본 논문은 인터넷에서 사용자가 물품을 구매하고자 할 때 구매를 원하는 것의 상품평을 미리 볼 수 있는 프로그램을 설계하고 구현하였다. 구매 물건의 동종 모델에서 어느 제품을 구매하여야 할지 사용자의 선택이 어려운 경우 고객의 의사결정에 도움을 주고자 해당 상품을 이미 구매한 고객들의 의견 중에서 긍정적인 면과 부정적인 면 중 어떤 성격이 더 강한지를 판단하는 상품평 분석 도구이다. 본 프로젝트에서는 사용자의 물품 구매를 돕는 상품평 분석 도구의 기능은 첫째, 인터넷 게시판과 블로그(blog)의 글을 수집하고, 이를 분석해서 긍정/부정/보통의 의견들을 그래프로 표시하여 구매 의사 결정에 도움이 준다.
본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS) 데이터로부터 약물 부작용 게시글을 추출하기 위한 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기반 분류 모델을 제안한다. 먼저, 처방 빈도가 높으며 게시글을 많이 확보할 수 있는 케토프로펜 약물에 대하여 국내 최대 소셜 네트워크 플랫폼인 네이버 블로그와 카페의 게시글(2005 년~2020 년)을 확보하고 최종 3,828 건을 분석하였다. 결과적으로 케토프로펜에 대한 3 종(약물, 부작용, 불용어)의 렉시콘을 정의하였으며 이를 기반으로 Bi-LSTM 분류모델 기준 87%의 정확도를 얻었다. 본 연구에서 제안하는 모델은 SNS 데이터가 약물 부작용 정보 획득을 위한 기존 (전자의무기록, 자발적 약물 부작용 보고 시스템 등) 자료원에 대한 보완적 정보원이 되며, 개발된 Bi-LSTM 분류모델을 통해 약물 부작용 게시글 추출의 편리성을 제공할 것으로 기대된다.
전라남도 국민참여형 위성영상 블로그 시스템은 2006년도 행정자치부 자치단체정보화지원사업의 일환으로 구축된 것으로서, 사용자가 고해상도 위성영상 위에 직접 자신의 글, 사진, 동영상을 올리고, 이를 다른 사용자나 시스템과 공유할 수 있도록 구축된 시스템이다. 본 시스템이 궁극적으로 구현하고자 했던 과제는 다음과 같다. (1)지리정보 혹은 기타 정보의 고정성을 탈피하고, (2)지리정보와 멀티미디어 자료의 효율적 통합을 통해 geoUCC를 구축하며, (3)사용자의 참여를 통한 지리정보 제공 방식의 쌍방향성을 구현하여, (4) 사용자를 일방적 자료 활용자에서 자료 생성자로 발전시키고 궁극적으로는 자치단체와 국민 간 새로운 방식의 소통 방식을 생성하는 것이다. 본 시스템 구축의 결과로서 본 시스템에서 일반 국민에게 서비스되는 내용은 다음과 같다. (1) 전라남도 전역의 1m급 고해상도 위성영상의 대국민 서비스, (2)전라남도 전역에 대한 지번 단위까지의 주소 검색 서비스, (3)웹 상에서의 실시간 3차원 GIS 서비스, (4)Web2.0의 철학을 반영한 RSS, Trackback 기능 및 Tag 검색 기능, (5)사용자가 직접 고해상도 위성영상 위에 자신의 글, 사진, 동영상, 홈페이지 등을 올릴 수 있는 "위성영상 블로그 쓰기 기능", (6)국내 거의 모든 포털 사이트의 블로그와 홈페이지를 지원하는 시스템 연계(퍼가기) 기능 등이다. 결론적으로 본 시스템의 사용자는 고해상도 위성영상 기반의 지도 위에 자신의 여행기, 사진, 동영상을 올림으로써 자신만의 사용자제작콘텐츠(UCC)를 생성할 수 있을 뿐만 아니라, 이를 다른 사용자와 공유, 활용함으로써 실질적인 쌍방향, 참여형 지리정보시스템을 이용하게 된 것이다.
