• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.829-832
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• 2014

최근 사람 간 소통채널인 소셜미디어는 매스미디어 중심의 정보유통의 흐름을 바꿔놓으며 기업, 공공기관 등에서 가치를 찾는 핵심자원으로 관심을 받고 있다. 재난관리도 기존의 정부중심 대응에서 벗어나 소셜미디어, 즉 소셜 빅데이터를 활용한 국민 참여형 재난관리의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 재난관리를 위해 실시간 소셜 빅데이터를 모니터링하는 시스템인 국립재난안전연구원의 소셜 빅보드(Social Big Board)를 소개하고, 이 시스템의 재난이슈 탐지의 정확성 향상을 위해 새롭게 개발된 재난유형별 관련도에 기반한 재난이슈 탐지기법을 설명하며 실험 및 평가결과를 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.629-630
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• 2014

서비스 산업에 있어 기업 간의 경쟁이 날로 심화되어 가고 있는 가운데 효율적인 경영을 위해서는 시시각각으로 변하는 고객의 니즈를 파악하기 위해 그 어느 때 보다도 고객피드백이 필요한 시대이다. 최근 기업에서는 다양한 고객의 목소리가 담겨 있는 소셜 미디어상의 빅 데이터를 이용하여 고객의 피드백을 파악하려는 노력을 하고 있다. 따라서 모바일 스마트 혁명의 핵심 자원인 빅 데이터를 어떻게 분석, 활용 할 것인지 많은 기업들의 관심이 집중되고 있다. 본 연구에서는 이러한 소셜 빅 데이터를 분석하는 기술로서 최근 이슈를 감지하고 예측하는 방법을 제안하다. 이것은 기관이나 기업 등 분석대상과 관련된 소셜 데이터 자체를 분석하거나 그 외 관련 데이터와 연관 관계 분석 등 여러 가지 방법을 조합하여 부정적 이슈 등의 탐지가 가능하다.

• Information and Communications Magazine
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• v.34 no.6
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• pp.43-50
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• 2017

본고에서는 소셜 빅데이터에서 공공안전에 위협되고 사회적으로 이슈가 되는 재난사건을 추출하기 위한 방법으로 소셜 네트워크상에서 사용자 행동 분석과 시간분석을 반영한 토픽 모델링 기법을 알아본다. 소셜 사용자의 글 수, 리트윗 반응, 활동주기, 팔로워 수, 팔로잉 수 등 사용자의 행동 분석을 통하여 활동적이고 신뢰성 있는 사용자를 분류함으로써 트윗에서 스팸성과 광고성을 제외하고 이슈에 대해 신뢰성 높은 사용자가 쓴 트윗을 중요하게 반영한다. 또한, 트위터 데이터에서 새로운 이슈가 발생한 것을 탐지하기 위해 시간별 핵심어휘 빈도의 분포 변화를 측정하고, 이슈 트윗에 대해 감성 표현 분석을 통해 핵심이슈에 대해 사건 어휘를 추출한다. 소셜 빅데이터의 특성상 같은 날짜에 여러 이슈에 대한 트윗이 많이 생성될 수 있기 때문에, 트윗들을 토픽별로 그룹핑하는 것이 필요하므로, 최근 많이 사용되고 있는 LDA 토픽모델링 기법에 시간 특성과 사용자 특성을 분석한 시간상에서의 중요한 사건 어휘를 반영하고, 해당이슈에 대한 신뢰성 있는 사용자가 쓴 트윗을 중요시 반영하도록 토픽모델링 기법을 개선한 소셜 사건 탐지 방법에 대해 알아본다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.24 no.3
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• pp.163-182
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• 2019

Analyzing the frequency and correlation of the news keywords in the modern society that are becoming complicated according to the time flow is a very important research to discuss the response and solution to issues. This paper analyzed the relationship between the flow of social keyword and major issues through the analysis of news big data for 10 years (2009~2018). In this study, political issues, education and social culture, gender conflicts and social problems were presented as major issues. And, to study the change and flow of issues, it analyzed the change of the issue by dividing it into five years. Through this, the changes and countermeasures of social issues were studied. As a result, the keywords (economy, police) that are closely related to the people's life were analyzed as keywords that are very important in our society regardless of the flow of time. In addition, keyword such as 'safety' have decreased in increasing rate compared to frequency in recent years. Through this, it can be inferred that it is necessary to improve the awareness of safety in our society.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.11
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• pp.1-10
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• 2021

This paper aimed to look at the awareness of foreign workers in social platforms by using text mining, one of the big data techniques and draw suggestions for foreign workers. To achieve this purpose, data collection was conducted with search keyword 'Foreign Worker' from Jan. 1, to Dec. 31, 2020, and frequency analysis, TF-IDF analysis, and degree centrality analysis and 100 parent keywords were drawn for comparison. Furthermore, Ucinet6.0 and Netdraw were used to analyze semantic networks, and through CONCOR analysis, data were clustered into the following eight groups: foreigner policy issue, regional community issue, business owner's perspective issue, employment issue, working environment issue, legal issue, immigration issue, and human rights issue. Based on such analyzed results, it identified national awareness of foreign workers and main issues and provided the basic data on policy proposals for foreign workers and related researches.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.28 no.1
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• pp.62-71
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• 2013

