• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.43-55
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• 2014

본 연구는 트위터의 정보전달과 여론형성 기능에 주목해 트위터에서 사회적 이슈가 어떻게 해석 전달되고 있는지를 신문과 비교했다. 분석에 사용된 이슈는 MBC 파업으로 이에 관한 트위터의 맨션과 신문 기사를 분석함으로 해당 미디어에서 MBC파업 이슈가 어떻게 차별적으로 다뤄졌는지를 살펴보았다. 분석방법은 내용분석을 사용했으며 분석 항목은 트위터(신문기사) 형식, 정보원의 사용, 의견표출 방식, 인간적 흥미 프레임과 귀인 프레임의 사용 등이었다. 연구결과, 트위터와 신문의 차이를 분석항목에서 관찰할 수 있었다. 연구결과를 트위터와 신문 간의 이슈 속성의 차이 측면에서 논의하였으며 트위터와 신문의 미디어로써의 본질적 기능과 연관시켜 논의했다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.19-26
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• 2015

최근 SNS 서비스의 확산과 스마트 장치의 일반적인 보급에 따라 수많은 사용자들이 트위터를 비롯한 SNS를 이용하고 있다. 본 논문에서는 영향력 높은 트위터 사용자를 찾기 위한 방법으로 클러스터링 및 랭킹 기법을 적용하는 연구를 수행하였다. 트위터에서 일반적으로 중요하다고 여겨지는 follow, Retweet을 포함한 총 5가지의 랭킹 요소를 제안하고 해당 랭킹 요소들을 클러스터링을 위한 초기 중심점 선정 시 기준으로 설정함으로써 클러스터링 결과의 향상을 위한 비교 실험을 수행하였다. 이를 통해 트위터 인플루엔셜 추출의 새로운 방향을 제시할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권7호
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• pp.814-818
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• 2010

온라인 소셜 네트워킹 서비스는 현실에 존재하는 인적 네트워크를 온라인 상에서도 형성할 수 있는 서비스를 제공해준다. 최근 급격하게 확산되고 있는 트위터는 온라인으로 형성된 소셜 네트워킹 서비스가 무한히 커질 수 있음을 보여주었다. 본 연구에서는 트위터 메시지와 장소 인식 기술을 통해 근처에 있는 트위터 친구의 존재를 알려주는 서비스를 제안한다. 본 서비스가 제공해주는 기능을 효과적으로 활용하여 오프라인 만남이 활성화되면 온라인으로 형성된 소셜 네트워크가 현실에 존재하는 인맥으로 확장되는 효과를 거둘 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.63-72
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• 2014

트위터는 사용자들이 140개 정도의 문자들로 이루어진 짧은 메시지를 웹에 포스팅 할 수 있도록 제공하는 인기 있는 소셜 미디어 플랫폼이다. 해시태그는 이러한 트위터 사용자들이 특정한 주제에 대해서 토론을 하거나 높은 트랜딩을 가지는 이슈를 나타내고자 할 때 사용하는 특정한 단어나 두음문자이다. 하지만 동일한 해시태그를 포함하는 포스트들은 관련 있는 문장이 아닌 시간 순서에 의해서 처리되기 때문에, 처음 사용자가 그 해시태그와 관련된 내용을 이해하기 위해서는 다른 불필요한 내용까지 읽어야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 해소하기 위한 HBase 기반 자동 요약 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 트위터 API에서 제공하는 스트리밍 데이터를 HBase에 저장한 후 퍼지 시스템과 접목하여 자동 요약 방법을 시행하였다. 이를 통해서 해시태그를 포함한 포스트내의 중복된 내용을 제거하고, 각 포스트들의 중요도를 계산해서 사용자가 트랜딩 토픽내에 관련 있는 주제에 쉽게 접근할 수 있도록 하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제41권2호
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• pp.9-15
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• 2018

This study is intended to investigate that it is possible to analyze the public awareness and satisfaction of the weather forecast service provided by the Korea Meteorological Administration (KMA) through social media data as a way to overcome limitations of the questionnaire-based survey in the previous research. Sentiment analysis and association rule mining were used for Twitter data containing opinions about the weather forecast service. As a result of sentiment analysis, the frequency of negative opinions was very high, about 75%, relative to positive opinions because of the nature of public services. The detailed analysis shows that a large portion of users are dissatisfied with precipitation forecast and that it is needed to analyze the two kinds of error types of the precipitation forecast, namely, 'False alarm' and 'Miss' in more detail. Therefore, association rule mining was performed on negative tweets for each of these error types. As a result, it was found that a considerable number of complaints occurred when preventive actions were useless because the forecast predicting rain had a 'False alarm' error. In addition, this study found that people's dissatisfaction increased when they experienced inconveniences due to either unpredictable high winds and heavy rains in summer or severe cold in winter, which were missed by weather forecast. This study suggests that the analysis of social media data can provide detailed information about forecast users' opinion in almost real time, which is impossible through survey or interview.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.153-158
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• 2016

최근 소셜 네트워크 사용자들이 늘어나면서, 각 지역에서 관심 받고 있는 사회적인 이슈나 재해 등과 같은 이벤트에 대한 정보들이 소셜 미디어 사이트를 통해 실시간으로 빠르게 대량으로 게시되고 있으며, 사회적 파급효과도 매우 커지고 있다. 본 논문에서는 지역정보를 가진 트위터 데이터를 이용하여 특정 시간, 지역에 사용자들이 관심을 가지고 있는 이벤트를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 트위터 스트리밍 API를 이용해 데이터를 수집하고, 트윗의 키워드들의 시간에 따른 빈도수를 분석하여 정상적인 패턴과 다른 패턴을 가진 키워드를 이벤트로 추출하고, 같은 이벤트에 대한 키워드들을 군집화 하기 위해 co-occurrence 그래프를 이용하여 이벤트 감지 시스템을 구현하였다. 그리고 실험을 통해 제안한 기법의 유효성을 검증한다.

