• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제14권9호
• /
• pp.567-581
• /
• 2014

최근 들어, 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)의 도입과 함께 이를 다양한 목적으로 활용하고자 하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 소셜 네트워크 서비스 활용을 위한 연구를 진행하기 위해서는 우선 관련 문헌을 검토하고 연구 경향을 파악하는 것이 필요하다. 하지만, 소셜 네트워크 서비스가 보편화된 2007년 이후부터 진행된 관련 연구는 그 양이 방대하여 많은 양의 관련 연구 문헌을 조사하는 것은 상당히 어려운 작업이다. 따라서 본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스 중 트위터를 중심으로 관련 연구들을 체계적으로 분석하여 연구의 경향성을 밝힌다. 특히 체계적인 문헌 조사와 분석을 위해 SLR(Systematic Literature Review) 기법을 이용한다. 문헌 조사를 위해 5개의 잘 알려진 문헌 제공처를 선정하고, 128개의 문헌 조사 대상 연구를 선정하였다. 다양한 경향성을 파악하기 위하여 2007년 이후 연구들의 그룹과 2011년 이후 연구들의 그룹으로 나누어 조사를 실시하였다. 조사 결과 2007년 이후 트위터 관련 연구는 "Application", "User Content Analysis" 및 "User Activity" 주요 연구주제와 관련한 연구가 가장 많이 이루어지고 있었다. 이외에도 주요 연구주제별 세부 연구주제의 경향, 피인용수에 따른 연구 경향, 실험자료의 규모에 따른 연구경향 및 저자의 특성 등 다양한 관점에서 결과를 분석한다.

• 지능정보연구
• /
• 제18권2호
• /
• pp.85-105
• /
• 2012

온라인 소셜네트워크의 확산으로 인해 사용자들은 특정제품과 서비스에 대한 자신의 생각과 경험을 보다 손쉽게 공유 할 수 있게 되었으며 이러한 환경변화는 기업의 사업성과에 영향을 미칠 수 있는 소비자 구전효과의 영향을 심화시킬 것으로 예상된다. 본 연구의 목적은 영화산업에서의 온라인 소셜네트워크의 구전효과 발생에 대한 기여도를 또 다른 온라인 매체인 인터넷 포탈과의 비교를 통해 검증하는데 있다. 이를 위해 2011년 2월부터 6월 사이에 국내 개봉된 영화 및 이들 영화와 관련된 트위터 메시지 그리고 네이버 무비상의 리뷰를 수집 분석하였다. 분석결과 온라인 소셜네트워크(트위터)와 인터넷 포털 모두에서 영화의 흥행과 관련한 구전효과가 존재하고 있음을 발견하였다. 또한 영화의 인기도에 따라 온라인 소셜케트워크와 인터넷 포털의 구전효과 발생에 대한 영향도가 다르게 나타나는 점도 발견하였다. 인기영화(블록 버스터 영화)의 경우 개봉이전에는 온라인 소셜네트워크에 의한 구전효과가 유의하게 발생하였으며 개봉 이후에는 온라인 소셜네트워크와 인터넷 포털에 의한 구전효과가 유의하게 발생함을 알 수 있었다. 비 인기영화의 경우 개봉이전에만 온라인 소셜네트워크와 인터넷 포털에 의한 구전효과가 유의하게 발생함을 발견하였다. 본 연구의 결과는 영화와 같은 문화상품과 관련한 구전효과 발생에 있어 온라인 소셜네트워크의 영향에 관한 학문적 지식을 증대시키고 실무적으로 기업이 제품 및 서비스에 대한 브랜드가치 재고를 위해 온라인 소셜네트워크를 어떻게 전략적으로 활용할 수 있는가에 방향을 제시 할 것이라 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제5권7호
• /
• pp.345-350
• /
• 2016

