• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권6호
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• pp.202-206
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• 2023

Today, social media has become a vital tool. The world communicates and reaches the news and each other's opinions through social media accounts. Recently, considerable research has been done on analyzing social media due to its rich data content. At the same time, since the beginning of the COVID-19 pandemic, which has afflicted so many around the world, the search for a vaccine has been intense. There have been many studies analyzing people's feelings during a crisis. This study aims to understand people's opinions about available Coronavirus vaccines through a learning model that was developed for this purpose. The dataset was collected using Twitter's streaming Application Programming Interface (API) , then combined with another dataset that had already been collected. The final dataset was cleaned, then analyzed using Python. Polarity and subjectivity functions were used to obtain the results. The results showed that most people had positive opinions toward vaccines in general and toward the Pfizer one. Our study should help governments and decision-makers dispel people's fears and discover new symptoms linked to those listed by the World Health Organization.

• 한국전자거래학회지
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• 제18권4호
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• pp.315-326
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• 2013

소셜 미디어에서는 상품평, 영화평 등의 다양한 종류의 의견이 표현되고 있으며, 사용자들이 물품 구매 등에 있어 이러한 의견을 참고로 하여 결정을 내리는 것은 일반적이 되었다. 하지만 의견 정보의 활용도가 높아질수록 이를 부적절하게 왜곡하는 사례 또한 증가하고 있다. 예를 들어, 홍보를 목적으로 과도하게 긍정적인 의견이 포함된 리뷰를 작성하거나, 반대로 일반적인 평가에서 벗어나 과도하게 부정적인 의견을 게시하는 경우 등이다. 편향된 의견은 소셜 미디어의 신뢰성과 연결 되기 때문에 이를 검출하는 것은 점차 중요한 문제로 대두되고 있다. 기존의 오피니언 마이닝 혹은 감성 분석은 문서를 분석하여 그 문서가 가지고 있는 의견의 성향을 판단하는 기법이다. 하지만 기존의 연구는 의견을 단순히 긍정/부정으로만 분류하는 방향으로 연구가 이루어져 왔으며, 특히 사전에 의견 성향에 따라 분류된 충분한 양의 학습 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 학습데이터가 없는 경우에, 전체 문서의 의견 성향 분포에서 벗어난 의견 문서를 검출하는 기법을 제안한다. 여기에는 각도기반 이상치 탐지와, 개인화된 페이지랭크 방법을 활용한다. 또한 영화 리뷰 문서를 대상으로 실험을 수행하여 제안한 방법들의 성능을 분석하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.11-21
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• 2022

전고체 배터리는 차세대 배터리의 유력 후보 중 하나로 특히 미래 전기차 산업을 이끌 핵심 부품으로 주목받고 있다. 본 연구에서는 글로벌 소셜미디어인 레딧(Reddit)의 전고체 배터리 관련 댓글 10,280건을 분석하여 전고체 배터리와 관련된 정책 이슈 및 대중의 관심사를 파악한다. 수집된 글로벌 데이터에 빈도분석, 연관규칙분석, 토픽모델링 등 텍스트마이닝 기법과 감성분석을 적용하여 세계적 동향을 읽고, 이를 우리 정부의 전고체 배터리 발전전략과 비교 및 관련 국가R&D의 정책적 방향을 제시하고자 한다. 분석 결과, 2016년부터 2021년까지의 전고체 배터리 이슈에 대한 전반적인 감성은 긍정이 50.5%, 부정이 39.5%로 긍정인 것으로 나타났다. 또한 세부 감성을 분석한 결과, 대중들은 전고체 배터리에 대해 신뢰와 기대를 가지고 있음과 동시에 해결되지 않은 기술적 문제들에 대한 두려움과 우려의 감정이 공존함을 알 수 있었다. 본 연구에서는 전고체 배터리와 관련된 핵심 이슈 도출을 위한 텍스트마이닝 분석 방법을 적용하였고, 정부 정책 분석을 바탕으로 한 하향식 접근방법과 대중의 인식을 분석하는 상향식 접근방법을 수용하여, 보다 포괄적인 동향 분석 방법을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.107-113
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• 2016

