• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
• /
• pp.1047-1050
• /
• 2015

IoT(Internet of Things)에 대한 관심과 함께 웨어러블 디바이스 또한 차세대 융합 기술의 핵심으로 그 관심이 증가하고 있다. 특히, 초기 단계인 스마트워치 시장의 선점을 위하여 여러 기업들이 경쟁하고 있으며, 사용자들은 이러한 경쟁 속에서 각 기기에 대한 의견을 SNS를 통하여 공유하며 그에 대한 선호도를 표출하고 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트워치에 관련된 속성과 감성단어들에 대한 감성사전을 먼저 구축한 뒤 이를 토대로 의견 데이터 모델을 통하여 수집된 SNS의 데이터를 속성별로 분류한다. 이후 수집된 데이터를 자연언어 처리 기법을 이용하여 전반적 극성 및 속성별 극성을 판단하고 이를 통하여 각 스마트워치 리뷰에 대한 분석을 수행하고자 한다. 그리고 수집된 자료 분석을 통하여 사용자들이 선호하는 스마트워치의 속성을 파악할 수 있도록 하고 이를 통해 각 기기별 발전방향을 판단하는데 기여하도록 한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제21권9호
• /
• pp.579-586
• /
• 2015

스마트폰 보급률이 증가함과 함께 SNS(Social Networking Service) 이용자도 늘어가고 있다. SNS는 실시간으로 사람들 간의 개인적인 의견을 빠르게 주고받을 수 있다는 특징이 있어 이를 통해 개인의 반응을 실시간으로 수집, 분석이 가능하다. 한편, TV광고 효과 분석에 있어 사람들의 의견을 실시간으로 수집하고 분석하기 위해 새로운 접근 방법이 필요해졌다. 이에 본 연구에서는 트위터라는 특정 SNS를 대상으로 광고에 대한 데이터를 수집하여 실시간으로 광고 효과를 분석하는 시스템을 설계 및 구축하였다. 특히, 하둡을 이용하여 빅데이터 분석을 병렬화하여 효율적으로 수행하도록 하였으며, TV광고에 대해 언급도와 선호도, 신뢰도를 각각 분석하여 다양한 분석을 가능하게 하였다. 오피니언 마이닝 기법을 신뢰도 분석에 사용하여 분석의 정확도를 높였다. 구축한 시스템을 통해 트위터 SNS를 대상으로 TV광고에 대한 분석을 세분화하여 신속하게 처리할 수 있음을 보여주었다.

• 감성과학
• /
• 제27권1호
• /
• pp.69-80
• /
• 2024

본 연구는 Google Play에서 수집된 Instagram 사용자 리뷰에 대한 심층 분석을 통해, 이 연구는 애플리케이션의 성능과 사용자 만족도에 대한 중요한 통찰력을 얻고자 한다. 텍스트 마이닝과 감성 분석 기술을 활용하여 사용자 리뷰에 담긴 감성과 의견을 체계적으로 파악하며, 이를 통해 앱의 개선점과 사용자 경험을 깊이 이해하려고 한다. 인스타그램 리뷰가 사용자들의 다양한 경험을 어떻게 반영하는지, 그리고 앱의 장단점을 어떻게 드러내는지를 분석한다. 이를 위해 나이브 베이즈 알고리즘을 사용한 감성 분석을 수행하며, 이 결과는 인스타그램 서비스 개선에 도움이 될 것으로 기대된다. 연구는 또한 개발자들이 사용자 피드백을 더 잘 이해하고 활용하는 데 도움을 주며, 결국 사용자 만족도를 향상시키는 데 기여할 것으로 예상된다. 이 연구는 소셜 미디어 사용 패턴과 사용자 의견의 복잡한 관계를 탐색하고, 이를 통해 더 나은 사용자 경험을 제공하는 방안을 모색한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제16권3호
• /
• pp.301-315
• /
• 2010

