• 한국비블리아학회지
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• 제28권2호
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• pp.57-78
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• 2017

SNS는 신속성과 확정성이 높아 긴급한 상황 속에서 정보를 빠르게 전달하는 데 유용한 수단이다. 특히 재난이나 사고 발생시 SNS를 통해 피해자의 안부확인수단, 상황파악과 같은 중요한 정보를 근접한 시각에서 정확하게 자세하게 관련 정보를 전달해 줄 수 있어 기존의 미디어가 하지 못한 역할을 보완할 수 있다. 본 연구의 목적은 국내외 재난기관 SNS 운용현황의 비교분석을 통해 국내재난기관에서 SNS를 효과적으로 활용하기 위한 시사점을 도출함으로써 재난관리업무의 효용성을 도모하는데 기여하고자 하는 것이다. 이를 위해 미국의 FEMA, 일본의 FDMA, 중앙방재회의와 한국의 국민안전처의 트윗을 수집하였으며, 이에 대한 피드백 분석, 시계열 분석, 정보유형 분석을 실시하였다. 피드백 분석은 월별 이용자 피드백 수를 정량화함으로써 트윗에 대한 이용자의 만족도를 파악하는데 목적이 있다. 시계열 분석에서는 국가별로 일정 기간에 걸친 트윗 수와 피드백 지수, 그리고 키워드를 분석함으로써 피드백 지수가 높은 정보의 원인과 기관이 이용자에게 제공해야할 정보의 내용을 파악하고자 하였다. 정보유형분석은 이용자의 관심도가 높은 트윗의 정보유형을 분석함으로써 기관이 이용자에게 제공해야할 정보의 유형을 파악하는데 목적이 있다. 이를 통해 한국 국민안전처 트위터의 활용 및 개선방안을 제언하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.1286-1295
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• 2014

This paper suggests the way that it could improve the reliability about preference of user's feedback by adding weighting factor on sentiment analysis, and efficiently make a sentiment analysis of users' emotional perspective on the big data massively generated on twitter. To solve errors on earlier studies, this paper has improved recall and precision of sensibility determination by using sensibility dictionary subdivided sentiment polarity based on the level of sensibility and given impotance to sensibility determination by populating slang, new words, emoticons and idiomatic expressions not in the system dictionary. It has considered the context through conjunctive adverbs fixed in korean characteristics which are free to the word order. It also recognize sensibility words such as TF(Term Frequency), RT(Retweet), Follower which are weighting factors of preference and has increased reliability of preference analysis considering weight on 'a very emotional tweet', 'a recognised tweet from users' and 'a tweeter influencer'

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.25-31
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• 2018

In recent years the privacy issue on social media is often being discussed. The purpose of this study is to explore the relationships among user gender, user group according to user activity level (highly active vs less active) and self-disclosure in social media. We collected a total of 180 million tweets issued by 13 million twitter users for 12 months and investigated attributes of tweet (user's profile, profile image, description, geographic information, URL) which are related to self-disclosure and boundary impermeability. The results show there are significant (p<0.001) interactions between user gender, user group and each attribute of tweet that are related to self-disclosure and show that the patterns of self-disclosure are different across attributes. The results also show that the mean self-disclosure scores and boundary impermeability of top 10% highly active users are significantly higher than other less active users for all genders.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1710-1712
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• 2012

최근 Twitter를 비롯한 소셜 네트워크 서비스의 급속한 확산으로 인해, 많은 수의 SNS 메시지가 실시간으로 생성되고 있다. 이러한 SNS상에서의 단문 글들을 실시간으로 분석하여 최신의 트렌드를 추출해 낼 수 있다면, 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 다량의 Tweet글들에 대한 실시간 분석을 바탕으로 트렌드를 추출하고 연관된 키워드를 제공하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 실시간으로 생성되는 Tweet내에서 영어의 언어적 특성을 활용하여 최근 이슈화된 트렌드 키워드를 추출해낸다. 또한, Tweet 내에서 각 트렌드 키워드간 관계를 분석하여 연관 키워드를 제공하며, 동시에 Wikipedia와 Google에서의 검색을 통하여 다른 형태의 연관 키워드도 추출한다. 이 모든 과정은 제안된 트렌드 추출 알고리즘을 통해 실시간으로 제공된다. 제안된 기법을 바탕으로 시스템을 구현하고 다양한 실험을 통하여 키워드의 유효성 및 처리 속도 면에서 시스템의 성능을 평가한다.

