• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
• /
• pp.369-372
• /
• 2018

박물관 3.0시대의 도래와 함께 박물관 경영 측면에서 빅데이터 분석, 그리고 공유와 개방의 관점 및 커뮤니케이션 플랫폼과 마케팅 도구로써 소셜 미디어의 영향력이 증대되고 있다. 모바일 애플리케이션이나 비콘에 의존했던기존의 박물관 빅데이터 분석과는 달리, 본 연구에서는 전시에 대한 인스타그램의 해시태그를 분석함으로써, 관람객 분석도구로써 인스타그램 해시태그의 효용성과 가치를 입증하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 최근 2년 동안 국내에서 개최된 다섯 개의 전시의 인스타그램 해시태그를 수집 및 시각화했다. 그 결과, 모든 전시의 인스타그램의 해시태그는 전시명, 전시장소, 전시회, 지역명, 작가명에 집중되었다. 결론적으로 인스타그램의 해시태그는 전시관람 경험에 대한 분석을 위한 빅데이터로 사용하는 것이 부적합했다. 또한 관람객 개발을 위한 도구로써 인스타그램 해시태그의 효용성과 가치는 입증되지 못한 반면, 노출형에 해당하는 해시태그의 정보 확산에 대한 잠재력은 확인되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
• /
• pp.962-963
• /
• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
• /
• pp.737-740
• /
• 2014

최근 SNS 사용자가 급증하면서 매우 다양하고 방대한 양의 글이 여러 종류의 SNS를 통해 생성되고 있다. 그중 트위터는 정보의 전달 및 확산에 상당히 유용한 도구로 사용되고 있다. 이러한 트위터의 사용자 트윗은 뉴스, 음악, 사진, 여행 등 다양한 형태로 등장한다. 또한 트위터는 해시태그라는 사용자 정의 태그를 사용하는데 이는 트윗의 키워드 및 핵심을 쉽게 표현할 수 있도록 해주는 효과적인 수단이다. 최근 상당히 많은 양의 트윗의 생성에도 불구하고 이를 다양한 카테고리별로 분류할 수 있는 연구가 많이 진행되지 않았다. 따라서 본 논문에서는 해시태그를 이용해 트윗의 핵심을 파악하고 수많은 트윗을 다양한 토픽별로 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 우선 다양한 카테고리의 인기 해시태그가 포함된 트윗을 수집하고 수집한 트윗에서 해시태그별 키워드를 추출한다. 그리고 코사인 유사도를 통해 해시태그별 내용 유사도를 파악하여 각 카테고리 내의 해시태그가 얼마나 유사한 내용을 지니고 있는지 파악한다. 마지막으로 사용자 트윗이 입력되면 모든 카테고리와 유사도를 비교하여 가장 유사도가 높은 카테고리를 찾아 추천해준다. 제안된 기법을 바탕으로 프로토타입을 구현하고 실험을 통해 성능을 평가한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.223-224
• /
• 2014

최근 빅데이터 시대에 다가와서 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)가 중요한 정보 공유의 수단으로 발전함에 따라 그에 따른 예측분석, 동향분석, 이슈탐지 등이 증가하고 있으며, 콘텐츠 분야에서 빅데이터 기법 사례가 증가하는 추세이다. 모바일기기 보급이 빠르게 확산되면서 SNS 활성화와 함께 많은 양의 데이터가 증가하고 있으며, 인스타그램과 같은 해시태그 사용 가능 SNS 서비스에서 해시태그의 동시출현은 해시태그만의 연관성이 있음을 의미한다. 본 논문에서는 대상 SNS의 동시출현 해시태그를 분석하기 위해 발생되는 데이터를 가지고 현재 트렌드에 맞게 분석하여 정보를 제공하는 방법을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.284-291
• /
• 2022

사람들은 본인의 자아를 표현하기 위해 다양한 수단을 사용하는데 소셜네트워크서비스(이하 SNS)도 그러한 수단 중 하나이다. 본 연구에서는 SNS에서 표현되는 자아의 유형을 고프만의 인상관리 이론에 등장하는 개념들에 기반하여 본연적, 이상적, 사회적 자아로 분류하고 각 유형의 자아를 표현하는 게시물이 특정한 게시 형식을 갖는가에 대해 조사했다. 특히 게시 형식으로서 텍스트와 이미지의 성격을 동시에 가지고 있는 해시태그의 사용에 주목하여 해시태그의 본문 혼용 여부, 해시태그의 숨김 기능 사용 여부, 그리고 해시태그에서의 용어의 특성에 주목했다. 인스타그램에서 수집한 450개의 게시물의 해시태그 사용 방식을 탐색적으로 조사한 결과 이상적 자아를 표현하는 게시물에서는 해시태그를 숨기고(98%) 일상적 용어를 사용하는(97%) 비율이 압도적으로 높았다. 이 결과는 고프만의 인상관리 이론이 시사하는 바와 같이 사람들은 본인의 가면을 쓴 모습에 대해 더욱 섬세한 인상관리를 한다는 것을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
• /
• pp.878-880
• /
• 2022

