• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권4호
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• pp.230-237
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• 2022

The Community Social Service Investment project started as a state subsidy project in 2007 and has grown very rapidly in quantitative terms in a short period of time. It is a bottom-up project that discovers the welfare needs of people and plans and provides services suitable for them. The purpose of this study is to analyze using big data to determine the social response to local community service investment projects. For this, data was collected and analyzed by crawling with a specific keyword of community service investment project on Google and Naver sites. As for the analysis contents, monthly search volume, related keywords, monthly search volume, search rate by age, and gender search rate were conducted. As a result, 10 items were found as related keywords in Google, and 3 items were found in Naver. The overall results of Google and Naver sites were slightly different, but they increased and decreased at almost the same time. Therefore, it can be seen that the community service investment project continues to attract users' interest.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.121-131
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• 2017

인터넷, 소셜미디어, 모바일 등의 등장이후 소비자들은 개인의 의견을 온라인을 통해 적극적으로 표명하기 시작했고 이의 확산 또한 실시간으로 이루어지고 있다. 인터넷 기반의 다양한 커뮤니케이션 활동들을 통해 생산되는 텍스트는 인터넷을 사용하는 사용자들이 공유하고 공감하는 자원으로서 단순한 소통의 도구를 넘어 분석의 가치가 있는 새로운 정보의 창고가 되고 있다. 세계 각국의 정부와 기업은 인터넷과 소셜미디어를 통해 생산되는 소셜 빅데이터를 활용하여 사회/경제적 문제의 해결과 정부의 정책을 효과적으로 추진하는데 적극 활용하고 있다. 특히 경제와 관련해서는 경기현황에 대한 경제주체들의 움직임을 보다 빠르고 정확하게 분석하고 예측하여 이에 알맞은 정책을 적기에 실시할 수 있도록 다각적인 활동을 펼치고 있다. 본 연구에서는 소셜 미디어에 내재된 소비자의 직적접이고 즉시성 있는 의견을 경제적 측면에서 활용할 수 있는 온라인 소비자감성지수 모형을 제시하고 구현하였다. 이를 위해 한국은행의 소비자동향조사(CSI)와 소비자심리지수(CCSI)를 온라인으로 수행할 수 있는 어휘분류체계(온톨로지)와 감성사전을 구축하고 감성분석을 실시하여 생활형편, 경제상황, 소비와 수입 4가지 영역의 소셜감성지수를 도출하였다. 또한 이들을 결합한 온라인 소비자감성지수(e-CCSI)를 개발하고 소비자심리지수와 비교를 통해 유용성을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.240-247
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• 2020

빠르게 변화하는 온라인상의 정보 흐름과 트랜드를 이해하고 IT기술 환경변화에 대응하기 위해서 필요한 선제적 제도 마련을 위한 한 가지 방안으로 빅데이터를 이용하고자 하는 노력이 최근 들어 더욱 가속화 되고 있다. 논문에서는 인공지능 기반의 빅데이터 처리를 통한 이슈 분석 시스템의 개발과 연구를 통해 빅데이터 처리를 위한 새로운 기술의 가능성을 확인하고자 한다. 이를 위해, 고속의 병렬처리가 가능해진 인공신경망을 사용, 의미 추론 및 패턴분석을 위한 처리 기법을 제안하고 구현을 통해 제안하는 방법에 대한 빅데이터 처리의 적합성을 알아본다. 정보보안의 중요성을 감안하여, 인공 신경망을 이용한 이슈 분석 시스템을 최근의 보안 이슈 분석에 활용해봄으로써 제안하는 방식이 실제 빅데이터 처리에 유용하게 활용 될 수 있음을 검증한다. 실험을 통해서 제안된 방식에 대한 다양한 목적의 빅데이터 처리를 위한 기반 기술로의 활용 가능성을 확인한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.671-680
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• 2014

Recently, with the remarkable increase of social network services, it is necessary to extract interesting information from lots of data about various individual opinions and preferences on SNS(Social Network Service). The sentiment information can be applied to various fields of society such as politics, public opinions, economics, personal services and entertainments. To extract sentiment information, it is necessary to use processing techniques that store a large amount of SNS data, extract meaningful data from them, and search the sentiment information. This paper proposes an efficient method to extract sentiment information from various unstructured big data on social networks using HDFS(Hadoop Distributed File System) platform and MapReduce functions. In experiments, the proposed method collects and stacks data steadily as the number of data is increased. When the proposed functions are applied to sentiment analysis, the system keeps load balancing and the analysis results are very close to the results of manual work.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.189-193
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• 2014

네트워크 서비스는 로컬서비스와 결합하면서 생활밀착형 서비스로 발전하고 있다. 생활밀착형 서비스는 기존의 모바일 서비스와는 달리, 위치정보와 로컬정보 그리고 소셜 네트워크서비스 정보 등을 모아 개인화된 서비스를 제공할 것으로 예상된다. 여러 정보를 모아 처리하는 과정에서 빅데이터 기술, 클라우드 기술 등이 필요하다. 이미 이에 대한 효율성 높은 알고리즘이 연구되고 있으나 반면, 생활 밀착형 서비스 모델 또는 빅데이터 환경에서의 프라이버시 보호 모델에 대한 연구는 상대적으로 미흡한 편이다. 이 글은 생활밀착형 서비스에 활용될 빅데이터 기술이 야기하는 프라이버시 문제에 대하여 구조혈 중심으로 다룬다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.65-72
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• 2020

