• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1469-1470
• /
• 2010

현대 사회의 무선 서비스 매체로 스마트 폰이 부상되고 있는 가운데 다양한 서비스들이 융복합된 모바일 서비스들이 소개되고 있다. 특히 모바일 SNS (Social Network Service)는 위치 기반으로 실세계 내의 인적 네트워크를 극대화 가능한 서비스로 주목받고 있다. 본 논문에서는 트위터의 Twitter4j OpenAPI를 이용하여 안드로이드 기반의 모바일 SNS와 증강현실 응용 연동 시 효율적 인터페이스를 위하여 CameraPreview기반의 SNS 인터페이스를 구현하였다. 일반적인 브라우저 기반의 SNS와는 달리 구현된 시스템의 인터페이스는 사용자에게 SNS 이용 중 현실 세계에 대한 뷰를 제공함으로 차후 현실세계의 데이터 파싱과 입력 및 실시간적 증강 현실 응용 연동의 가능성을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
• /
• pp.421-422
• /
• 2022

코로나19의 영향으로 개인 여가 시간이 증가하면서 성격 유형 심리 테스트들에 대한 관심도가 늘어나고 하나의 유행처럼 다양한 종류의 심리 테스트들이 등장하였다. 즉 앞으로도 심리 테스트에 대한 수요는 높을 것이라고 예상되기 때문에 트렌드에 따라가보자 해당 연구를 진행하게 되었다. 이 연구에는 JS를 기본적으로 사용했지만 추가적으로 Node.js를 이용하여 테스트 피드백을 작성하고 작성한 데이터를 백엔드로 가져오는 작업을 수행했다. 또한 Bootstrap으로 전체적인 디자인을 담당하고 테스트 결과 공유를 위해 카카오톡, 페이스북, 네이버, 트위터의 API를 가져와 사용했다. 해당 테스트를 이용할 시 심리 테스트뿐만 아니라 테스트에 대한 피드백을 관리자에게 보낼 수 있고 테스트 전체 결과 페이지를 통해 원하는 결과까지 알 수 있어 테스트 결과에만 중점을 둔 일회성 강한 다른 테스트들과는 다른 차별점을 가지고 있어 경쟁력이 있는 프로젝트라고 볼 수 있다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
• /
• 제39권6호
• /
• pp.656-661
• /
• 2015

본 연구의 목적은 스마트폰이나 태블릿 PC와 같이 문자 입력이 수월하지 않은 모바일 기기에서 사용자로 하여금 최소한의 키입력을 통해 최대한 빠르고 정확히 원하는 단어를 얻을 수 있도록 도와주는 단어 자동완성 시스템의 성능을 평가하는 것이다. 우리는 트위터에서 대량의 데이터를 수집하였으며, 수집된 데이터의 사용빈도에 따라 유니그램(unigram) 사전과 바이그램(bigram) 사전을 각각 구축하였다. 구축된 사전을 사용한 단어 자동완성 시스템의 성능을 평가하였으며 기존의 평가방법보다 단어 자동완성 기능의 특성을 잘 반영한 키입력 수익률과 복원율을 새로운 평가 방법으로 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
• /
• pp.681-683
• /
• 2013

스마트폰이 보급되어 빅 데이터(Big Data) 시대를 맞이하였고, 페이스북(FaceBook)이나 트위터(Twitter)같은 SNS(Social Network Service)를 실생활에서 일상화되어 사용하고 있다. 여기서 발생하는 SNS의 비정형 데이터를 버리지 않고 분석 및 추출하고 활용하기 위해서 아파치 재단에서 개발된 하둡(Hadoop)을 활용하고 있다. 하둡은 대량의 자료를 처리할 수 있는 오픈 소스 프레임워크(Open Source Framework)이다. 하둡은 국내의 기업에서도 도입하고 있으며 현재 개발 및 상용하고 있다. 그러나 하둡은 기술 개발에 비해 보안 분야는 미흡하다는 지적을 받고 있다. 이에 본 논문에서는 하둡의 보안 기술과 취약점을 분석하고 보안을 향상시키는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
• /
• pp.660-663
• /
• 2017

