• 정보화정책
• /
• 제24권4호
• /
• pp.3-16
• /
• 2017

웹2.0시대와 더불어 소셜미디어 서비스의 발달로 전통적인 여론형성의 기능이 매스미디어에서 소셜미디어로 일부 이동되었으며, 이런 현상은 계속 확대되고 있어, 정부 정책에 대한 소셜미디어 기반의 여론이 관심을 받고 있다. 특히, 교육정책은 다양한 이해관계자들이 존재하고, 정책의제 설정과정에서도 많은 의견의 충돌이 발생되기 때문에 정책을 수립함에 있어 대중의 여론을 파악하는 것이 더욱 중요하다고 할 수 있다. 본 연구는 교육정책관련 소셜미디어 서비스를 통해 작성된 문서들을 오피니언 마이닝 기법으로 분석하여, 교육관련 정책에 대한 대중의 여론탐색을 목적으로 하였다. 이를 위하여 소셜미디어 서비스를 통해 사용자들이 생산하는 교육정책 관련 문서들을 키워드 기반으로 수집하고, 토큰화 시킨 후 감성자질을 추출하고 감성사전으로부터 해당 문서의 감정을 점수화 하여, 특정 교육정책 키워드에 대한 대중의 여론을 탐색하였다. 그 결과 디지털교과서, 이러닝 등을 키워드로 하는 스마트교육 정책에 대해서는 긍정보다 부정적인 감정이 많은 것으로 나타났으며, 코딩교육, 컴퓨터적 사고 등을 키워드로 하는 소프트웨어 교육 정책에 대해서는 긍정적인 여론의 방향으로 나타났다. 자유학기제, 창의 인성교육 등을 키워드로 하는 일반 정책에 대해서는 부정적인 여론이 많은 것으로 나타났다. 또한 전체 분석 대상 문서 중에서 감정 자질이 전혀 추출되지 않은 문서가 20%나 되어 블로그나 트위터의 내용에 저자의 의견이 반영되지 않은 내용이 아직 일정 비율로 존재함을 알 수 있었다.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제9권3호
• /
• pp.31-38
• /
• 2013

The evolution of the Web from Web 1.0 to Web 2.0 has brought up new platforms as SNSs(Social Network Service) that are used by users to articulate and manage their relationships. SNSs are an online phenomenon which has become extremely popular. A SNS essentially consists of a representation of each user, his/her social links, and a variety of additional services. SNSs are increasingly attracting the attention of academic and industry researchers. What makes SNS unique is that they have a relationship with friends. The friend recommendation is one important feature of social networking services. People tend to trust the opinions of friends they know rather than the opinions of strangers. In this paper, we propose an efficient data processing method for social data. We study previous researches about social score in social network service. Our ESS(Efficient Social Score) is computed by both friendship weight and score of a document that was tagged by a user's friends. Our experimental results also confirm that our method has good performance.

• 한국안전학회지
• /
• 제33권1호
• /
• pp.95-102
• /
• 2018

This study investigated the improvement of safety certification marking method and location marked on temporary equipments in order to guarantee the quality and safety of temporary equipments. The survey was performed for the stakeholder (manufacturers, lessors, and users) to find out the effective way that all stakeholder can agree each other. The main reason which users checked the safety certification making is that the mandatory safety certification marking can prevent the usage of poor and illegal temporary equipments. For the marking method, all stakeholder agreed that a depressed engraving method was an effective and usable displaying method. The opinions about the position of safety certification marking among the users, lessors, and manufacturers did not come into the agreement. The manufacturers preferred the marking position in which the engraving process is easy, but users wanted the conspicuous place such as vertical member. However, it is necessary to continuously study ways to adopt the position preferred by the users.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제22권9호
• /
• pp.1108-1121
• /
• 2019