소셜 네트워크 서비스(SNS)의 활성화로 웹상에는 방대한 양의 온라인 리뷰들이 생산되고 있으며, 이러한 온라인 리뷰들은 다양한 콘텐츠들에 대한 의견 데이터로써 콘텐츠 이용자와 제공자들에게 가치 있는 정보로 활용되고 있다. 한편, 온라인 리뷰에 대한 중요도가 높아짐에 따라 온라인 리뷰를 분석하여 글쓴이의 의견이나 평가, 태도, 감정 등을 추출해 내는 오피니언마이닝에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존의 오피니언마이닝 연구들에서는 리뷰의 의견 분류에만 초점을 맞추어 감성 분석 기법을 설계하였기 때문에 리뷰 속에 내포되어있는 작성자의 자세한 만족도까지는 알 수 없었으며, 감성 분석 기법이 특정 콘텐츠에 한정되어있어 도메인이 같지 않은 다른 콘텐츠들에는 적용될 수 없다는 문제점이 있었다. 이에 본 연구에서는 기존 의견 분류 방법에 강도를 주어 좀 더 세밀한 감성 분석을 수행하고, 이 결과를 통계적 척도에 적용하여 리뷰에 내포되어 있는 작성자의 자세한 만족도를 도출 할 수 있는 감성 분석 기법을 제안한다, 그리고 제안한 기법을 바탕으로 도메인에 상관없이 다양한 콘텐츠에 적용되어 콘텐츠의 만족도를 분석 할 수 있는 시스템을 설계하였다. 또한 방대한 양의 리뷰 데이터들을 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 빅 데이터 처리도구인 하둡을 기반으로 시스템을 구축하였다. 본 시스템을 통해 콘텐츠 이용자는 보다 효율적인 의사결정을, 제공자들은 빠른 반응분석을 할 수 있어 본 시스템은 사용자의 의견을 필요로 하는 다양한 분야에 매우 실용적으로 활용 될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.187-204
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• 2016

소셜 미디어를 이용하는 사용자들이 직접 작성한 의견 혹은 리뷰를 이용하여 상호간의 교류 및 정보를 공유하게 되었다. 이를 통해 고객리뷰를 이용하는 오피니언마이닝, 웹마이닝 및 감성분석 등 다양한 연구분야에서의 연구가 진행되기 시작하였다. 특히, 감성분석은 어떠한 토픽(주제)를 기준으로 직접적으로 글을 작성한 사람들의 태도, 입장 및 감성을 알아내는데 목적을 두고 있다. 고객의 의견을 내포하고 있는 정보 혹은 데이터는 감성분석을 위한 핵심 데이터가 되기 때문에 토픽을 통한 고객들의 의견을 분석하는데 효율적이며, 기업에서는 소비자들의 니즈에 맞는 마케팅 혹은 투자자들의 시장동향에 따른 많은 투자가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 중국의 온라인 시나 주식 포럼에서 사용자들이 직접 작성한 포스팅(글)을 이용하여 기존에 제시된 토픽들로부터 핫토픽을 선정하고 탐지하고자 한다. 기존에 사용된 감성 사전을 활용하여 토픽들에 대한 감성값과 극성을 분류하고, 군집분석을 통해 핫토픽을 선정하였다. 핫토픽을 선정하기 위해 k-means 알고리즘을 이용하였으며, 추가로 인공지능기법인 SOM을 적용하여 핫토픽 선정하는 절차를 제시하였다. 또한, 로짓, 의사결정나무, SVM 등의 데이터마이닝 기법을 이용하여 핫토픽 사전 탐지를 하는 감성분석을 위한 모형을 개발하여 관심지수를 통해 선정된 핫토픽과 탐지된 핫토픽을 비교하였다. 본 연구를 통해 핫토픽에 대한 정보 제공함으로써 최신 동향에 대한 흐름을 알 수 있게 되고, 주식 포럼에 대한 핫토픽은 주식 시장에서의 투자자들에게 유용한 정보를 제공하게 될 뿐만 아니라 소비자들의 니즈를 충족시킬 수 있을 것이라 기대된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.37-46
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• 2017