오늘날 인터넷 사용자들은 블로그나 뉴스, 인터넷 게시판 등의 매체에서 댓글을 통해 다른 사람의 의견을 살피고 자신의 의견을 나타내고 있다. 그러나 현재 대부분의 블로그나 인터넷 포털 사이트의 경우 기사나 댓글들을 순차적인 목록 형태로 제공하므로 사용자가 원하는 내용의 댓글을 검색하거나 살펴보는 것은 힘든 일이다. 또한 댓글 사용자가 증가함에 따라 스팸 댓글이나 악플 등이 사회 문제가 되기도 한다. 본 논문에서는 다음 아고라(Daum AGORA) 웹 블로그의 게시글과 댓글을 통계적으로 분석하고 유사도를 기반으로 클러스터링하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 클러스터링 결과를 시각화하여 간단한 스크린 뷰(screen view)로 보여준다. 또한, 본 시스템은 생물정보학에서 잘 알려진 정렬 기법인 Needleman-Wunsch 알고리즘을 이용해 스팸 댓글을 필터링한다.
최근 블로그나 인터넷 게시판과 같은 온라인 커뮤니티가 활발히 사용됨에 따라 댓글을 통해 자신의 의견을 적극적으로 나타내고자하는 이용자들이 계속해서 증가하고 있다. 실제 댓글 활동이 활발한 인터넷 게시판에서는 수천 개의 댓글이 달린 게시물도 심심치 않게 찾아볼 수 있다. 본 논문에서는 인터넷 게시판의 글의 정보와 댓글을 이용하여, 댓글의 확장과 조회 수와의 상관관계에 대해 알아보았다.
SNS 의 발달로 이를 활용한 제품의 광고가 활발하게 이루어지고 있다. 다양한 제품군 중에서도 사용자의 피부 및 건강의 개선 효과가 나타나는 화장품, 건강보조제 등은 후기 글을 보고 실제 효과를 판단하기에 어려움이 있다. 이는 많은 양의 광고에 가려진 실질적 후기를 찾는 것이 어렵고, 포스팅의 전문을 읽는 것은 비효율적이라는 점에서 기인한다고 할 수 있다. 본 논문에서는 소셜 미디어를 바탕으로 아토피 치료법의 효과를 분석할 수 있는 효과 분석 모델을 개발하고 그 결과를 제시하였다. 먼저 많은 후기가 존재하는 키워드를 기반으로 최대 1000 개의 블로그 포스팅을 수집하였고, 광고성 글을 제외하는 자동 처리 알고리즘을 실시하였다. 다음으로 각각의 후기 글에 나타난 효과를 한눈에 알아볼 수 있도록 점수화하는 효과 분석 알고리즘을 제안하고 실험하였다. 실험결과 감마리놀렌산, 플라즈마, 락토바실러스 등이 긍정적 효과가 있는 치료법으로 나타났다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 제품의 효과를 점수화할 수 있으므로 아토피 치료법에 한정되지 않고, 해당 제품군인 화장품 및 건강보조제 등에 다양하게 적용될 수 있을 것으로 보인다.
소비자 구전은 정보통신기술의 발전과 모바일 기기의 보급 가속화로 그 영향력 또한 급속도로 커지고 있다. 그러나 과도한 마케팅 경쟁은 가짜리뷰와 같은 거짓 온라인 구전을 확산시켰고, 이로 인해 소비자들은 온라인 구전에 대한 피로감과 함께 온라인을 통해 얻게 되는 정보를 불신하는 결과를 초래하고 있으며, 이는 소비자의 합리적 구매 결정 행위에 부정적인 영향을 미치기도 한다. 이에 대한 문제 인식의 확산으로 가짜리뷰의 형태적 특성에 대한 연구를 비롯해 가짜리뷰를 효과적으로 분류하기 위한 다양한 탐지 방법에 대한 연구가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 네이버 블로그에 작성된 포스트를 대상으로 데이터를 수집하고, 사용자의 무의식에 기반한 습관적 패턴을 머신러닝 모형을 통해 분석해 보았다. 게시물이 작성된 블로그와 그 게시물에서 추출한 변수를 분석하여 향후 가짜리뷰 예측에 활용하고자 하였다. 연구 결과, 광고성 리뷰 예측에 있어 해당 글 작성자의 블로그에 등록된 전체 포스트의 개수와 포스트의 등록 날짜는 매우 높은 상관관계를 보였으며, 해당 포스트가 속한 분류에 등록된 포스트의 개수, 포스트 본문에 사용된 이미지의 개수, 블로그에 포함된 메뉴 개수, 포스트 제목 및 본문의 길이, 포스트가 획득한 '좋아요'의 개수 또한 높은 상관관계를 보였다. 또한 광고성 리뷰 여부를 판단하기 위한 머신러닝 모형에 있어서 랜덤포레스트를 활용한 모형이 가장 우수한 모형으로 확인되었다. 본 연구에서는 블로그에 작성된 리뷰 내용에 대한 형태소 분석을 시행하는 대신 리뷰를 작성한 사람의 행위를 분석하기 위한 시도를 하였다. 이를 위해 블로그와 포스트의 특성 데이터를 수작업이 아닌 웹 크롤링 기법으로 수집하고 머신러닝 모형을 통해 광고성 리뷰 여부를 판별할 가능성을 확인한 점은 향후 가짜리뷰의 빠른 탐지를 위한 효율성 및 효과성 향상에 기여할 수 있을 것이다.
