• 한국비블리아학회지
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• 제24권2호
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• pp.231-246
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• 2013

소셜 메타데이터는 정보를 기술하는 메타데이터에 사회적 기능이 부여된 것을 말한다. 본 연구는 국내 대학도서관의 소셜 메타데이터와 관련된 현황을 살펴보고 이용자의 상호작용을 통해 공유와 협력을 도모할 수 있는 소셜 메타데이터의 방향성을 제시하고자 하였다. 173개의 국내 대학도서관의 웹 사이트를 조사하여 실제 활용되고 있는 소셜 메타데이터의 유형을 살피고 유형에 따른 활용방식을 조사, 분석하였다. 대부분의 도서관에서 소셜 메타데이터는 제공하고 있는 콘텐츠에 대한 이용자의 의견을 자유롭게 제시하는 표현형 참여 수준에 그치고 있으며, 이용자의 상호작용과 협업을 촉진하는 보다 적극적인 참여 수준에는 미치지 못함을 알 수 있었다. 본 연구의 소셜 메타데이터의 개괄적인 분석의 결과는 대학 도서관에서 소셜 메타데이터를 활용하는 데 기본적인 틀을 마련하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.332-335
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• 2013

최근 IT기술발전으로 데이터 저장 및 처리비용은 하락하고 소셜네트워크 서비스 등이 확대되어 데이터의 양적 팽창이 가속화되면서 빅데이터에서 가치를 창출하려는 시도가 늘어나고 있다. 특히, 국내 스마트폰 이용자가 3천만을 넘어서면서 모바일 기기는 대량 데이터 생산의 원천이 되고 있다. 모바일 기기는 스마트시대 대표 통신채널인 소셜미디어 활용을 가속화 시키며 다양한 분야에서 영향력을 발휘하고 있다. 특히 일본과 아이티 지진피해, 강남역 침수 등 재난발생 시 피해상황 파악 및 경보, 정보교환 등에 소셜미디어 채널이 활발히 활용되면서 새로운 매체로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 언어분석을 통해 소셜미디어 속에 재난이슈를 모니터링하고 소셜미디어가 재난예방 및 대응에 적극 활용되기 위해 필요한 기술개발 방안을 제시하고자 한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제48권4호
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• pp.91-113
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• 2014

소셜 메타데이터는 이용자의 자발적인 참여를 통해 정보자원에 대한 풍부한 기술사항을 생성한다는 장점을 지니고 있지만, 조직화 된 구조를 적용하기 어렵다는 특성으로 인해 여러 가지 한계 또한 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 소셜 메타데이터의 유형 가운데 태그를 중심으로 LibraryThing에서 활용되고 있는 태그의 의미를 분석하고, 이를 기반으로 기술의 대상이 되는 정보자원의 서지적 카테고리를 제공함으로써 태그의 의미적 조직화를 위한 대안적인 방안을 제안하였다. 서지적 카테고리를 구조적으로 제공하고 이를 통해 태그 부여단계에서 태그의 의미적 조직화를 유도하기 위해 소셜 인포메이션 아키텍쳐를 적용하여 태그의 조직화를 위한 소셜 메타데이터 프레임워크를 구축하였다. 이는 소셜 메타데이터의 조직화를 위한 개념적인 기반을 제공함으로써 향후 태그를 자동화 된 방식으로 조직하는데 활용할 수 있는 의미적 기반을 마련해 줄 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.361-364
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• 2020

소셜 네트워크 서비스의 사용자가 늘어나면서, 소셜 네트워크 서비스상에서 발생하는 빅데이터를 활용한 서비스가 늘어나고 있다. 소셜 네트워크 서비스 데이터는 실시간으로 생성되며, 따라서 데이터 수집 시스템 역시 자동화하여 준 실시간으로 데이터를 수집할 필요가 있다. 본 논문에서는 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 트위터의 데이터를 지속적으로 수집하기 위한 자동 수집 시스템을 제안한다. 수집 시스템은 Twitter API 를 활용하는 Python 라이브러리를 통해 내용 및 메타데이터를 수집하며, 수집된 데이터를 재 검증한 뒤 저장한다. 또한 구현된 시스템에 환경 데이터를 주제로 하는 쿼리를 입력하여 실제 트위터 데이터를 수집하며 구현된 시스템을 검증해보았다.

• 한국체육학회지인문사회과학편
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• 제56권4호
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• pp.397-413
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• 2017

본 연구의 목적은 4차 산업혁명의 스포츠 현장 적용을 위한 탐색적 연구를 통하여 스포츠 업계 종사자들이 소셜 빅데이터를 직접 다루고 활용하기 위한 사례를 소개하고, 관련 정보를 제공하는 것이다. 수집된 문헌은 국내 외 학술 DB로부터 '소셜 빅데이터', '스포츠'와 관련된 문헌 302편이며, 분석된 문헌은 86편(국내 28편, 국외 58편)이다. 연구 결과, 스포츠산업 분야에 적용 가능한 소셜 빅데이터 분석 연구는 1) 스포츠 팬들의 관심사 및 스포츠 이벤트에 대한 주요 이슈 분석, 2) 미디어스포츠 인게이지먼트 연구, 3) 사용자 감성을 이용한 경기 승패 예측, 4) 프로선수 연봉 산정 모델 개발, 5) 연구동향 분석 등이 될 수 있다. 결론적으로, 스포츠산업 경영 분야에서 소셜 빅데이터 분석 기술은 다양하게 활용될 수 있기 때문에, 스포츠 업계 종사자들이 소셜 빅데이터 분석 기술을 직접 다루고 이를 활용하기 위해서는 IT기술에 대한 선행 학습, 연구수행을 통한 노하우 습득, 그리고 융합적인 사고의 전환이 필요하다.

