• 정보과학회 논문지
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• 제44권11호
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• pp.1231-1235
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• 2017

온라인 소셜 네트워크는 정보전파의 용이성 및 파급 영향력이 높지만 이를 악의적으로 활용하기 위한 스패머들이 다수 활동 중이다. 이러한 스패머를 식별하기 위한 스팸 탐지기법 연구가 다양한 분야에서 이루어지고 있지만 스패머들 또한 스팸 내용이나 스팸링크, 활동 주기 등의 특성을 변경하여 탐지를 피하고 있다. 하지만 다른 특성들과 달리 온라인 소셜 네트워크의 고유 네트워크 특성인 링크 특성은 쉽게 변화시키는 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 네트워크의 구조적인 특성을 활용하여 스패머를 일반사용자와 구분하는 방법을 제시한다. 즉 일반사용자 노드가 주변 노드와 비슷한 네트워크 특성을 갖는 점에 주목하여 인접 노드를 활용한 재귀적인 구조적 특성을 생성하여 활용함으로써 스패머의 식별확률을 높이고 있다. 이를 검증하기 위한 실험은 트위터의 실제 데이터셋을 Weka 프로그램에 탑재된 랜덤포레스트 알고리즘을 활용하여 측정하였으며, 재귀적인 특성을 활용하지 않는 방법과 기존 제안 알고리즘에 비해 탐지율이 0.82에서 0.90으로 향상됨으로써 제안하는 방법이 스패머를 탐지하는데 효과적임을 제시하고 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.213-216
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• 2018

인공지능과 음성인식을 기반으로 한 스마트 디바이스의 장점이 부각되면서, 가상 비서(Virtual Assistant)가 인기를 끌고 있다. 가상 비서는 스마트 스피커를 통해 사용자 경험을 제공하며, 일반 소비자들이 가장 사용하기 쉬운 IoT 디바이스로 평가받고 있다. 본 연구는 주요 가상 비서브랜드의 음성인식 플랫폼과 디바이스에 대한 사람들의 인식에 차이가 있는지 살펴보고자 한다. 이를 위해, 트위터에서 가상비서 서비스를 하는 세 기업의 총 6가지 키워드를 포함한 트윗을 수집했다. 수집한 데이터는 의미 연결망 분석 기법(Semantic network analysis)을 적용해 키워드에 대한 사람들의 인식을 분석했다. 추가로 LIWC 감성분석을 통해 사람들의 긍정/부정적 반응을 분석했다. 분석 결과 사람들은 각 키워드에 대한 반응이 다른 것으로 나타났다. 주로 Virtual Assistant가 제공하는 기능과 서비스에 대한 기대와 사용성에 대한 내용이었다. 또한 대부분의 키워드에 긍정적 반응을 보였다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권1호
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• pp.111-120
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• 2020

본 연구는 소셜네트워크서비스(SNS)상의 빅데이터를 이용한 텍스트 분석기법의 응용으로서 설문 조사 기반의 여론 조사 방법론과 달리 비정형적 언어 기반의 감성 여론 조사 방법론을 제안한다. 기존의 설문 기반 여론 분석모형에 대한 대안적 방법으로 주관성에 기초한 감성 분류 모형을 이용하였다. 이를 위하여, 제20대 국회의원 선거운동 기간 중 선거 관련 실시간 트위터 자료를 수집하여 속성 기반 감성 분석을 이용한 여론의 극성과 강도에 대한 실증 분석을 수행하였다. 개별 SNS에서 사용된 단어의 극성을 분류하기 위해 Lasso 및 Ridge 회귀 모형을 이용하여 극성에 영향력이 큰 변수를 추출하였다. 추출된 변수가 극성에 미치는 긍정 및 부정에 대한 영향을 구분하고, 영향력의 강도를 분석하였다. 대중들이 소셜네트워크상에서 표현한 내용을 바탕으로 한 여론에 대한 긍정 및 부정의 감성 분석을 통해 여론의 향방을 예측하고 극성분석 모형의 정확도를 측정하여, 여론 조사 분야에서 감성 분석 방법론의 적용가능성을 확인하였다.

