1. 수행배경

• 4차 산업혁명에 들어서면서 모바일 디바이스 등에서 발생하는 막대한 데이터 속에 편향적인 정보를 습득하기 쉽다. 그러하여 웹상의 데이터를 크롤링하여 분석하여 부정과 긍정 두부분의 의견을 취합하여 보여주는 자연어 처리 기반의 애플리케이션을 개발하고자한다.
• 빅데이터를 분석하여 게시물에 내포된 감정을 식별하고 사용자에게 가독성 높은 글을 제공하고자한다!
• 자연어 처리 모델을 개발하여 사용자가 편향적인 정보를 습득하여 잘못된 판단을 하는 것을 방지하고자 한다.

2. 수행기간

• 수행기간은 총 19년 09월부터 20년 06월까지 계획되어있으며 이번 학기의 계획과 추후 계획은 다음과 같다

• 09	10	11	12	01	02	03	04	05	06
  시스템 설계
  	선행기술 분석
  		프로토타입 제작
  			고도화 및 테스트
  					시스템 검증

3. 개발작품 설명

• 이 프로젝트의 목표로는 NLP 모델의 분류 정확도가 85%이상인 모델을 구현하는 것으로 데이터 셋은 직접 크롤러를 구현하여 크롤링하거나 기존에 Open된 데이터를 사용할 예정이다.
• 선 처리된 감성 분석 데이터를 카테고리(영화, 제품의 평가)별로 볼 수 있는 웹앱
• 카테고리를 선택한 후에 원하는 제품등을 클릭하면 그 제품의 긍정적, 부정적 평가에 대한 wordcloud를 앱에서 볼 수 있으며 긍정00% 부정 00%로 대체로 긍정적입니다. 등의 멘트를 출력하는 모바일 웹앱

4. 활용방안

• 기업에서 예산을 투자하여 데이터를 분석하던것들을 일반 고객들도 무료로 데이터를 분석해 볼 수 있는 웹앱을 개발하여 배포하는 등의 활용이 가능하다.
• 기업등에서도 쉽고 편하게 회사에서 출시된 제품에 대한 평가를 볼 수 있어 제품개션등에 활용 할 수 있을것으로 예상된다.