• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.153-169
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• 2011

오늘날 기업의 마케팅에 있어 인터넷 환경의 이용은 필수적이며, 좀 더 효율적인 마케팅을 위해 다양한 방법들이 시도되고 있다. 기업들은 온라인마케팅을 통해 다양한 경품이나 포인트 등의 마케팅 비용을 사용하는 것으로 제품이나 서비스를 알려왔다. 특히 웹 2.0의 등장과 함께 기업은 좀 더 적극적으로 고객과 소통하기 위한 노력을 아끼지 않고 있다. 고객들은 회사의 웹사이트에 개인정보를 제공하는 형태로 회원가입을 하여 회사가 제공하는 혜택을 받으면서 제품 광고나 프로모션에 참여하게 된다. 그러나 온라인 마케팅의 운영측면에서 볼 때 현재의 회원관리 시스템은 회원의 모집과 운영에 있어서 효과적이지 못한 문제점이 나타나고 있다. 온라인 환경에서의 고객들은 오프라인 환경에서보다 명확한 자아를 덜 드러내기 때문에 회원가입 과정 중에 일부 악의적인 목적을 가진 고객들이 주변인의 개인정보를 이용하거나 조작하여 중복 아이디를 만들어 활동할 수 있게 된다. 이러한 취약점을 이용하여 중복가입 회원들은 고객들에게 돌아가야 할 경품이나 포인트 등을 가로채어 기업 마케팅 비용의 효율을 떨어뜨리고 있다. 그러나 증가하고 있는 마케팅 비용에 비해 중복회원의 선별 및 이들에 대한 제재를 위한 효과적 방법은 뚜렷하게 제시되지 않고 있다. 따라서 이를 방지하기 위한 체계적인 회원관리 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석 기법을 이용한 중복회원 식별방법을 제시하고 실제 온라인 고객데이터를 이용하여 그 효과성을 검증한다. 소셜 네트워크는 노드들의 관계를 표현하며, 관계의 유무, 방향 및 강도 등으로 연결 형태를 나타낼 수 있다. 특히 컴포넌트 분석방법은 소셜 네트워크 하위그룹 분석방법으로 네트워크의 내부 그룹을 구분하여 다양한 네트워크 특성을 식별하여 준다. 회원정보 분석에 있어 컴포넌트 분석방법은 전제회원 데이터 내의 의미 있는 정보를 이루고 있는 그룹을 식별하게 된다. 본 연구는 H사의 서로 다른 회원가입 기준을 가진 3개 웹사이트의 회원정보를 사용하여 진행되었다. 제안된 분석방법은 중복회원의 실체를 분석하고 시각화함으로써, 실무적인 측면에서 효율적인 마케팅의 증진을 도울 뿐만 아니라 신뢰성 있는 고객의 의견수렴 및 의사결정에도 도움이 될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.57-77
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• 2013

소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

• 한국기록관리학회지
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• 제13권1호
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• pp.7-33
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• 2013

정보화 사회의 도래로 아카이브 기관은 대국민 서비스의 일환으로 디지털 기술을 도입하여 보존과 전시에 활용하기에 이르렀다. 본 연구의 목적은 급변하는 기술의 발전으로 인하여 아카이브 전시에 다양한 디지털 기술을 사용하는 것에 대한 필요성을 고찰하는 것이다. 이를 위해 아카이브와 디지털 전시의 개념과 유형을 살펴보고, 아카이브에 디지털 전시방법을 사용할 때 그 활용도를 조사하였다. 또한 구체적인 기록물관리기관의 디지털 전시사례를 조사하였다. 아카이브자료를 웹페이지를 통하여 전시했을 때 가장 큰 장점은 기록물이 가지는 본연의 정보 제공의 기능과 더불어 하이퍼링크 기술을 통한 정보의 무한 확장성을 들 수 있다. 디지털전시의 방법으로 가상현실은 평면적인 아카이브에 입체감과 현실감을 넣어 이용자의 흥미와 관심을 불러일으킨다. 또한 스토리텔링은 온라인상에 이용자와의 커뮤니케이션의 장을 만들어 서로 상호작용을 하며 이 과정까지도 스토리에 반영되어 새로운 콘텐츠로 탄생된다. 이러한 일련의 기능들이 아카이브에 대한 관심과 흥미를 높여 이용자들의 정보의 공유, 참여를 가져오고, 더불어 디지털 전시를 통한 새로운 콘텐츠 자원은 문화 자원과 관광자원으로 지역사회와 기관을 홍보하므로 아카이브 전시에 다양한 디지털 기술을 사용하는 것은 그 의의가 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.581-592
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• 2016