최근 우리나라는 사회적 요인에 의한 재난이 빈번하게 발생하고 있다. 어떤 위기가 도시민들을 위협할지 예측하기 어려워 우려가 높아지고 있다. 따라서 본 연구에서는 Python언어 기반 Tweepy 플러그인을 적용하여 트윗 데이터를 취득하는 프로그램을 개발하고, 자연어 처리 후 R Studio프로그램에서 텍스트 클러스터링 분석과 오피니언 마이닝 분석을 통하여 시민들의 건강에 영향을 미치는 성분이 검출된 '옥시'와 시민들에게 많은 공포감을 주었던 '묻지마 범죄'와 같은 사회적 재난에 대해 정신적 충격과 불안감을 평가하였다. 텍스트 클러스터링 분석에서 '옥시' 사건은 '정부의 대처능력이 세월호 사건과의 연관성', '옥시제품의 철수지시에도 여전한 판매' 등이 가장 높은 관심도를 보였다. 그리고 '묻지마 범죄' 사건은 '스크린 도어 사건, 세월호 사건 등 예측 못하는 사건에 대한 정부의 대응, 대책', '강남역, 부산의 범죄가 여성혐오로 인한 것' 등이 가장 높은 관심도를 보였다. 또한, 두 범죄를 비교 분석 하였을 때 묻지마 범죄에 대해 시민 감성도 평균 지수가 11.61%p 더 부정적이라는 것을 알 수 있었다.

• 한국산림과학회지
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• 제108권1호
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• pp.97-108
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• 2019

최근 단기소득임산물 생산량 증가에 따라 정부나 관련 기관에서 단기소득임산물에 대한 소비를 촉진하기 위한 다양한 노력을 하고 있다. 소비 촉진 노력의 일환으로 단기소득임산물에 대한 소비자 의향 연구가 진행되고 있지만 대부분의 연구는 설문조사에만 의존하는 상황이다. 정보화 시대에서 소비재에 대한 소비자 의향은 인터넷 확산에 따라 SNS에 크게 반영되고 있다. 기존 연구에서 설문에만 의존하는 것을 탈피하여 소비자의 의향이 직접 반영되어 있는 SNS를 직접 분석하는 것이 필요하다. 이에 본 연구는 소셜 빅테이터 분석을 통해 주요 단기소득임산물에 대한 소비자 의향을 파악하였으며, 이 결과를 이용해 해당 단기소득임산물의 판매 촉진 전략을 수립하였다. 본 논문은 설문조사만을 이용한 기존의 단기임산물 관련 연구들과는 다르게 적은 비용으로 많은 표본들의 즉각적인 반응을 파악할 수 있는 SNS 빅데이터를 활용하여 소비자 의향을 파악하였다는 것에 차별성이 있다. 본 연구의 결과는 정부나 관련 기관의 단기소득임산물의 소비 촉진 정책에 직접적으로 도움이 되고 궁극적으로는 임가 소득 향상과 건강한 산림관리에 도움이 될 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국조경학회지
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• 제49권3호
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• pp.1-10
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• 2021