• 정보화연구
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• 제9권3호
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• pp.333-344
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• 2012

본 논문에서는 개인의 취향과 관심이 반영 되어있는 소셜 정보를 활용하여 사용자에게 영화를 추천할 수 있는 시스템을 제안하였다. 시스템에서 데이터 구축은 포털사이트에서 영화 정보를 수집하고 페이스북과 트위터 같은 SNS를 통해 소셜 정보를 수집한다. 본 논문에서는 사용자의 감정에 따른 보다 정교한 처리를 위하여 6단계의 감정단계로 분류한 소셜 정보의 벡터공간 모형의 구축방법을 제안한다. 추천을 위한 유사도 측도 방법은 2단계로 구성되어 있다. 첫 번째는 일반적인 코사인 측도를 통한 영화 목록의 구축 단계이고, 두 번째는 기존의 코사인 측도(Cosine measure)를 활용한 좌표평면에서 감정 단계별 벡터 정보 표현 방법 및 유사도 측도 방법을 통해 추천 영화 목록의 결정 단계이다. 본 논문의 추천 시스템의 성능을 평가하기 위하여 기존의 추천 시스템과 비교 실험을 통하여 본 연구의 추천 시스템의 유용성을 검증하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.179-192
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• 2018

본 연구는 디지털 미디어를 활용한 비공식 명상 기반의 훈련 애플리케이션을 제안하고, 이를 통해 향후 마음챙김 훈련의 UI/UX디자인 개발의 기초 자료로써 활용되는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 마음챙김에 대한 사용자 인식을 분석하기 위해 트위터 데이터 기반의 텍스트 분석과 전문가 인터뷰를 진행하였다. 또한 기존 출시된 애플리케이션이 제공하는 기능이 훈련으로써 실효성이 있는지 확인하고자 세분화하여 분류하고, 이에 대한 평가를 바탕으로 문제점을 도출하였다. 그 결과, 비공식 명상기반의 훈련 서비스의 필요성을 도출하였다. 그에 따라 비공식 명상기반의 마음챙김 훈련 프로세스에 적합한 디자인 프로세스를 선정하고, 훈련 효과의 증대를 위해 심리학과 긍정컴퓨팅(positive computing) 연구를 사용자 경험 설계에 활용하여 애플리케이션 디자인에 적용하였다. 최종적으로 프로토타입 디자인을 진행하고, 향후 진행될 마음챙김 훈련 서비스의 UI/UX 디자인 개발 연구에 활용될 수 있는 점을 제언하여 후속 연구와 서비스 개발에 기여할 수 있다고 판단한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.105-117
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• 2021

본 연구는 시나 웨이보(Sina Weibo)에 게재된 '산시성 린펀시 반점 붕괴 사건'이라는 인기뉴스(hot news)에 대한 댓글에 나타난 감정표현에 영향을 미치는 요인들을 살펴보았다. 연구결과, 첫째, 성별에 따라 감정표현에 차이가 나타났다. 여성은 남성보다 더 강한 분노, 실망, 슬픔, 비난 감정을 표현하였다. 둘째, 동부지역 이용자들의 감정표현 강도가 중부지역과 서부지역에 비하여 유의하게 높았다. 셋째, 이용자가 댓글에 참여하고 감정표현을 게시한 블로그의 총수량인 웨이보 수가 많을수록 감정표현이 더욱 강하게 나타났다. 넷째, 미인증 이용자는 인증된 이용자보다 실망, 슬픔의 감정표현이 더욱 강하였다. 본 연구는 중국의 온라인 여론형성 과정에서 감정표현의 영향 요인을 살펴봄으로써 서양의 트위터나 페이스북과 같은 소셜네트워크와 비교할 수 있다는 점에서 의의가 있으며, 온라인 뉴스분석에서 빅데이터 분석방법을 사용했다는 점에서도 의의가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.30-38
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• 2012

감성 분석은 블로그와 트위터 같은 다양한 소셜 미디어에서 사용자들이 표현하는 감정의 종류를 분석하고 추출하는 연구이다. 현재 감성 분석 연구는 꾸준히 계속되고 있지만, 한국어의 감성 분석 평가 집합은 아직 없다. 본 논문에서는 감성 분석을 평가할 수 있는 평가집합을 구축한다. 평가집합에서는 사용자의 감성에 대한 극성뿐만 아니라 감성의 종류와 강도까지 고려한 평가집합을 구축하였다. 이를 위해 감성의 종류는 긍정에서 7가지의 범주와 부정에서 15가지의 범주를 나누고, 각 범주별로 1~3까지의 강도를 설정하였다. 또한 각 범주에 속하는 어휘에 대해서도 1~3까지의 강도를 설정하였다. 평가집합의 데이터는 다양한 소셜 미디어에서 3,270 문장을 추출하여 구축하였으며, 각 문장에 대해 5 명이 감성의 종류와 강도를 태깅하였다. 구축한 평가집합에서 5명의 일치도는 극성의 경우 93 %, 감성의 종류는 70 %, 강도는 58 % 로 나타났다. 이는 독일어와 스페인어의 평가 집합 보다 일치도가 높게 나타났다. 이 결과는 제안한 평가 집합이 신뢰할 만한 자원으로 다른 감성 분석 시스템의 평가데이터로 사용될 수 있음을 보여준다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제55권1호
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• pp.393-413
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• 2021

