• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1119-1121
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• 2015

본 논문에서는 트위터 내용을 통해 이벤트를 탐지하는 시스템에서 지명 검출 정확도를 개선하는 방법을 제안한다. SNS를 이용한 개인 정보 유출 사례들이 늘어감에 따라 자신의 위치 정보를 공개하기 꺼려하기 때문에 이벤트가 발생한 지역을 검출하기 위해서는 텍스트 내용을 직접 분석해야한다. 그러나 오타나 줄임말, 동형이의어의 사용으로 정확한 지명 검출에 어려움이 발생하였다. 따라서 정확도를 향상시키기 위해 본 논문에서는 두 가지 지명 검출 기법을 제안한다. 지명 단어에서 발생되는 노이즈를 제거하는 지명 노이즈 제거 기법과 랜드 마크를 이용하여 지명 단어를 확정하는 지명 확정 기법이다. 실험 결과 기존 시스템의 정확도 49%에서 지명 노이즈 제거기법은 56%, 지명 확정 기법은 73%로 각각 향상되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.406-409
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• 2012

'나꼼수 비키니 시위'에 대 긍정적(지지), 부정적(비판) 의견을 담은 트위터 데이터를, 단어의 출현에 주목하여 Naïve Bayes (NB)와 Support Vector Machine (SVM)을 적용하여 자동분류 한 결과, NB가 75.98%로, 73.65%인 SVM 보다 약간 더 나은 성능을 보였다. 본 실험을 통해, 기계학습을 이용한 대중의견(opinion) 자동분류 시스템을 실용화할 때의 고려사항에 대해 살펴 본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.962-963
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• 2013

트위터 해시태그(#, HashTag)는 트윗(Tweets)에서 특정 키워드나 내용을 주제별로 분류하고 검색을 보다 효율적으로 사용하기 위한 사용자 정의 태그이다. 사용자가 정의하기에 따라 다양한 형태로 작성되기 때문에 오히려 검색의 효율성이 떨어질 수 있으며, 사용자는 자신이 작성한 트윗에 어떤 해시태그를 추가해야 하는지에 대한 궁금증이 생기는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자가 작성한 트윗에 적합한 해시태그를 추천하는 기법을 제안한다. 수집한 트윗과 해시태그의 키워드를 추출하고 트윗의 유사도를 계산하기 위해 TF-IDF와 Cosine Similarity를 적용하여 유사한 트윗을 갖는 해시태그를 추천한다. 본 논문에서 제안된 기법을 검증하기 위한 실험으로 추천의 정확성을 평가했다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.239-240
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• 2021

본 논문에서는 나날이 발전하는 뉴미디어 시장에서 가장 대중적으로 사용되는 유튜브와 이에 업로드되는 콘텐츠들이 개인의 행동 의도에 어떠한 영향을 미쳤으며, 그 영향이 사회적 위험요인으로 어떻게 드러나는지에 대하여 분석한다. 셀레늄과 뷰티풀솝으로 유튜브 콘텐츠 정보를 가져오고, 트위터 에이피아이를 활용해 트위터에서 개인이 작성한 문장들을 받아 엔엘티케이의 배이더로 문장의 감정을 부정, 중립, 긍정으로 분류하여 연구를 진행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.457-458
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• 2022

인터넷 시대에 소셜 미디어는 사람들의 삶에 완전히 침투했다. 많은 사용자 기반을 보유한 성숙한 온라인 플랫폼 중 하나인 Twitter를 통해 사용자는 최신 뉴스, 삶의 경험 및 흥미로운 삶의 이야기를 독립적으로 게시할 수 있다. 하지만 때론 부정적인 뉘앙스를 풍기며 기업이나 개인의 브랜드에 영향을 미치며 이익을 훼손하는 경우가 있기 때문에 욕설을 식별해 트위터 발신을 차단할 필요가 있다. 이 기사의 가장 큰 혁신은 Twitter 데이터를 사용하여 다양한 방법을 동시에 비교한다는 것입니다. 더 많은 데이터를 처리할수록 딥 러닝을 시도하면 좋은 결과를 얻을 수 있다. Transformer 분류기를 통합하여 최상의 결과를 얻었다

