• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.156-159
• /
• 2007

본 연구에서는 개 방, 참여, 공유를 기 본 가치로 하는 Web 2.0의 대표적 트렌드인 UCC(User Created Contents)를 e-Learning에 접목하여 비즈니스 모델 설계시 고려해야 할 사항들을 분석하였다. 현재 초중등은 물론 대학, 직장, 평생교육의 주류를 형성하고 있는 것은 e-Learning이다. 그러나 기존 e-Learning 모델들은 콘텐츠의 다양성 미흡, 감성의 부재, 흥미 부족 등 해결하기 어려운 문제들을 가지고 있다. 이에 기존 e-Learning 모델의 단점들을 보완해 줄 수 있는 UCC의 개념을 통합함으로써 교육효과를 극대화하고 교육 주체자들의 교육활동을 보다 편리하게 도와줄 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 교육 주체자들이 제작한 콘텐츠를 Web2.0 플랫폼에 적용하여 참여와 공유를 이끌어 내고 궁극적으로 교육효과를 극대화 할 수 있는 비즈니스 모델을 설계시 고려해야 할 사항을 분석하여 제시하였다.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.12 no.10
• /
• pp.243-252
• /
• 2014

Many researches about the effect on politics, economics and Sociocultural phenomenon using the social media are in progress. Authors utilized NAVER Trend most famous web browsing service in korea, NAVER Blog social media, NAVER Cafe service and Open Data(API) and also used temperature, humidity index data of Korea Meteorological Administration. This study analyzed a change of the public's emotion in korea using Cluster analysis of vocabulary of taste among its of feelings and senses. K-means clustering was followed by decision of the number of groups which was used Chi-square goodness of fit test and ward analysis. Eight groups was made and it represented sensitive vocabulary. By Discriminant analysis, eight groups decided by Cluster analysis has 98.9% accuracy. The change of the public's emotion has capability to predict people's activity so they can share sensibility and a bond of sympathy developed between them.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.12 no.1
• /
• pp.19-30
• /
• 2023

An electric scooter(e-scooter), one popularized micro-mobility vehicle has shown rapidly increasing use in many cities. In South Korea, the use of e-scooters has greatly increased, as some companies have launched e-scooter sharing services in a few large cities, starting with Seoul in 2018. However, the use of e-scooters is still controversial because of issues such as parking and safety. Since the perception toward the means of transportation affects the mode choice, it is necessary to track the trends for electric scooters to make the use of e-scooters more active. Hence, this study aimed to analyze the trends related to e-scooters. For this purpose, we analyzed news articles related to e-scooters published from 2014 to 2020 using dynamic topic modeling to extract issues and sentiment analysis to investigate how the degree of positive and negative opinions in news articles had changed. As a result of topic modeling, it was possible to extract three different topics related to micro-mobility technologies, shared e-scooter services, and regulations for micro-mobility, and the proportion of the topic for regulations for micro-mobility increased as shared e-scooter services increased in recent years. In addition, the top positive words included quick, enjoyable, and easy, whereas the top negative words included threat, complaint, and ilegal, which implies that people satisfied with the convenience of e-scooter or e-scooter sharing services, but safety and parking issues should be addressed for micro-mobility services to become more active. In conclusion, this study was able to understand how issues and social trends related to e-scooters have changed, and to determine the issues that need to be addressed. Moreover, it is expected that the research framework using dynamic topic modeling and sentiment analysis will be helpful in determining social trends on various areas.

• Journal of Digital Contents Society
• /
• v.18 no.3
• /
• pp.585-592
• /
• 2017

As development of personal devices have made everyday use of internet much easier than before, it is getting generalized to find information and share it through the social media. In particular, communities specialized in each field have become so powerful that they can significantly influence our society. Finally, businesses and governments pay attentions to reflecting their opinions in their strategies. The stock market fluctuates with various factors of society. In order to consider social trends, many studies have tried making use of bigdata analysis on stock market researches as well as traditional approaches using buzz amount. In the example at the top, the studies using text data such as newspaper articles are being published. In this paper, we analyzed the post of 'Paxnet', a securities specialists' site, to supplement the limitation of the news. Based on this, we help researchers analyze the sentiment of investors by generating a domain-specific sentiment lexicon for the stock market.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.504-506
• /
• 2019

