• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.51-66
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• 2018

인공지능 기술의 비약적인 발전으로 인하여, 사용자의 편의성 증대를 목적으로 다양한 분야에서 관련된 제품과 서비스들의 개발이 이루어지고 있다. 이러한 기술의 발전에는 긍정적인 파급 효과에 대한 기대감이 존재하나, 향후 발생 가능한 부정적인 측면에 대한 논의도 활발히 이루어지고 있다. 예를 들어, 인공지능 기술 기반의 자율주행 자동차의 경우 안정성의 향상이라는 측면에서 많은 관심을 받고 있으나, 트롤리 딜레마, 시스템 보안 문제 등의 사회적 이슈 또한 활발히 논의되고 있다. 이에 따라, 인공지능 관련 기술의 발전과 사회적 수용을 위해서는 사회적으로 논의되는 주요 관련 이슈들에 대한 확인과 효과적인 분석이 요구된다. 이를 위해, 본 연구에서는 '이세돌 vs 알파고' 시점인 2016년 3월을 포함하여 2016년 1월부터 2017년 12월까지 2년 동안의 인공지능과 관련된 사회적인 이슈들을 파악하고 온라인상에서 발생되는 사회적 여론에 대하여 다 범주 감성을 분석하고자 한다. 이를 위하여 국내 대표적인 포털 사이트에서 인공지능 관련 뉴스의 수와 관련된 뉴스 제목, 뉴스의 댓글을 웹 크롤링(Web Crawling) 하였다. 사회적 여론에 대한 다 범주 감성 분석은 논의되는 이슈들의 중요성을 고려하여 단순 긍정 또는 부정이 아닌, 분노, 혐오, 두려움, 행복, 중립, 슬픔, 놀라움의 7가지 다 범주 감성으로 분석하였다. 분석 결과, 대부분의 이벤트 기간에 대하여 1위 감성은 '행복'으로 나타났지만 각 키워드에 대하여 나오는 감성이 상이함을 볼 수 있었다. 또한 2016년 상반기, 하반기, 2017년 상반기, 하반기로 나누어 보았을 때 시간이 지남에 따라 '분노'의 감성이 낮아짐을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 인공지능과 관련하여 현재 논의되고 있는 다양한 이슈와 동향 파악이 가능하며, 이에 대한 대응 방안 마련에 활용이 가능할 것이다. 향후 감성 분석기의 성능 향상과 댓글에 대한 공감 및 비공감도의 가중치를 추가하여 분석한다면 사회적 여론을 보다 세밀하게 파악 할 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.89-99
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• 2020

본 연구에서는 음악 가사의 감성분석을 통한 영상작품의 제작을 시도하였다. 가사 텍스트의 감성분석에는 구글(Google)의 자연어 처리 API를 활용하였고 그 결과를 영상 시각화 규칙과 연결하였다. 기존의 공학적 연구들에서의 텍스트 기반 감성분석은 소셜 미디어에서의 사용자 댓글과 리뷰를 분석해서 사용자들의 감정과 태도를 이해하도록 하는 연구들이 많았다. 본 연구에서는 감성분석 데이터가 예술작품 창작의 재료가 되어 심미적 표현에 활용될 수 있도록 하였다. 기계의 관점에서 볼 때 감정은 숫자로 치환되어 나타나므로 규격화, 표준화 될 수밖에 없다는 한계점이 있다. 이에 가사 데이터의 감성분석 결과를 시각예술에서의 조형요소들의 규칙과 연결하여 이러한 한계를 일부 극복해보자 하였다. 본 연구는 인공지능이 인간의 고도화 된 정신적 산물인 예술작품의 창작까지 시도하는 현 시대를 반영하며 문학, 음악, 회화, 무용 등 기존의 전통적인 예술작품을 기계를 통해 바라본 새로운 형태의 예술작품으로 만들어 보고자 하는 목표를 가지고 있다. 더불어 감정표현에 어려움을 겪는 발달 장애인들의 창작활동과 심리분석 및 의사소통을 용이하게 해주는 예술창작 및 교육 플랫폼으로 확장되기를 기대한다.

