• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권11호
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• pp.521-526
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• 2016

온라인상에서 다루어지는 비정형 텍스트 데이터는 대용량이면서 비구조적 형태의 특성을 가지고 있기 때문에, 기존 관계형 데이터 모델의 저장 방식과 분석 방법만으로는 한계가 있다. 더군다나, 동적으로 발생하는 대량의 소셜 데이터를 활용하여 이용자의 반응을 실시간으로 분석하기란 어려운 상황이다. 이에 본 논문에서는 대용량 비정형 데이터(문서)의 의미를 빠르고, 용이하게 파악하기 위하여 데이터 셋에 대한 사전학습 없이, 문서 내 단어 비중에 따라 자동으로 토픽(주제)이 추출되는 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안된 시스템의 토픽 모델링에 사용될 입력 단어는 N-gram 알고리즘에 의하여 도출되어 복수 개의 단어도 묶음 처리할 수 있게 했으며, 또한, 대용량 비정형 데이터 저장 및 연산을 위하여 Hadoop과 분산 인메모리 처리 프레임워크인 Spark 기반 클러스터를 구성하여, 토픽 모델 연산을 수행하였다. 성능 실험에서는 TB급의 소셜 댓글 데이터를 읽어 들여, 전체 데이터에 대한 전처리 과정과 특정 항목의 토픽 추출 작업을 수행하였으며, 대용량 데이터를 클러스터의 디스크가 아닌 메모리에 바로 적재 후, 처리함으로써 토픽 추출 성능의 우수성을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.59-66
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• 2015

확률적 워크플로우 모델링 방법은 워크플로우 인텔리전스를 지원하기 위한 수학적 방법으로서 워크플로우 모델의 분석 및 시뮬레이션에 널리 사용되고 있다. 그동안에 다양한 확률적 모델링 방법이 제안되었지만, 본 논문에서는 자원관점의 모델링 방법으로서 워크플로우 기반 소셜 네트워크를 구성하는 수행자간의 업무전달 관계를 확률적으로 나타내는 모델을 제안한다. 업무전달 관계의 확률은 단위업무 사이의 제어흐름에서 발생하는 업무전이 확률과 업무와 수행자간의 할당 확률에 의해 결정된다. 이를 위해, 본 논문에서는 정보제어넷을 기반으로 확률적 워크플로우 모델과 확률적 업무전달 관계 모델을 정형적으로 정의하고, 이를 추출하기 위한 알고리즘에 대하여 설명한다. 결과적으로 제안 모델은 조직 및 자원관점의 워크플로우 시뮬레이션 및 사후 모델-로그 비교분석에 적용될 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.25-34
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• 2013

본 논문에서는 워크플로우 기반 인적 자원의 소속성 분석을 위한 업무-수행자 이분 행렬 생성 알고리즘을 제안한다. 워크플로우 기반 인적 자원은 워크플로우 관리 시스템에 의해 관리되는 조직의 모든 수행자들을 말하며, 워크플로우 모델의 실행 과정에서 특정 업무 집합에 참여하게 된다. 이러한 워크플로우 모델에 정의된 수행자들과 업무들과의 소속성을 나타내는 소셜 네트워크를 업무-수행자 소속성 네트워크라 정의하였으며, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 워크플로우 모델로부터 발견된 업무-수행자 소속성 네트워크 모델(APANM)에 대한 이분 행렬을 생성하기 위한 알고리즘이다. 결론적으로, 알고리즘에 의해 생성된 업무-수행자 이분 행렬은 중심성(centrality), 밀집도(density), 상관 관계(correlation)와 같은 다양한 소셜 네트워크 관련 속성들을 분석하는데 적용될 수 있으며, 이를 통해 워크플로우 기반 인적 자원의 소속성에 대한 유용한 지식을 획득할 수 있다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권9호
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• pp.579-586
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• 2015

스마트폰 보급률이 증가함과 함께 SNS(Social Networking Service) 이용자도 늘어가고 있다. SNS는 실시간으로 사람들 간의 개인적인 의견을 빠르게 주고받을 수 있다는 특징이 있어 이를 통해 개인의 반응을 실시간으로 수집, 분석이 가능하다. 한편, TV광고 효과 분석에 있어 사람들의 의견을 실시간으로 수집하고 분석하기 위해 새로운 접근 방법이 필요해졌다. 이에 본 연구에서는 트위터라는 특정 SNS를 대상으로 광고에 대한 데이터를 수집하여 실시간으로 광고 효과를 분석하는 시스템을 설계 및 구축하였다. 특히, 하둡을 이용하여 빅데이터 분석을 병렬화하여 효율적으로 수행하도록 하였으며, TV광고에 대해 언급도와 선호도, 신뢰도를 각각 분석하여 다양한 분석을 가능하게 하였다. 오피니언 마이닝 기법을 신뢰도 분석에 사용하여 분석의 정확도를 높였다. 구축한 시스템을 통해 트위터 SNS를 대상으로 TV광고에 대한 분석을 세분화하여 신속하게 처리할 수 있음을 보여주었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.103-111
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• 2019

인터넷 개인방송 먹방 프로그램이 유행함에 따라, 본 연구는 이를 시청하는 것이 실제 생활에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 한국 대학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 총 256부를 최종분석에 사용하였다. 그 결과 첫째, 대학생 응답자들의 먹방 시청동기는 시간 보내기, 식도락 추구, 정보추구, 대리충족 추구, 의사사회 상호작용 추구 순으로 나타났다. 둘째, 대리충족 추구, 식도락 추구, 시간 보내기 추구는 인터넷 먹방 프로그램 시청에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 정보추구와 의사사회 상호작용 추구의 영향력은 나타나지 않았다. 셋째, 인터넷 먹방 프로그램 시청은 시청행복감과 비만인의 부정적 인식에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 배달음식 주문 빈도에는 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 이 연구의 함의 및 한계점, 후속 연구에 대한 제언을 논의하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.355-360
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• 2021