• Journal of the HCI Society of Korea
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• v.6 no.2
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• pp.1-9
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• 2011

Increasing communication through social media forming impression becomes more important. In this research, how three stimulus can build the impression of Twitter Account Owner(TAO) such as the types of the profile pictures, the types of timeline messages and the number of followers. We analysed the feelings of respondents when they face TAO's formal picture and informal picture, informative message and normal message, the number of followers. We, in addition, measured the willingness of respondents whether they want to develop their relationship online and offline as well. As a result, informative message draws positive reliability and makes respondent want to build deeper relationship with TAO at online. Respondent answered TAO's informal picture was more likable than formal picture and more reliable when informative message and formal picture were provided together. Our study shows that there are actual differences at attitudes of respondents by the types of the profile pictures and the types of timeline messages. Thus, we can conclude that TAOs can modify their impressions at online as they hope to.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.506-509
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• 2017

Opinion mining is a way to analyze the emotions in the text and is used to identify the emotional state of the author and to find out the opinions of the public. As you can analyze individual emotions through opinion mining, if you analyze the text by region, you can find out the emotional state you have in each region. The regional sentiment analysis can obtain information that could not be obtained from personal sentiment analysis, and if a certain area has emotions, it can understand the cause. For regional sentiment analysis, we need text data created by region, so we need to collect data through Twitter crawling. Therefore, this paper designs a Twitter data collection system for regional sentiment analysis. The client requests the tweet data of the specific region and time, and the server collects and transmits the requested tweet data from the client. Through the latitude and longitude values of the region, it collects the tweet data of the area, and it can manage the text by region and time through collected data. We expect efficient data collection and management for emotional analysis through the design of this system.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.21 no.3
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• pp.15-28
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• 2016

This paper proposes a system recommending spatial information what user wants with collecting and analyzing tweets around the user's location by using the GPS information acquired in mobile. This system has built an emotion dictionary and then derive the recommendation score of morphological analyzed tweets to provide not just simple information but recommendation through the emotion analysis information. The system also calculates distance between the recommended tweets and user's latitude-longitude coordinates and the results showed the close order. This paper evaluates the result of the emotion analysis in a total of 10 areas with two keyword 'Restaurants' and 'Performance.' In the result, the number of tweets containing the words positive or negative are 122 of the total 210. In addition, 65 tweets classified as positive or negative by analyzing emotions after a morphological analysis and only 46 tweets contained the meaning of the positive or negative actually. This result shows the system detected tweets containing the emotional element with recall of 38% and performed emotion analysis with precision of 71%.

• 한국노년학
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• v.36 no.3
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• pp.711-726
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• 2016

The purpose of this study was to analyze to 1) the differences according to demographic characteristics 2) select the type-specific communities online channels of the baby boomer customers group, who ever search for restaurant information through on-line for the previous three months. The study was based on a total of 280 samples obtained from on-line networking service users in a metropolitan area from April 15 to 30, 2016. The major findings are as follows. The data were analysed using frequency, factor analysis, cluster analysis and ${\chi}^2test$. According to the results of factor analysis, on-line utilizing attributes were separated into three factors: commitment of useful information, activity of leading on-line, and habit. The based on a factor analysis, cluster analysis was adopted to segment baby boomer customers. The identified four clusters showed in using on-line: type of active utilization, habit, seeking information and passive utilization. The clusters had significant differences in gender and monthly income by demographics. All of four clusters selected blog, face book, twitter in turn through the personal on-line channels. Cluster type of active utilization and habit selected restaurant home pages, restaurant blog, restaurant face book, restaurant twitter in turn through the public on-line channels. Cluster type of seeking information and passively utilization selected restaurant home pages, restaurant blog, restaurant twitter, restaurant face book in turn through the public on-line channels. Implications and future research were also discussed.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.05a
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• pp.122-124
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• 2018

While the investment on virtual currency is becoming a way of individual financial-tech, this research is to analysis big-data on virtual currency. The analysis is to focus on big-data in the SNS such as blogs and twitter.