• Journal of IKEEE
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• v.21 no.1
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• pp.13-23
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• 2017

Short-term prediction of the number of passengers at the airport is very essential for the efficient and stable operation of the airport. Here, to forecast the immigration of Incheon International Airport, we perform the predictive modeling of Korean and Chinese outbound travelers comprising most of immigration. We conduct the Granger Causality test between the number of outbound travelers and related search trend data to confirm the correlation. It is found that the forecasting with both "outbound travelers" and "search term trends" data outperforms the one only with "outbound travelers" data. This is because search activities are done before doing something and this study confirms that search trend data inherently possess the potential for prediction.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.20 no.2
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• pp.1-14
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• 2015

In this paper, we investigate the relationship between Internet search trends and stock market. Under the assumption that investors may use Internet search engine to obtain information for companies of their interests before taking actual investment actions, the relationship between the changes on Internet search volume and the fluctuation of trading volume as well as stock price of a company is analyzed with actual market data. A search trend investment strategy that reflects the changes on Internet search volume is applied to large enterprises' group and to small and medium enterprises' (SMEs) group, and the correlation between profit rate and trading volume is analyzed for each company group. Our search trend investment strategy has outperformed average stock market returns in both KOSPI and KOSDAQ markets during the seven-year study period (2007~2013). It is also shown that search trend investment strategy is more effective to SMEs than to large enterprises. The relationship between changes on Internet search volume and stock trading volume is stronger at SMEs than at large enterprises.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.1038-1039
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• 2013

최근 스마트폰의 사용이 보편화되면서 많은 양의 온라인 뉴스가 다양한 경로를 통하여 서비스되고 있다. 한편, 실시간으로 제공되는 뉴스의 양이 방대해지면서, 언론사에서 톱 뉴스로 제공하는 토픽과 달리, 실제 사용자들에게 화제가 되고 있는 토픽을 선별하는 데 어려움이 있다. 많은 사용자들이 실생활에서 작성하고 공유하는 트위터는 실제 사람들 사이에 화제가 되고 있는 토픽을 담고 있는 경우가 많다. 이러한 트렌드를 뉴스와 연계시키면 화제가 되는 트렌드 뉴스를 사용자에게 제공할 수 있다. 본 논문에서는 클라이언트-서버 모델을 기반으로 실시간으로 사용자 트위터를 분석하여 추출된 트렌드를 기반으로 관련 뉴스를 검색하여 제공하는 시스템을 제안한다. 클라이언트를 통해 수집한 트위터 단문에서 서버는 화제가 되고 있는 트렌드를 추출하고, 이를 기반으로 Google 등을 통해 관련 뉴스를 검색하여 클라이언트에게 전달한다. 이 모든 과정을 실시간으로 제공하기 위한 알고리즘을 제안하고 프로토타입 시스템을 통하여 그 성능을 평가한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.596-599
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• 2023

본 연구는 브랜드가 시장 트렌드를 파악하고 이를 활용하여 경쟁 우위를 확보하고 성장하는 방법을 탐구하고 있다. 이를 위해 세 가지 핵심 요소를 고려하였다. 첫째, 시장의 트렌드 정보를 파악하기 위해 검색 포털 사이트의 검색어 랭킹 정보를 활용하였다. 둘째, 브랜드 상품과 트렌드의 연관성을 분석하기 위해 상품 타이틀과 리뷰 데이터를 활용하였다. 셋째, 각 상품의 브랜드 중요성을 추정하기 위해 리뷰 수, 리뷰 길이, 표현의 다양성 등을 고려했다. 연구 결과, 브랜드는 시장 트렌드를 더욱 정확하게 이해하고 파악함으로써 경쟁 우위를 확보하고 성장할 수 있는 기회를 제공함을 확인하였다. 더불어, 이를 통해 브랜드는 소비자의 요구를 더욱 효과적으로 충족시키고 고객 경험을 개선하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.6
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• pp.59-64
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• 2019

This study used the Google Trends site to analyze selection information that users expect from prominent Toothbrushes and Toothpastes through related search keywords that users wanted to obtain. From 2006 to 2018(sep), searches for Toothbrushes and Toothpastes were arranged in the order of popularity of related searched words. The total number of searches words exposed was each 25, total 325 collected. The analysis was conducted using two methods, first, by search function. second, by a word network using a Big Data program. The study has shown that toothbrushes there are high expectations for brands, toothpaste there are high expectations in the function. In order to increase the motivation for oral health education, it is recommended to use and provide knowledge about the brand of toothbrushes and Toothpastes by the function.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.673-674
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• 2020

의식주 중에서 자신을 표현하고 외부와의 교류를 할 수 있는 분야는 패션분야로서 인간 생활과 밀접한 관계를 가지고 있으며 사람들의 개인화된 성향 변화 및 인터넷 환경의 개선으로 트렌드는 빠르게 변화하고 있다. 인공지능 기술의 발전은 단순히 객체의 검출 및 분류에서 벗어나 패션 아이템의 분석 및 세부적인 속성을 분석할 수 있는 수준에 다다랐으며 인공지능 기술을 활용하여 사용자에게 추천할 수 있는 서비스가 출시되고 있다. 패션 트렌드의 빠른 변화 및 인공지능 기술의 발전으로 이를 활용한 플랫폼에 기반을 두어 디자이너에게는 디자인 기술을 향상시킬 수 있으며 사용자에게는 개인화된 제품을 구매할 수 있는 플랫폼 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 인공지능 기술 기반 패션 분석 기술 개발을 위하여 패션 검출 모듈, 패션 검색 모듈, 패션 검색을 위한 벡터 검색 모듈, 상하의 분리를 위한 세그먼테이션 모듈, 패션 복종 분류 모듈을 개발하여 통합하였으며 패션 검색 정확도는 Top-5 기준 75.28%, 벡터 검색 속도는 벡터당 0.002m sec 이하, 세그먼테이션 추출 정확도 87.6%이상, 패션 검출 결과 IoU 0.5 환경에서 96.2%, 복종분석 90.54%의 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1710-1712
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• 2012

