• 전기전자학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.13-23
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• 2017

공항의 안정적인 운영을 위하여 승객의 단기예측은 매우 중요하다. 본 논문에서는 인천공항의 출입국자 예측을 위하여 출입국자의 대부분을 차지하는 한국인과 중국인의 출국자의 예측 모델링을 수행하였다. 예측 모델링 정확도 향상을 위해 네이버와 바이두 검색 트렌드 데이터를 활용하였다. 출국자 수들과 관련 검색 트렌드 데이터 간 Granger Causality 테스트를 수행하여 상관관계가 있음을 확인하였다. "출국자 수" 단독으로 예측하는 것보다 "출국자 수"와 "검색어 트렌드" 자료를 합하여 예측하는 것이 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 이는 검색이 어떤 일을 수행하기 전에 하는 행위이기 때문이고, 검색 트렌드 데이터 내에 태생적으로 예측 기재가 존재함을 본 연구를 통하여 확인할 수 있었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제20권2호
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• pp.1-14
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• 2015

본 논문에서는 인터넷 검색 추세와 주식시장 사이에 어떤 관계가 있는지를 알아보고자 한다. 관심 기업의 정보를 얻기 위하여 투자자가 인터넷 검색엔진을 활용하고 이것이 실제 투자로 이어질 수 있다는 가정에서, 기업에 대한 검색량의 변화가 해당 기업의 주가 및 거래량 변동과 어떤 관계성이 있는지를 실제 데이터를 통해 분석하였다. 검색량의 변화를 기초로 한 검색트렌드 투자전략을 대기업 그룹과 중소기업 그룹에 적용하여, 두 그룹의 수익률 등락과 주식거래량에 대한 상관관계를 분석하였다. 7년(2007년~2013년)간의 데이터를 기초로 KOSPI와 KOSDAQ 모두에서 검색트렌드 투자전략이 시장의 평균 수익률 이상을 실현하고, 대기업보다는 중소기업에서 더 투자효과가 높다는 결과를 얻었다. 검색량과 주식거래량의 관계 또한 대기업보다는 중소기업이 더 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.59-64
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• 2019

본 연구는 구강관리용품 중 가장 대표적인 칫솔과 치약에서 이용자가 얻고자 하는 관련검색어를 통하여 이용자가 기대하는 선택정보를 구글 트렌드를 활용, 분석하여 이를 구강관리용품에 대한 교육의 기초자료로 제공하고자 한다. 구글 트렌드에서 제공하는 최초 시점인 2006년부터 2018년 현재(9월)까지의 시기에서 영문 Toothbrush와 Toothpaste를 검색한 뒤 인기순으로 정렬하여 노출되는 관련 검색어 각 25개 총325개의 검색어를 연도별로 수집하였다. 그 후 이용자가 기대하는 검색기능을 파악하는 검색어 세부분석방법과 빅데이터 프로그램 넷마이너를 활용한 단어 네트워크 분석의 두가지 방법으로 분석하였다. 연구 결과 전 세계적으로 Toothbrush에 대하여 브랜드에 대한 기대와 관심이 높았으며 Toothpaste에 대하여 치약의 기능에 대한 기대와 관심이 높았다. 이를 통해 구강교육의 동기부여를 높이기 위해 칫솔은 브랜드, 치약은 치약의 기능에 대한 지식과 정보를 활용하고 제공함으로써 환자의 흥미를 높이는 것이 효과적으로 판단된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국빅데이터학회지
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• 제1권1호
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• pp.67-75
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• 2016

본 연구의 목적은 소셜 빅데이터와 Google 검색 트렌드를 활용하여 한국과 미국의 사이버불링 검색에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이다. 한국의 사이버불링 요인 분석은 2011년 1월 1일부터 2013년 3월 31일까지 총 227개 소셜미디어에서 수집된 검색통계를 활용하였고, 미국은 2004년 1월 1일부터 2013년 12월 22일까지 구글 검색트렌드에서 검색된 검색량을 분석대상으로 하였다. 첫째 위계적 회귀분석결과 스트레스가 사이버불링에 미치는 영향은 한국이 미국보다 많은 것으로 나타났다. 둘째 다중집단 구조모형 분석결과 한국과 미국 모두 스트레스에서 운동, 음주, 사이버불링으로 가는 경로가 정적(+)으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 한국과 미국은 모든 경로에서 집단 간 유의미한 차이를 보이고 있으며, '스트레스 ${\rightarrow}$ 운동', '스트레스 ${\rightarrow}$ 음주', '음주 ${\rightarrow}$ 사이버불링', '스트레스 ${\rightarrow}$ 사이버불링' 경로가 한국이 미국보다 더 유의하게 강하게 나타났다. 한국의 청소년과 성인은 사이버불링과 관련한 담론을 주고받으며, 이러한 언급이 실제적인 사이버불링과 관련된 심리적 행동적 특성으로 노출이 될 수 있기 때문에 SNS상에 사이버불링 행위에 대한 위험징후가 예측되면 실시간으로 개입할 수 있는 온라인 애플리케이션이 개발되어야 할 것이다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2017년도 춘계학술대회 논문집
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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.

• 대한치과보철학회지
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• 제59권2호
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• pp.164-172
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• 2021

목적: 본 연구는 구글 트렌드를 이용하여 일반적인 인터넷 사용자들이 치과 임플란트에 대해 가지고 있는 관심도를 분석하고, 관심도의 수준을 국민건강보험공단의 빅 데이터와 비교하기 위함이다. 재료 및 방법: 구글 트렌드는 검색 키워드에 대한 상대적 검색 볼륨을 제공하는데, 이것은 특정 기간 동안의 검색 빈도를 시각화하여 보여주는 평균 데이터이다. 임플란트를 검색어로 선정하여, 2015년에서 2019년까지의 일반적인 인터넷 사용자들의 관심도를 추세선과 6개월 이동평균선을 이용하여 분석하였다. 다음으로, 임플란트에 대한 상대적 검색 볼륨을 국민건강보험의 적용을 받아 임플란트를 식립한 환자 수의 변화와 함께 비교하였다. 임플란트와 전통적인 의치에 대한 상대적 관심도를 비교하였으며, 임플란트와 관련된 주요 연관 검색어를 분석하였다. 결과: 임플란트에 대한 상대적 검색 볼륨은 점진적으로 증가하였으며, 국민건강보험 혜택을 받은 환자 수와 유의한 양의 상관관계를 보였다 (P < .01). 임플란트에 대한 관심도는 모든 기간에 있어서 의치에 비해 높았다. 연관 검색어로는 임플란트 비용이 가장 빈번하게 관찰되었으며, 임플란트 과정에 대한 검색이 증가하였다. 결론: 본 제한된 연구의 결과를 근거로, 임플란트에 대한 대중의 관심은 점진적으로 증가하고 있으며, 관심의 세부 분야는 변하고 있다. 또한 웹 기반의 구글 트렌드 데이터를 전통적인 방식의 데이터와 비교한 결과, 유의한 상관관계를 확인할 수 있었다.