본 논문에서는 트위터를 활용하여 이벤트를 실시간으로 탐지하는 시스템에서의 재난 키워드 필터링과 지명 검출 기법을 제안한다. 스마트폰의 보급이 SNS의 빠른 확산을 이끌었고, 최근 SNS를 활용하여 다양한 연구들이 진행되고 있다. SNS 중에서 트위터는 140자의 단문으로 작성되어 빠르게 확산되는 특성을 가지고 있다. 따라서 트윗 사용자들이 작성하는 트윗은 하나의 센서 역할을 수행할 수 있다. 이러한 특성들을 이용하여 발생한 이벤트를 탐지하는 연구가 진행되었다. 그러나 최근 개인 정보 유출 사례가 증가해 자신의 위치 정보를 공개하기 꺼려함에 따라 재난이 발생한 지역을 파악하는데 어려움이 있다. 또한 맞춤법을 따르지 않은 게시글의 내용을 분석하는 과정에서 정확성과 관련된 문제가 발생한다. 따라서 이벤트 발생 탐지 과정에 재난 관련 키워드 필터링과 지명 검출 기법이 추가적으로 적용되어야 한다. 본 논문에서는 재난 관련 키워드 필터링의 적용과 두 가지 지명 검출 기법을 제안한다. 지명을 검출하는 두 가지 기법은 지명 단어에서 발생되는 노이즈를 제거하는 지명 노이즈 제거 기법과 랜드 마크를 이용하여 지명 단어를 확정하는 지명 확정 기법이다. 재난 관련 키워드와 두 지명 검출 기법을 적용한 결과 기존 시스템의 정확도 49%에서 지명노이즈 제거기법은 78%, 지명확정기법은 89%로 향상되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
• /
• pp.122-124
• /
• 2018

가상화폐가 일반인들의 재테크 수단으로 발전하고 있는 상황에서 본 연구에서는 가상화폐에 대한 빅데이터 분석을 실시하고자 한다. 가상화폐에 대한 빅데이터 분석은 블로그와 트위터와 같은 SNS상에서 가상화폐에 대한 논의를 집중적으로 분석한다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제1권1호
• /
• pp.1-7
• /
• 2016

인터넷의 확산으로 트위터와 같은 SNS가 확산되었고, 컴퓨터 처리 능력의 발달로 빅 데이터 처리가 가능해졌다. 본 연구에서는 현재 주목 받고 있는 기술인 스마트 워치에 대해 다루고 있으며 최근 출시되었던 삼성 갤럭시 기어 S2를 대상으로 연구를 진행하고 있다. 스마트 워치의 출시 전, 후에 게시되었던 트위터 데이터를 수집하여 실제 SNS 사용자들이 신제품 출시에 어떻게 반응하고 있으며 어떠한 다른 양상을 보이는지 분석한다. 분석을 통해 기업 실무자들에게 출시 전, 출시 후 각각에 마케팅에 대응하는 방법에 관한 가이드라인을 제공하며 본 연구에서 사용된 분석 프레임워크는 다른 분야 및 제품에서도 사용 가능한 연구 가이드라인이 된다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제11권1호
• /
• pp.237-242
• /
• 2013

최근 페이스북(Facebook)과 트위터(Twitter) 등의 폭발적인 성장에 따라 SNS는 사회적 학문적인 관심의 대상으로 부상하고 있다. 그러나, SNS는 이용자의 신상 정보와 사적인 의견 교환을 근간으로 사용자의 프라이버시가 노출될 수 있는 문제가 존재한다. 본 논문에서는 현재 SNS에서 이용자의 개인 프라이버시를 보호하기 위해 사용되고 있는 블록킹 대신 데이터 분리와 데이터 허위 정보를 이용한 SNS 사용자 프라이버시 보호 모델을 제안한다. 제안 모델은 사용자의 내용 정보를 분리하여 분리된 내용 정보에 허위 정보를 추가함으로써 제3자가 사용자의 내용 정보를 수집하여도 정확한 정보를 추출하지 못하도록 하고 있다. 또한, 제3자가 이용자의 정보를 불법적으로 악용하지 않도록 SNS 서비스 제공자가 이용자의 정보를 활용할 경우 이용자에게 사전에 동의를 구한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제17권1호
• /
• pp.51-73
• /
• 2023

Social media play a significant role in communicating information across the globe, connecting with loved ones, getting the news, communicating ideas, etc. However, a group of people uses social media to spread fake information, which has a bad impact on society. Therefore, minimizing fake news and its detection are the two primary challenges that need to be addressed. This paper presents a multi-modal deep learning technique to address the above challenges. The proposed modal can use and process visual and textual features. Therefore, it has the ability to detect fake information from visual and textual data. We used EfficientNetB0 and a sentence transformer, respectively, for detecting counterfeit images and for textural learning. Feature embedding is performed at individual channels, whilst fusion is done at the last classification layer. The late fusion is applied intentionally to mitigate the noisy data that are generated by multi-modalities. Extensive experiments are conducted, and performance is evaluated against state-of-the-art methods. Three real-world benchmark datasets, such as MediaEval (Twitter), Weibo, and Fakeddit, are used for experimentation. Result reveals that the proposed modal outperformed the state-of-the-art methods and achieved an accuracy of 86.48%, 82.50%, and 88.80%, respectively, for MediaEval (Twitter), Weibo, and Fakeddit datasets.

