스템에서는 주로 관절의 위치와 회전데이터를 사용한다. 반면 제안하는 시스템에서 모션-스피어의 궤적데이터를 사용한다. 모션-스피어는 움직임을 시각화하기 위한 기술로서 직관적으로 움직임을 표현한다. 모션-스피어는 동작을 궤적과 꺾임 각도가 표현하고, 모션-스피어의 궤적은 동적제스처 인식시스템의 입력데이터로 사용가능하다. 본 논문에서는 궤적데이터 사용의 유효성을 동적제스처 인식정확도 비교를 통해서 검증한다. 실험에서는 직접 사용자의 움직임을 쿼터니온데이터로 측정한 실험과 공개 모션데이터를 사용한 실험으로 나눈다. 두 시스템에서 모두 인식정확도 테스트를 진행했고, 각 실험에서 모두 높은 인식정확도를 도출했다.
