• 한국IT서비스학회지
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• 제15권1호
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• pp.97-111
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• 2016

In the creative economy paradigm, motivation of the opportunity based startup is a continuous concern to policy-makers. Recently, bigdata anlalytics challenge traditional methods by providing efficient ways to identify social trend and hidden issues in the public sector. In this study the authors introduce a case study using social bigdata analytics for conducting policy analysis. A semantic network analysis was employed using textual data from social media including online news, blog, and private bulletin board which create buzz on the startup business. Results indicates that each media has been forming different discourses regarding government's policy on the startup business. Furthermore, semantic network structures from private bulletin board reveal unexpected social burden that hiders opening a startup, which has not been found in the traditional survey nor experts interview. Based on these results, the authors found the feasibility of using social bigdata analysis for policy-making. Methodological and practical implications are discussed.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제11권2호
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• pp.50-58
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• 2019

The clear and specific objective of this study is to design a false news discriminator algorithm for news articles transmitted on a text-based basis and an architecture that builds it into a system (H/W configuration with Hadoop-based in-memory technology, Deep Learning S/W design for bigdata and SNS linkage). Based on learning data on actual news, the government will submit advanced "fake news" test data as a result and complete theoretical research based on it. The need for research proposed by this study is social cost paid by rumors (including malicious comments) and rumors (written false news) due to the flood of fake news, false reports, rumors and stabbings, among other social challenges. In addition, fake news can distort normal communication channels, undermine human mutual trust, and reduce social capital at the same time. The final purpose of the study is to upgrade the study to a topic that is difficult to distinguish between false and exaggerated, fake and hypocrisy, sincere and false, fraud and error, truth and false.

• 한국콘텐츠학회지
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• 제15권1호
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• pp.38-43
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• 2017

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제13권1호
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• pp.106-117
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• 2017

본 연구는 사회재난의 선제예방 및 효과적 대응을 위해 개발되는 인명지킴이 시스템의 효율적인 실증을 위한 시나리오를 제시한다. 사회재난 대응을 위한 융 복합기술 기반의 지향성 스피커 등을 활용한 인명지킴이 시스템 개발에 요구되는 사고유형 및 개발 중인 기술을 기반으로 사고 예방 및 대응이 신속하게 이루어질 수 있도록 시나리오를 제시한다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권11호
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• pp.25-33
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• 2015

국내의 경우 빅데이터 인력 수요 증가에도 불구하고, 인력 양성 대학이나 기관은 아직 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 대학생들의 빅데이터에 관한 인식실태를 조사하고 이를 토대로 대학의 빅데이터 인력 양성을 위한 방향을 제시하였다. 본 연구는 대학생들의 빅데이터에 관한 이해도와 빅데이터의 영향에 관한 인식 차이 및 학습의향을 조사 분석하고 이를 토대로 빅데이터 인력양성을 위한 시사점을 정리하였다. 연구 결과 빅데이터에 관한 다소간의 이해 차이에도 불구하고 빅데이터의 영향에 대해서는 매우 긍정적으로 인식하고 있는 것으로 조사되었다. 학생들의 학습 의향은 학습경험과 이해도에 비례한 것으로 분석되어 빅데이터 인력 양성을 위한 학교와 정부의 정책적 노력이 필요함을 보여주었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.1-9
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• 2016

소셜미디어의 정치사회적인 활용도가 높아짐에 따라 소셜빅데이터 기반 온라인 동향분석 및 모니터링 기술에 대한 수요 역시 급증하고 있다. 본 논문에서는 이러한 요구에 부합, 특히 여론 형성의 악영향을 끼치는 부정적 이슈 탐지를 위해 사회적으로 파장이 큰 이슈 중 공공여론이 부정적으로 형성될 이슈를 '리스크'로 정의하고 세부 유형을 분류한다. 리스크 유형 정의를 위해 뉴스 문서집합을 대상으로 전수조사를 실시하였으며, 이슈 분야 즉 도메인별 특성을 파악하여 세부 유형을 정의한다. 또한 뉴스와 같은 공적미디어를 통해 정의된 리스크 유형이 개인화된 소셜 미디어에 나타난 리스크 유형과 어떤 차이가 있는지를 알아보기 위해 교차분석을 수행한다. 조사 결과에 따라 6개의 도메인별로 58개의 세부 유형을 정의하고 기계학습 방법을 통해 자동 분류 학습 모델을 구축한다. 실험 결과를 통해 소셜 미디어에 나타난 사회적 이슈 리스크를 자동으로 탐지, 분류가 가능함을 보인다.