• 정보관리학회지
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• 제33권2호
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• pp.135-156
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• 2016

최근 이용자 중심의 기록관리에 대한 중요도가 높아짐에 따라, 공공기록관에서도 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service: 이하 SNS)를 통해 기존 방식인 단방향이 아닌 쌍방향 활동으로 이용자와 소통을 유도하여 이용자 중심 서비스를 시도하고 있다. 본 연구의 목적은 공공기록관의 소셜미디어 이용 현황을 분석하고 그에 대한 이용자들의 관심도를 파악하는데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 국가기록원과 대통령기록관 트위터를 선정, 2010년부터 2016년 4월 15일까지의 공공기록관과 관련 트윗(tweet)들을 수집하였고, 계량분석과 소셜미디어 분석 방법(노출추이분석, 시계열분석)을 적용하였다. 공공기록관에서 자체적으로 게시한 트윗과 일반 사용자가 게시한 트윗 집합간의 차이점을 분석하고, 공공기록관에 대한 이용자 관심이슈와 시계열에 의한 사회적 이슈간의 상관관계를 파악하였으며, 이를 통해 효과적인 소셜미디어 환경에서의 공공기록관 서비스 활용 방안을 제시한다.

• Spatial Information Research
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• 제22권3호
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• pp.1-8
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• 2014

최근 소셜 네트워크 서비스가 급격히 성장하면서, 소셜 네트워크 분석에 관련된 연구들도 많은 관심을 받고 있다. 특히 트위터는 사회적 이슈나 사건들에 대해 실시간으로 반응하기 때문에, 사회과학 분야나 정보검색 분야의 연구자들이 유용한 실험 데이터를 수집하는 데에 활용되고 있다. 그러나 정작 데이터를 수집하는 방법론에 관한 연구는 아직 미흡하다. 이에 본 논문에서는 위치 기반의 이벤트와 정치 사회적 이벤트 위주의 사용자의 성향을 고려한 트윗 수집 시스템을 제안한다. 우선 위치정보와 이벤트 관련 키워드를 포함하고 있는 트윗과 정치 사회적인 이벤트 검출에 필요한 ID들을 수집한 후, 사용자들의 성향을 분류할 ID 분석기를 설계했다. 또한 ID 분석기의 신뢰도 측정을 위해 상위 등급에 분류된 ID를 이용하여 트윗을 분석했다. 분석결과 1등급으로 분류된 ID는 88.8%의 신뢰도를 보였으며, 2등급으로 분류된 ID는 76.05%의 신뢰도를 보였다. 또한 ID 분석기는 77.5%의 신뢰도를 보였으며 소수의 ID를 사용함으로써 데이터의 수집시간을 줄였다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.143-159
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• 2015

불확실한 환경변화에 대처하고 장기적 전략수립을 위해 기업에게 있어서 IT 트렌드에 대한 예측은 오랫동안 중요한 주제였다. IT 트렌드에 대한 예측을 기반으로 새로운 시대에 대한 인식을 하고 예산을 배정하여 빠르게 변화하는 기술의 추세에 대비할 수 있기 때문이다. 해마다 유수의 컨설팅업체들과 조사기관에서 차년도 IT 트렌드에 대해서 발표되고는 있지만, 이러한 예측이 실제로 차년도 비즈니스 현실세계에서 나타났는지에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 현존하는 빅데이터 기술을 활용하여 서울지역을 중심으로 지난 8개월동안(2013년 5월1일부터 2013년12월31까지) 정보통신산업진흥원과 한국정보화진흥원에서 2012년 말에 발표한 IT 트렌드 토픽이 언급된 21,589개의 트윗 데이터를 수집하여 분석하였다. 또한 2013년에 나라장터에 올라온 프로젝트들이 IT트렌드 토픽과 관련이 있는지 상관관계분석을 실시하였다. 연구결과, 빅데이터, 클라우드, HTML5, 스마트홈, 테블릿PC, UI/UX와 같은 IT토픽은 시간이 지날수록 매우 빈번하게 언급되어졌으며, 이 같은 토픽들은 2013년 나라장터 공고 프로젝트 데이터와도 매우 유의한 상관관계를 가지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 전년도(2012년)에 예측한 트렌드들이 차년도(2013년)에 실제로 트위터와 한국정부의 공공조달사업에 반영되어 나타나고 있는 것을 의미한다. 본 연구는 최신 빅데이터툴을 사용하여, 유수기관의 IT트렌드 예측이 실제로 트위터와 같은 소셜미디에서 생성되는 트윗데이터에서 얼마나 언급되어 나타나는지 추적했다는 점에서 중요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 트랜드의 변화를 효율적으로 추적하기에 유용한 도구임을 확인하고자 할 수 있었다.

