• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.7-12
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• 2014

SNS는 친구들의 친목과 인맥유지를 위한 순기능을 가지고 있다. 그러나 각종 기업, 개인 스패머들이 팔로잉을 통해 스팸 트윗하여 다수의 이용자들에게 노출, 불편을 끼치고 있다. 기존 연구에서 이러한 스팸 트윗에 대해 연구를 실시한경우가 있다. 그러나 정교함의 부족함과 여러 원인들로 인해 보다 정확한 분류 및 검출이 어려운 결과를 나타내었다. 본 논문에서는 스패머들의 특징, 분류기준, 분류방법에 대해 기술하였다. 또한 이러한 특징 중 링크율과 자신을 팔로워한 부류와 자신이 팔로잉한 부류와의 차이를 통하여 스패머 계정에 대한 분류기준을 제시하였다. 실험은 무작위 스팸 계정과 일반 계정을 선정하였으며 분류기준에 따라 진행하였다. 결과로 스팸 계정은 링크율 68%, 팔로워 / 팔로잉 비율은 27581.5 였고 일반 계정은 6.12%, 팔로워 / 팔로잉 비율은 1.26 였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권2호
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• pp.453-459
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• 2017

사용자들은 그들의 관심이 관심지점 (POI: Point-of-Interest)과 관련이 있다는 사실을 언급하기 위해 위치 기반 소셜 네트워크에 체크인하거나 그들의 상태를 올리는 경향이 있다. 관심지역 (AOI: Area-of-Interest)을 찾는 기존 연구는 대부분 위치 기반 소셜 네트워크로부터 수집된 공간 태그된 사진과 함께 밀도 기반 군집화 기법을 사용하여 수행되었다. 반면, 본 연구에서는 POI 중심을 포함한 하나의 군집에 해당하는 POI 경계선을 추정하는 데에 초점을 맞춘다. 트위터 사용자들로부터의 공간 태그된 트윗을 사용하여 POI 중심으로부터 도달할 수 있는 적절한 반경을 찾음으로써 POI 경계선을 추정하는 밀도 기반 저복잡도 두 단계 방법을 소개한다. 두 단계 밀도 기반 추정을 통해 선택된 공간 태그의 convex hull로써 POI 경계선을 추정하는데, 각 단계에서 다른 크기의 반경 증가를 가정하여 진행한다. 제안한 방법은 기본 밀도 기반 군집화 방법보다 계산 복잡도 측면에서 우수한 성능을 가짐을 보인다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권5호
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• pp.1167-1173
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• 2015

정보통신기술의 발전은 SNS, 블로그, 게시판 등 자신의 생각이나 의견을 표출할 수 있는 장소의 다양성을 제공하였고 이는 빅데이터 성장을 가능케 하였다. 특히 매순간마다 엄청난 수의 사용자가 이용가능하고 다양한 이슈에 대한 의견을 작성할 수 있는 SNS의 특징으로 인해 많은 사람들이 트위터 등에 사회적 이슈에 대한 자신의 의견을 드러낸다. 따라서 본 연구에서는 트위터에서 작성되는 사회 이슈에 대한 의견을 수집하여 사회이슈를 주제로 하는 감성사전을 구축하고 구축된 감성사전을 통해 감성 분석을 실시하고자 한다. 사용된 데이터는 '비키니', '나꼼수'를 포함하는 트윗 글이다. 사회이슈에 특화된 주제지향 감성사전을 구축하고 구축된 감성사전을 통해 긍부정 의견을 분석한 결과 Precision은 61%로 나타났으며 F1-score는 74%의 성능을 보여주었다. 본 연구는 정치적 색을 띄고 있는 특정 사회 이슈에 대한 트윗 작성자의 의견이 긍정인지 부정인지 자동으로 분류할 수 있도록 하는 사전 구축의 하나의 기준을 제시할 것이라 기대한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.680-685
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• 2017