The text and diary data of many SNSs around the world are uploaded, but it does not go beyond sharing and recording the data. In general, social big data is used to identify taste and interests. However, there is a need for a system that analyzes and displays their status and information. Therefore, in this paper, the happiness diary system deals with the design of the system that can record the data of the SNS and its own diary, store them in the big data system, and express the happiness through their diary and SNS data using emotional analysis.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.07a
• /
• pp.427-428
• /
• 2021

정보통신기술의 발달로 전자상거래의 증가와 소비자들의 제품에 대한 경험과 지식의 공유가 활발하게 진행됨에 따라 소비자는 제품을 구매하기 위한 자료수집, 활용을 진행하고 있다. 따라서 기업은 다양한 기능들을 반영한 제품이 치열하게 경쟁하고 있는 현 시장에서 우위를 점하고자 소비자 리뷰를 분석하여 소비자의 정확한 소비자의 요구사항을 분석하여 제품기획 프로세스에 반영하고자 텍스트마이닝(Text Mining) 기술과 딥러닝(Deep Learning) 기술을 통한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문의 기초자료가 되는 데이터셋은 포털사이트의 구매사이트와 오픈마켓 사이트의 소비자 리뷰를 웹크롤링하고 자연어처리하여 진행한다. 감성분석은 딥러닝기술 중 CNN(Convolutional Neural Network), LSTM(Long Short Term Memory) 조합의 모델을 구현한다. 이는 딥러닝을 이용한 제품기획 프로세스로 소비자 요구사항 반영, 경제적인 측면, 제품기획 시간단축 등 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
• /
• 1997.11a
• /
• pp.22-27
• /
• 1997

특정 제품이 가진 "감성 이미지"란 그 제품의기능과 함께 제품의 감각적 요소 그리고 사용자가 제품에 대해 가진 개념적인 사고 과정의 산물이다. 감성이미지의 국제 비교 연구는 사용자가 특정 제품에 대해 가지고 있는 이미지를 국가나 문화의 맥락 속에서 상호 비교 평가하여, 각 국가나 사회집단을 특팅지울 수 있는 문화적 감성 요소를 추출하고자 하는 것이다. 즉, 각 국가의 생활문화 속에서 사용자들이 제품에 대해 가지는 감성이미지를 계량적으로 규명하고 비교 평가하며, 이 정보를 기초로 각국의 문화와 정서에 적합한 제품 디자인의 모형을 제시하는데 본 연구의 목적이 있다. 구체적인 연구방법은 우선, 자동차 제품을 중심으로 '제품 이미지'를 나타내는 '언어 이미지'스케일을 각 문화 집단 별로 구성한다. 이 제품 이미지에 대비하여, 감성적 요소로 선정된 표준 색채 스케일을 중심으로 나타난 집단의 '이미지'를 상호 비교 평가한다. 이 경우, 각 국가별 집단에서 특징적으로 나타나는 제품의 주요 특성이 감성 이미지로 표현되는 색채 이미지에 어떻게 반영되는가를 상호 비교한다. 이 연구에서는 특정 지역의 사람들이 제품에 적용하는 감성이미지는 색채나 기타 감성 요소에 대한 선호의 문제가 아니라 그 집단의 사람들이 그 제품을 통해 표현하고자 하는 사회적 표상의 반영이라는 것을 보여준다. 따라서, 제품의 이미지가 각 국가별로 공유되는 감성 이미지로 변환되기 위해서는 동일한 의미나 상징성을 지닌 감성 요소를 활용하여 그 제품의 이미지를 포장할 수 있는 방법을 적용하는것이다. 본 연구에서는 각 문화 집단들이 특정 제품에 대해 가지고 있는 사회적 표상(social representation) 체계를 색채스케일에서 나타난 감성 이미지를 통해 구체화하는 것이다.로서는 방전효율의 저하가 없는 양호한 성능을 보였으며, SC의 시범 작동시험을 실차(소나타 1800cc)에 장착하여 수행한 결과 20회 이상의 연속시동에서도 아무런 문제점 없이 잘 동작하였다.되는 데이타를 입력한후 마우스로 원하는 작업의 메뉴를 선택하면 된다. 방법을 타액과 혈청내 testosterone 농도 측정에 응용하여 RIA의 결과와 비교하여 본 바 상관관계가 타액에서 r=0.969, 혈청에서 r=0.990으로 두 결과가 잘 일치하였다. 본 실험에서 측정된 한국인 여성의 타액내 testosterone농도는 107.7$\pm$12.0 pmol／l이었고, 남성의 타액내 농도는 274.2$\pm$22.1 pmol／l이었다. 이상의 결과로 보아 본 연구에서 정립된 EIA 방법은 RIA를 대신하여 소규모의 실험실에서도 활용할 수 있을 것으로 사려된다.또한 상실기 이후 배아에서 합성되며, 발생시기에 따라 그 영향이 다르고 팽창과 부화에 관여하는 것으로 사료된다. 더욱이, 조선의 ${\ulcorner}$구성교육${\lrcorner}$이 조선총독부의 관리하에서 실행되었다는 것을, 당시의 사범학교를 중심으로 한 교육조직을 기술한 문헌에 의해 규명시켰다.nd of letter design which represents -natural objects and was popular at the time of Yukjo Dynasty, and there are some documents of that period left both in Japan and Korea. "Hyojedo" in Korea is supposed to have been influenced by the le

