• 한국게임학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.83-92
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• 2018

최근 다수의 분야에서 딥 러닝을 통한 연구 성과들이 사람의 판단력에 근접하는 결과를 보여주고 있다. 그리고 게임 산업에서는 온라인 커뮤니티, SNS의 활성화가 게임 흥행 여부를 결정할 정도로 중요성이 높아지고 있다. 본 연구는 딥 러닝을 이용해 온라인 커뮤니티, SNS에서 활동할 수 있는 시스템을 구성하고, 온라인 공간에서 사람들이 작성한 텍스트를 읽고 그에 대한 반응을 생성하고 스케쥴에 따라 트위터에 올리는 것을 목표로 한다. 순환 신경망(Recurrent Neural Network)을 이용해 텍스트를 생성하고 글 작성 스케쥴을 생성하는 모델들을 구성했고, 생성한 시각에 맞춰 모델들에 뉴스 제목을 입력해 댓글을 출력 받고 트위터에 작성하는 프로그램을 구현했다. 본 연구결과는 온라인 게임 커뮤니티 활성화, Q&A 서비스 등에 적용이 가능할 것으로 예상된다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.453-459
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• 2022

한 나라의 출산율 감소는 생산가능인구가 감소하고, 인구구조 고령화에 따른 저축률 저하로 자본축적이 줄어들어 경제성장이 둔화 등의 문제가 발생한다. 현재 대한민국에서는 만 18세 이상의 모든 남성이 병역의 의무를 부과하고 있는 징병 제도를 시행하고 있다. 하지만 출산율 감소로 인해 모병 제도로의 전환이 사회적 이슈로 불거지고 있다. 본 논문에서는 출산율이 1 미만으로 떨어진 2018년부터 모병제에 대한 사회 인식을 분석하고자 '모병제' 키워드를 통해 검색된 뉴스 기사와 댓글을 수집하였다. 수집된 댓글 중 일부에 대해 레이블링을 진행하였고, 딥러닝 모델을 통해 감성 수준을 산출하였다. 본 연구를 통해 출산율 저하에 따라 모병제 전환에 대한 인식이 많이 증가하지 못한 것을 발견하였으며, 모병제에 대한 사람들의 관심도는 점차 증가하는 추세임을 확인하였다.

• Journal of Contemporary Eastern Asia
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• 제23권1호
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• pp.18-34
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• 2024

In what was labeled the "nut rage" incident, the vice president of Korean Air, Hyun-Ah Cho (Heather Cho), demonstrated behavior that exemplifies corporate transgression and deviation from societal moral standards toward a flight attendant aboard a flight. Such behavior instigated the public to express negative sentiment on various social media platforms. This study investigates word-of-mouth network on YouTube in response to the crisis, patterns of co-commenting activities across selected YouTube videos, as well as public responses to the incident by employing social and semantic network analysis. A total of 512 YouTube videos featuring the crisis from December 8, 2014 through November 11, 2018, and 52,772 public comments to the videos were collected. The central videos in the network successfully attracted the public's attention and engagements. The results suggest that the video network was decentralized, with multiple videos acting as hubs in the network. The public commented on various videos instead of focusing on a few. The contents of influential videos uploaded by popular news organizations revealed not only Cho's behaviors related to the nut rage crisis but also unrelated illegal behaviors and the moral violations committed by the family members of Korean Air. The public attached derogatory remarks to Cho and her family, and the comments also addressed ethical concerns, management issues of the company, and boycott intentions. The results imply that adverse public reaction was related to the long-standing problem caused by family ownership and governance in large Korean corporations. This Korean Air scandal illustrates backlash toward a leadership breakdown by the family business conglomerate prevalent in the Korean society. This study provides insights for effective handling of similar crises.

