Development of Sentiment Analysis Model for Usability Evaluation of Smart Mobile Devices based on Natural Language Processing

최근 빅데이터 및 인공지능 기술의 발전에도 불구하고 사용성평가 분야에서는 텍스트 등 비정형 데이터의 부족으로 감성분석 연구에 제한이 많았다. 이에 본 연구에서는 전이학습을 기반으로 소규모 사용성평가 데이터를 활용한 감성분석 모델을 제안한다. 이를 위해 네이버 영화리뷰 20만 건의 댓글로 CNN 모델을 생성하고 사용성평가 517건의 데이터를 이용하여 전이학습을 수행하였다. 분석결과 본 연구에서 제안한 전이학습 모델은 소규모 데이터만으로 생성된 모델보다 약 20%의 정확도 향상과 1epoch당 1400ms의 학습시간 단축을 보였다. 본 연구에서는 사용성평가 분야에 한글 텍스트 감성분석 및 전이학습을 처음으로 적용하여 향후 소규모 데이터인 사용성평가에 감성분석 연구를 활용할 수 있는 이론적 기반을 제공하였다는 점이다. 또한, 실제로 데이터가 부족하여 시도하기 어려웠던 사용성평가 분야의 감성분석에 전이학습을 통해 설문지 없이 고령자와 간단한 응답을 통하여 사용성평가가 가능하다는 것을 확인하였다.