최근 Twitter를 비롯한 소셜 네트워크 서비스의 급속한 확산으로 인해, 많은 수의 SNS 메시지가 실시간으로 생성되고 있다. 이러한 SNS상에서의 단문 글들을 실시간으로 분석하여 최신의 트렌드를 추출해 낼 수 있다면, 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 다량의 Tweet글들에 대한 실시간 분석을 바탕으로 트렌드를 추출하고 연관된 키워드를 제공하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 실시간으로 생성되는 Tweet내에서 영어의 언어적 특성을 활용하여 최근 이슈화된 트렌드 키워드를 추출해낸다. 또한, Tweet 내에서 각 트렌드 키워드간 관계를 분석하여 연관 키워드를 제공하며, 동시에 Wikipedia와 Google에서의 검색을 통하여 다른 형태의 연관 키워드도 추출한다. 이 모든 과정은 제안된 트렌드 추출 알고리즘을 통해 실시간으로 제공된다. 제안된 기법을 바탕으로 시스템을 구현하고 다양한 실험을 통하여 키워드의 유효성 및 처리 속도 면에서 시스템의 성능을 평가한다.

• The Journal of Bigdata
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• v.1 no.1
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• pp.67-75
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• 2016

The study analyzed big data extracted from Google and social media to identify factors related to searches on cyber bullying in Korea and America. Korea's cyber bullying analysis was conducted social big data collected from online news sites, blogs, $caf{\acute{e}}s$, social network services and message for between January 1, 2011 and March 31, 2013. Google search trends for the search words of stress, exercise, drinking, and cyber bullying were obtained for January 1, 2004 and December 22, 2013. The main results of this study were as follows: first, the significant factors stress were cyber bullying that Korea more than America. Secondly, a positive relationship was found between stress and drinking, exercise and cyber bullying both Korea and America. Thirdly, significant differences were found all path both Korea and America. The study shows that both adults and teenagers are influenced in Korea. We need to develop online application that if cyber bullying behavior was predicted can intervene in real time because these actual cyber bullying-related exposure to psychological and behavioral characteristic.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.05a
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• pp.549-558
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• 2017

바야흐로 4차 산업혁명의 시대가 도래하면서, 4차 산업혁명과 관련된 기술에 대한 관심 또한 나날이 높아져 가고 있다. 이런 시대적 상황에 맞춰, 본 연구에서는 웹 검색트래픽을 활용하여 4차 산업혁명 관련 기술의 국내 외 트렌드를 비교하고 관련된 기술에 대한 국내 정부R&D 과제 현황에 대해 분석해 보고자 한다. 본 분석은 먼저 관련 기술에 대한 정부 R&D 현황 과제 현황을 네트워크 분석하고 분석된 기술을 4차 산업혁명의 3가지 카테고리로 구분한다. 이후 카테고리별로 선별된 각각의 기술에 대해 구글의 웹 검색트래픽을 활용하여 관련된 기술의 국내 외 트렌드를 비교 분석한다. 본 연구를 통해 4차 산업혁명 관련 기술에 대한 과거와 현재의 관심 동향을 확인할 수 있을 것으로 예상된다. 또한, 해당 기술과 관련된 정부 R&D 과제 현황을 네트워크 분석하고 시각화하여 4차 산업혁명 관련 R&D 현황에 대한 직관적인 정보를 제공하고자 한다. 본 연구는 인류 최대의 혁명으로 정의되는 4차 산업혁명 기술에 대한 국내 외 트렌드 정보와 함께 현재까지 진행되어온 정부의 R&D 현황을 직관적으로 볼 수 있게 제공함으로써, 4차 산업혁명과 함께 다가오는 미래에 대한 올바른 정책 방향 설정에 기여할 것으로 기대된다.

• The Journal of Korean Academy of Prosthodontics
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• v.59 no.2
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• pp.164-172
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• 2021

Purpose: The purpose of this study was to analyze the level of interest that common Internet users have in dental implant using a Google Trends, and to compare the level of interest with big data from National Health Insurance Service. Materials and methods: Google Trends provides a relative search volume for search keywords, which is the average data that visualizes the frequency of searches for those keywords over a specific period of time. Implant was selected as the search keyword to evaluate changes in time flows of general Internet users' interest from 2015 to 2019 with trend line and 6 month moving average. Relative search volume for implant was analyzed with the number of patients who received National Health Insurance coverage for implant. Interest in implant and conventional denture was compared and popular related search keywords were analyzed. Results: Relative search volume for implant has increased gradually and showed a significant positive correlation with the total number of patients (P<.01). Interest in implant was higher than denture for most of the time. Keywords related to implant cost were most frequently observed in all years and related search on implant procedure was increasing. Conclusion: Within the limitations of this study, the public interest in dental implant was gradually increasing and specific areas of interest were changing. Web-based Google Trends data was also compared with traditional data and significant correlation was confirmed.