• 정보화정책
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• 제28권4호
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• pp.19-35
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• 2021

본 연구의 목적은 온라인 공간의 속성을 규명하고, 이러한 속성이 민주주의 운영에 미칠 영향을 경험적으로 분석하는 데 있다. 본 연구는 2021년 4월 7일 치러진 서울시장 및 부산시장 보궐선거에 관한 언론 기사와 댓글을 수집하여 온라인 공간의 속성과 정치 양극화를 경험적으로 분석하고 있다. 구체적으로 본 연구는 토픽모델링을 활용하여 보궐선거에 나타난 언론 보도의 다양성을 측정하였으며, 감성분석을 활용하여 기사 댓글에 비친 온라인 여론을 측정하였다. 이후 언론이 가장 주목한 보도가 온라인 여론에 영향을 미치는 여부를 단절적 시계열 분석을 통하여 분석하였다. 이러한 시도는 온라인 여론의 견고성을 검증하는 시도로써 정치 양극화의 수준을 측정하는 지표로 사용된다. 분석 결과를 보면, 첫째 언론은 보궐선거 지역과 후보에 따라 선거 관심도와 주제가 달랐다. 둘째, 언론 보도의 다양성에도 불구하고, 기사 댓글에 나타난 온라인 여론은 높은 부정 여론, 낮은 긍정 여론이 지속적으로 나타났다. 특히 선거일에 즈음할수록 양극화의 수준은 더욱 분명했다. 셋째, 단절적 시계열 분석 결과를 보면, 선거 관심도에 따라 정치 양극화의 변화 가능성이 차별적인 것으로 나타났다. 향후 온라인 공간을 통한 정치참여가 거부할 수 없는 흐름이란 점을 고려할 때, 본 연구는 온라인 공간에서 재현되는 정치 양극화 해소를 위한 방안 마련이 시급하다고 제언하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.199-219
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• 2018

인터넷의 일상화와 각종 스마트 기기의 보급으로 이용자들로 하여금 실시간 의사소통이 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식이 새롭게 변화되었다. 인터넷을 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해져서 빅데이터라 불리는 정보의 초대형화를 야기하였다. 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회로 여겨지고 있다. 특히 텍스트 마이닝은 비정형 텍스트 데이터를 이용해 패턴을 탐구하여 의미있는 정보를 찾아낸다. 텍스트 데이터는 신문, 도서, 웹, SNS 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 데이터의 양이 매우 다양하고 방대하여 사회적 실제를 이해하기 위한 데이터로 적합하다. 본 연구는 한국 최대 인터넷 포털사이트 뉴스의 댓글을 수집하여 2017년 19대 한국 대선을 대상으로 연구를 수행하였다. 대선 선거일 직전 여론조사 공표 금지기간이 포함된 2017년 4월 29일부터 2017년 5월 7일까지 226,447건의 댓글을 수집하여 빈도분석, 연관감성어 분석, 토픽 감성 분석, 후보자 득표율 예측을 수행하였다. 이를 통해 각 후보자들에 대한 이슈를 분석 및 해석하고 득표율을 예측하였다. 분석 결과 뉴스 댓글이 대선 후보들에 대한 이슈를 추적하고 득표율을 예측하기에 효과적인 도구임을 보여주었다. 대선 후보자들은 사회적 여론을 객관적으로 판단하여 선거유세 전략에 반영할 수 있고 유권자들은 각 후보자들에 대한 이슈를 파악하여 투표시 참조할 수 있다. 또한 후보자들이 빅데이터 분석을 참조하여 선거캠페인을 벌인다면 국민들은 자신들이 원하는 바가 후보자들에게 피력, 반영된다는 것을 인지하고 웹상에서 더욱 적극적인 활동을 할 것이다. 이는 국민의 정치 참여 행위로써 사회적 의의가 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.199-207
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• 2020

최근 빅데이터 분석은 대량의 데이터로부터 미래를 예측하여 가치를 창출할 수 있어 다양한 분야에서 주목받고 있으며, 정치 캠페인 운영이나 결과 예측에도 활용되고 있다. 하지만 기존의 연구는 특정 SNS 데이터만을 분석하여 후보자들에 대한 정보를 취합하는데 한계가 있었다. 이에 본 연구는 2017년 한국 대선 후보별 뉴스와 댓글을 수집하여 뉴스 생성 추이, 토픽 추출, 감성 분석, 키워드 분석, 키워드 감성 분석을 하였다. 분석 결과, 대선 후보 간 다양한 토픽들이 생성되는 것을 확인하였으며, 후보별 이슈가 되는 중점 키워드와 이에 대한 유권자들의 호응도가 추출되었다. 본 연구는 포털 뉴스에서 생성되는 대선 캠페인에 대한 동향을 마이닝 할 수 있게 했다는 점과 감성 분석을 통해 대권주자들에 대한 유권자들의 관심과 의견들을 정량화하여 수치화한 것에 의의가 있다. 본 연구가 여론 수렴의 도구적 방법을 제시함으로써 이를 바탕으로 전략적인 행동 방안을 도출할 수 있을 것을 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.195-200
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• 2019