기업 간의 경쟁이 심화되고 새로운 비즈니스 가치 창출을 위한 필요성이 증대되고 있는 상황에서, 기업들은 비즈니스 프로세스 관리 기술에 많은 관심을 기울이고 있다. 하지만 비즈니스 분석가와 시스템 개발자간의 이해 정도 및 의견 불일치 등으로 인하여 프로세스가 의도한대로 실행되지 않거나 효율이 떨어지는 프로세스 등이 설계될 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 비즈니스 프로세스 재설계의 근거로 사용될 수 있는 비즈니스 프로세스 마이닝이 중요한 개념으로 인식되고 있다. 하지만 기존의 프로세스 마이닝에 관한 연구에서는 완성되어 있는 프로세스 로그를 기반으로 워크플로우 기반의 프로세스 모델을 추출하는 단조로운 형태였기 때문에 다양한 형태의 비즈니스 프로세스를 표현하는데 한계가 있었으며, 새로운 프로세스 로그가 추가될 때마다 로그 정보들을 재 스캔해야함으로 프로세스 검출 및 로그정보 탐색시간이 느려지는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 데이터 마이닝의 연관성 분석에 사용되는 FP-트라를 비즈니스 프로세스에 적합하게 변형하여 추가되는 대량의 프로세스 로그 정보를 재 스캔과정 없이 사용자가 원하는 수준의 프로세스 모델을 검출하도록 지원하는 변형된 FP-트리 기반의 프로세스 마이닝 알고리즘을 제시하고자 한다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제17권3호
• /
• pp.107-117
• /
• 2019

블로그, 소셜 미디어 등의 발달로 인해 점점 더 많은 사람들이 본인의 의견이나 감정을 표현하기 위해 온라인상에서 텍스트 문장을 작성한다. 그리고 이같은 온라인 텍스트 문장속에 숨겨져 있는 긍정 또는 부정등의 감성을 찾아내는 연구분야를 감성분석 이라고 한다. 그중에서도 이모션 마이닝은 사람들의 구체적인 이모션을 찾아내는데 초점을 맞춘 연구분야이다. 본 연구에서는 속성선택 방법과 단일 및 앙상블 분류기를 조합하여 효과적인 이모션 마이닝 예측모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 두가지 대표적인 오픈 데이터인 Tweet와 SemEval2007 데이터를 이용하여 TF-IDF를 계산하고 백 오브 워즈(BOW: bag-of-words) 형태로 속성 셋을 구성하였다. 그리고 효과적인 이모션 마이닝이 될 수 있는 최적의 속성을 선택하기 위하여 상관관계 기반 속성선택(CFS), 정보획득 속성선택 (IG), 그리고 ReliefF 등 세가지 속성선택 방법을 적용하였다. 선택된 속성을 이용하여 아홉가지 분류기 모델로 이모션 마이닝의 정확도를 비교하였다. 실험 결과, Tweet 데이터는 의사결정나무(DT)가 CFS, IG, ReliefF에 의한 속성을 이용할 경우 정확도가 상승했고, 랜덤서브스페이스(RS)는 CFS, IG에 선택된 속성을 사용할 경우 정확도가 상승했다. SemEval2007 데이터는 ReliefF에 의해 선택된 속성으로 로지스틱 회귀분석(LR)을 적용하였을 때 정확도가 상승했고, 나이브 베이지안 네트워크(NBN)은 CFS, IG에 의한 속성을 사용할 경우 정확도가 상승하였다.

• 감성과학
• /
• 제16권2호
• /
• pp.167-176
• /
• 2013

소셜 미디어의 급속한 발달로 인해 사용자가 생성한 텍스트 데이터가 급증하고 있다. 오피니언 마이닝에서는 이러한 사용자의 텍스트를 분석하여 사용자의 의견을 추출하고 있다. 특히 오피니언 마이닝의 세부 분야인 정서분석에서는 텍스트에서 사용자의 정서를 추출하는 것이 주된 목적인데, 이를 위해서는 정서 단어 목록 구축이 필수적이다. 본 논문에서는 소셜 미디어의 정서 분석을 위해서 대표적인 소셜 미디어인 페이스북 텍스트를 사용하여 정서 단어 목록을 구축하였다. 페이스북 텍스트로부터 데이터를 수집한 후 정서 단어를 선별하고 설문을 통하여 정서가와 활성화 차원을 측정하였다. 그 결과 정서가, 활성화 차원을 포함한 267개 정서 단어 목록을 구축하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.107-120
• /
• 2003

웹기반 교육에서 학습과정을 평가한다는 것은 개별 학습자들의 학습 활동을 평가하는 것을 의미하기 때문에 학습자의 특정 수업내용에 대한 학습 시간, 학습 패턴, 학습 참여도(의견 교환, 질문), 학습 환경 등의 정보가 요구된다. 본 연구의 목적은 웹 기반 교육에서 쟁점이 되고 있는 학습과정 평가문제를 해결하기 위해 최적의 웹 로그 마이닝을 이용하여 학습자 개인별 학습현황에 관한 정보를 얻어 이를 수행 평가에 반영하고자 함이다. 연구 내용 및 결과로는 먼저, 학습현황 분석을 위한 항목을 선정하고 웹 로그 마이닝을 위한 로그 데이터 전처리 과정을 실행하였다. 다음으로는, 위의 웹 로그 데이터를 기초로 학습자별 데이터베이스를 구축하고 질의어를 사용하여 학습현황을 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.277-280
• /
• 2018

