• 스마트미디어저널
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• 제11권1호
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• pp.58-66
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• 2022

인터넷 기술이 발전함에 따라 SNS 사용자가 늘어나고 있다. SNS의 대중화가 진행되면서 소셜 네트워크의 영향력과 익명성을 활용한 SNS형 범죄가 나날이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인스타그램에서 SNS형 범죄에 주로 이용되는 가짜 계정 분류를 위해 통계 데이터와 이미지 데이터를 이용하여 각각 기계학습 및 딥러닝(deep learning) 기법을 활용한 가짜 계정 분류 방법을 제안한다. 모델 학습에 사용된 SNS 계정 데이터는 자체적으로 수집하였으며, 수집된 데이터는 통계 데이터 및 이미지 데이터에 기반한다. 통계 데이터의 경우에는 기계학습 및 다층 퍼셉트론 기반으로 학습을 진행하였고, 이미지 데이터의 경우에는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반으로 학습을 진행하였다. 학습을 진행한 결과 계정 분류에 대하여 정확도가 전반적으로 높게 나온 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.219-223
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• 2012

인간관계 유지와 새로운 관계 형성을 지원하는 다양한 소셜 네트워크가 각광을 받으면서 사용자간 친밀도 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. SNS에서 구성되는 사용자 개인 정보와 컨텐츠 공유 및 기타 활동에 대한 정보는 사용자의 특징을 파악할 수 있는 유용한 정보가 된다. 이러한 정보는 추천과 같은 여러 가지 서비스에서 사용될 수 있으며, 특히 사용자간 친밀도 분석을 통한 친구 추천에서 유용하게 사용된다. 기존 친밀도 분석 연구에서는 사용자간 프로필 유사도와 메시지 교환수 같은 양적 정보를 사용해 왔다. 본 논문에서는 사용자간 대화 내용을 분석한 내용적 정보를 친밀도 분석에 반영하기 위한 방법을 제안한다. 학습 데이터를 활용하여 구축된 친밀도 분별 시스템에서는 감탄사, 종결어미, 선어말어미, 이모티콘, 문장 길이의 내용적 자질 정보의 사용으로 기존 양적 정보 사용과 유사한 수준의 친밀도 분별 성능을 얻을 수 있었으며, 양적 정보와 내용적 정보를 동시 사용한 경우 소폭의 성능 향상을 얻었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.114-116
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• 2012

스마트 모바일 기기의 보편화로 개인 위치 정보에 기반한 다양한 서비스가 가능해졌다. 또한 모바일 기기를 이용한 소셜 미디어 이용자수가 대폭 증가함에 따라 위치에 기반한 다양한 소셜 미디어 서비스에 대한 수요가 증대되고 있다. 이 논문에서는 위치에 기반한 소셜 미디어 데이터베이스에 표준 API를 사용한 접근과 결과의 분석으로 사용자가 필요로 하는 정보를 생성하고 실시간 모바일 서비스를 하기 위한 기술적 기법들에 대하여 소개하고 연구 결과를 보인다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.171-175
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• 2016

본 연구는 SNS 문서의 논쟁 유발성을 자동으로 감지하기 위한 연구이다. 논쟁 유발성 분류는 글의 주제와 문체, 뉘앙스 등 추상화된 자질로서 인지되기 때문에 단순히 n-gram을 보는 기존의 어휘적 자질을 이용한 문서 분류 기법으로 해결하기가 어렵다. 본 연구에서는 문서 전체에서 전역적으로 나타난 추상화된 자질을 학습하기 위해 2-phase CNN 기반 논쟁 유발성 판별모델을 제안한다. SNS에서 수집한 글을 바탕으로 실험을 진행한 결과, 제안하는 모델은 기존의 문서 분류에서 가장 많이 사용된 SVM에 비해 월등한 성능 향상을, 단순한 CNN에 비해 상당한 성능 향상을 보였다.

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

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.171-175
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• 2016

본 연구는 SNS 문서의 논쟁 유발성을 자동으로 감지하기 위한 연구이다. 논쟁 유발성 분류는 글의 주제와 문체, 뉘앙스 등 추상화된 자질로서 인지되기 때문에 단순히 n-gram을 보는 기존의 어휘적 자질을 이용한 문서 분류 기법으로 해결하기가 어렵다. 본 연구에서는 문서 전체에서 전역적으로 나타난 추상화된 자질을 학습하기 위해 2-phase CNN 기반 논쟁 유발성 판별 모델을 제안한다. SNS에서 수집한 글을 바탕으로 실험을 진행한 결과, 제안하는 모델은 기존의 문서 분류에서 가장 많이 사용된 SVM에 비해 월등한 성능 향상을, 단순한 CNN에 비해 상당한 성능 향상을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.668-670
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• 2014

