• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.07a
• /
• pp.533-534
• /
• 2021

최근 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 통한 건강기능식품 과대광고 적발이 증가하면서 SNS를 통해 브랜드를 선택함에 있어 신뢰도가 소비자에게 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 인스타그램의 해시태그를 이용해 게시글을 크롤링 하여 수집된 게시물 데이터를 가공 및 분석한다. 불용어 사전을 구축해 불용어를 제거해준 뒤 브랜드 추출을 진행하고, 건강기능식품 브랜드 5개에 대한 게시글 데이터를 수집한다. 5개 브랜드의 신뢰도 측정을 위해 게시글, 해시태그, 계정명을 분석기준으로 삼아 라벨링 처리를 한다. 라벨링 된 열을 통해 절대적 수치로 점수를 부여하여 백분율로 점수를 표현한다. 신뢰도 점수와 더불어 브랜드의 고객 참여도 건수를 같이 명시해 준다.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.19B no.3
• /
• pp.165-176
• /
• 2012

In recent years, due to rapidly increasing user-created internet contents coupled with the development of community-based websites, the internet resource recommendation systems are attracting attentions of the users. However, most of the systems have failed in properly reflecting users' characteristics and thus they have difficulty in recommending appropriate resources to users. In this paper, we propose an internet resource recommendation method using FOAF and SNA which fully reflects the characteristics of users. In our method, 1) we extract the data about user characteristics and tags using FOAF; 2) we generate graphs representing users, user characteristics and tags after inserting data into 3 matrixes and integrating them; 3) we recommend the appropriate internet resources after selecting common characteristics of the recommended items and Hot tags by analyzing social network. For verification of our proposed method, we implemented our method to establish and analyze an experimental social group. We verified through our experiments that the more users added in the social network, the higher quality of recommendation result we got than the item-based recommendation method. By using the suggested idea in this paper, we can make a more appropriate recommendation of resources to users while effectively retrieving explosively increasing internet resources.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
• /
• v.8 no.12
• /
• pp.1911-1916
• /
• 2013

One significant challenge that arises in social tagging systems is the rapid increase in the number and diversity of the tags. As opposed to structured annotation systems, tags provide users an unstructured, open-ended mechanism to annotate and organize web-content. In this paper, we propose a scheme for URL recommendation that is based on a folksonomy which is comprised of user-defined tags, URL-keywords and the category folder name as the major element. This scheme will be further improved and implemented on a browser extension that recommends to users the best way to classify a particular URL.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2011.06a
• /
• pp.259-262
• /
• 2011

최근 들어 소리의 세기나 하모니, 템포, 리듬 등의 다양한 음악 신호 특성을 기반으로 한 음악 무드 분류에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 음악 무드 분류의 정확도를 높이기 위하여 음악 신호 특성과 더불어 노래 가사와 소셜 네트워크 상에서의 사용자 평가 등을 함께 고려하는 멀티 모달 음악 무드 분류 기법을 제안한다. 이를 위해, 우선 음악 신호 특성에 대해 퍼지 추론 기반의 음악 무드 추출 기법을 적용하여 다수의 가능한 음악 무드를 추출한다. 다음으로 음악 가사에 대해 TF-IDF 기법을 적용하여 대표 감정 키워드를 추출하고 학습시킨 가사 무드 분류기를 사용하여 가사 음악 무드를 추출한다. 마지막으로 소셜 네트워크 상에서의 사용자 태그 등 사용자 피드백을 통한 음악 무드를 추출한다. 특정 음악에 대해 이러한 다양한 경로를 통한 음악 무드를 교차 분석하여 최종적으로 음악 무드를 결정한다. 음악 분류를 기반한 자동 음악 추천을 수행하는 사용자 만족도 평가 실험을 통해서 제안하는 기법의 효율성을 검증한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2011.10a
• /
• pp.140-142
• /
• 2011

최근 사용자들 간의 온라인 커뮤니케이션을 통한 정보의 확산이 가속화됨에 따라서 해당 정보의 활용도가 점차 증가되고 있다. 본 논문에서는 온라인상에서 활용되고 있는 신조어를 비교분석하고 태그들의 성격에 따른 확산 패턴을 발견하고 확산 현상을 이해할 수 있도록 확산 현상을 시각화시켜 보여주었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.15 no.2
• /
• pp.281-289
• /
• 2012