• International Journal of Contents
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• 제14권3호
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• pp.27-31
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• 2018

Social network service (SNS) data related to green tourism were used to estimate preferred tour sites and users' interests. Keywords related with green tour activities were employed to search the SNS data. SNS data were collected from Korean blogs such as Naver and Daum from June $1^{st}$ to August $31^{st}$ between 2015 and 2017 using text-mining solution. During the study period, seven hundred and five posts were analyzed. Associated words that frequently co-occurred with keywords were classified into different categories depending on the nature of associated words. Associated words included swimming pools and camping sites (location); experience and swimming pools (attribute); and water play and culture (culture/leisure). Our data suggest that SNS users with experience of green tourism in Korea exhibited interest in green tourism with swimming pools, camping sites, experience, water play and/or culture rather than particular popular sites. Based on the findings, it is recommended that preferred facilities such as swimming pools should be provided at green tourism sites to meet the users' needs and to facilitate green tourism.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.167-173
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• 2017

인공지능으로 대표되는 4차 산업혁명에 대한 관심이 증가함에 따라 사회 전반에 빅데이터 및 머신러닝 활용하려는 움직임이 활발해지고 있다. 이러한 움직임은 다양한 분야에서의 예측 시스템 개발로 현실화되고 있다. 특히 영화 산업에서는 투자, 마케팅 등에 활용을 위해 흥행 여부를 사전에 예측하고자하는 여러 가지 시도가 있어왔다. 예전에는 영화에 대한 정적 데이터만을 고려한 예측이 주류를 이뤘으나, 최근에는 실시간으로 생성되는 소셜 데이터를 활용하여 예측하고자하는 노력이 진행되고 있다. 본 논문에서는 영화의 정적 데이터와 더불어 기사, 블로그, 영화평 등 다양한 피드백 정보를 활용한 예측 기법을 제안한다. 또한 제안한 기법을 활용하여 상대적으로 흥행에 성공한 영화만을 대상으로 이들의 흥행정도를 정량적으로 추정할 수 있는지의 여부를 실험적으로 평가하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제1권2호
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• pp.35-44
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• 2016

국내 전자상거래 시장 내 소셜커머스와 멀티채널 유통업체간 최저가 경쟁이 점점 치열해 지고 있는 가운데 소셜커머스와 멀티채널 유통업체간 성공요인에 대한 실증분석의 필요성이 대두되고 있다. 설문조사 방법론 중심의 기존 선행연구와 달리 본 연구에서는 텍스트마이닝 기법을 이용하여 소셜커머스와 멀티채널 유통업체의 핵심 성공요인 토픽을 도출하고 감성의 차이를 비교 분석하였다. 본 연구의 결과는 유통업체간 경쟁전략에 대한 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 향후 다양한 형태의 확장 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제1권2호
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• pp.45-63
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• 2016

최근 기후변화 및 사회구조 변화에 따라 신종 또는 복합재난 발생빈도가 증가하고 있으며 재난예방의 중요성이 증가하고 있다. 중앙 및 지방정부에서의 재난예방활동 중 가장 대표적인 시설 안전관리에 대한 유용한 정보를 제공하기 위해 국민안전처의 "안전신문고" 주요처리사례 데이터를 활용하여 주민이 신고한 위험시설 신고내용의 키워드를 파악하여 시설간 계절 및 지역별 신고 분포 현황을 분석하였다. 이를 위해 사회 연결망 분석기법을 활용하여 시설 키워드를 중심으로 1-mode, 2-mode를 구성하였으며 계절별, 지역별로의 분포 차이를 분석하였다.