• 한국항행학회논문지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.670-674
• /
• 2018

최근 댓글 / 텍스트, 이미지, 비디오, 블로그 및 사용자 경험을 포함한 소셜네트워크서비스(SNS) 데이터에는 다양한 고객의 추천 시스템을 구축하고 비즈니스 분석가에게 통찰력 있는 데이터 / 결과를 제공하는데 사용할 수 있는 많은 정보가 포함되어 있다. 멀티미디어 데이터, 특히 이미지 및 비디오와 같은 시각적 데이터는 SNS 데이터 중에서도 특정(문화권) 지역을 반영할 수 있는 가장 풍부한 데이터이며, 문화적 가치 및 관심사는 전반적으로 데이터의 많은 부분을 차지하고 있다. 이러한 방대한 데이터로부터 원하는 데이터를 지능적으로 추출하고, 엄청난 양의 데이터를 마이닝 하려면 보다 효율적이고 지능적인 데이터 분석 방법이 필요하다. 따라서 본 논문의 목적은 이러한 데이터를 모델링하고, 색인하고, 검색하는 방법에 대해 제안하고자 한다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제18권7호
• /
• pp.101-110
• /
• 2020

AI 스피커를 비롯한 관련 디바이스에 감정 맞춤형 서비스나 다양한 기능들이 부가된 기기들이 등장하고 있다. 이에 본 연구는 AI 스피커 사용자들이 작성한 구매 후기 텍스트들의 주제를 확인하고, 실제 설문조사를 통한 실증분석 결과와 비교하기 위해서 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반의 토픽모델링 분석을 수행하였다. 더 나아가 AI 스피커 사용 경험이 있는 이용자 600명을 대상으로 사용자가 지각한 스피커의 감성지능과 관계품질을 조사하고 서로 유의한 관계가 있는지 구조방정식모형을 통해 검증하였다. 본 연구결과는 첫째, 토픽모델링 분석결과는 대부분의 글에서 주로 AI 스피커의 기능적인 측면에 대해 언급하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 소비자가 인식하는 AI 스피커의 감성지능은 관계품질에 영향을 미치며, 관계품질은 고객만족에 긍정적인 영향을 미쳤다. 따라서 본 연구는 AI 관련 기존 연구를 확장시켜 감성지능 및 관계품질의 개념을 새롭게 접목하여 분석함으로써 이론적 및 실무적으로 시사점을 제공하고 있다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제9권7호
• /
• pp.17-24
• /
• 2018

빅데이터 처리 분야에서 중요한 이슈 중 하나는 인터넷의 주요 키워드를 추출하고 이것을 이용하여 필요한 정보를 가공하는 것이다. 현재까지 제안된 대부분의 키워드 추출 방법들은 대형 포털 사이트의 검색기능을 기반으로 이미 게시된 글이나 작성된 문서 또는 고정된 내용에 기반하고 있다. 본 논문에서는 SNS에 게시되는 다양한 이슈, 대화, 관심 분야, 의견 등 동적인 메시지를 기반으로 이슈 키워드 및 연관 키워드를 추출하여 잠재적 쇼핑 연관 키워드 광고 마케팅에 도움을 주는 시스템(KAES: Keyword Advertisement Extraction System based on SNS)을 개발한다. KAES 시스템은 특정 계정 리스트를 작성하여 SNS에서 빈도수가 가장 많은 핵심 키워드 및 연관 키워드를 추출한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제24권12호
• /
• pp.1595-1603
• /
• 2020