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2015.10a
• /
• pp.1047-1050
• /
• 2015

Wearable device, along with IoT(Internet of Things), is considered the core of upcoming generation's convergence technology. Companies are intensely competing one another for prior occupation in the smartwatch market. Consumers that use smartwatch express their preferences by sharing their opinions through SNS(Social Networking Service). Through this study, emotions dictionary is built, which consists of attributes and emotional words related to smartwatch. Based on the emotions dictionary, SNS data has been categorized according to the attributes through opinion data model. Afterwards, overall polarity and attribute polarity of collected data are distinguished through natural language parsing, followed by an analysis of smartwatch reviews. This study will contribute to determination of which attributes of smartwatch to be improved, to arise consumer's interest for individual smartwatch.

• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.18 no.4
• /
• pp.121-131
• /
• 2017

With emergence of Internet, social media, and mobile service, the consumers have actively presented their opinions and sentiment, and then it is spreading out real time as well. The user-generated text data on the Internet and social media is not only the communication text among the users but also the valuable resource to be analyzed for knowing the users' intent and sentiment. In special, economic participants have strongly asked that the social big data and its' analytics supports to recognize and forecast the economic trend in future. In this regard, the governments and the businesses are trying to apply the social big data into making the social and economic solutions. Therefore, this study aims to reveal the capability of social big data analysis for the economic use. The research proposed a social big data analysis model and an online consumer sentiment index. To test the model and index, the researchers developed an economic survey ontology, defined a sentiment dictionary for sentiment analysis, conducted classification and sentiment analysis, and calculated the online consumer sentiment index. In addition, the online consumer sentiment index was compared and validated with the composite consumer survey index of the Bank of Korea.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.17 no.2
• /
• pp.195-200
• /
• 2019

Nowadays as the use of mobile communication devices such as smart phones and tablets and the use of Computer is expanded, data is being collected exponentially on the Internet. In addition, due to the development of SNS, users can freely communicate with each other and share information in various fields, so various opinions are accumulated in the from of big data. Accordingly, big data analysis techniques are being used to find out the difference between the response of the general public and the response of the media. In this paper, we analyzed the public response in SNS about child allowance and childbirth grant and analyzed the response of the media. Therefore we gathered articles and comments of users which were posted on Twitter for a certain period of time and crawling the news articles and applied sentiment analysis. From these data, we compared the opinion of the public posted on SNS with the response of the media expressed in news articles. As a result, we found that there is a different response to some national policy between the public and the media.