데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 필요한 정보들을 찾는 것은 더욱더 어려워지고 개인의 생각이나 많은 자료들을 SNS 공간을 통해 공유함으로써 프라이버시 유출도 많아지게 된다. 대부분의 SNS는 자신의 공간에 게재된 정보에 대한 접근권한 만을 설정할 수 있고 자신이 타인의 공간에 게재한 게시물에 대해서는 접근 권한 설정에 대한 자격을 부여하지 않는다. 이를 통해 원치 않은 사용자들에게 까지 자신의 개인 정보가 노출되는데 얼마든지 개인 정보의 유출로 인한 문제들이 일어날 수 있다. 따라서 본 논문에서는 서비스 제공자가 제 3자에게 SNS 그래프 데이터 제공시 개인 정보의 노출을 차단하기 위해 K-Means Clustering 기법을 사용한 방법을 보인다.

• 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.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2015년도 제22회 학술대회 논문집
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• pp.121-125
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• 2015

SNS(Social Networking Service)의 활용률이 높은 현대 사회에서 광범위하게 사용되고 있는 SNS 마케팅은 도서관계에서는 범위 및 확산되는 속도가 다른 영역에 비해 느리다. 이를 분석하기 위한 국내의 연구들이 있었지만 SNS 마케팅이 활성화되어 있는 해외의 사례에 비해 적은 국내의 자료로 인해 난항을 겪고 있음에 주목하였다. 특히 국내외 대학도서관의 SNS 마케팅 현황을 관찰하고 이를 확산 이론과 연결하는 것을 통해 다시 한번 현재 상황을 분석하였다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.191-214
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• 2014

최근 모바일 환경의 발전으로 시간적, 공간적 제약이 없어짐으로서, SNS에서 실시간으로 서로간의 의사소통과 정보의 공유가 가능하게 되었다. 이로 인해 SNS는 빠르게 대중화가 이루어졌고 오늘날엔 SNS의 영역이 사회 전반으로 확대되면서 경제적, 사회적 가치를 지니게 되었다. 기업들은 SNS를 통해 마케팅 전략을 세우거나 소셜커머스로 사용자들과 전자상거래를 하게 되었고, 개인들은 다른 사용자와 특정 이슈에 대해 견해를 교류하거나 정보를 공유하여 오프라인의 영역에도 영향을 미치게 되었다. SNS의 빠른 대중화와 더불어 SNS를 통한 이득을 보기 위해 사용자들은 개인정보를 SNS와 기업에게 제공하고 있다. 하지만 이러한 개인정보가 무분별하게 제공됨에 따라 사용자의 의지와 상관없이 불법적으로 사용되는 사례가 빈번하게 발생하고 있고, 이로 인해 정보 프라이버시의 침해 우려는 사용자들이 SNS를 지속적으로 사용하는 데에 있어서 큰 방해 요인 중 하나가 되었다. 실제로 이를 시스템적으로 최대한 보호해주는 폐쇄형 SNS가 최근 등장함에 따라 많은 사용자들이 폐쇄형 SNS에 몰리고 있다. 따라서 본 연구에서는 프라이버시 계산 모형(Privacy Calculus Model)을 기반으로 하여 SNS를 사용함에 따라 사용자가 인지하는 이득을 시스템적인 보안과 개인의 심리적 프라이버시를 보장하는 것으로 제시하여 사용자가 인지된 이득을 위해 SNS를 지속적으로 사용하려는 의도가 정보 프라이버시 염려에 의해 어떤 영향을 받는지 알아보았다. 또한, 지속적인 사용 의도에 대표적인 요인들로 알려진 신뢰, 만족, 혜택이 정보 프라이버시 염려를 조절하는 역할을 할 수 있는 지 살펴보는 연구 모형을 제안하였다. 결과적으로 밴드의 경우에 보안과 프라이버시 염려 간에는 영향을 미치지 않았지만, 심리적 프라이버시의 경우엔 영향을 미쳤고, 신뢰 역시 지속적인 사용의도에 영향을 미쳤지만 사용자의 만족은 여전히 정보 프라이버시 염려를 완화시키지 않는 것으로 나타났다. 또한 심리적인 프라이버시가 지속적 사용의도에 영향을 미친다는 점으로 보아, 기업들은 SNS를 설계할 때 사회적 책임을 가지고 개인의 심리적인 프라이버시를 보장하는 것을 고려해야 한다는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 폐쇄형 SNS를 서비스하는 기업들에게 SNS의 어떤 면을 강조해서 서비스해야 하는 지그 방향성을 제시해주고 정보 프라이버시 염려가 사용자가 인지하는 이득에 어떤 영향을 미치는 지, 또 이것을 어떤 요인으로 조절할 수 있는 지를 밝혔다는 데에서 학문적 의의를 찾아볼 수 있다.