디지털 정보기술과 인문학적 연구 문제의 결합을 통해 새롭고 혁신적인 지식을 창출하는 디지털인문학은 대표적인 다학제적 융합 학문 분야라고 볼 수 있다. 이러한 디지털인문학 분야의 지적구조를 규명하기 Digital Humanities 학술대회 최근 2년간(2019, 2020)의 논문 441건을 대상으로 저자사항과 키워드 동시출현 네트워크 분석을 수행하였다. 저자와 키워드 분석 결과를 살펴보면, 유럽, 북미 지역, 동아시권의 일본 중국의 저자의 활발한 활동을 찾아볼 수 있다. 공저자 네트워크를 통해서는 11개의 분절된 네트워크를 확인할 수 있으며, 이는 폐쇄적인 공저활동의 결과로 볼 수 있다. 키워드 분석을 통해서는 16개의 세부 주제 영역을 규명할 수 있으며, 이는 기계학습, 교육학, 메타데이터, 토픽모델링, 문체, 문화유산, 네트워크, 디지털아카이브, 자연언어처리, 디지털도서관, 트위터, 드라마, 빅데이터, 신경망 네트워크, 가상현실, 윤리으로 구성된다. 이러한 군집 구성은 디지털 정보기술이 주된 세부 주제 영역으로 자리매김하고 있음을 알 수 있다. 또한 출현빈도가 높은 키워드들은 인문학 기반 키워드, 디지털 정보기술 기반 키워드, 융합 키워드으로 구분될 수 있으며, 디지털인문학의 성장과 발전 과정의 역동성을 찾아볼 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권11호
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• pp.447-454
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• 2022

4차 산업혁명 시대를 맞아 우리는 정보의 홍수 속에 살고 있다. 이런 환경에서 우리에게 필요한 정보를 찾기란 매우 어렵고 복잡하다. 따라서 정보의 홍수 속에서 추천 시스템은 필수적이다. 이러한 추천 시스템 중 영화, 음악, 음식, 의류의 각각에 대한 추천 시스템들은 많은 연구가 진행되어 왔다. 현재까지 대부분의 개인화 추천 시스템들은 개인의 성향인 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷들을 추천한다던가, 책들을 추천한다던가, 영화들을 추천해왔다. 미래 세대에서는 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷, 책, 영화들을 한꺼번에 추천 받기를 원할 것이다. 본 논문에서는 사용자의 감정과 날씨에 따라 개인 맞춤형 옷과 음식을 한꺼번에 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 소셜미디어인 트위터에서 사용자의 데이터를 얻었고, 트윗을 기반으로 감정 분석을 해서 Paul Eckman 이론에 따라 사람의 6 가지의 기본 감정으로 분류했다. 이렇게 얻어진 기본 감정을 Hayashi의 Quantification Method III를 적용하여 색깔로 변환하였으며, 이러한 색깔은 추천하는 옷의 색상으로 표현하였다. 또한, visualcrossing.com API의 날씨 정보를 이용하여 의류의 종류를 추천한다. 그리고 감정에 따른 컴포트 푸드의 내용에 따라 다양한 음식을 추천한다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.317-340
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• 2023

경영학적 관점에서 ESG는 환경, 사회, 지배구조 지표를 이용하여 기업이 얼마나 지속 가능한 발전을 이룰 수 있는지 평가하는 것이다. 소셜미디어를 통해, 기업의 선행과 악행을 대중이 적극적으로 공유할 수 있게 되면서 ESG 경영에 대한 대중의 관심 또한 높아졌다. 이를 바탕으로, 본 연구의 목적은 기업 성과가 소셜미디어의 환경, 사회, 지배구조의 감성을 모두 포함한 종합적 ESG 감성과 환경, 사회, 지배구조 각각의 감성과 어떠한 관계가 있는지 분석하는 것이다. 패널회귀모델을 사용하여, 코스피 200 기업 중 143개 기업의 소셜미디어의 ESG 감성과 총자산이익률(ROA), 자기자본이익률(ROE) 간의 관계를 분석했다. 데이터 수집 기간은 2018년부터 2021년까지이고, 온라인 커뮤니티, 인스타그램, 블로그, 트위터, 뉴스를 포함한 소셜미디어 채널의 감성 데이터를 바탕으로 분석하였다. 본 연구 결과에 따르면, 기업 성과는 종합적 ESG 감성과 각각 환경, 사회, 지배구조의 감성은 유의미한 관련이 있음을 파악했다. 따라서 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 본 연구는 평가기관의 영향을 받을 수 있는 ESG 등급이 아닌 다양한 소셜미디어 채널들을 활용하여 편향되지 않는 대중의 ESG 감성 지표를 갖고자 하였다. 또한, 본 연구의 결과를 바탕으로, ESG 경영의 방향성을 잡는 데 기여할 수 있다. 이에 본 연구는 ESG 경영에 관심이 있는 연구자들과 기업에게 이론적, 실무적 시사점을 제공한다.