WebRTC는 웹과 모바일과 같이 여러 플랫폼에서 세계 최고 수준의 실시간 커뮤니케이션으로 빠르게 성장했다. WebRTC의 현재 기술은 peer와 시그널링 서버에서 사용자가 요청한 많은 양의 큰 스트리밍을 효율적으로 처리하지 못한다. 따라서, 본 논문에서는 동적로드 밸런싱 알고리즘을 사용하여, 데이터 흐름 전달을 제공함으로써 문제를 처리하는 작업을 수행한다. 또한, 사용자가 요청하는 소스를 분석하고 이러한 스트리밍 요청을 로드 밸런싱 구성 요소에 전달한다. 구체적으로 구성 요소는 요청된 리소스와 사용가능한 리소스의 양을 응답 서버에서 결정한 후 스트리밍 데이터를 요청하는 사용자에게 병렬 또는 교대로 전달한다. 이와 같은 방법을 검증하기 위해 네트워크 시뮬레이션 도구 OPNET을 사용하여 로드 밸런싱 알고리즘을 시연 후 우분투 서버에 적용하여 구현한다. 또한 실험을 통해 도출된 결과와 WebRTC의 구현을 비교하여 제안함으로써 기존 방법보다 효율적이고 동적으로 수행되는 지를 보여준다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.127-138
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• 2012

드라마 위주의 방송을 매체로 한 이전의 한류와 달리, 케이팝을 중심으로 한 신한류의 확산은 소셜미디어를 통해 이루어졌다. 본 논문은 이러한 확산 방식의 차이가 사회자본 관점에서 한류의 수용층과 수용방식에 어떻게 영향을 미쳤는지 고찰하고, 이를 토대로 콘텐츠 산업에 대한 시사점을 도출하고자 한다. 소셜미디어를 통한 신한류의 수용자들은 자발적으로 케이팝을 찾아 공유하고 자신들의 의사를 표출하는 젊은 열성 팬들로 구성된다. 유튜브나 페이스북과 같은 소셜 네트워크 서비스를 제공하는 웹 기업들은 이들을 결속형에서 교량형 사회자본으로 변화시켜, 음원제공 사이트에서 케이팝의 판매를 촉진하는 정보제공자의 역할을 한다. 통신사와 광고주는 이러한 시장에 제3자로 참여하여 미디어가 소비자들 사이에서 유통될 수 있도록 자금을 지원한다. 이처럼 서로가 서로를 지원하는 다면시장에서 생태계의 변화를 유도하는 플랫폼의 확보 없이는 신한류의 파급효과를 극대화하는 연계형 사회자본 형성은 어려울 것이다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권4호
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• pp.937-950
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• 2004

인터넷과 웹의 확산으로 네트워크 기반의 분산 환경은 응용의 표준 아키텍처로 인식되고 있다. 또한 네트워크의 효율성과 최상의 서비스 제어와 공유를 위해 복잡한 네트워크 구성 자원들을 관리하는 망 관리 시스템이 요구되고, 이는 응용의 표준 하부 지원 시스템으로서 뿐 아니라 독립적인 상업적 응용으로서 수요와 기대가 점차 증가하고 있다. 하지만 특정 프로토콜이나 특정적인 벤더의 장치에 의존적으로 분산되어져 있고, 이기종의 분산형 네트워크 자체의 성질 때문에 이들 시스템들을 통합하고 일관성 있게 관리할 수 있는 표준화된 망관리의 필요성이 요구되고 있다. 또한 소프트웨어 개발 방법 측면에서는 패턴과 컴포넌트에 의한 조림, 확장을 중심으로 하는 소프트웨어 재사용이 소프트웨어 생산의 기대치를 현실화할 수 있는 최상의 접근 방법으로 인정된다. 이에 따라 잘 정의된 인터페이스를 통해 좀더 쉽고 빠른 응용을 개발 가능하게 하는 컴포넌트 기반 개발 방법론을 기반으로 컴포넌트를 구축, 선택, 조림함으로써 높은 품질과 생산성을 보장한다. 따라서 본 논문에서는 분산 망관리 시스템 개발을 위해 망관리 아키텍처를 정의하고, 망관리 설계패턴과 컴포넌트들을 식별, 정의하여 컴포넌트 아키텍처에 매핑한다. 또한 이를 통해 컴포넌트 개발과 유통, 사용을 위한 컴포넌트를 명세하고, 컴포넌트 설계를 통해 이를 구현하였으며, 구현된 컴포넌트들은 등록, 검색 및 이해할 수 있는 컴포넌트 저장소 시스템으로 적용하고, 미리 구현된 컴포넌트를 통해 전체 망관리 시스템을 분석/설계, 구현하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권5호
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• pp.177-188
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• 2018