As the quality and level of life rise, many people are doing search for various pieces of information about tourism. In addition, users prefer the search methods reflecting individual opinions such as SNS and blogs to the official websites of tourist destination. Many of previous studies focused on a recommendation system for tourist courses based on the GPS information and past travel records of users, but such a system was not capable of recommending the latest tourist trends. This study thus set out to collect and analyze the latest SNS data to recommend tourist destination of high interest among users. It also aimed to propose an altered TSP algorithm to recommend the optimal routes to the recommended destination within an area and a system to recommend the optimal tourist courses by applying the Elasticsearch engine. The altered TSP algorithm proposed in the study used the location information of users instead of Dijkstra's algorithm technique used in previous studies to select a certain tourist destination and allowed users to check the recommended courses for the entire tourist destination within an area, thus offering more diverse tourist destination recommendations than previous studies.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제9권8호
• /
• pp.178-189
• /
• 2009

게임 산업은 멀티미디어 콘텐츠형 지식산업으로 세계적으로 지속적인 성장을 보이고 있다. 전체 게임 산업 중에서 큰 비중을 차지하고 있는 분야가 온라인 게임 분야이며 전체 게임 산업의 약 43%를 차지하고 있다. 온라인 게임은 대부분 월별 정액 요금제를 적용하는 만큼 제품이라기보다 서비스에 가까우므로 고객의 유지가 바로 기업의 현금흐름에 크게 기여하기 때문에 사용자의 만족도와 충성도가 매우 중요하다. 이렇듯 온라인 게임에서 사용자가 중요함에도 불구하고 온라인 게임 자체에 대해서는 기존에 많은 연구가 이루어진 반면, 사용자 중심의 연구, 그 중에서도 사용자의 커뮤니티에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문은 온라인 게임의 특징과 그 속성을 선행연구를 통하여 조사하고 온라인 게이머의 커뮤니티 의식과 소셜네트워크 형성에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 한다. 또한, 온라인 게이머의 만족과 고객 충성도에 커뮤니티 의식과 소셜네트워크가 영향을 미치는 지를 검증하여 온라인 게임을 개발하고 서비스하는 기업에게 영업 전략을 제시하고자 한다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제48권3호
• /
• pp.18-26
• /
• 2011

최근 급성장하고 있는 소셜 네트워크 서비스는 인적 네트워크를 반영한 온라인 서비스로서 선거 유세, 기업 홍보 마케팅, 교육적 정보 공유, 의학적 지식 및 의견 교환 등 다양한 목적으로 사용되고 있다. 이 서비스는 공동의 관심사를 가진 사람들이 모여 자유롭게 정보와 의견을 교환하면서 친분관계를 형성하도록 하고, 자신의 프로파일과 친분관계에 있는 사람들을 공개함으로써 다른 사람의 인맥을 활용하여 자신의 관계를 확장시켜 나갈 수 있도록 한다. 그러나 정보의 개방과 공유를 기반으로 하는 소셜 네트워크 서비스는 프라이버시 침해나 피싱과 같은 많은 보안상의 문제를 야기 시킨다. 본 논문에서는 키링을 이용하여 소셜 네트워크에서 소규모 그룹의 통신을 보호하기 위한 키 관리 기법 및 프로토콜을 제시하였다.

• 한국비블리아학회지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.159-170
• /
• 2010

본 연구는 서울시 소재 23개 대학 교수 155명을 대상으로 질문조사를 시행하였다. 질문조사를 통해 FISP에 대한 인식과 이용 및 실행 현황, FISP 이용 만족도 및 견해 등 세 가지 측면으로 분석하였다. 교수들은 연구논문 작성을 위하여 가장 많이 이용하고 있으며, FISP 이용자는 학술논문 작성을 위하여 가장 많이 이용했고, FISP 이용자, 미 이용자 모두 FISP 실행에 대해서는 매우 찬성하였으며, 이용에 대한 의사 또한 매우 긍정적으로 나타났다. FISP 를 이용한 교수는 만족도가 매우 높았고, 이용하지 않은 나머지 교수는 FISP에 큰 기대를 거는 것으로 조사되었다.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제36권3호
• /
• pp.69-91
• /
• 2002