포털 사이트의 인터넷 뉴스 댓글, SNS, 커뮤니티 사이트 등의 온라인상에서 명예 훼손 사건이 최근 점점 증가하고 있다. 온라인상의 차별 및 혐오 표현은 명예 훼손 문제뿐만 아니라 사생활 침해, 인신 공격 등 다양한 형태로 온라인 서비스 이용자들을 위협하고 있다. 지난 몇 년간 산업계와 학계는 이러한 문제를 해결하고자 다양한 방법으로 연구해왔다. 하지만 한국어 대상으로 수행된 딥러닝 기반 혐오 표현 탐지 연구는 아직까지 부족한 상황이다. 본 연구의 목적은 혐오 표현뿐만 아니라 다양한 차별적 표현에 대한 탐지를 위해 데이터셋을 구축하고 이를 분류하기 위한 딥러닝 모델링을 실험하는 것이다. 데이터셋 구축은 10명의 인원이 교차적으로 검토를 하면서 7개 항목에 대한 라벨링 기준을 확립했다. 본 연구는 약 137,111개에 해당하는 한국어 인터넷 뉴스 댓글 데이터셋에 대해 7개의 항목을 각각 이진 분류하고, 이를 딥러닝 기법을 통해 분석한다. 본 연구에서 제안하는 기법은 어텐션 기반 다중 채널 CNN 모델링 기법이다. 실험 결과 7개 항목에 대해 가중 평균 f1 점수를 평가했을 때, 70.32%의 성능을 달성했다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제17권2호
• /
• pp.195-200
• /
• 2019

스마트폰, 태블릿 등의 이동 통신 기기와 PC 이용이 확장됨에 따라 인터넷 상에서 데이터가 기하급수적으로 수집되고 있다. 또한 SNS의 발전으로 인해 이용자 간의 자유로운 의사소통과 여러 분야의 정보를 공유할 수 있어 다양한 다량의 의견들이 빅데이터 형태로 쌓이고 있다. 이에 따라 빅데이터 분석 기법을 사용하여 일반 사람들의 반응과 언론사의 뉴스 기사 반응의 차이를 알아보는 기법이 대두되고 있다. 본 논문에서는 아동 수당과 출산 장려금에 대해 SNS에서 나타난 대중들의 반응과 언론사의 반응을 분석하였다. 이를 위해 일정 기간 동안 트위터에 올라온 이용자들의 글을 수집하고 뉴스 기사를 크롤링하여 감성 분석을 진행하였다. 이를 통해 SNS에 나타나는 대중의 의견과 언론사 뉴스의 반응을 비교하여 대중과 언론이 국가 정책에 대한 반응의 차이를 비교 분석하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제20권12호
• /
• pp.13-22
• /
• 2020

본 연구는 영화 분야 크라우드펀딩 성공요인 실증분석을 위하여 국내 크라우드펀딩 플랫폼 텀블벅의 영화 프로젝트 중, 총 583개 데이터를 수집하여 분석을 진행하였다. 구체적으로 목표 금액, 게시글 정보, 리워드 선택 옵션, 창작자 펀딩 파워, 에디터 추천 여부, 창작자 콘텐츠 파워, 영화 유형, 코멘트 수, 댓글 수, SNS 정보 수 등 10개의 독립변인을 설정하고 크라우드펀딩 최종 달성률을 종속변인으로 설정하여 영향관계를 검증하였다. 연구 결과 영화 크라우드펀딩 프로젝트 달성률에 목표금액, 텍스트 수, 동영상 수, 에디터 추천 여부, 후원자 댓글 수, SNS 정보 수가 유의미한 영향을 미치는 것으로 드러났다. 본 연구는 '에디터 추천 여부'와 '창작자의 SNS 정보 수' 변인을 크라우드펀딩 연구 분야에 접목시켜 두 변인 모두 크라우드펀딩 달성률에 정(+)적인 영향을 미치는 것을 검증했다는 점에서 시사점을 가진다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.95-106
• /
• 2016

