• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권9호
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• pp.387-398
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• 2023

코로나 19 유행은 인류 생활 방식과 패턴에 큰 영향을 주었다. 코로나 19는 침 방울(비말)은 물론 공기를 통해서도 감염되기 때문에 가능한 대면 접촉을 피하고 많은 사람이 가까이 모이는 장소는 피할 것을 권고하고 있다. 코로나 19 환자와 접촉했거나 코로나 19 환자가 발생한 장소에 있었던 사람이 코로나 19에 감염되었을 것을 염려한다면 구글에서 코로나 19 증상을 찾아볼 것이라고 충분히 예상해 볼 수 있다. 본 연구에서는 과거 독감 감시와 관리에 중요 역할을 했었던 구글 트렌드(Google Trends)를 다시 소환하고 코로나 19 확진자수 데이터와 결합하여 미래의 코로나 19 확진자수를 예측할 수 있을지 딥러닝 모델(DNN & LSTM)을 사용한 탐색적 데이터 분석을 실시하였다. 특히 이 연구에 사용된 검색어 빈도 데이터는 공개적으로 사용할 수 있으며 사생활 침해의 우려도 없다. 심층 신경망 모델(DNN model)이 적용되었을 때 한국에서 가장 많은 인구가 사는 서울(960만 명)과 두 번째로 인구가 많은 부산(340만 명)에서는 검색어 빈도 데이터를 포함하여 예측했을 때 더 낮은 오류율을 기록했다. 이와 같은 분석 결과는 검색어 빈도 데이터가 일정 규모 이상의 인구수를 가진 도시에서 중요한 역할을 할 수 있다는 것을 보여주는 것이다. 우리는 이와 같은 예측이 더 강력한 예방 조치의 실행이나 해제 같은 정책을 결정하는데 근거 자료로 충분히 사용될 수 있을 것으로 믿는다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.285-294
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• 2017

이 연구에서는 기혼자의 연애를 소재로 하는 최근 드라마에 대한 빅데이터 분석을 수행하여 현대인의 연애관의 변화에 대해 살펴보았다. 정 반대의 서사적 지향을 지닌 드라마 두 편을 선정하여 각각 드라마 종영 후부터 1개월 기간에 대한 시청자들의 공감도를 텍스트 마이닝과 감성 분석 기법을 사용하여 분석하였는데, 그 결과 현대 한국 사회에서 기혼자의 연애에 대한 생각이 변화하고 있다는 결론을 얻었다. 특히 가정의 의미 변화가 확인되는데, 가정은 '남편과 아내라는 사회적 역할을 수행하는 곳'이 아니라, '진정한 교감과 위안을 나눌 수 있고 개인이 행복해야 하는 곳'으로 그 의미가 변화했다고 볼 수 있다. 개인이 행복하지 않다면, 가정을 깨뜨리는 일도 필요하다는 결론이 가능한 것이다. 이런 맥락에서 현대의 이혼율과 이에 대한 문제도 고구되어야 할 것으로 보인다. 그러나 구글 트렌드 검색을 통하여 살핀 결과, 현대 한국 사회에서는 여전히 연애보다 결혼에 대한 관심도가 훨씬 높음을 알 수 있었다. 현대 한국사회에서 아직까지는 '연애를 위한 연애' 곧 '결혼을 목표로 하지 않은 연애'를 선호하고 있지 않음을 뜻한다. 결혼에 비해 연애에 대해 관심이 적은 것이라기보다, 진정한 사랑을 전제로 결혼이 이루어져야한다는 인식이 반영된 결과로 해석할 수 있다. 이와 같은 연구는 소셜미디어를 통한 트렌드 변화 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권3호
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• pp.15-40
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• 2020

모바일 애플리케이션 서비스 시장의 폭발적으로 성장함에 따라 애플리케이션 서비스를 고객과 개발자 관점에서 분류하는 것이 필요한 실정이다. 그러나 모바일 애플리케이션 서비스의 체계적 분류에 관한 연구는 제한적이다. 이에 본 연구에서는 네트워크 모듈성 분석을 통하여 모바일 애플리케이션 서비스의 분류하고 하위 카테고리를 제안하고자 한다. 구글플레이(GooglePlay)를 통해 총 1,607개의 헬스케어 관련 애플리케이션 서비스를 수집한 후 각 애플리케이션 서비스의 설명(description) 텍스트를 활용하여 유사도를 측정하고 이를 바탕으로 네트워크 분석을 수행하였다. 모듈성 분석을 수행하여 전체 네트워크의 커뮤니티를 탐지한 후, 각 클러스터를 기반으로 서비스 분류법을 도출한다. 이번 연구는 모바일 애플리케이션 서비스를 체계적으로 탐색하고자 하는 고객과 모바일 애플리케이션 서비스의 트렌드를 분석하고자 하는 개발자 모두에게 도움이 되는 서비스 분류에 대한 체계적인 접근방식이 될 것으로 기대된다.