본 연구는 웹 이용자들이 검색엔진을 어떻게 선택하여. 어떠한 기능들을 활용하며, 검색결과는 어떻게 평가하는지 그리고 어떤 어려움을 겪고 있는지를 밝혀 보고자 하였다. 28명의 대학의 교수와 대학원생으로 구성된 이용자들을 대상으로 한 인터뷰결과를 분석한다. 연구 결과에 따르면, 본 연구의 참가자들은 검색결과에 대한 평가보다는 특정한 기능이나 익숙함에 근거하여 엔진을 선택하였다. 이들은 통합검색에 대해서는 의견이 양분되어 있었으며, 연산자의 사용이 결과에 미치는 영향이 거의 없다고 보고 있었다. 검색엔진에 대한 평가를 내릴 때에도 검색결과의 정확성외에 결과를 보여주는 인터페이스 디자인에도 상당한 관심을 가지고 있는 것으로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제25권10호
• /
• pp.1499-1511
• /
• 2022

In the context of globalization, circulation between cities has become more frequent. The airport is no longer just a place for boarding, disembarking, and transportation, but a public place that serves as the communication function of the "aviation city". The intervention of public art in the airport space not only gives users a sense of space experience, but also becomes a unique carrier for city and country image shaping. The purpose of this paper is to study the emotional value brought by airport public art to users, and to investigate the correlation analysis of public art design elements and user preferences based on this premise. The research methods are machine learning method and SPSS 21.0. The user's emotional value is introduced in the big data evaluation, and the preference and inclination of airport users to various elements of public art are analyzed by questionnaire. Through the research conclusion, the preference and main contradiction of users in the airport for the four dimensions of public art design elements are obtained. Opinions and optimization methods to provide reference data and theoretical support for public art design.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제16권3호
• /
• pp.830-860
• /
• 2022

[Introduction] Nowadays, many companies are shifting their businesses online due to the growing trend among customers to buy and shop online, as people prefer online purchasing products. [Problem] Users share a vast amount of information about products, making it difficult and challenging for the end-users to make certain decisions. [Motivation] Therefore, we need a mechanism to automatically analyze end-user opinions, thoughts, or feelings in the social media platform about the products that might be useful for the customers to make or change their decisions about buying or purchasing specific products. [Proposed Solution] For this purpose, we proposed an automated SentiDecpective approach, which classifies end-user reviews into negative, positive, and neutral sentiments and identifies deceptive crowd-users rating information in the social media platform to help the user in decision-making. [Methodology] For this purpose, we first collected 11781 end-users comments from the Amazon store and Flipkart web application covering distant products, such as watches, mobile, shoes, clothes, and perfumes. Next, we develop a coding guideline used as a base for the comments annotation process. We then applied the content analysis approach and existing VADER library to annotate the end-user comments in the data set with the identified codes, which results in a labelled data set used as an input to the machine learning classifiers. Finally, we applied the sentiment analysis approach to identify the end-users opinions and overcome the deceptive rating information in the social media platforms by first preprocessing the input data to remove the irrelevant (stop words, special characters, etc.) data from the dataset, employing two standard resampling approaches to balance the data set, i-e, oversampling, and under-sampling, extract different features (TF-IDF and BOW) from the textual data in the data set and then train & test the machine learning algorithms by applying a standard cross-validation approach (KFold and Shuffle Split). [Results/Outcomes] Furthermore, to support our research study, we developed an automated tool that automatically analyzes each customer feedback and displays the collective sentiments of customers about a specific product with the help of a graph, which helps customers to make certain decisions. In a nutshell, our proposed sentiments approach produces good results when identifying the customer sentiments from the online user feedbacks, i-e, obtained an average 94.01% precision, 93.69% recall, and 93.81% F-measure value for classifying positive sentiments.