특정한 관심이나 활동을 공유하는 관계망을 구축해주는 온라인 서비스인 소셜네트워크서비스(SNS), 자신의 관심사에 따라 자유롭게 글, 사진, 동영상 등을 올릴 수 있는 공간인 블로그(Blog) 등은 자신을 알리고 표현하는 사회현상으로 자리 매김하고 있다. 이러한 SNS나 블로그를 통해 사용자들이 자유롭게 표현한 글들을 분석하여 의미있는 정보와 가치, 그리고 패턴을 찾기 위한 텍스트 마이닝(Text Mining), 오피니언 마이닝(Opinion Mining), 의미 분석(Semantic Analysis) 등의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 또한, 연구자들의 연구 효율을 보다 높이기 위하여 키워드 기반 연구들도 이루어져있다. 하지만 대부분의 연구들은 한글의 맞춤법에 많은 한계점을 나타내고 있다. 본 연구는 어근을 찾기 힘든 이상한 외계 언어, 무분별하게 표현되는 속어, 알기 힘든 한글 이모티콘 인터넷 언어, 마이닝 처리 과정에서 파악하기 어려운 단어들을 데이터베이스에 구축하여 데이터 사전 기반 마이닝 처리 기법의 한계를 극복하고자 한다. 특정 주제에 대한 주관적 견해로 구성된 블로그를 사례 분석 대상으로 연구를 진행하였으며 유니코드를 활용한 비표준어 추출은 텍스트 마이닝 처리에 유용함을 발견할 수 있었다.
본 연구는 대중의 과학적 소양을 함양하기 위한 기관으로서의 과학관의 역할에 주목하고, 우리나라 과학관이 대중에게 어느 정도 영향을 미치고 있는지 알아보기 위하여 소셜 빅데이터 분석을 통해 대중의 과학관에 대한 인식과 사용 행태를 알아보고자 하였다. 이를 위해 네이버 블로그와 트위터에에서 '과학관'이 포함된 게시글들을 추출한 뒤 텍스트 네트워크 분석, 빈도 분석, 공기어 분석 및 의미 분석을 실시하고 영어권의 분석 결과와 비교해 보았다. 그 결과 블로그에서는 주로 어린 자녀를 둔 부모 층에서 과학관이 이슈가 되고 있었고, 트위터에서는 단체 관람을 하는 학생 층이 다수 드러났다. 따라서 우리나라 대중들은 과학관을 주로 아이의 체험을 위한 공간으로 활용하고 있었고, 이 경우 과학관의 프로그램과 전시에 대해서는 긍정적으로 인식하고 있었다. 한편 단체 관람하는 학생들은 다소 부정적 감정을 표출하고 있는 것으로 나타났다. 과학관과 대중과의 소통, 대중의 과학에 대한 참여 등 제 3세대적 과학관의 기능적 측면에서 외국의 사례와 비교해본 결과 우리나라 대중들은 과학관 관람 이후 관람한 과학적 내용에 대한 언급이 거의 없었고, 논쟁이나 심포지움 등 과학적 의사소통과 관련된 언급 역시 거의 없었다. 또한 해설사나 직원들도 외국과는 달리 전혀 회자되지 않고 있었다. 한편, 영어권 게시글의 동사 분석에서 '배우다', '참여하다', '듣다', '읽다', '묻다', '생각하다', '그리다' 등의 유의미한 활동과 관련된 동사들이 다수 나타난 것에 비해 우리나라 게시글에서는 '물어보다', '생각하다' 가 소수 나타나는 것에 그치고 있었다. 따라서 과학관은 과학관 관람객들이 관람을 마친 뒤에 그들의 기억에 남고 대중들 사이에서 회자될 만큼 영향력 있고 다양한 내용과 활동이 일어날 수 있도록 개선할 필요가 있겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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