금융, 통신 등의 응용 분야에서 빅데이터는 광범위하게 활용되고 있으며, 빅데이터 분석 시장은 해마다 크게 성장하고 있다. 이에 반해 소상공인들의 빅데이터 활용 실적은 저조하며, 이는 기존 시스템이 소상공인들의 여건을 충분히 반영하지 못하는 동시에 서비스 이용 가격 역시 높다는 점에 기인한다. 이를 해결하기 위한 노력의 일환으로, 본 논문에서는 소상공인에 특화된 빅데이터 분석 서비스를 제공하는 새로운 플랫폼을 개발, 제안한다. 먼저 소셜 빅데이터 분석과 관련한 기존 연구들을 비교하고, 소상공인의 마케팅을 돕기 위해 필요한 서비스 지표들을 추출한다. 다음으로 도출된 지표들을 구현한 프로토타입 시스템을 소개하고, 구현을 통해 얻어진 시스템 완성에 필요한 기술적인 이슈들을 논의한다.

• 융합보안논문지
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• 제13권4호
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• pp.69-75
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• 2013

기업에 있어 고객은 수입의 원천으로 기업의 발전을 위해서는 효과적인 고객관계관리(CRM: Customer Relationship Management)가 매우 중요하다. 이를 위해서는 고객의 요구를 파악하고 실제 고객이 필요로 하는 제품이나 서비스를 제공해야 한다. 그러나 점점 고객의 요구가 다양해지고 복합적인 형태를 갖게 되어 이를 파악하는 것이 어려워지고 있다. 최근 스마트 폰의 출현과 트위터, 페이스북과 같은 SNS의 발달로 실시간으로 다양한 고객의 목소리가 증가하고 있는 가운데 효율적인 CRM을 위해 이러한 빅 데이터를 이용 하는 것이 매우 효율적인 방법으로 부상하고 있다. 본 연구에서는 고객자체가 기업의 자산이며 서비스 산업의 대표라 할 수 있는 호텔기업의 CRM을 위해 빅 데이터를 활용하는 방법을 제안한다. 또한 빅 데이터 서비스를 이용하는데 있어 보안에 대한 문제점을 논의하고 대책을 강구한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권2호
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• pp.367-376
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• 2020

최근 신 소비시장 트렌드에 관한 통계에 따르면 그 중심에 '나홀로 소비' 가 있다. 본 연구는 특정 사회적 트렌드는 그것에 대한 배경을 형성하고 있는 사회와 지역성, 문화, 경제, 심리 등 삶의 다양한 측면들을 통합적인 시각으로 해석하는 것이 중요하다는 측면에서, 수많은 대중의 의견이 수렴되는 신 소비시장 관련 리서치 데이터에서 추출한 '나홀로 소비' 연관어를 분석 키워드로 설정하였고, 분석솔루션 중 하나인 소셜메트릭스TM를 통한 오피니언 분석(Opinion Analisys) 기법을 활용하여 신 소비시장 트렌드에 관한 연구를 진행하였다. 신 소비시장 고찰결과 '혼밥', '혼술', '혼영'이라는 키워드가 도출되었고 이를 활용하여 신 소비시장 트렌드를 분석하였다. 나홀로 소비는 기존 소비자 트렌드 가운데 글로벌 경제위기 이후에 인구변화와 함께 야기된 필연적 새로운 소비 트렌드가 되었고 연관어에 따른 긍, 부정 감정분석의 결과도 대체로 긍정적인 데이터 결과를 확인할 수 있었으며, 이 소비 트렌드는 시대를 반영하는 새로운 트렌드로서의 중요성이 더욱 강화될 것이다. 향후 소셜 빅데이터에 의한 트렌드 분석이 본 연구보다 다양한 분석 도구를 통해 실행된다면 신 소비시장에 관한 새롭고 가치 있는 유통전략 및 기획에 도움이 될 것이다.

• 한국조리학회지
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• 제23권4호
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• pp.22-32
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• 2017

The purpose of this study was to explore awareness of food tourism using big data analysis. For this, this study collected data containing 'food tourism' keywords from google web search, google news, and google scholar during one year from January 1 to December 31, 2016. Data were collected by using SCTM (Smart Crawling & Text Mining), a data collecting and processing program. From those data, degree centrality and eigenvector centrality were analyzed by utilizing packaged NetDraw along with UCINET 6. The result showed that the web visibility of 'core service' and 'social marketing' was high. In addition, the web visibility was also high for destination, such as rural, place, ireland and heritage; 'socioeconomic circumstance' related words, such as economy, region, public, policy, and industry. Convergence of iterated correlations showed 4 clustered named 'core service', 'social marketing', 'destinations' and 'social environment'. It is expected that this diagnosis on food tourism according to changes in international business environment by using these web information will be a foundation of baseline data useful for establishing food tourism marketing strategies.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권2호
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• pp.113-119
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• 2020

Numerous tourist-related data produced on the Internet contain not only simple tourist information but also diverse ideas and opinions from users. In order to derive meaningful information about tourist sites from such big data, the social network analysis of tourist keywords can identify the frequency of keywords and the relationship between keywords. Thus, it is possible to make recommendations more suitable for users by utilizing the clear recommendation criteria of tourist attractions and the relationship between tourist attractions. In this paper, a recommendation system was designed based on tourist site information through big data social network analysis. Based on user personality information, the types of tourism suitable for users are classified through deep learning and the network analysis among tourist keywords is conducted to identify the relationship between tourist attractions belonging to the type of tourism. Tour information for related tourist attractions shown on SNS and blogs will be recommended through tagging.