• 경영정보학연구
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• 제21권2호
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• pp.117-137
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• 2019

빅데이터 시대를 맞아 다양한 도메인에서 수없이 많은 데이터들이 생산되면서 데이터 사이언스가 대중화 되었고, 데이터의 힘이 곧 경쟁력인 시대가 되었다. 특히 전 세계 데이터의 80% 이상을 차지하는 비정형 데이터에 대한 관심이 부각되고 있다. 소셜 미디어의 발전과 더불어 비정형 데이터의 대부분은 텍스트 데이터의 형태로 발생하고 있으며, 마케팅, 금융, 유통 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 하지만 이러한 소셜 미디어를 활용한 텍스트 마이닝은 수치형 데이터를 활용한 데이터 마이닝 분야에 비해 접근이 어렵고 복잡해 기대에 비해 그 활용도가 높지 못한 실정이다. 이에 본 연구는 프로그래밍 언어나 고사양 하드웨어나 솔루션에 의존하지 않고, 쉽고 간편한 소셜 미디어 텍스트 마이닝을 위한 통합 애플리케이션으로 Korean Natural Language Application(KoALA)을 개발하고자 한다. KoALA는 소셜 미디어 텍스트 마이닝에 특화된 애플리케이션으로, 한글, 영문을 가리지 않고 분석 가능한 통합 애플리케이션이다. 데이터 수집에서 전처리, 분석, 그리고 시각화에 이르는 전 과정을 처리해준다. 본 논문에서는 디자인 사이언스(design science) 방법론을 활용해 KoALA 애플리케이션을 디자인, 구현, 적용하는 과정에 대해서 다룬다. 마지막으로 블록체인 비즈니스 관련 사례를 들어 KoALA의 실제 활용방안에 대해서 다룬다. 본 논문을 통해 소셜 미디어 텍스트 마이닝의 대중화와 다양한 도메인에서 텍스트 마이닝의 실무적, 학술적 활용을 기대해 본다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권5호
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• pp.41-51
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• 2013

미디어를 통한 많은 소셜 데이터가 유통, 활용, 공개 되고 있다. 이 소셜 데이터를 이용한 미디어에 대한 즐거움과 정보의 효율적인 측면만 부각되고, 여기에서 발생되는 지나친 정보 노출과 사용자에 대한 인신 공격적 집단 댓글의 피해 문제는 소흘히 취급되고 있다. 본 연구에서는, 악성 집단 댓글 분석에 의한 SNS 여론 소셜 데이터 분석을 하였다. 소셜 네트워크가 가진 구조적 정보 이용을 통해 분석된 정보 분석 데이터의 양, 즉 SNS 언급 횟수 인 버즈량이 얼마나 많은 사람들에게 배포되고 악용되는가에 대한 문제를 다양한 측정 방법으로 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1260-1263
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• 2013

데이터 시각화 기술을 이용하여 데이터에 대한 접근성과 이해도를 높여 사용자가 빅데이터 가치를 효율적으로 활용할 수 있도록 소셜 네트워크에서의 사용자 관계 시각화 기술에 대해 연구하였다. 본 논문은 소셜 네트워크의 사용자관계를 시각화하기 위해 소셜 네트워크 데이터 스트리밍 기술, 동적 애니메이션 적용을 위한 시각화 기술 그리고 사용자 관계를 분석하기 위한 데이터마이닝 기술을 적용하여 소셜 네트워크 사용자들 간의 관계를 본인 중심으로 시각화하는 방안을 제시하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.133-141
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• 2008

소셜웹은 정보를 공유하고 사용자간 연결 정도를 높이기 위해 현재의 웹을 소셜 플랫폼으로 변화시키고 있다. 본 논문은 여러 소셜웹 사이트에 산재되어 있는 소셜 데이터를 중재하고 연결하는 방법을 제공하기 위해 딜리셔스, 플리커, 유튜브와 같은 대표적인 소셜 태깅 사이트의 태깅 데이터를 분석한다. 그 결과로 서로 다른 태깅 데이터를 통합하고 서로 다른 소셜 메타데이터를 연결하기 위한 태그 온톨로지를 제안한다. 또한 태깅 데이터의 기계 학습을 통하여 유사 태그 그룹과 사용자 그룹 정보를 획득한 후 태그 온톨로지를 학습한다. 이의 활용 방안으로는 학습된 태그 온톨로지를 이용하여 모델링한 추천 시스템도 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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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.