다양한 소셜 네트워크 서비스가 발달되고 많은 사람들이 소셜 미디어에 참여하면서 방대한 양의 정보가 발생하고 있다. 따라서 원하는 정보를 선별하고 가공하는 연구도 활발히 진행되고 있다. 협업필터링은 이러한 정보를 토대로 사용자에게 맞춤형 아이템을 추천해주는 알고리즘이다. 하지만 정확한 추천을 위해서는 매우 방대한 양의 정보가 필요하다. 또한 협업필터링에는 초기에는 제대로 추천이 이루어지지 않는 콜드스타터 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 중의 하나인 트위터 데이터를 활용하여 협업필터링 추천 시스템의 성능을 높이고자 한다. 협업필터링의 평점에 특정 아이템 관련 트윗을 수집해서 긍정/부정을 측정하여 가중치를 부여한다. RMSE 평가 방법을 통한 실험 결과, 소셜 미디어의 긍부정 영향력을 측정하여 적용했을 때가 기존의 협업필터링 방식에 비해 약 5.5%의 성능 향상을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제11권1호
• /
• pp.237-242
• /
• 2013

최근 페이스북(Facebook)과 트위터(Twitter) 등의 폭발적인 성장에 따라 SNS는 사회적 학문적인 관심의 대상으로 부상하고 있다. 그러나, SNS는 이용자의 신상 정보와 사적인 의견 교환을 근간으로 사용자의 프라이버시가 노출될 수 있는 문제가 존재한다. 본 논문에서는 현재 SNS에서 이용자의 개인 프라이버시를 보호하기 위해 사용되고 있는 블록킹 대신 데이터 분리와 데이터 허위 정보를 이용한 SNS 사용자 프라이버시 보호 모델을 제안한다. 제안 모델은 사용자의 내용 정보를 분리하여 분리된 내용 정보에 허위 정보를 추가함으로써 제3자가 사용자의 내용 정보를 수집하여도 정확한 정보를 추출하지 못하도록 하고 있다. 또한, 제3자가 이용자의 정보를 불법적으로 악용하지 않도록 SNS 서비스 제공자가 이용자의 정보를 활용할 경우 이용자에게 사전에 동의를 구한다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.117-125
• /
• 2017

SNS 빅데이터 분석은 소셜 미디어에서 생성되는 빅데이터로부터 숨겨진 가치를 찾아내는 것을 의미한다. 본고는 해양수산 분야의 국민적 관심사를 파악하기 위해 24개 키워드를 도출하여 SNS 빅데이터 분석을 실시하였다. 언급량이 많은 키워드는 수산물, 해운, 독도 순이었으며, 해양정책, 해양안보 등 국민적 관심사가 적은 키워드는 상대적으로 언급량이 미미했다. 매체별 언급량은 정부가 주도하는 분야는 뉴스에, 민간이 주도하거나 국민생활 연관성이 큰 경우는 블로그와 트위터에 많았다. 따라서 해양수산 정책 수립 시 SNS 빅데이터 분석을 활용해 국민적 관심사를 반영하고, 특히 부정적인 요인을 해소하는데 역점을 두어야 한다. 또한 매체별로 언급량이 다르므로 차별화된 홍보방안을 마련할 필요가 있다.

• Spatial Information Research
• /
• 제22권4호
• /
• pp.21-38
• /
• 2014

지도를 검색하는 사용자는 특정 장소에 대한 정식 명칭보다는 자신이 알고 있는 명칭이나 일반적으로 불리어지는 명칭을 이용해 검색을 수행하기 때문에 원하는 장소를 찾는데 빈번히 실패하게 된다. 또한 지도의 공간검색에 있어서 대표적인 웹 지도 서비스에서는 '근처'와 '주변'이라는 공간어휘를 가지고 공간상 인접 장소를 탐색하는데 2km 이상 떨어진 장소까지 검색되어 원하지 않는 위치의 장소 정보를 제공하기도 한다. 본 연구에서는 SNS 중 트위터를 이용하여 POI 데이터를 추출하고, 기구축되어 있는 기존POI로부터 공간관계를 구축해 사람이 인지할 수 있는 공간범위를 산정하였다. 그 결과, 다양한 장소 명칭을 획득하여 기존 POI 데이터의 다른 이름의 명칭으로 활용할 수 있었고, 기존에 없는 새로운 POI 데이터는 POI 변화가 많은 지역을 파악하는데 활용하여 POI 데이터 구축을 위한 지역선정에 도움이 될 것으로 기대된다. 또한 공간검색에 사용될 수 있는 다양한 공간어휘와 사람이 인지할 수 있는 공간범위를 이용해 보다 효율적인 공간검색을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지적과 국토정보
• /
• 제46권1호
• /
• pp.75-86
• /
• 2016