온라인 소셜미디어의 등장으로 방대한 사용자 데이터가 수집되고 이는 루머의 탐지와 같은 복잡하고 도전적인 사회 문제를 자료 기반 기법으로 해결할 수 있게끔 한다. 최근 딥러닝 기반 모델들이 이러한 문제를 해결하기 위한 빠르고 정확한 기법 중의 하나로서 소개되었다. 하지만 기존에 제시된 모델들은 전파 종료 후 작동하거나 오랜 관찰기간을 필요로 하여 활용성이 제한된다. 이 연구에서는 초기 소량 데이터만을 활용하는 recurrent neural networks (RNNs) 기반의 빠른 루머 분류 알고리즘을 제안한다. 제시된 모델은 소셜미디어 스트림을 시계열 자료로 변환하여 사용하며, 이 때 시계열 데이터는 팔로워 수와 같이 정보 전파자 관련 정보는 물론 주어진 컨텐츠에서 추론한 언어심리학적 감성의 점수로 구성된다. 수백만의 트윗을 포함하는 498개의 실제 루머 및 494개의 비루머 사례 분석을 통해 이 연구는 제안하는 RNN 기반 모델이 초기 30개의 트윗 만으로도 (초기 수시간) 0.74 F1의 높은 성능을 보임을 확인한다. 이러한 결과는 실제 응용가능한 수준의 빠르고 효율적인 루머 분류 알고리즘 개발의 초석이 된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권9호
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• pp.341-348
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• 2014

스마트폰의 확산으로 인한 웹 접근성의 발달은 소셜 네트워크를 기반으로 하는 플랫폼 서비스 이용자의 급격한 증가를 이끌어냈다. 그중에서도 개방적인 네트워크를 기반으로 빠른 확산과 강력한 영향력을 보이는 트위터(Twitter)는 하루 평균 5억 건이 넘는 트윗(Tweet)이 생산되는 대표적인 서비스이다. 따라서 트위터를 이용하여 이벤트를 탐지하려는 다양한 연구들이 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구들은 이벤트 탐지를 위해 트윗을 구성하는 다양한 조건에 대한 고려 없이 일반 문서와 동일하게 일반적인 TFIDF 알고리즘을 적용하였다. 또한 TF와 DF에 대한 언급이 생략된 채, 사전에 지정한 키워드와 관련된 이벤트를 대상으로 탐지하였다. 이에 본 논문에서는 트위터의 특징을 반영한 TFIDF 변형 알고리즘인 RTFIDF VT를 제안하고, 실험을 통해 이벤트 탐지에 최적인 것으로 검증된 TF와 DF 구간을 밝힌다. 최종 검증된 TF와 DF의 구간과 RTFIDF VT를 적용하여 특정시점을 입력받아 이벤트로 예상되는 지역명들과 이벤트 관련 키워드의 결과 집합을 추출하는 시스템을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.91-94
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• 2011

기존의 SNS(Social Networking Service)서비스에 LBS(Location-Based Service)서비스가 부가된 LBSNS(Location-Based Social Networking Service)서비스들이 상용화되면서 큰 인기를 얻고 있다. 트위터는 그러한 서비스의 대표적인 예라고 볼 수 있다. 트위터의 현재 위치기반서비스는 자신이 원하는 지역정보와 상관없는 정보를 구독하게 하는 구조로 되어 있다. 팔로잉한 사용자는 단순히 개인적인 선호도에 의해 지역정보가 추가된 메시지를 트윗하지만 구독하는 입장의 팔로워는 자신이 원하지 않는 지역정보를 받아 볼 수도 있다. 이러한 사항을 개선하기 위해 공간조인을 이용한 필터링 기법이 제안되었다. 필터링 기법을 위한 우선적인 작업은 바로 각각의 사용자와 트윗들에 위치정보가 추가되어져야 한다. 여기서 위치정보는 MBR(Minimum Bounding Rectangle)로 표현된다. 위치정보는 동적속성 또는 정적속성으로 나누어진다. 동적인 경우를 예를 들어보면 사용자가 지속적으로 움직이는 상황을 들 수 있다. 이 때 발생되는 대량의 연속질의는 사용자가 많은 SNS의 특성상 서버에 많은 부하를 줄 수 있다. 본 논문에서는 구글 맵 상에서 Virtual Grid를 생성하여 문제를 해결 하였고 성능 평가 결과 Virtual Grid를 사용하지 않았을 때 보다 질의 발생 빈도수가 줄어들었다.