• Journal of Korea Trade
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• 제24권4호
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• pp.34-48
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• 2020

Purpose - The rapid rise of e-commerce enterprises has led to the development of the logistics industry. At the same time, some enterprises are motivated by the interests to start reducing costs and inputs, which on the contrary leads to low quality of service, thus reducing customer satisfaction. In recent years, vicious competition, violent express delivery and lack of professionalism in the logistics market have led to high annual customer complaint rate, which has resulted in the company losing many loyal customers, but also unable to obtain new customers. Therefore, to pay attention to and understand the psychological needs of customers and improve the quality of logistics distribution service has become a pressing problem for Every express company. Design/methodology - By analyzing the problems existing in logistics distribution of express companies, this paper explores various factors affecting customer satisfaction and takes consumer sentiment as a mediating variable. Through questionnaires to collect relevant data, put forward hypotheses for empirical analysis, use two different software including SPSS 21.0 and AMOS 21.0 to analyze the information, draw conclusions and make recommendations. Findings - According to the above research results, the reliability, convenience, efficiency, professional can have a positive impact on customer satisfaction through the mediating effect of their sentiment, convenience and professional on consumer sentiment and satisfaction are more significant. Originality/value - This paper the establishment of distribution service indicators related to customer satisfaction and empirical analysis can not only enrich and supplement the distribution service quality indicator system studied by the former, but also provide a theoretical basis for future research.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.19-33
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• 2020

본 연구의 목적은 빅데이터 분석 기법을 이용하여 세종시 건설 계획에 대한 여론 변화를 분석하는 것이다. 연구 자료는 세종시 건설 계획과 관련된 한겨레와 동아일보, 한국일보 등 언론사의 신문기사이다. 세종시 건설 계획은 신행정수도, 행정중심복합도시, 세종시 수정안 등 3개 시기로 구분되었다. 분석 방법은 파이썬과 Gephi 0.9.2 프로그램을 활용한 빈도분석, 감성분석, 사회연결망분석이다. 세종시 건설에 따라 각 신문사의 쟁점에 대한 변화가 있었다. 첫째, 빈도분석 결과, 한겨레의 키워드는 세종시 건설 시기에 따라 찬성-찬성-반대의 특성을 나타내고 있었다. 동아일보는 반대-반대-찬성의 입장을 갖는 것으로 분석되었다. 한국일보는 반대-찬성-반대 경향을 갖는 것으로 분석되었다. 둘째, 감성분석 결과, 각 언론사는 논조의 특성이 변화되고 있었다. 한겨레는 긍정-긍정-부정 논조 특성을 보이고 있었고, 동아일보는 부정 - 부정 - 긍정으로 변화되었다. 한국일보는 부정-긍정-부정으로 변화되었다. 셋째, 사회연결망분석 결과는 다음과 같다. 각 언론사는 세종시 건설 시기에 진보와 보수, 중도 등 정치적, 이념적 특성에 따라 변화를 보이고 있었다. 한겨레는 지역균형발전에 초점을 맞추고 있었으며, 동아일보는 보수의 의견을 대변하고 있었다. 한국일보는 세종시 건설 시기에 여·야가 대립하는 이슈에 대해 부각 시키고 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권12호
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• pp.347-356
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• 2023

최근 우크라이나-러시아간 전쟁에서 저궤도 위성통신이 큰 진가를 발휘하였고, 우리나라도 2023년 5월 성공적인 누리호 발사로 저궤도 위성통신 서비스의 발판을 마련하고 본격적인 민간 우주시대 경쟁에 돌입하였다. 본 논문은 저궤도 위성통신 분야의 ICT 디지털 전환과 데이터 융합 생태계 조성을 위해 세계적인 SNS의 하나인 레딧에서 글을 가져와서 이용자의 감성분석을 수행하고, 이용자의 니즈를 파악하고자 니드마이닝을 통해 니즈 관련 문장을 추출하여 토픽모델링을 수행하여 토픽을 분류하고 이들 토픽에 따라 실행계획을 마련하고자 한다. 본 연구가 저궤도 위성통신 분야에서 새로운 비즈니스 모델의 개발과 혁신, 디지털 정보격차 해소 및 사회적 문제 해결, 지속 가능한 디지털 전환 및 소프트 파워 향상에 기여하는데 정책적 자료로 활용되기를 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.11-21
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• 2022

전고체 배터리는 차세대 배터리의 유력 후보 중 하나로 특히 미래 전기차 산업을 이끌 핵심 부품으로 주목받고 있다. 본 연구에서는 글로벌 소셜미디어인 레딧(Reddit)의 전고체 배터리 관련 댓글 10,280건을 분석하여 전고체 배터리와 관련된 정책 이슈 및 대중의 관심사를 파악한다. 수집된 글로벌 데이터에 빈도분석, 연관규칙분석, 토픽모델링 등 텍스트마이닝 기법과 감성분석을 적용하여 세계적 동향을 읽고, 이를 우리 정부의 전고체 배터리 발전전략과 비교 및 관련 국가R&D의 정책적 방향을 제시하고자 한다. 분석 결과, 2016년부터 2021년까지의 전고체 배터리 이슈에 대한 전반적인 감성은 긍정이 50.5%, 부정이 39.5%로 긍정인 것으로 나타났다. 또한 세부 감성을 분석한 결과, 대중들은 전고체 배터리에 대해 신뢰와 기대를 가지고 있음과 동시에 해결되지 않은 기술적 문제들에 대한 두려움과 우려의 감정이 공존함을 알 수 있었다. 본 연구에서는 전고체 배터리와 관련된 핵심 이슈 도출을 위한 텍스트마이닝 분석 방법을 적용하였고, 정부 정책 분석을 바탕으로 한 하향식 접근방법과 대중의 인식을 분석하는 상향식 접근방법을 수용하여, 보다 포괄적인 동향 분석 방법을 제시하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.57-66
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• 2022