• 기술혁신학회지
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• 제14권spc호
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• pp.1232-1255
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• 2011

본 연구에서는 신제품 확산 모델 활용에 있어서 보다 적은 노력이 필요하지만 객관적이고 신속한 활용을 가능하게 만들어줄 모형을 제안한다. 기대주기 모델과 소비자 수용 모델이라는 이론적 배경을 바탕으로, 서지분석학과 초기 시장의 규모만으로 최대 잠재 시장을 추정해냄으로써 대표적인 확산 모형인 배스 모형(Bass model)에 필요한 주요 모수를 제공하는 방법을 제시했다. 모형의 예측력을 하이브리드자동차 사례를 통해 분석한 결과, 모형의 예측결과는 여러 가지 객관적인 정보를 통해 추정한 잠재 시장과 유사한 규모를 성공적으로 예측해 내어 모형의 활용 가능성을 확인할 수 있었다. 제안된 모형이 제공한 최대 잠재 시장은 다른 성장곡선모형에도 바로 적용 가능하다는 점을 볼 때 제안된 모형은 서지분석학을 통한 기술 확산 예측과 유망기술 탐색에 새로운 방향을 제시했다고 할 것이다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권1호
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• pp.55-62
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• 2018

본 연구에서는 그동안 해외에서 주로 실행되어 왔던 빅데이터를 이용한 다양한 질병(독감, 폐렴, 수족구병) 환자수 예측 모델을 개발해 보았다. 기존의 환자수 예측이 병원에서 실제 환자수를 카운팅한 수를 수집하여 발표하는 시스템이라면, 이번에 개발한 연구 모델은 실시간으로 제공되는 질병 관련 단어 및 다양한 기후 데이터를 접목하여 기계학습 방법으로 알고리즘을 만들고, 이를 기반으로 정부에서 발표하기 전 환자수를 예측하는 모델이다. 특히 유행성 질병이 빠르게 확산될 경우, 실시간으로 전파 속도를 파악할 수 있다는 점에서 그 장점이 있다. 이를 위하여 구글 플루 트렌드에서 실패한 부분을 최대한 보완하여 다양한 데이터를 활용한 예측 모델을 개발하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제43권2호
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• pp.14-24
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• 2020

Google Trends is a useful tool not only for setting search periods, but also for providing search volume to specific countries, regions, and cities. Extant research showed that the big data from Google Trends could be used for an on-line market analysis of opinion sensitive products instead of an on-site survey. This study investigated the market share of tumor necrosis factor-alpha (TNF-α) inhibitor, which is in a great demand pharmaceutical product, based on big data analysis provided by Google Trends. In this case study, the consumer interest data from Google Trends were compared to the actual product sales of Top 3 TNF-α inhibitors (Enbrel, Remicade, and Humira). A correlation analysis and relative gap were analyzed by statistical analysis between sales-based market share and interest-based market share. Besides, in the country-specific analysis, three major countries (USA, Germany, and France) were selected for market share analysis for Top 3 TNF-α inhibitors. As a result, significant correlation and similarity were identified by data analysis. In the case of Remicade's biosimilars, the consumer interest in two biosimilar products (Inflectra and Renflexis) increased after the FDA approval. The analytical data showed that Google Trends is a powerful tool for market share estimation for biosimilars. This study is the first investigation in market share analysis for pharmaceutical products using Google Trends big data, and it shows that global and regional market share analysis and estimation are applicable for the interest-sensitive products.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제7권10호
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• pp.251-258
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• 2018

파일을 암호화시켜 몸값을 요구하는 악성 소프트웨어인 랜섬웨어는 빠른 전파력과 지능화로 더욱 위협적이 되고 있다. 이에 빠른 탐지 및 위험 분석이 요구되고 있지만, 실시간 분석 및 보고가 미비한 상태이다. 본 논문에서는 실시간 분석이 가능하도록 소셜 빅데이터 마이닝 기술을 활용하여 랜섬웨어 전파 감지 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 트위터 스트림을 실시간 분석하여 랜섬웨어와 관련된 키워드를 가진 트윗을 크롤링한다. 또한 뉴스피드 분석기를 통해 뉴스서버를 크롤링하여 랜섬웨어 관련 키워드를 추출하고, 보안업체의 서버나 탐색 엔진을 통해 뉴스나 통계데이터를 추출한다. 수집된 데이터는 데이터 마이닝 알고리즘으로 랜섬웨어 감염 정도를 분석한다. 2017년 전파가 많이 되었던 워너크라이와 록키 랜섬웨어 감염전파 시 관련 트윗의 수와 구글 트렌드(통계 정보) 정보, 관련 기사를 비교하여 트윗을 이용한 본 시스템의 랜섬웨어 감염 탐지 가능성을 보이고, 엔트로피와 카이-스퀘어 분석을 통해 제안 시스템 성능을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.336-344
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• 2019