• 융합정보논문지
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• 제9권11호
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• pp.81-91
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• 2019

대중들의 소통의 창구로 자리매김 하고 있는 소셜 네트워크 서비스(SNS)에 작성된 글은 감성을 많이 포함하고 있다는 특징을 갖고 있다. 그 중 트위터는 공개 Application Programming Interface(API)를 통한 데이터의 수집이 편리하다는 장점을 지니고 있다. 본 논문에서는 트위터 상에 표현된 사용자들의 감성 정보를 통해 사회적 이슈를 분석하고 마케팅 분야 활용 가능성을 제시한다. 이는 국민 또는 소비자의 의견과 반응을 필요로 하는 정부, 기업 등에 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 최근 사회적 이슈에 대한 트위터 텍스트 데이터를 긍정 또는 부정으로 분류하여 질적 분석을 제공하였고, 각 트윗의 좋아요 수, 리트윗 수 등에 대한 상관관계 분석을 통해 양적분석을 제공하였다. 질적 분석의 결과로 국민의 지지를 얻기 위해 관세정책을 홍보하고, 버즈 사용자에게는 기술적 편의를 제공할 것을 제안하였다. 양적 분석의 결과, 트위터 사용자들의 관심을 끌기 위해서는 긍정적인 트윗을 짧고 간단하게 작성해야 함을 밝혔다. 데이터의 수집 기간이 짧고, 단 두 가지의 키워드만을 분석하여 일반화 가능성이 떨어지는 한계를 가져 향후, 보다 긴 기간의 다양한 사회적 이슈를 분석할 예정이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.1-12
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• 2021

본 연구는 방탄소년단의 공식 트위터와 중국 미국 한국인 팬들의 심층 인터뷰를 토대로 스타와 팬이 소셜 미디어의 사회연결성을 토대로 글로벌 팬덤 공동체를 형성해내는 양상을 탐색했다. 스타와 팬은 소셜 미디어의 연결성을 활용해 공과 사를 넘나드는 유사-사적인 관계를 구축한다. 방탄소년단은 자신이 수상했음에도 팬클럽인 아미에게 "축하한다"라며 각 팬 개개인이 주체가 되도록 담화 방식을 구성해낸다. 팬으로서는 자신에게 사적으로 건네는 트윗처럼 여겨지게 되는데, 이는 비단 텍스트 구성 방식에만 적용되는 데 그치지 않는다. 공식적인 활동이나 기념일과 같은 공적인 행사가 없는 날에는 사적인 트윗 혹은 이전의 기억을 끌어올리며 하루도 빠지지 않고 소통하는 장치를 마련했다. 이처럼 끊이지 않고 연결되어 있다는 감각이 팬들이 서로에 대한 공동체 의식을 강화해주는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.58-61
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• 2012

본 논문에서는 트위터 사용자들의 의견을 바이어스 탐지 하기 위해, 핵심 자질 추출 방법으로 HITS 그래프를 이용한 방법을 제안한다. 제안하는 핵심 자질 추출 방법은 사람이 직접 추출하지 못하는 자질도 추출할 수 있는 장점을 보였다. 제안한 핵심 자질 추출이 바이어스 탐지에 유효함을 검증하기 위해 4개의 토픽에 대해 평가 했을 때 제안 모델이 기존 모델보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(D)
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• pp.316-321
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• 2010

웹 2.0의 기술이 보급됨에 따라 소셜 네트워크 서비스에 대한 관심이 증가하였다. 국내에서는 싸이월드, 미투데이 등과 같은 서비스가 널리 사용되고 있으며 최근 급부상한 트위터는 여러 분야에서 관심을 받고 있다. 트위터는 팔로워나 트윗 등 활동 정도에 따라 랭킹 서비스가 제공되고 있지만 랭킹은 그들 사이의 관계를 세부적으로 나타내지 못한다. 본 논문에서는 트위터의 사용자들 사이에 존재하는 관계를 시각적으로 나타내는 도구에 대해 개발한다. 국내 사용자 중 팔로워의 랭킹에 따른 사용자를 이용하고, 시각화를 위해 생물학적 데이터를 네트워크로 나타내는 Cytocape 플랫폼을 사용한다. 사용자 간의 관계를 나타내는 네트워크를 통하여 온라인상에서 영향력 있는 사용자들의 관계를 나타내고 그들의 관계를 수치로 분석한다. 또한 복잡한 네트워크로부터 선택된 노드와 관련된 연결만을 추출하는 기능을 제공하여 온라인상의 관계를 상세하게 나타낸다.