최근 웹, 소셜 네트워크 서비스, 모바일, 사물인터넷 등의 ICT 기술의 발전으로 인해 처리 및 분석이 필요한 그래프 데이터의 규모가 급속하게 증가하였다. 이러한 대규모 그래프 데이터는 단일 기기에서의 처리가 어렵기 때문에 여러 기기에 나누어 분산/병렬 처리하는 것이 필요하다. 기존 그래프 처리 알고리즘들은 단일 메모리 환경을 기반으로 연구되어 분산/병렬 처리환경에 적용되기 힘들다. 이에 대규모 그래프의 보다 효과적인 분산/병렬 처리를 위해 정점 중심 방식의 그래프 처리 시스템들과, 정점 중심 방식의 단점을 보완한 블록 중심 방식의 그래프 처리 시스템들이 등장하였다. 이러한 시스템들은 초기 그래프 분할 상태가 전체 처리 성능에 상당한 영향을 미친다. 한 번에 최적의 상태로 그래프를 분할하는 것은 매우 어려운 문제이므로, 그래프 처리 시간에 점진적으로 그래프 분할 상태를 개선하는 여러 로드 밸런싱 기법들이 연구되었다. 그러나 기존 기법들은 대부분 정점 중심 그래프 처리 시스템을 대상으로 하여 블록 중심 그래프 처리 시스템에 적용이 어렵다. 본 논문에서는 블록 중심 그래프 처리 시스템을 대상으로 적용 가능한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안 기법은 동적으로 블록을 재배치하여 점진적으로 그래프 분할 상태를 개선시키며, 해를 찾아나가는 과정에서 지역 최적해를 벗어나기 위한 블록 분할 전략을 함께 제시한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권1호
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• pp.54-67
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• 2015

최근 사물인터넷 환경에서는 발생하는 센서데이터의 가치와 데이터의 상호운용성을 증진시키기 위해 시맨틱웹 기술과의 접목에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해서는 센서데이터와 서비스 도메인 지식의 융합을 위한 센서데이터의 시맨틱화는 필수적이다. 하지만 기존의 시맨틱 변환기술은 정적인 메타데이터를 시맨틱 데이터(RDF)로 변환하는 기술이며, 이는 사물인터넷 환경의 실시간성, 대용량성의 특징을 제대로 처리할 수 없는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 발생하는 대용량 스트리밍 센서데이터의 실시간 병렬처리를 통해 시맨틱 데이터로 변환하는 기법을 제시한다. 본 기법에서는 시맨틱 변환을 위한 변환규칙을 정의하고, 정의된 변환규칙과 온톨로지 기반 센서 모델을 통해 실시간 병렬로 센서데이터를 시맨틱 변환하여 시맨틱 레파지토리에 저장한다. 성능향상을 위해 빅데이터 실시간 분석 프레임워크인 아파치 스톰을 이용하여, 각 변환작업을 병렬로 처리한다. 이를 위한 시스템을 구현하고, 대용량 스트리밍 센서데이터인 기상청 AWS 관측데이터를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능평가를 진행하여, 본 논문에서 제시된 기법을 입증한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권11호
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• pp.1025-1036
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• 2003

산업계에서 개발비용과 기간을 단축시키기 위해 시스템을 점차 Enterprise JavaBeans(EJB)로 개발하는 추세이다. 그러므로 시스템 재사용성, 확장성과 이식성을 높이기 위해 EJB를 위한 아키텍처가 중요해졌다. 그러나, 상위 레벨 수준의 추상적인 아키텍처는 제공되지만, 현재 가능한 J2EE기술을 사용하여 실제화 시키는 구체적 방법은 제공되지 않아 실용적인 소프트웨어 아키텍처에 관한 연구가 부족하다. EJB 규약(Specification)은 EJB를 운용하기 위한 세션빈, 엔티티빈들의 특성과 소규모(Fine Grained)방식의 컴포넌트 아키텍쳐만을 제시하고 있다. 그러므로 EJB는 작은 재사용 단위이기 때문에 EJB, 미들웨어 기술을 사용해도 기대만큼 재사용되지 않는다. 본 논문에서는 EJB 기반의 시스템을 위한 엔터프라이즈 소프트웨어 아키텍처를 구체적인 구현 기술과 기법을 함께 제안한다. 또한 효율적인 EJB 아키텍처를 설계하기 위한 EJB 설계 패턴을 제안한다. 설계 패턴들의 장단점을 분석하여 엔터프라이즈 아키텍처의 각 계층에 적합한 EJB 디자인 패턴을 식별하고, 디자인 패턴을 적용한 컴포넌트를 통해 최적의 컴포넌트간의 상호관계를 지원하는 아키텍처가 되도록 한다. EJB 설계기법을 객체수준의 화이트박스 형식인 소규모 EJB 컴포넌트로 부터 대규모(Coarse Grained) 방식의 EJB 컴포넌트로 설계하는 기법을 5가지로 제시하고, EJB 기반의 트랜잭션, 조립기법을 포함한 엔터프라이즈 아키텍처 설계 기법을 구체적으로 제안한다.