COVID-19 상황 속에서도 전 세계 Twitter K-POP 콘텐츠 관련 트윗 양은 78억 건 이상으로 매년 성장세를 보인다. Twitter 내 K-POP 팬들은 아티스트 관련 해시태그를 포함한 트윗을 작성하여 같은 팬덤끼리 실시간으로 정보를 전달하고 생산한다. 이러한 맛집 트윗들은 K-POP 팬들이 Twitter 내에서 신뢰도 있는 맛집 정보를 얻는 용도로 사용된다. 하지만 팬들이 정보를 얻기 위해서는 여러 맛집 해시태그로 검색하고 리트윗 수가 많은 트윗을 직접 찾아야 한다. 기존의 맛집 추천 시스템은 서비스 제공자 중심의 구조를 띤다. 서비스 제공자가 일방적으로 정보를 전달하거나, 사용자 리뷰 갱신 간격이 길다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 Twitter 내 K-POP 맛집 해시태그가 포함된 트윗을 Twitter API와 Tweepy를 사용하여 크롤링하였다. 수집한 데이터의 좋아요 수와 리트윗 수를 바탕으로 데이터 필터링을 진행하여 bot user와 광고 계정이 제외된 맛집 관련 트윗을 추출한다. 최종적으로는 추출한 트윗의 정보를 마커로 표시하여 웹 사이트를 제작하였다. K-POP 팬들은 맛집 해시태그를 검색하여 일일이 찾을 필요 없이 웹 사이트에 방문하여 맛집 위치를 확인할 수 있다. 웹 사이트 사용자의 위치가 지도상에 표시되어 가까운 맛집을 찾기도 편리하다. 본 논문에서는 맛집의 위치를 서대문구로 한정하여 진행했다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.176-178
• /
• 2018

트위터는 최대 140자의 단문을 주고받는 소셜 네트워크 서비스이다. 트위터의 해시 태그는 주로 문장의 핵심 단어나 주요 토픽 등을 링크하게 되는데 본 논문에서는 이러한 정보를 이용하여 키워드 추출에 활용한다. 문장을 Character CNN, Bi-LSTM을 통해 문장 표현을 얻어내고 각 Span에서 이러한 문장 표현을 활용하여 Span 표현을 생성한다. Span 표현을 이용하여 각 Span에 대한 Score를 얻고 높은 점수의 Span을 이용하여 키워드를 추출한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
• /
• pp.139-140
• /
• 2022

최근 소셜 네트워크 서비스 시장이 급속히 성장함에 따라 SNS 사용자 또한 지속적으로 증가하고 있다. 그러나, 광고성 게시물도 함께 증가함에 따라 해시태그 기반 검색의 정확도가 감소하는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 SNS 검색 활동의 정확도와 효율성을 개선하기 위하여 SNS 해시태그 기반 재검색 시스템을 제안한다. 제안 시스템을 적용하면 SNS 사용자의 검색 활동의 정확도와 효율성이 증가할 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제34권4B호
• /
• pp.428-434
• /
• 2009

안전한 유비쿼터스 환경 구축을 위해 RFID 시스템 인증 프로토콜들이 제안되어 왔다. 하지만 기존 프로토콜들은 최근의 다양한 공격 방법들에 적절히 대응하지 못하거나, 대량의 태그를 인증하기 위해 많은 해시 연산을 필요로 하기 때문에 효율성의 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 효율성을 고려한 해시 함수 기반의 안전한 RFID 인증 프로토콜을 제안한다. 제안하는 인증 프로토콜은 공격자에 의한 수동적 공격과 능동적 공격에 안전하며, 태그와 데이터베이스는 상호 인증에 각각 두 번과 세 번의 해시 연산만을 필요로 한다. 따라서 대량의 태그를 처리해야 하는 데이터베이스와 저가의 태그로 구성된 RFID 시스템 환경에 효과적으로 동작한다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제40권12호
• /
• pp.2485-2487
• /
• 2015

해시태그는 현재 페이스북, 트위터와 같은 SNS와 개인 블로그 등에서 활발하게 사용되고 있다. 하지만 스팸성 목적 또는 게시글 조회수 증가 등의 목적으로 무분별하게 해시태그를 사용하여 태그검색의 효율성이 떨어지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 태그검색의 정확도를 높이고자 기존의 키워드 추출 알고리즘과 단어간 유사도 평가 알고리즘을 이용한 태그 검색 시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템의 테스트 결과 태그 검색의 정확도가 향상됨을 알 수 있었다.