• International Journal of Contents
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• 제15권4호
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• pp.65-73
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• 2019

Social media is a massive dataset in which individuals' thoughts are freely recorded. So there have been a variety of efforts to analyze it and to understand the social phenomenon. In this study, Twitter was used to define the moments when negative perceptions of the Korean Meteorological Administration (KMA) were displayed and the reasons people were dissatisfied with the KMA. Machine learning methods were used for sentiment analysis to automatically train the implied awareness on Twitter which mentioned the KMA July-October 2011-2014. The trained models were used to validate sentiments on Twitter 2015-2016, and the frequency of negative sentiments was compared with the satisfaction of forecast users. It was found that the frequency of the negative sentiments increased before satisfaction decreased sharply. And the tweet keywords and the news headlines were qualitatively compared to analyze the cause of negative sentiments. As a result, it was revealed that the individual caused the increase in the monthly negative sentiments increase in 2016. This study represents the value of sentiment analysis that can complement user satisfaction surveys. Also, combining Twitter and news headlines provided the idea of analyzing the causes of dissatisfaction that are difficult to identify with only satisfaction surveys. The results contribute to improving user satisfaction with weather services by efficiently managing changes in satisfaction.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권3호
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• pp.879-886
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• 2018

트위터에서 제공해주는 기본 검색 기능은 검색어가 담긴 트윗 뿐 아니라 검색어를 포함하는 닉네임을 가진 유저가 쓰는 모든 트윗들을 보여준다. 따라서 검색 키워드와 관계 없는 트윗들도 검색 결과로 노출하게 되어 해당 키워드가 포함된 트윗 만을 검색하려고 하는 많은 사용자들에게 불편함을 주고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 검색 키워드가 들어있는 트윗만을 검색하는 알고리즘을 만들어 트위터 검색 기능을 개선하였다. 개선된 기능은 ASP.NET MVC5를 이용하여 웹 서비스로 구현하여 많은 사람들이 이용할 수 있다. 검색 결과를 모아놓은 객체에 C#의 강력한 컬렉션 메소드를 사용하여 '리트윗' 이나 '마음에 들어요' 의 개수가 많은 순서대로 출력할 수도 있고, 리트윗 숫자가 설정한 수치보다 적을 경우 검색 결과에서 제외할 수 있는 필터 기능도 추가하였다. 따라서 사람들에게 관심을 많이 받는 의견을 빠르게 탐색할 수도 있으며, 이는 검색 이용자와 데이터 분석가들이 트위터에서 검색하는데 편리함을 줄 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.113-122
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• 2011

최근, 온라인상에서 사용자간 관계형성 및 커뮤니케이션을 지원하는 Social Network Service(SNS)들이 주목을 받고 있다. SNS에서 형성되는 사용자 정보와 그들의 활동에 대한 정보는 사용자에 대한 특징적인 정보로서 추천과 같은 외부서비스에서 재사용될 수 있는 유용한 정보로 여겨진다. 기존의 사용자 기본 프로파일 정보를 통한 분석이나, 친밀도 및 유사도를 도출하기 위한 단편적인 분석 방법은 가공된 정보의 활용에 있어 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 사용자의 SNS활동들로 부터 사용자간 상호영향을 도출하고 다차원 상호관계(Multi-dimension interaction)를 표현 할 수 있는 통합 된 프로파일 모델을 정의하고 이를 도출하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 대표적인 SNS인 트위터(Twitter.com)부터 사용자 정보를 수집하여 정보의 재가공을 수행한다. 본 논문의 실험에서는 가공된 정보를 통해 얻을 수 있는, 기존 방식에서는 드러나지 않던 사용자간의 새로운 관계들에 대해 설명한다. 가공된 정보는 특정 사용자의 통합 프로파일로서 컨텐츠 아이템 추천과 같은 외부서비스에서 활용가능 할 것으로 기대된다.

• 융합보안논문지
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• 제14권4호
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• pp.33-40
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• 2014

2006년부터 Facebook, Twitter, Blog와 같은 소셜 네트워크 서비스 사용자가 급격하게 늘어나고 있다. 더욱이 스마트폰을 이용해 편리하게 도서를 검색하고 여러 대학이 소장한 자료를 공유해 편리하게 사용할 수 있는 소셜 도서 검색시스템에 대한 요구도 급증하고 잇다. 하지만 현재까지 국내에서 소셜 도서 검색 서비스에 알맞은 보안서비스를 제공하지 못하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 소셜 도서 검색 서비스를 위한 안전한 사용자 인증시스템과 부분 Filter 기법을 적용해 스마트폰 환경에서 응답성을 높일 수 있는 새로운 시스템을 제안하였다. 제안시스템은 소셜 도서 검색 서비스를 부정적으로 사용할 수 없도록 사용자 인증 서비스를 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 스마트폰에서도 소셜 도서 검색 서비스를 사용하는데 효과적인 응답시간을 제공할 수 있음을 보인다.