• 지적과 국토정보
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• 제47권1호
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• pp.267-276
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• 2017

우리나라는 황사로 인해 농업 및 산업분야, 시민건강 등 다양한 분야에 걸쳐 피해가 발생되고 있으며 이에 대한 대책 마련이 시급한 실정이다. 이에 본 연구에서는 2009년 이후 최대 황사가 나타났던 2015년 2월 23일을 기준으로 전후 11일간의 황사 관련 트윗 데이터를 수집하고, 이슈어 분석, 건강과 관련된 트윗 데이터 그룹 재구성, 질병과의 연관규칙 분석 등을 걸쳐 황사발생과 관련 질병의 유의성을 검정한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 황사관련 트윗 데이터로부터 도출된 질병과 건강보험심사평가원에서 취득한 환자실태 자료를 종합하여 비염, 천식, 결막염 환자에 대한 유의성 검정을 실시한 결과, 유의확률 5%에서 결막염은 16개 시 도 중 13개 지역에서 유의하게 나타났으며, 비염은 6개 지역에서, 천식은 3개 지역에서 질병 발생에 유의한 것으로 나타났다. 이상과 같이 트윗 데이터와 같은 SNS데이터로 부터 시민들의 건강에 대한 정보를 취득할 수 있었으며, 이를 활용한 시민건강 관리 대책을 수립하는데 유용한 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지역지리학회지
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• 제23권2호
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• pp.376-387
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• 2017

본 연구는 트위터를 대상으로 트윗 공간 데이터에서 지리적 의미를 탐색하기 위한 방법을 모색하였다. 트윗 공간 데이터의 구축 과정 및 지리적 분석의 프레임워크를 정립하고 지리적 연구 방법론을 제안하였다. 이를 위해 본 연구는 제주도의 GPS 좌표 참조 트윗(geotweet)을 대상으로 트윗의 내용적 특성과 트윗 발생 위치의 공간 분포 특성을 확인하였다. 제주도 좌표 참조 트윗에서는 지명 또는 장소명이 많이 출현하였는데, 이는 자신의 위치를 알리고자하는 의도로 파악하였다. 트윗의 공간 분포는 제주공항을 중심으로 한 일부 관광지 주변으로 핫스팟이 확인되었고, 이는 제주도 유동인구 핫스팟과 유사한 패턴을 보였다. 주제 중심의 트윗 분석을 위해 본 연구에서는 토픽 모델링 알고리즘을 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 주제의 지리적 위치와 트윗의 내용은 서로 관련이 있음을 알 수 있었다. 마지막으로 본 연구는 토픽 모델링 분석을 통해 방대한 트윗 데이터의 내용에 상응하는 지역 분포 특성을 직관적으로 확인하는데 유용하게 활용될 수 있다는 것을 확인하였다.

• Spatial Information Research
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• 제23권5호
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• pp.1-7
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• 2015

트위터는 다른 SNS와 대비되는 정보의 빠른 전파력과 확산성을 갖고 있다. 따라서 트위터를 이용하여 현실에서 발생한 이벤트를 탐지하는 여러 연구가 진행되고 있다. 트위터 사용자 개개인을 하나의 센서로 가정하고 그들이 작성한 트윗 텍스트를 분석하여 이벤트 탐지에 이용하는 것이다. 이와 관련된 연구들은 이미 많은 성과를 보이며 진행되어 왔으나 여러 가지 문제점들로 인해 새로운 한계에 직면했다. 특히 선행 연구의 대다수가 이벤트의 발생 위치를 추적하기 위해 GPS좌표를 이용한다. 그러나 이는 최근 트위터 사용자들이 위치정보 공개에 회의적인 점을 감안하면 명확한 한계점으로 제시될 수 있다. 이에 본 논문에서는 트위터에서 제공하는 위치정보를 이용하지 않고 트윗 텍스트에서 위치정보를 추적하는 방법을 제시하였다. 트윗 텍스트에서 키워드를 추출하여 키워드간의 관계를 고려해 연관단어를 군집화 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 적용한 실험을 통해 이벤트가 발생한 지역과 실제로 발생한 이벤트의 탐지여부를 확인하였다. 또한 본 논문에서 제안한 기법이 기존 매체들보다 빠른 탐지를 보임으로써 제안된 기법의 우수성을 입증하였다.