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초록

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스마트폰과 타블렛PC가 대중화 되면서 SNS 사용자가 늘어나고 이를 통해 자신의 이야기를 공유하는 사람들이 많아졌다. 이러한 글은 주로 사용자의 감성과 관심 정보를 담고 있기 때문에 이런 분석을 통한 다양한 지능서비스의 개발에 유용하게 사용되고 있다. 이모티콘은 대표적으로 감성을 표현하는 방법이다. 많은 연구를 통해 이모티콘이 자신의 감성상태를 표현하고 감성상태의 대표성을 가지고 있다는 연구결과가 발표되었다. 다양한 형태 표현이 가능하여 표정이나 행동, 특정한 사물을 형상화한 이모티콘의 표현은 폭넓은 묘사가 가능할 뿐 아니라 유희적인 요소를 가지고 있어서 위트 있는 대화를 가능하게 한다. 그래서 이모티콘을 추천하는 것이 소셜미디어 서비스를 제공하는 업체에서 중요한 문제가 되고 있다. 본 연구에서는 사용자의 글을 텍스트마이닝으로 분석하여 특징을 추출하고, 해당 특징을 기반으로 과거 사용자들이 선택한 이모티콘의 패턴을 분석해서 해당 사용자의 글에 가장 적합한 이모티콘을 추천하는 새로운 추천 시스템을 제안한다. 추천에 들어가는 기본 예측 모형으로는 이분류 예측에 강점을 가지고 있는 Support Vector Machine을 사용한다. 향후 실제 소셜미디어로부터 수집된 데이터를 이용하여 제안모형의 성능을 검증할 예정이다.

목차

개요
 1. 서론
  1.1 연구 배경 및 목적
  1.2 연구 개요
 2. 이론적 배경
  2.1 텍스트마이닝
  2.2 기계학습
  2.3 SVM
 3. 연구 모형 및 실험 계획
 4. 실험 결과 예상
 5. 결론

저자

• 김현웅 [ 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 박사과정 ]
• 안현철 [ 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 부교수 ]

참고문헌