현재 한국은 고령사회에 진입하면서 폭넓은 분야에서 노인문제가 발생하고 있다. 본 연구는 노인문제 중 노인의 건강문제와 안전문제에 대해 연구하고자 한다. 이론적 배경으로 매슬로우의 욕구이론을 적용하였으며, 욕구 5단계 중 생리적 욕구와 안전의 욕구를 노인건강과 안전에 연관하여 새로운 이론을 설정하였다. 노인의 건강문제는 생리적 욕구에 적용하여 신체와 인지, 심리부분으로 자세히 살펴보고, 실내, 외에서 발생하는 안전사고는 안전욕구와 관련하여 알아보고자 한다. 빅데이터 포탈인 네이버 데이터랩을 통해 노인의 건강과 안전문제에 대한 버즈량이 꾸준히 증가하고 있음을 알 수 있고, 구글 트렌드를 통해 연관검색어를 설정하여 노인문제에 대한 관심사를 파악 할 수 있다. 연관검색어에 따르면 건강문제는 건강과 관련한 사회적인 부분, 안전사고 문제는 사고종류와 관련된 키워드가 상위권을 이루었다. 이러한 연구결과는 노인문제의 연구와 해결방안에 중요한 기초자료가 될 것이다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.23-34
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• 2017

캄보디아의 대중음악은 크메르 루즈 정권 기간 동안 예술가의 90 %가 사망 한 이래로 완전히 잊혀졌다. 1979 년부터 전쟁에서 회복 한 후 1990 년 음악은 다시 성장하기 시작했다. 그러나 캄보디아 대중 음악의 역 동성과 흐름은 다면적 사회 경제적, 정치적, 창조적 세력에 의해 관찰 되고 있지만, 표절과 불법 복제로 수년간 대중음악산업에서 널리 퍼져 많은 문제가 되어왔다. 최근에는 크메르(캄보디아언어) 전통 음악을 팬과 아티스트 모두에게 보존해야 할 필요성에 대한 의식이 높아져 캄보디아 젊은 인구의 새로운 트렌드가 되었으나, 음악 품질은 여전히 한계상태에 봉착해 있고, 전통 대중 음악의 전문성을 높이기 위해서는 대중의 드백과 영감이 필요하다. 이 연구는 캄보디아에서 가장 많은 대중음악 관련 사이트인 페이스 북 페이지의 게시물과 코멘트에서 수집 된 문장들을 감정분석을 사용하여 음악 순위 차트(웹 사이트)를 구현하였다. 크메르어에서 영어로 번역하고 감정 분석을 수행하고 순위를 생성하는 알고리즘 개발하였다. 그 결과로 제안 된 시스템에서 번역 및 감정분석의 정확도가 80 %임을 보여주었다. 순위에서 높이 평가된 노래는 크메르(캄보디아언어)로 된 전통대중음악으로 이 논문의 취지와 부합이 되었다. 캄보디아 전통대중음악을 다시 부활하기 위해서 제안 된 시스템과 순위 알고리즘을 사용하여 음악제작의 경쟁 우위를 높이고 제작자가 특정 활동 및 이벤트에 맞는 새 노래를 작곡하는 데 도움이 될것으로 사료된다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권10호
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• pp.93-101
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• 2017

본 연구는 도시에 대한 키워드 검색량을 관심의 지표로 보고 검색키워드를 유형화하여 각 유형별 검색량이 페이스북 팬 수 및 관광객 수에 미치는 영향을 고찰하고자 하였다. 위계적 커뮤니케이션 효과 모형에 따르면 커뮤니케이션의 효과는 인지-태도-행동의 순차성을 띄는 것으로 나타난다. 이에 따라 검색행동을 통해 특정 도시에 대한 관여 및 지식이 높아진 관광 소비자가 호감을 느끼게 되면 페이스북 팬페이지 가입을 통해 보다 적극적인 정보탐색을 할 것이며, 직접적인 관광행동으로 이어질 것이라고 예측하였다. 이를 위해 구글 트렌드에 나타난 서울시 관련 검색 키워드의 유형 별 검색량과 서울시 해외 공식 계정인 'Seoul Korea'의 팬 수, 마지막으로 서울시 외국인 관광객 수 간의 영향 관계를 검증하였다. 분석결과, 서울시의 검색 키워드 유형은 관광매력 키워드, 자연환경 키워드, 상징적 키워드, 접근적 키워드로 도출되었으며 그 중 페이스북 팬 수에 영향을 미치는 요인은 관광매력 키워드과 상징적 키워드인 것으로 나타났다. 또, 관광매력 키워드와 상징적 키워드는 서울시 페이스북 팬 수를 매개로 서울시 관광객 수에 영향을 미친다는 결과가 도출되었다. 이러한 결과에 따라, 앞으로의 서울시의 외국인 관광 소비자를 대상으로는 관광매력적인 요소와 한국적인 요소를 강조한 메시지를 소구하는 것이 유효할 것이라는 실무적 함의를 제공할 수 있다.