스마트폰, 태블릿 등의 이동 통신 기기와 PC 이용이 확장됨에 따라 인터넷 상에서 데이터가 기하급수적으로 수집되고 있다. 또한 SNS의 발전으로 인해 이용자 간의 자유로운 의사소통과 여러 분야의 정보를 공유할 수 있어 다양한 다량의 의견들이 빅데이터 형태로 쌓이고 있다. 이에 따라 빅데이터 분석 기법을 사용하여 일반 사람들의 반응과 언론사의 뉴스 기사 반응의 차이를 알아보는 기법이 대두되고 있다. 본 논문에서는 아동 수당과 출산 장려금에 대해 SNS에서 나타난 대중들의 반응과 언론사의 반응을 분석하였다. 이를 위해 일정 기간 동안 트위터에 올라온 이용자들의 글을 수집하고 뉴스 기사를 크롤링하여 감성 분석을 진행하였다. 이를 통해 SNS에 나타나는 대중의 의견과 언론사 뉴스의 반응을 비교하여 대중과 언론이 국가 정책에 대한 반응의 차이를 비교 분석하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제14권1호
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• pp.263-276
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• 2015

As a social being, people can cooperate and control one another through the power of reputation, which is a critical opinion of someone given by others. Nevertheless, there have been obstacles in clarifying the identity of traditional types of reputation, for they are mostly words of mouth passed among members of a society. However, due to dramatic technological advancement and widespread use of the Internet and social media, now we can clearly see and analyze written reputations, which used to be passed only from mouth to mouth. Against this background, this study examines whether a negativity bias-a notion that an event of a more negative nature has a greater effect on one's psychological state than a positive event-applies to spread of reputation online, and examines related factors and effects. To this end, reputation-related online comments left by social media users during the election period of Korea's 6th provincial election on 4 June 2014 were analyzed. For the analysis, a Bass diffusion model was used, which is based on the innovation diffusion theory. The analysis results confirmed that, at online forum, negative reputations spread more quickly and more widely than positive ones, had a greater impact, and mass media such as online news outlets had a significant influence on spread of reputation online.

• 패션비즈니스
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• 제17권4호
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• pp.177-190
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• 2013

The purpose of this study is 1) to investigate the types of upscale fashion department stores' Facebook page contents, 2) to compare the types of Facebook page contents with the department stores, and 3) to explore the dimensions of the Facebook page components and their relations. For the study, three preeminent department stores in social media marketing were chosen: Bergdorf Goodman, Barneys New York, and Saks Fifth Avenue. Three hundred sixty five contents of these department stores' pages were investigated, which were uploaded from February 1st to March 31st of 2013. Content analysis, correspondence analysis, and categorical principal component analysis were used for the research. The result showed that there are four important types of contents in pages: product-related contents, fashion-related contents, department stores-related contents, and the contents of communicating with users. And these components of contents were related with department stores distinctively. The two dimensions of the page components were revealed: the basic components (contents, 'like', 'share', and 'comments') and the additional components (links and photos). Among contents, the introduction of products was appealed but news and events were not liked by users; the contents without a photo were not linked to additional information either.

• 공학교육연구
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• 제25권3호
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• pp.35-44
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• 2022

Artificial intelligence is a core technology in the era of digital transformation, and as the technology level is advanced and used in various industries, its influence is growing in various fields, including social, ethical and legal issues. Therefore, it is time to raise social awareness on ethics of artificial intelligence as a prevention measure as well as improvement of laws and institutional systems related to artificial intelligence development. In this study, we analyzed unstructured data, typically text, such as online news articles and comments to confirm the degree of social awareness on ethics of artificial intelligence development. The analysis showed that the public intended to concentrate on specific issues such as "Human," "Robot," and "President" in 2018 to 2019, while the public has been interested in the use of personal information and gender conflics in 2020 to 2021.