최근 빅데이터 시대를 맞이하여 소셜미디어가 중요한 정보의 소통수단으로 급부상함에 따라 소셜웹 이슈 탐지 및 예측분석 기술이 큰 주목을 받고 있고, 기업 정부 등에서 정치/경제/사회문화적 이슈들에 대한 온라인 동향 분석 및 이슈 예측 기술의 수요가 급증하고 있다. 본고에서는 페이스북, 트위터 등의 소셜미디어에 대한 온라인 동향 분석 및 모니터링 기술 개발의 국내/국외 상용화 및 연구 현황을 소개한다. 또한, 사회적 동향을 분석해서 만들어진 예측모델에 기반해서 이슈의 향후 전개 과정에 대해 정량적으로 예측하는 기술 현황을 국내와 국외로 나누어 소개한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.801-801
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• 2012

최근 과학 IT 패러다임은 기존 하드웨어, 소프트웨어 중심에서 폭발적으로 증가하는 데이터를 활용하여 정치 사회 경제 등 제반 이슈와 연계된 분석 예측으로 진화하고 있으며, 모바일 인터넷과 소셜 미디어 등장으로 데이터가 경제적 자산이 되는 빅데이터 시대가 도래하였다. 급속히 변화하고 복잡해진 사회구조와 재난환경으로 인해 인력에만 의존한 재난관리의 사각지대가 대형재난으로 이어질 우려가 크므로 다양한 재난전조(前兆)를 체계적으로 관리하여 선제적으로 예방하는 체계가 필요하다. 본 연구는 인터넷에 존재하는 재난관련 언론보도, 민원, 제보, 소셜 미디어 등의 비정형 데이터와 재난관련 정형 데이터(DB)를 융합 분석하여 재난전조를 사전에 감지하고 위험요소를 신속히 제거하는 빅데이터 기반 재난전조감지 체계를 제안한다. 최근 피해가 급증하고 있는 도시내수침수 피해 위험 예방을 위해 제안한 재난전조감지 체계를 적용하여 피해발생 위험요소 및 전조, 긴급 이슈 등을 감지하는데 활용하는 방안을 제안한다. 이는 전조를 감지하고 사전 침수 피해를 예측하여 피해 최소화 및 복구비용 절감, 저감능력 강화의 효과뿐만 아니라 위험요인 사전 차단 및 확산방지가 가능할 것으로 기대된다.

• Informatization Policy
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• v.23 no.1
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• pp.3-19
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• 2016

The purpose of the study is to analyze the existing literature and to suggest future research directions in the big data security area. This study identifies 62 research articles and analyses their publication year, publication media, general research approach, specific research method, and research topic. According to the results of the analyses, big data security research is at its intial stage in which non-empirical studies and research dealing with technical issues are dominant. From the research topic perspective, the area demonstrates the signs of initial research stage in which proportion of the macro studies dealing with overall issues is far higher than the micro ones covering specific implementation methods and sectoral issues. A few promising topics for future research include overarching framework on big data security, big data security methods for different industries, and government policies on big data security. Currently, the big data security area does not have sufficient research results. In the future, studies covering various topics in big data security from multiple perspectives are anticipated.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.8
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• pp.1-9
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• 2016

In accordance with the increased political and social utilization of social media, demands on online trend analysis and monitoring technologies based on social bigdata are also increasing rapidly. In this paper, we define 'risk' as issues which have probability of turn to negative public opinion among big social issues and classify their types in details. To define risk types, we conduct a complete survey on news documents and analyzed characteristics according to issue domains. We also investigate cross-medias analysis to find out how different public media and personalized social media. At the result, we define 58 risk types for 6 domains and developed automatic classification model based on machine learning algorithm. Based on empirical experiments, we prove the possibility of automatic detection for social issue risk in social media.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.22 no.3
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• pp.67-78
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• 2019

The purpose of this study is to explore information ethics issues based on academic big data from Web of Science (WoS) and to provide implications for information ethics education in informatics subject. To this end, 318 published papers from WoS related to information ethics were text mined. Specifically, this paper analyzed the frequency of key-words(TF, DF, TF-IDF), information ethics issues using topic modeling, and frequency of appearances by year for each issue. This paper used 'tm', 'topicmodel' package of R for text mining. The main results are as follows. First, this paper confirmed that the words 'digital', 'student', 'software', and 'privacy' were the main key-words through TF-IDF. Second, the topic modeling analysis showed 8 issues such as 'Professional value', 'Cyber-bullying', 'AI and Social Impact' et al., and the proportion of 'Professional value' and 'Cyber-bullying' was relatively high. This study discussed the implications for information ethics education in Korea based on the results of this analysis.