KCI등재
국문장편소설 감정 데이터 모델링의 현실적 방안 고찰: 감정분류체계 정립을 중심으로 = Consideration of realistic ways to model sentiment data for Korean full-length novels: Centered on establishing an emotion classification system
저자
강우규 (강원대학교 국학연구소)
발행기관
학술지명
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발행연도
2024
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
397-432(36쪽)
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기존의 고전소설 감정 데이터는 감정 데이터셋을 활용한 정량적 방식과 감정설문을 통한 정성적 방식으로 구축되었다. 정량적 방식은 일관된 방식을 국문장편소설 전반에 적용하여 빠르게 감정 데이터를 구축하고 분석할 수 있지만, 감정식별의 정확도가 떨어진다는 단점이 있었다. 정성적 방식은 감정식별의 정확도는 높지만, 감정 데이터 구축에 많은 시간과 비용이 소요된다는 단점이 있었다.
이러한 문제 제기를 바탕으로 본 연구는 새로운 감정분류체계 정립을 중심으로 정량적 방식과 정성적 방식을 결합하는 감정 데이터 모델링과 구축의 현실적 방안을 제안하였다. 방대한 분량으로 인해 국문장편소설의 감정 데이터는 정량적 방식으로 구축할 수밖에 없는 현실이기에, 정량적 구축 방식의 정확도를 높일 수 있도록 정성적 연구 기반의 국문장편소설 감정분류체계 정립을 시도한 것이다. 이렇게 정립한 국문장편소설 감정분류체계는 ‘감동/감사, 기대, 기쁨, 깨달음, 놀람, 당황/난처, 두려움, 분노/혐오, 불만, 불쌍함/연민, 비장함, 수치/죄책, 슬픔, 신뢰/호의, 안타까움/실망, 애정, 없음, 우쭐댐/무시함’의 18가지 감정유형으로 구성된다.
Previously, sentiment data for Korean classic novels were built in a quantitative way using sentiment datasets and a qualitative way using sentiment surveys. The quantitative method can quickly build and analyze sentiment data by applying a consistent method across Korean full-length novels, but it has the disadvantage of low accuracy of sentiment identification. The qualitative method has a high accuracy of emotion identification, but it is time-consuming and costly to build emotion data.
Based on these problems, this study proposes a realistic way to model and build emotion data that combines quantitative and qualitative methods, focusing on the establishment of a new emotion classification system. Since the emotion data of Korean full-length novels cannot be constructed in a quantitative way due to the vast amount of data, we attempted to establish a Korean full-length novels emotion classification system based on qualitative research to improve the accuracy of the quantitative construction method. The emotion classification system is composed of 18 emotion types: Impression/Gratitude, Anticipation, Joy, Enlightenment, Surprise, Embarrassment/Distress, Fear, Anger/Hatred, Dissatisfaction, Pity/Compassion, Pity/Compassion, Pity/Compassion, Shame/Guilt, Sadness, Trust/Favor, Sadness/Disappointment, Affection, None, Pride/Ignorance.
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