본 연구는 탐방객이 자유롭게 서술한 블로그 텍스트 데이터를 자연어 처리 기술 중 하나인 감성분석을 활용하여 북한산둘레길의 선호도를 평가하고, 선호 요인과 비선호 요인을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 이에 2019년 1년 동안 작성된 블로그를 수집하고 21개 둘레길 구간별 텍스트에 나타난 긍정 및 부정 감성 단어 도출을 통해 감성점수를 산출하였다. 이후 내용분석을 통해 탐방객이 어떤 요소로 인해 구간을 선호하거나 선호하지 않는지 파악하였다. 북한산둘레길에 대해 작성된 블로그에서는 긍정적인 단어가 평균적으로 약 73% 출현하고 있었고, 각 구간별 게시물의 감성 극성 비율에서도 긍정적인 문서의 비율이 부정적인 문서의 비율보다 높았다. 이를 통해 탐방객은 북한산둘레길에 대하여 대체로 긍정적으로 인식하고 있는 것으로 나타났다. 그럼에도 감성점수를 도출한 결과, 21개 둘레길 구간에서는 선호하는 구간과 선호하지 않는 구간이 존재하고 있었다. 선호 구간과 비선호 구간에 대해 탐방객은 난이도가 낮고 부담 없이 걸을 수 있는 구간을 선호하고 있었고, 경관에 대한 여러 요소(시각, 청각, 후각 등)가 조화롭고 계절감이 뚜렷해 다양한 경관이 연출되는 곳, 경관 시퀀스의 변화가 존재하는 구간을 선호하는 것으로 나타났다. 또한 탐방객은 전망대, 조망점 등의 뷰포인트 유무를 둘레길에서의 주요 요소로 인식하고 있었고, 접근성이 우수하고 안내판 등 정보 제공이 원활하게 이뤄지는 구간에 대해 선호도가 더 높은 것을 알 수 있다. 반면, 도로와 인접함에 따라 발생되는 주변 소음과 과도한 시가지 비율, 구간별 난이도 불균형 등으로 인한 둘레길 동선 불만족이 비선호 요인으로 크게 작용하고 있었으며, 경관 단절 및 구간에 대한 정보 부족 등이 선호도를 떨어트리는 원인으로 나타났다. 본 연구의 결과는 국립공원뿐만 아니라 근교 산림 녹지 관리에 있어서 둘레길 정비 및 개선방안 마련에 활용될 수 있으며, 연구에 활용된 감성분석은 자연지역에 대한 실제 이용자들의 반응을 지속적으로 모니터링 할 수 있다는 점에 의의가 있다. 다만 사전에 정의된 감성사전을 기반으로 평가하였기에 지속적인 사전 업데이트가 필요하다. 또한 소셜미디어 특성상 부정적인 견해보다는 긍정적인 내용을 공유하는 경향이 존재하기 때문에, 현장 설문조사 등의 분석 결과와 비교, 검토하는 작업이 필요하다.

• 한국의류산업학회지
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• 제18권1호
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• pp.1-14
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• 2016

This study analyzes consumers' preference trend, positive and negative factors in regards to luxury brands by researching changes in the consumer awareness of luxury brands, preference trends and psychological awareness based on big data to suggest a creative business strategy for corporations that can help Korean brands enter global luxury brand markets. The study results are as follows. Preferred items (consumer) psychology, positive awareness and negative awareness were derived based on the last five years of social big data on Korean consumers' preferred brands. First, the Korean consumers' preferred brands for the recent five years indicated that Dolce & Gabbana (2013), ESCADA (2012), Gucci (2011, 2009) and Chanel (2010) were most preferred and Prada, Louis Vuitton, Hermes, Burberry, Fendi, Givenchy and Dior were also shown to be preferred brands. Second, bags (such as shoulder bags) were shown to be the most preferred items for luxury brand items that consumers wished to own. Third, it was analyzed that keywords for consumer psychology in regards to luxury brands included: diverse, new, outstanding, overwhelming, luxurious, glamorous, worldwide, famous, success and good. Fourth, consumers' positive awareness regarding luxury brands included: diverse, luxury, famous, outstanding, perfect, bright and luxurious. Fifth, negative awareness included: price factors of expensive, high price and excessive as well as factors to be improved upon such as old, bland, flashy, crude, unfriendly and fake.