최근 서울시에서는 '미세먼지 비상저감조치'로 '대중교통 무료' 정책을 시행하고 후속 조치로 '시민 참여형 차량 2 부제'를 제안하였다. 본 논문에서는 먼저, 위 두 교통 정책의 실효성을 파악하기 위해 '교통'을 중심으로 각 산업이 미세먼지에 미치는 영향을 알아보고, 위 정책들에 대한 시민들의 반응을 분석한다. 각 산업이 미세먼지에 미치는 영향은 회귀분석으로, 두 정책에 대한 시민들의 반응은 텍스트 마이닝 기법을 통해 알아보았다. 그 결과, 교통수단의 도로 이용 여부에 따라 미세먼지에 미치는 영향력의 정도와 방향이 다름을 알 수 있었고 정책에 대한 관심과 부정적인 의견이 크게 증가함을 알 수 있었다. 또 국외 요인에 대한 해결책도 필요로 함을 알 수 있었다. 마지막으로 위 결과를 토대로 향후 미세먼지 문제와 관련된 정책이 나아갈 방향을 제시한다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제25권6호
• /
• pp.947-960
• /
• 2021

본 연구는 대학생의 인공지능 윤리 인식을 파악하여 대학 교양 인공지능 윤리 교육의 방향성을 탐색하고자 한다. 대학생 83명이 총 5개의 인공지능 윤리 토론 주제에 대한 의견을 작성하고, 작성된 텍스트를 기반으로 텍스트 마이닝 중 언어 네트워크를 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 인공지능 사회의 미래에 대해서 62.5%의 학생이 긍정적으로 바라보고 있었다. 둘째, 자율주행 자동차 사고 발생 시 39.2%의 학생이 현재 자율주행 수준으로는 차량 소유자의 책임으로 생각하였다. 셋째, 인공지능 발전의 역기능으로는 사생활 침해와 기술 악용, 정보편식을 꼽았다. 역기능 최소화 방안으로 인공지능 사용자와 개발자 모두의 윤리 교육이 필요하며 제도적인 준비도 병행되어야 한다고 언급하였다. 넷째, 얼굴 인식 기술이 보편화된 사회에 대해 19.2%의 학생만이 긍정적인 의견을 나타내었다. 마지막으로 데이터 수집 시 개인정보 이용 동의를 얻은 부분만 활용해야 할 뿐 아니라 도덕적인 기준이 없는 인공지능 활용 방안에 대해 사용자와 개발자 모두의 윤리적 소양을 강조하였다. 본 연구는 대학 교양 수준의 인공지능 윤리 교육을 설계할 때 시사점을 제공한다는 점에서 의의가 있다.

• 디자인융복합연구
• /
• 제15권2호
• /
• pp.347-368
• /
• 2016

최근 소비자 구전정보에 대한 연구들은 소비자가 제품 구매 과정에서 다른 소비자의 구전에 의한 정보를 활용한다는 연구 결과를 시사하고 있다. 본 연구는 제품에 대한 소비자의 의견을 파악하고 활용할 수 있도록 오피니언 마이닝과 시각화를 통해 도움을 줄 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 최근 들어 관람할 영화를 선택할 때 인터넷 상의 영화리뷰를 참고 하는 상황이 증가함을 고려하여 "영화" 도메인의 온톨로지를 구축하고 오피니언 마이닝을 수행하여 시각화 한 후 그 결과에 대해 논하고자 한다. 온톨로지를 구축하는 과정에서 평가요소에 대한 속성 분류뿐만 아니라 평가요소에 대한 서술어 사전을 구성하였다는 점에서 기존의 연구와 차별성이 있으며 분석 결과를 통해 이러한 방법이 오피니언 마이닝에 유효함을 증명하고자 한다. 연구를 통해 도출한 결과는 크게 세 가지로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 본 연구에서는 기존에 구축된 온톨로지를 활용하지 않고 키워드 추출과 토픽모델링을 활용하여 영화 도메인에 대한 온톨로지를 구축하는 방법에 대해 서술하였다. 둘째, 개별 영화에 대한 시각화 분석을 시행하여 영화에 대한 관객의 종합적인 의견을 한눈에 파악할 수 있도록 하였다. 셋째, 제품에 대한 평가 결과에 따라 유사한 평가를 받은 제품끼리 군집화 되는 것을 발견하였으며 본 연구의 분석에 사용된 130개의 영화는 크게 3개의 집단으로 군집화 됨을 보였다.