• 교통기술과정책
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• 제12권2호
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• pp.13-20
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• 2015

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.129-130
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• 2016

빅 데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 대부분의 빅 데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 해당된다. 최근 스마트 기기의 발달과 정보통신기술의 발전은 트위터, 페이스북, 인스타그램 등의 소셜 네트워크상에서 유통되는 정보량이 폭발적 증가하고 있다. 이러한 변화는 데이터화가 가속화되고 있는 현대사회에서 데이터의 가치는 점점 높아질 것으로 예상되며, 데이터로부터 가치 있는 정보와 통찰력을 효과적으로 이끌어내는 기업이 경쟁력 확보를 위한 핵심가치가 되었다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅 데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 분석을 통해 스마트폰 플랫폼 키워드 의미를 분석하고자 한다.

• 전자통신동향분석
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• 제28권1호
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• pp.62-71
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• 2013

최근 빅데이터 시대를 맞이하여 소셜미디어가 중요한 정보의 소통수단으로 급부상함에 따라 소셜웹 이슈 탐지 및 예측분석 기술이 큰 주목을 받고 있고, 기업 정부 등에서 정치/경제/사회문화적 이슈들에 대한 온라인 동향 분석 및 이슈 예측 기술의 수요가 급증하고 있다. 본고에서는 페이스북, 트위터 등의 소셜미디어에 대한 온라인 동향 분석 및 모니터링 기술 개발의 국내/국외 상용화 및 연구 현황을 소개한다. 또한, 사회적 동향을 분석해서 만들어진 예측모델에 기반해서 이슈의 향후 전개 과정에 대해 정량적으로 예측하는 기술 현황을 국내와 국외로 나누어 소개한다.

• 정보와 통신
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• 제34권6호
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• pp.43-50
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• 2017

본고에서는 소셜 빅데이터에서 공공안전에 위협되고 사회적으로 이슈가 되는 재난사건을 추출하기 위한 방법으로 소셜 네트워크상에서 사용자 행동 분석과 시간분석을 반영한 토픽 모델링 기법을 알아본다. 소셜 사용자의 글 수, 리트윗 반응, 활동주기, 팔로워 수, 팔로잉 수 등 사용자의 행동 분석을 통하여 활동적이고 신뢰성 있는 사용자를 분류함으로써 트윗에서 스팸성과 광고성을 제외하고 이슈에 대해 신뢰성 높은 사용자가 쓴 트윗을 중요하게 반영한다. 또한, 트위터 데이터에서 새로운 이슈가 발생한 것을 탐지하기 위해 시간별 핵심어휘 빈도의 분포 변화를 측정하고, 이슈 트윗에 대해 감성 표현 분석을 통해 핵심이슈에 대해 사건 어휘를 추출한다. 소셜 빅데이터의 특성상 같은 날짜에 여러 이슈에 대한 트윗이 많이 생성될 수 있기 때문에, 트윗들을 토픽별로 그룹핑하는 것이 필요하므로, 최근 많이 사용되고 있는 LDA 토픽모델링 기법에 시간 특성과 사용자 특성을 분석한 시간상에서의 중요한 사건 어휘를 반영하고, 해당이슈에 대한 신뢰성 있는 사용자가 쓴 트윗을 중요시 반영하도록 토픽모델링 기법을 개선한 소셜 사건 탐지 방법에 대해 알아본다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.643-644
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• 2014

정보기술의 발달과 인터넷의 확산 등의 사회적인 변화에 따라 고객을 효과적으로 만족시킬 수 있도록 기업은 고객과의 장기적인 관계를 구축하는 고객관계관리(CRM: Customer Relationship Management)을 사용하고 있다. 최근에는 블로그나 SNS등에 기업이 상품이나 서비스를 팔고자 하는 소비자들이 가득 모여 있기 때문에 실시간으로 소비자의 니즈를 파악할 수 있는 방법으로 트위터, 블로그, 카페 등 SNS 상의 빅 데이터를 분석하는 시스템을 이용한다. 본 논문에서는 고객의 보다 효율적인 피드백 수집분석을 위해 기존의 기업/기관에서 운영 및 관리하는 내부 CRM 데이터와 SNS 상의 외부 데이터를 연동하여 분석할 수 있는 이기종 데이터의 통합 분석엔진 시스템을 제안한다. 이를 의료서비스에 적용하여 내부 데이터인 매출, 방문자 수, 진료과 정보, 환자 정보, 고객 불만 유형 등을 분석하고 소셜데이터를 통해 해당 의료기관에 대한 소비자 경험 (진료, 시설 등) 정보를 수집한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.83-90
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• 2015