최근 유튜브가 큰 인기를 얻고 있다. 많은 연구에 따르면 소셜 미디어에서 상대적 박탈감이 나타나듯이 본 연구에서는 유튜브에서도 상대적 박탈감이 나타나는지 확인해보고자 한다. 그중에서도 유튜버의 경제적 지위를 잘 드러내는 명품 하울 영상을 중심으로 연구를 진행하였다. 명품 하울이란 많은 양의 명품 제품을 구매하여 보여주는 콘텐츠를 의미한다. LDA, TF-IDF, Word2Vec 기법을 이용하여 유튜브 댓글 분석을 진행하였다. 추가로 LSTM 학습 모델을 기반으로 댓글을 긍정적 그룹과 부정적 그룹으로 분류하였다. 연구 결과에 따르면 다수의 댓글이 긍정적인 의미를 내포하지만, 상대적 박탈감 등을 나타내는 부정적 의미의 키워드를 가진 댓글도 나타났다. 이러한 댓글에서는 자신과 유튜버의 경제적 모습을 비교하는 표현이 등장하였다. 특히 유튜버의 나이가 상대적으로 어리거나 스스로 명품제품을 구매할 능력이 되지 않은 것으로 보이면 상대적 박탈감을 표현하는 댓글이 증가하였다. 따라서 본 연구에서는 유튜브도 다른 소셜 미디어와 같이 이용자가 상대적 박탈감을 느낀 다는 것을 확인 할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.87-95
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• 2022

인터넷이 보급화되면서 우리의 일상에 용이함을 주고 있음과 동시에 사이버범죄와 같은 부정적인 측면도 발생하고 있는 실정이다. 최근 들어 청소년의 사이버범죄 수법이 교묘해지고 흉포해지며 그 심각성이 매우 크다는 것을 알려주는 사건들이 발생하고 있다. 그동안 다양한 선행연구가 있었으나 시간의 흐름에 따른 사이버범죄 영향요인의 변화에 주목한 연구는 찾아보기 쉽지 않다. 본 연구에서는 시간의 흐름에 따라 청소년 사이버범죄 가해경험에 영향을 주는 요인들이 사회구조 변화에 영향을 받아 어떻게 변화되어 왔는지에 대해 살펴보았다. 분석결과, 사회학습요인 중 정의와 접촉이 시간이 지나도 지속적으로 가해경험을 유발하는 요인으로서 통계적으로 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 분석결과를 토대로 시대와 상황에 맞는 청소년 사이버범죄 예방 및 대응책에 대한 논의는 물론 후속연구에 대한 시사점을 논하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.107-115
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• 2023

This study analyzes the content of YouTube Vlog videos created by patients of Coronavirus disease 2019 ("COVID-19") in South Korea and viewer comments on those videos. As this new infectious disease started to sweep the world in late 2019 and early 2020, the public started facing fear and uncertainty stemming from the lack of sufficient and accurate information about the virus. At the same time, as COVID-19 patients in South Korea were treated in isolation to prevent the spread of the virus, the patients themselves were experiencing anxiety and exclusion from the society. During this period, there was an increase in YouTube Vlog videos created by the patients in which they shared their experiences going through the treatment and recovery processes. To understand how these YouTube Vlog videos were being used by the patients to connect with the society and seek support in a state of isolation and anxiety, this study conducted a qualitative multi-case analysis of three sample YouTube Vlog video channels to analyze their content, as well as a lexicon-based sentiment analysis of viewer comments to understand the experiences and reactions of viewers. The patients' YouTube Vlog videos showed that they shared similar stages of progress, despite each emphasizing a different main theme. Overall, the tone of the viewer comments became increasingly positive over time, although with some variance among different patient cases and stages. The results confirmed that Vlogs of patients played a significant role in reducing the uncertainty around COVID-19 and strengthening social support for the patients. The findings of this study can improve an understanding of the psychological and behavioral aspects of patient experience in isolated treatment and the impact of shared communication among members of society in times of crisis.

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

• 경영정보학연구
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• 제18권4호
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• pp.173-187
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• 2016

본 연구는 사물인터넷의 사회적 파급 중 일자리에 미치는 영향을 미래 분석 기법인 시나리오 플래닝을 통해 탐색하였다. 컴퓨팅성능의 기하급수적 발전과 단가 하락에 힘입어 사물인터넷 및 유관 기술의 혁신이 가속화되면서 기존에 인간의 고유한 영역으로 여겨졌던 비정형적, 인지적 영역까지 도전 받게 되었다. 시나리오분석을 통해 미래의 불확실한 경계를 정의, 잠재된 기회와 위협의 영역을 전망함으로써, 주요 의사결정자들에게 사물인터넷의 확장이 기존 일자리 구조에 어떤 영향을 미칠 것인가에 대한 마인드맵(Mind map)을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 시나리오를 통해 전반적으로 기술한 일자리 영향의 정도를 가늠하기 위하여, 국내 고용노동 구조를 살펴보고 52개 중분류 표준직업군별로 향후 감소 또는 성장 가능성이 높은 분야에 대하여 기존 연구 및 시나리오분석을 바탕으로 직종별 전망을 논의한다.