KCI우수등재
전이학습을 활용한 소규모 비정형 정책데이터 감성분석 모델
저자
안순재(Soonjae Ahn) ; 유승의(Seungui Ryu) ; 홍순구(Soongoo Hong) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
한국데이터정보과학회지(Journal of the Korean data & information science society)
권호사항
발행연도
2020
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI우수등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
405-414(10쪽)
KCI 피인용횟수
4
DOI식별코드
제공처
소장기관
최근 빅데이터 기술의 발전에도 불구하고 정책분야에서는 텍스트 등 비정형 데이터의 부족으로 감성분석 연구에 제한이 많았다. 이에 본 연구에서는 전이학습을 기반으로 소규모 비정형 정책 데이터를 활용한 감성분석 모델을 제안한다. 이를 위해 네이버 영화리뷰 20만 건의 댓글로 CNN 모델을 생성하고 지역 리뷰 1만 건의 댓글을 이용하여 전이학습을 수행하였다. 분석결과 본 연구에서 제안한 전이학습 모델은 소규모 데이터만으로 생성된 모델보다 약 10%의 정확도 향상과 1epoch당 1000ms의 학습지간 단축을 보였다. 본 연구의 공헌도로 학술적으로는 한글 텍스트 감성분석에 전이학습을 처음으로 적용하여 향후 소규모 데이터의 감성분석 연구에 활용할 수 있는 이론적 기반을 제공하였다는 점이다. 실무적으로는 데이터가 부족하여 시도하기 어려웠던 정책 분야의 감성분석을 통해 정부사업의 성공여부를 판별할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있다.
더보기Despite the recent development in big data technologies, the research on sentiment analysis is still facing many limitations due to the lack of unstructured data, including texts, in the policy field. Thus, this study proposes a sentiment analysis model for small-scale unstructured policy data based on transfer learning. As a result, the proposed transfer learning model achieved about 10% better accuracy and a shorter training time of 1000 ms per epoch than the model generated only by using small-scale data. As an academic contribution, this study, which is the first application of transfer learning to Korean text sentiment analysis, provides a theoretical basis for future research on sentiment analysis using small-scale data. For practicality, this study can serve as basic data in determining the success or failure of government projects through sentiment analysis in the policy field, which was difficult to determine previously given the lack of data. the detailed feature of sea/land breeze at each site is closely associated with the local shape of coastline.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2022 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (등재유지) | |
2017-01-01 | 평가 | 우수등재학술지 선정 (계속평가) | |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보2차) | KCI후보 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2001-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.18 | 1.18 | 1.07 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.01 | 0.91 | 0.911 | 0.35 |
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)