The goal of our research is to develop more effective bus information system using user generated information and social tagging. In this research, we have developed a smartphone-based bus guide system using social tagging and awareness of location. It will guide users to the nearby bus stops and provides users with information about the bus lines at the bus stops. Information around bus-stops can also be registered as tags into the system by users and can be utilized for bus information service. Simple keyword search utilizing tagging information can provide users with bus information about destinations.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.04a
• /
• pp.812-815
• /
• 2017

소셜 미디어를 이용하는 사용자의 수가 증가함에 따라 소셜 미디어에서 공유되고 있는 유해 정보(불법, 음란)의 심각성의 대두되고 있다. 기존의 단어 DB기반의 유해 사이트 판별 방법은 단어 DB의 갱신 문제점과 유해 정보와 낮은 연관성을 가진 단어가 DB에 저장되는 문제점을 가지고 있었다. 또한 링크 주소를 짧게 해주는 Short URL 서비스를 고려하지 않아 잘못된 웹 문서를 판별 대상으로 삼을 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 유해 사이트 판별 방법은 기 구축한 유해 단어 DB에서 유해 단어를 추출하고, 추출된 단어를 포함하는 소셜 미디어상의 유해 게시물을 조회한다. 유해 단어 DB를 구축하는 방법으로, 유해 게시물 조회시 내용에 포함되는 해시태그를 저장하는 방법을 사용하여 게시물 수집과 동시에 유해 단어 DB를 갱신시킨다. 또한 유해 게시물 내용에 있는 URL 링크의 웹 문서를 문자열로 치환하여, 해당 문자열내의 유해 단어 DB에 있는 유해 단어의 등장 빈도 수를 계산하고 이를 기준치와 비교하여 유해도를 판단한다. Short URL을 사용한 URL 링크인 경우 HTTP 응답 메시지의 헤더 부에 존재하는 실제 목적지 URL 주소를 가져와 유해도 검사를 실시한다.

• Journal of Information Management
• /
• v.43 no.2
• /
• pp.133-150
• /
• 2012

This study showed the activation of public library services utilizing twitter. Top five American public library twitter's 1,373 tweets collected, analyzed by content types and examined applicability into public library services. Based on the results, it suggested that public library services can be activated by auto-tweeting informations within home page, re-tweeting of timely informations, generating HASH tag, using diverse social medias, active re-tweeting/replying, and utilizing twitter programs such as twit-bot. Finally, the study proposed that evaluations about twitter services such as satisfaction survey should be carried out.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
• /
• v.23 no.2
• /
• pp.89-96
• /
• 2015

Location-based social media data have high potential to be used in various area such as big data, location based services and so on. In this study, we applied a series of analysis methodology to figure out how the important keywords in location-based social media are spatially distributed by analyzing text information. For this purpose, we collected tweet data with geo-tag in Gangnam district and its environs in Seoul for a month of August 2013. From this tweet data, principle keywords are extracted. Among these, keywords of three categories such as food, entertainment and work and study are selected and classified by category. The spatial clustering is conducted to the tweet data which contains keywords in each category. Clusters of each category are compared with buildings and benchmark POIs in the same position. As a result of comparison, clusters of food category showed high consistency with commercial areas of large scale. Clusters of entertainment category corresponded with theaters and sports complex. Clusters of work and study showed high consistency with areas where private institutes and office buildings are concentrated.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.19 no.6
• /
• pp.1380-1386
• /
• 2015

Recently, the importance of users' geographic location information has been highlighted with a rapid increase of online social network services. In this paper, by utilizing geo-tagged tweets that provides high-precision location information of users, we first identify both Twitter users' exact location and the corresponding timestamp when the tweet was sent. Then, we analyze a relationship between the tweet frequency and the average user velocity. Specifically, we introduce a tweet-frequency computing algorithm, and show analysis results by country and by city. As a main result, it is shown that the tweet frequency according to user velocity follows a power-law distribution (i.e., Zipf' distribution or a Pareto distribution). In addition, by performing a comparison between the United States and Japan, one can see that the exponent of the distribution in Japan is smaller than that in the United States.