근래에 들어 정보통신 기술의 발전과 함께 소셜 네트워크 서비스 및 온라인 커뮤니티와 같은 새로운 미디어의 급속한 성장으로, 언제 어디서나 정보의 생산 및 접근이 가능하게 되었으며 사...
근래에 들어 정보통신 기술의 발전과 함께 소셜 네트워크 서비스 및 온라인 커뮤니티와 같은 새로운 미디어의 급속한 성장으로, 언제 어디서나 정보의 생산 및 접근이 가능하게 되었으며 사용자들은 방대한 양의 정보를 손쉽게 제공 받을 수 있게 되었다. 일반적으로 상품리뷰나 이용후기는 그 양이 많아서 소비자나 서비스 제공자가 쉽게 내용을 판단하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 상품리뷰나 이용후기와 같은 콘텐츠의 의미적 정보를 파악하고자 하는 오피니언마이닝 연구분야가 나타나게 되었다
본 논문에서는 일반적인 상품구매 의견에 대한 오피니언 마이닝 연구를 이러닝 서비스 분야로 확장, 적용하여 보았다. 일반적으로 어휘를 추출하여 문장을 분석하는 경우 띄어쓰기가 무시 되거나, 맞춤법 표기법이 지켜지지 않은 경우, 그리고 기존의 어휘를 줄여서 새로운 어휘 형태로 표현하는 현상 등으로 인한 분석의 어려움이 존재한다. 이를 극복하기 위한 연구가 많이 진행되고 있으나 아직 완벽하게 문제를 해결하지는 못하고 있는 상황이다. 교사들을 대상으로 이러닝 서비스를 진행하는 원격교원연수원의 경우 학습자가 교사 집단인 관계로 그 수강후기들이 맞춤법에 크게 벗어나지 않고 비교적 정제된 표현으로 작성되어 있다. 따라서 본 논문에서는 수강후기 분석 데이터의 원천적 문제점을 최소화하고 내용 분석에 초점을 맞추기 위하여 원격교원연수원의 이러닝 수강후기를 분석 하였다.
그 결과로 본 연구를 통하여 다음과 같은 분석 결과를 얻을 수 있었다. 첫째, 이러닝 분야 오피니언 마이닝을 위한 감성 어휘사전을 구축하였다. 일반적으로 문장의 극성을 판단할 수 있는 어휘들의 사전인 감성 어휘사전은 분석을 하는 분야에 따라 특성에 맞게 구축되어야 한다. 본 논문에서는 이러닝 수강후기를 분석하여 이러닝 서비스 분야에 활용할 수 있는 감성 어휘사전과 감성 어휘들이 의견적 극성을 나타내는 패턴에 대한 DB를 구축하였다.
둘째, 구축된 감성 어휘사전과 극성 패턴 DB를 이용하여 이러닝 서비스에 대한 긍정, 부정 의견을 분류하여 점수화하여 강의 수강자의 의견을 요약할 수 있도록 하였다. 이러한 방식으로 수강후기에 대한 의견 점수를 산출한 결과 의견 점수와 다음 기수 수강인원 사이에 밀접한 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 셋째, 이러닝 서비스를 개선할 수 있도록 부정 의견을 분석, 제시 할 수 있는 시스템을 제안하였다.
이제까지 오피니언 마이닝은 소비자 의견을 분석하여 다른 소비자들에게 추천하는 용도로 연구되어 주로 맛집이나 영화평 등에 대한 분석을 시도하였다. 본 논문에서는 이러닝 서비스 제공자 입장에서 학습자의 부정적인 의견을 강좌별, 서비스 요소별로 요약, 정리하여 보여줌으로써 효율적인 서비스 개선 작업을 수행할 수 있는 이러닝 수강후기 분석 시스템을 제안하였다.
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