본 연구는 페이스북 이용자의 성격특성이 페이스북 이용유형과 어떠한 관련이 있으며, 페이스북을 실제로 이용하면서 이용자들의 성격에 따라 페이스북 몰입의 정도가 다르게 나타나는 지를 실증적으로 알아보고자 하였다. 페이스북을 가장 활발히 이용하는 대학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 이들의 성격 5요인, 페이스북 이용유형, 그리고 SNS 몰입 척도를 이용하여 측정하였다. 분석결과 외향성과 친화성은 이용유형의 하위요인 중 정보확산에 정적인 영향을 미쳤으며, 개방성, 성실성, 신경증은 정보생산에 유의미한 영향을 미치는 것으로 드러났다. 또한 이용자의 성격 요인이 몰입에 미치는 영향을 살펴본 결과, 외향성은 지속적, 규범적 몰입에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 신경증은 지속적, 규범적, 정서적 몰입 모두에 정적인 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 본 연구의 결과는 페이스북 이용에 있어 이용자의 성격특성에 따라 SNS 이용유형과 몰입의 종류와 정도가 각각 달라질 수 있음을 시사한다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.83-92
• /
• 2018

최근 다수의 분야에서 딥 러닝을 통한 연구 성과들이 사람의 판단력에 근접하는 결과를 보여주고 있다. 그리고 게임 산업에서는 온라인 커뮤니티, SNS의 활성화가 게임 흥행 여부를 결정할 정도로 중요성이 높아지고 있다. 본 연구는 딥 러닝을 이용해 온라인 커뮤니티, SNS에서 활동할 수 있는 시스템을 구성하고, 온라인 공간에서 사람들이 작성한 텍스트를 읽고 그에 대한 반응을 생성하고 스케쥴에 따라 트위터에 올리는 것을 목표로 한다. 순환 신경망(Recurrent Neural Network)을 이용해 텍스트를 생성하고 글 작성 스케쥴을 생성하는 모델들을 구성했고, 생성한 시각에 맞춰 모델들에 뉴스 제목을 입력해 댓글을 출력 받고 트위터에 작성하는 프로그램을 구현했다. 본 연구결과는 온라인 게임 커뮤니티 활성화, Q&A 서비스 등에 적용이 가능할 것으로 예상된다.

• 융합정보논문지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.165-171
• /
• 2019

본 연구의 목적은 SNS에서의 스포츠이슈에 대한 집단감정과 집합행동의 관계를 실증적으로 규명하는 것이다. 이를 위하여 국내 대표 포털사이트로부터 집합행동이 명확히 관찰되는 스포츠이슈 5건과 관련 포털 기사 5건을 선정하였고, 그 댓글 중, 추천 수에 따른 상위 100개 씩 총 500개의 댓글을 집단감정의 분석 대상으로 수집하였다. 또한 해당 이슈로부터 발생한 대중의 행위를 집합행동의 분석대상으로 선택하였다. 각 분석대상 댓글과 집합행동은 전문가 회의를 통하여 1~5점의 점수를 부여하였으며, 이에 대한 일원배치분산분석 및 다중회귀분석 결과는 다음과 같다. 첫째, SNS에서의 스포츠 집단감정은 스포츠이슈에 따라 다르게 나타났다. 둘째, SNS에서의 스포츠이슈에 대한 집단감정과 집합행동 간에는 유의한 인과관계가 있음이 규명되었다. 본 연구는 스포츠 집단감정과 집합행동의 인과적 관계를 계량적 분석을 통하여 실증적으로 규명하였다는 데 의의가 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제26권12호
• /
• pp.1800-1808
• /
• 2022

선거기간이 되면 많은 여론조사 기관에서 후보자별 지지율을 조사하여 배포한다. 과거에는 여론조사 기관에 의존하여 지지율을 조사할 수밖에 없었지만, 현대 사회에서는 인터넷이나 모바일 SNS나 커뮤니티를 통해 국민 여론이 표출된다. 따라서 인터넷상에 표출된 국민 여론을 자연어 분석을 통해서 파악하면 여론조사 결과만큼 정확한 후보자 지지율을 파악할 수 있다. 따라서 본 논문은 인터넷 커뮤니티 게시글 데이터를 통해 유저들의 정치 관련 언급을 종합하여 선거기간 후보자의 지지율을 추론하는 방법을 제시한다. 게시글에서 지지율을 분석하기 위해 KoBert, KcBert, KoELECTRA모델을 활용하여 실제 여론조사와 가장 상관관계가 높은 모델 생성 방법을 제시하고자 한다.