• 디지털융복합연구
• /
• 제18권6호
• /
• pp.9-16
• /
• 2020

본 연구는 현 정부가 적극적으로 추진·지원하는 AI교육에 관한 대중의 요구를 파악하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 2018년 1월 1일부터 2019년 12월 31까지 AI교육에 대한 11개의 중앙지 뉴스기사와 트위터 게시글을 수집하여 단어 빈도분석과 토픽모델링분석을 실시하였다. 단어빈도 분석은 TF(Term Frequency)기법을, 토픽모델링분석은 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation)기법을 사용하였다. 분석결과, 뉴스기사는 AI분야의 여성인재 육성, 대학교육과정의 변화, K-12의 소프트웨어 교육 및 교육과정 변화 등 거시적인 정책 지원에 대한 토픽이, 트위터에서는 지능형로봇과의 공존시대와 같은 보다 구체적인 미래시대에 대한 사회적 인식과 코딩교육, 인간의 고유역량개발 등과 같은 미래역량과 교육방법론 등에 대한 토픽이 도출되었다. 이러한 연구결과는 AI교육과정 구성 및 운영 방안과 미래 산업 인재 양성 정책 개발을 위한 시사점을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.25-33
• /
• 2016

포인트 속성의 위치 기반 소셜 네트워크 서비스(Location-Based Social Network Services, LBSNS) 데이터를 멀티스 케일의 타일맵상에 효과적으로 시각화하기 위해서는 격자 기반으로 군집화하여 표현해야 할 필요성이 있다. 이때 격자의 크기 및 개수를 결정해야 하는데, 이에 대한 기준은 정해진 것이 없으며 데이터의 종류와 분석 목적에 따라 달라지므로 연구자의 주관이 개입될 수밖에 없다. 이때 연구 결과에 영향을 끼치는 공간단위 임의성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem, MAUP)가 발생한다. 본 연구에서는 LBSNS 중 지오태깅(geotagging)된 트위터(Twitter) 데이터를 대상으로 하여 이러한 MAUP의 영향을 스케일 효과(scale effect)의 측면에서 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 공간오차모델(spatial error model)을 이용하여 데이터의 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation)의 정도를 조절하였으며, 이에 대해 격자의 크기를 달리함에 따른 공간적 자기상관성의 변화를 Moran's I를 통해 분석하였다. 실험 결과, 원 데이터에는 양의 공간적 자기상관성이 존재하는 것을 확인하였으며, 이러한 경우에는 공간오차모델의 공간자기회귀계수(spatial autoregressive coefficient)의 값이 증가할수록 공간적 자기상관성이 감소하는 것을 알 수 있었다. 이러한 특성을 이용하여 트위터 데이터의 공간적 자기상관성의 강도를 5단계로 조절하였으며, 각 단계에 대하여 격자의 크기를 9단계로 나누어 각각에서의 Moran's I를 계산하였다. 그 결과, 합역 수준이 높아질수록 공간적 자기상관성이 증가하다가 격자의 크기가 600m에서 1,000m 사이일 때 감소하는 것을 알 수 있었으며, 공간적 자기상관성이 강할수록 MAUP에서의 스케일 효과는 감소하는 경향이 있는 것을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.219-225
• /
• 2014

현대는 기업 간의 경쟁이 날로 심화되어 가고 있는 가운데 효율적인 경영을 위해서는 시시각각으로 변하는 고객의 니즈를 파악하여야 하기 때문에 그 어느 때 보다도 고객피드백이 필요한 시대이다. 최근 스마트 폰의 출현과 트위터, 페이스북과 같은 SNS의 발달로 실시간으로 다양한 고객의 목소리가 증가하면서 고객의 피드백을 파악하기 위해 이러한 빅 데이터를 이용 하는 것이 매우 효율적인 방법으로 부상하고 있다. 빅 데이터의 데이터 수집과 분석은 버즈(Buzz) 모니터링이라는 시스템을 통해 이루어지고 있다. 본 연구에서는 고객자체가 기업의 자산이며 서비스 산업의 대표라 할 수 있는 호텔기업의 CRM을 위한 방법으로 고객의 피드백을 파악하기 위해 빅 데이터를 활용하는 방법을 제안한다. 실제 국내 3개의 대표적인 특급호텔을 대상으로 빅 데이터를 이용하여 버즈모니터링 시스템을 통해 얻은 호텔고객평판 사례를 제시하여 그 결과를 분석하고 시사점을 고찰해 본다.