본 연구는 중앙정부와 지방정부 간 지하공간에 관한 주요 이슈를 파악하기 위해 소셜미디어 데이터를 활용하였다. 또한 이를 빅데이터 분석방법론을 통해 분석하였다. 연구방법론으로 사회네트워크분석의 키워드 네트워크 방법을 사용하였고 트위터를 통해 얻어진 텍스트 데이터를 텍스트마이닝 기법을 사용하여 분석하였다. 특히 지하공간은 2014년 잠실 싱크홀 사건 이후 사회적으로 관심을 가지고 있는 이슈로서 키워드 네트워크 분석을 통해 계량적으로 분석을 시도하였다. 네트워크의 속성을 파악하기 위해 중심성 지수, 그룹밀도 분석을 통해 지하공간과 관련된 이슈를 파악하였다. 이러한 분석 결과 중앙정부의 정책 관련 항목은 지자체 정책과 관련이 있음을 확인하였다. 중앙정부는 예방차원에서 특별법을 바탕으로 예방체계를 구축하여 지자체가 지하공간에 관련된 문제에 대해 대응 관리하도록 법에 근거한 예방체계를 구축하고 있다. 이와 같은 결과는 앞으로 중앙 정부가 연구관련 분야를 강화함으로써 지하공간 관련 안전대책을 구축하는 데 법과 기술이 서로 협력하여 발전해야 함을 시사해 준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.967-970
• /
• 2014

인터넷 게시판이나 트위터 같은 온라인 매체는 쉬운 접근성과 실시간 특성으로 어떤 사건에 대한 사용자들의 반응이 즉각적으로 나타난다. 또한, 실시간으로 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있어 이 데이터를 잘 분석한다면 실제 사회에서 나타나는 다양한 현상들에 대해 파악할 수 있다. 최근 주식 시장에서도 이러한 온라인 데이터들을 분석하여 주가 변동이나 주식 시장 상황을 이해하려는 연구가 시도되고 있다. 이 논문에서는 주식 토론방의 게시물과 주가 사이에 어떤 상관관계가 있는지를 분석하고, 이를 이용한 주식 투자 종목 추천 시스템을 제안하고자 한다. 먼저 주가와 주식 토론방 게시물들 사이의 상관관계를 분석하기 위해서 KOSPI200에 속한 회사 중 55개의 회사를 대상으로 주가와 주식 토론방 게시물을 분석하였다. 2008년부터 2013년까지 6년 동안 각 회사의 주가와 게시물의 상관관계를 분석한 결과 개별 주가와 게시물 수 사이에는 특별한 상관관계가 나타나지 않았다. 하지만 주가와 게시물 수의 상관관계가 높을수록 주식 수익률이 높은 경향을 보였다. 이 논문에서는 주가와 게시물 수의 상관관계 정보를 이용한 투자 종목 추천 알고리즘을 제안하였고, 모의투자 실험을 통해 제안 방법의 효율성을 보였다. 2008년 1월부터 2013년 12월까지의 주가와 주식 토론방 데이터를 이용한 모의투자 실험에서 제안 방법으로 구성한 포트폴리오의 1개월 평균 수익률은 약 1.82%로, 주식 네트워크 특성을 이용한 기존 방법보다 약 0.64% 높은 수익률을 보였다. 또한, 마코위츠의 효율적 포트폴리오와 KOSPI200 수익률보다 각각 약 0.85%와 1.48% 높게 나타났다.