이 연구는 글로벌 저널리즘 환경에서 부상한 소셜 네트워크 저널리즘의 제 가치를 검토하고, 네트워크 저널리즘 이론을 토대로 국내 소셜 뉴스 사이트인 '위키트리'의 사례를 분석하였다. 소셜 네트워크 저널리즘은 공중으로 하여금 크라우드 소싱과 상호작용을 통해 저널리즘 생산의 모든 측면에 관여할 수 있도록 허용한다. 공중과의 네트워킹 효과로 인해 저널리즘은 더욱 개방적이고, 더욱 연결되며, 더욱 즉각적인 반응을 촉발시키고 있다. '위키트리'는 누구나 페이스북과 트위터를 통해서 뉴스를 작성하고 배포할 수 있는 소셜 네트워킹 뉴스서비스이다. 위키트리는 개방형소스 프로그램으로 운영되면서 '구글번역기'를 사용해 자동적으로 모든 뉴스 콘텐츠를 전환시키고, 인터넷 접근이 가능한 글로벌 시민이라면 누구나 뉴스생산에 기여할 수 있게 하며, 자신만의 창의적인 콘텐츠나 다른 정보원으로부터 생성된 콘텐츠를 공유할 수 있도록 허용한다. 초창기부터 '위키트리 글로벌' 사이트는 160개국에서 생성되는 접속 포인트들로 인해 급속하게 보도범위를 확장하고 있다. 이 연구는 위키트리 글로벌 사이트의 국제 커버리지를 국가별, 뉴스유형별로 분석함으로써 SNS를 활용해 글보벌 공중을 연결하는 것이 특정한 뉴스 아이템들뿐만 아니라 소셜뉴스 사이트의 뉴스 트래픽을 향상시킬 수 있음을 암시하고 있다. 또 다른 연구결과는 소셜 네트워크 저널리즘에서 트위터와 페이스북의 활용이 뉴스사이트에 대한 수용자들의 관심을 증대시킬 뿐만 아니라 뉴스수집의 능력을 확장시킴으로써 지역공중과 글로벌 공중 사이의 경계를 허물고 지역 온라인 저널리즘에 실현가능한 사업모델을 창출할 수 있음을 시사한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.1075-1081
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• 2013

한국에서의 SNS는 트위터, 페이스북, 카카오스토리로 대표된다. 이 공간을 통해 다수의 공동참여와 협업에 의한 사회적 지식생산이 이루어지고 있다. 유선 인터넷시대에는 위키백과나 지식iN 서비스가 집단적 지식생산의 대표적 산물이라 할 수 있었다. 그러나 이제 스마트폰을 중심으로 하는 무선 인터넷 시대에는 SNS를 통해 실시간으로 연결되어 다양한 형태의 집단적 지식생산을 이루게 될 것이다. 이 연구는 3대 SNS에서의 집단지성 참여자를 대상으로 한 설문에 응답한 자료를 비교분석하였다. 트위터, 페이스북, 카카오스토리 사용자 간 집단적 지식생산 메커니즘의 차이점을 밝히기 위해 크게 집단지성 동기, 집단적 지식생산모델 선호도, 집단적 지식문화인식 등 세 가지 변인을 통해 비교하였다. 3대 SNS에서의 참여자 집단을 판별하는 요인을 분석한 결과 다양성지향 이용동기, 개인적 기여동기, 집단적 지식성향인식이 가장 영향력 있는 변수로 작용할 수 있다는 사실이 나타났다. 이 논문은 컴퓨터과학의 눈으로 사회자본이나 집단지성 등 사회과학의 가치를 융합한 것과, 집단적 지식생산의 장을 유선 인터넷에서 무선 인터넷의 실시간 SNS로 문을 열었다는 데에 중요한 의의가 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.33-38
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• 2013

소셜미디어를 통한 여론분석과 브랜드 모니터링에 대한 요구가 증가하면서, 빅데이터로부터 감성을 분석하는 기술에 대한 필요가 늘고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 단순 긍/부정 감성이 아닌 20종류의 세분화된 감성을 분석하기 위한 감성어휘 구축 알고리즘을 제시한다. 감성어휘 구축을 위해서는 준지도학습을 사용하였으며, 도메인에 특화되지 않은 일반 감성어휘를 구축하도록 학습되었다. 학습된 감성어휘를 인물, 스마트기기, 정책 등 다양한 도메인의 트위터 데이터에 적용하여 세부감성을 분석한 결과, 알고리즘의 특성상 재현율이 낮다는 한계를 가지고 있었으나, 대부분의 감성에 대해 높은 정확도를 지닌 감성어휘를 구축할 수 있었고, 감성을 직간접적으로 나타내는 표현들을 학습할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1476-1478
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• 2013

최근 페이스북(Facebook), 트위터(Twitter) 등의 SNS(Social Network Service)의 사용자가 급격하게 증가하고 있다. SNS가 발달하면서 언제 어디서나 쉽게 자신의 위치, 현재의 감정들을 온라인상에서 공유한다. 이에 따라 사람의 감정을 표현하는 단어 100여개를 7가지 감정(기쁨, 흥미, 슬픔, 분노, 놀람, 지루함, 통증)으로 분류하였으며[1]. 이를 분석하기 위한 감정 표현 분석기 모듈을 설계하였다. 설계한 모듈을 사용하여 페이스북의 사용자 뉴스피드(News-Feed)를 분석하여 사용자의 성향을 분석하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.131-140
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• 2013

이 연구는 트윗과 리트윗 행위가 기존 매스미디어의 기능을 제한적으로 대체한다고 가정하고, 트위터 사용자의 리트윗 행위에 내재한 동기를 파악하는 것을 목적으로 하였다. 래더링 방법을 이용하여 트윗된 메시지의 속성 (Attributes), 리트윗을 함으로써 얻는 결과(Consequences), 그리고 이를 통해서 궁극적으로 추구하는 가치(Values)에 대한 참가자들의 응답을 토대로 질적인 데이터를 구성하고, 여기에서 떠오르는 중요한 테마들(theme)을 기록, 분석했다. 그 결과 리트윗의 이유로 두드러지는 것은 공감과 공유를 통한 자기만족의 가치였고, 이를 위해서 화제성과 정보성이 포함된 트윗 메시지들을 리트윗하는 경향이 많다는 것을 밝혔다. 또 다른 테마로는 공감과 공유를 통해서 남들에게 필요한 도움을 직, 간접적으로 주고자 하는 이타적인 목적과 사회발전추구, 공동체적 의식 등의 공동체적 가치 또한 발견되었다. 연구결과 추출된 총 48항목은 요인분석을 이용하여 몇 개의 잠재변인으로 나눌 수 있는가를 살펴보는 후속연구에 사용되었다.