The aim of the article is to investigate socio-political processes in Ukraine on the basis of institutional and behavioral approaches, in particular their regulatory and informational support. Methodology. To determine the nature and content of sociopolitical processes, the following approaches have been used: 1. Institutional approach in order to analyze the development of Ukraine's political institutions. 2. The behavioral approach has been used for the analysis of socio-political processes in Ukraine in the context of political behavior of citizens, their political activity which forms the political culture of the country. Results. The general features of the socio-political situation in Ukraine are as follows: the formed model of government, which can be conditionally described as "presidential"; public demand for new leaders remains at a high level; the society has no common vision of further development; significant tendency of reduction of real incomes of a significant part of the society and strengthening of fiscal pressure on businessmen will get a public response after some time. Increasing levels of voice, accountability, efficiency of governance and the quality of the regulatory environment indicate a slow change in the political system, which will have a positive impact on public sentiment in the future. At the same time, there has been little change in the quality of Ukraine's institutions to ensure political stability, the rule of law and control of corruption. There are no cardinal changes in the development of the institution of property rights, protection of intellectual rights, changes in the sphere of ethics and control of corruption. Thus, Ukraine's political institutions have not been able to bring about any change in the social-political processes. Accordingly, an average level of trust and confidence of citizens in political institutions and negative public sentiment regarding their perception and future change can be traced in Ukraine.

• Asian Journal for Public Opinion Research
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• 제8권3호
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• pp.393-406
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• 2020

The discourse on the lockdown in Indonesia is getting stronger due to the increasing number of positive cases of the coronavirus and the death rate. As of August 12, 2020, the confirmed number of COVID-19 cases in Indonesia reached 130,718. There were 85,798 victims who have recovered and 5,903 who have died. Data show a significant increase in cases of COVID-19 every day. For this reason, there needs to be an evaluation of the government policy of the Republic of Indonesia in dealing with the COVID-19 pandemic in Indonesia. An evaluation of policies for handling the pandemic must include public opinion to determine any weaknesses of this policy. The development of public opinion about the lockdown policy can be understood through social media. During the COVID-19 pandemic, measuring public opinion through traditional methods (surveys) was difficult. For this reason, we utilized big data on social media as research data. The main purpose of this study is to understand public opinion on the lockdown policy in overcoming the COVID-19 pandemic in Indonesia. The things observed included: volume of Twitter users, top influencers, top tweets, and communication networks between Twitter users. For the methodological development of future public opinion research, the researchers outline the obstacles faced in researching public opinion based on big data from Twitter. The research results show that the lockdown policy is an interesting issue, as evidenced by the number of active users (79,502) forming 133,209 networks. Posts about the lockdown on Twitter continued to increase after the implementation of the lockdown policy on April 10, 2020. The lockdown policy has caused various reactions, seen from the word analysis showing 14.8% positive sentiment, 17.5% negative, and 67.67% non-categorized words. Sources of information who have played the roles of top influencers regarding the lockdown policy include: Jokowi (the president of the Republic of Indonesia), online media, television media, government departments, and governors. Based on the analysis of the network structure, it shows that Jokowi has a central role in controlling the lockdown policy. Several challenges were found in this study: 1) choosing keywords for downloading data, 2) categorizing words containing public opinion sentiment, and 3) determining the sample size.

• 한국조리학회지
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• 제23권7호
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• pp.1-10
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• 2017

This study proposed SNS big data analysis method of food service industry in the 4th industrial revolution. This study analyzed the keyword of the fourth industrial revolution by using Google trend. Based on the data posted on the SNS from January 1, 2016 to September 5, 2017 (1 year and 8 months) utilizing the "Social Metrics". Through the social insights, the related words related to cooking were analyzed and visualized about attributes, products, hobbies and leisure. As a result of the analysis, keywords were found such as cooking, entrepreneurship, franchise, restaurant, job search, Twitter, family, friends, menu, reaction, video, etc. As a theoretical implication of this study, we proposed how to utilize big data produced from various online materials for research on restaurant business, interpret atypical data as meaningful data and suggest the basic direction of field application. In order to utilize positioning of customers of restaurant companies in the future, this study suggests more detailed and in-depth consumer sentiment as a basic resource for marketing data development through various menu development and customers' perception change. In addition, this study provides marketing implications for the foodservice industry and how to use big data for the cooking industry in preparation for the fourth industrial revolution.

• 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.