• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.174-186
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• 2019

트위터는 사회적 상호작용을 원하는 사용자들이 가장 많이 활용하는 온라인 SNS 플랫폼이다. 기존 커뮤니케이션 플랫폼에 비해 다른 이와 훨씬 효과적으로 상호작용할 수 있는 장점을 지닌 트위터는 학문적 관점에서도 현재 매우 높은 관심을 받고 있다. 본 연구는 이를 감안하여 트위터 사용자들이 표출하는 트위터 메시지의 총량, 긍정적 메시지, 부정적 메시지 등을 활용하여 이들 메시지가 대통령 선거 결과를 예측할 수 있는데 효과적인지 분석하였다. 소셜 매트릭스 분석을 통해 분석한 결과, 특정 후보에 관한 트위터 메시지의 총량은 지난 18대 대통령 선거에서 실제 선거 승리를 예측하는데 매우 유용하다는 점을 확인할 수 있었다. 아울러, 트위터 공간에서 특정 후보에 관한 긍정적인 메시지가 많을수록 그리고 부정적인 메시지가 적을수록 해당 후보의 선거 승리에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 트위터에서 전달되고 공유되는 메시지 총량, 긍정적 메시지, 부정적 메시지가 유권자의 투표 의사결정에 매우 중요한 영향을 준다는 점을 입증했다. 후속 연구에서는 다른 SNS 플랫폼까지 포함하여 포괄적으로 연구를 진행, 가장 효과적인 커뮤니케이션 콘텐츠 전략을 도출해야 할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권2호
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• pp.195-201
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• 2018

최근 스마트폰과 PC 이용이 대중화됨 따라 웹상에 데이터가 기하급수적으로 축적되고 있다. 특히 SNS를 통해서 자유로운 의사소통은 물론 간편한 정보공유가 가능하여 다양한 의견들이 대량 데이터 형태로 축적된다. 이러한 데이터들을 분석하여 특정 주제에 대한 여론을 예견하는 빅데이터 기반의 여론분석기술이 주목받고 있다. 본 논문에서는 SNS 상에 표현된 사용자들의 의견을 수집하고 분석하여 대한민국 19대 대통령 후보자들에 대한 유권자들의 숨어있는 표심을 분석해 보았다. 이를 위해 19대 대선 후보에 관한 SNS상의 정보를 수집한 후 텍스트 마이닝 기법과 오피니언 마이닝 기법을 적용하여 언급 빈도수와 관련 키워드를 통한 평판 분석을 실시하였다. 본 논문에서 제시한 SNS를 통한 19대 대선후보의 평판분석 결과가 기존의 여론조사결과에 비하여 더 정확하게 예측했음을 확인할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.161-183
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• 2022

여론조사는 유권자들의 투표행위를 예측하고, 그 행위에 영향을 준다는 점에서 선거운동의 강력한 수단이자, 언론의 가장 중요한 기사거리로 자리잡고 있다. 하지만, 여론조사가 활발할수록 후보자들의 공약과 정책을 검증하기 보다 당선 가능성이나 지지도에 관한 조사만 반복적으로 실시하는 등 선거 캠페인에 관한 효과 측정에서 유권자들의 마음을 제대로 반영하지 못하는 경우가 많다. 여론조사의 선거 결과에 대한 부실한 예측이 언론사의 권위를 실추시켰다 하더라도, 어느 후보가 최종 승리할지에 대해 인간의 본능적인 궁금증을 풀어줄 명백한 대안이 없기 때문에 사람들은 여론조사에 대한 관심을 쉽게 놓지 못한다. 이에, 온라인 빅데이터를 통해 인사이트를 발굴하는 환경을 제공하는 썸트렌드의 '유튜브 분석' 기능을 활용하여 20대 대선에 대한 여론을 회고적으로 파악해 보고자 한다. 본 연구를 통해 간단한 유튜브 데이터 분석 결과만으로도 실제 여론(혹은 여론조사 결과)에 근접한 결과를 쉽게 도출하고, 성능이 좋은 여론 예측모형을 구축할 수 있음을 확인하였다.

• 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.

• 한국전자파학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.133-141
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• 1999

본 논문에서는 광선추적기법에 근거한 3차원 실내 전파전파 예측모델을 제시한다. 본 모텔은 건물 실내에 산재되어 있는 가구, 집기 등의 모든 장애물을 고려하는 것 대선에 벽과 천장, 바닥 등의 대표적인 전파 장애 불만을 유한 두께와 유한 전도도를 갖는 슬랩으로 모댈링하여, 주요 전파현상을 고려함으로써 간결하면서도 정확하게 전파손실을 예측할 수 있는 모텔이다. 전파 광선들은 장애물과 부딪히면 거울 같은 반사와 투과를 하고 또 모서리에서는 회절되어 전파하는 것으로 고려되었다. 평연 장애물에서의 반사 및 투과 손실은 광선 추적기법을 사용하여 계산하였으며, 모서리에서의 회절손실은 유한 전도도 매질에 대한 UTD를 사용하여 계 산하였다 본 예측모델을 사용한 몇 경우에 대한 경로손실의 시율레이션 결과는 실측치와 잘 일치하는 것을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.273-274
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• 2017

대한민국 20대 총선, 영국의 유럽연합 탈퇴인 브렉시트, 트럼프와 힐러리의 대결인 미국 대선, 이 셋의 공통점은 언론의 예측과 다른 투표 결과가 나왔다는 점이다. 이러한 일련의 사건들로 인해, 각종 언론사에서 실시하고 있는 표본조사의 신뢰도에 대한 근본적 재검토의 필요성이 제기되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 선거 후보자 지지율을 효율적이며 효과적으로 분석하기 위하여 SNS 감정분석을 제안한다. SNS 감정분석은 기존의 표본을 구하고 분석하는 방식보다 더 빠르게 표본 수집 및 분석이 가능하다. 또한 R프로그램과 구글을 이용하여 처리하기 때문에 기존 방식에 비하여 매우 저렴하다. 현재 언론사의 예측이 빗나가고 있는 시점에서 SNS 감정분석이 훌륭한 대안이 될 수 있을 것이다. 본 연구에서의 트래픽*감정분석 점수를 보았을 때, SNS 감정분석이 여론을 더 정확히 반영한다는 것을 증명한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권1호
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• pp.55-66
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• 2010

본 연구에서는 2007년에 실시한 17대 대통령 선거를 위한 NI Korea의 인터넷 패널조사와 KBS의 대선 패널 전화여론조사 결과를 토대로 인터넷조사와 전화조사의 차이를 비교하고, 인터넷조사의 활용 가능성을 검토해 보고자 한다. 인터넷조사는 조사대상자가 인터넷 사용자로 제한됨에 따라 발생하는 포함오차와 조사 참여 의사를 갖는 사람들만을 조사에 참여시킴으로써 발생하는 선택편향 등으로 인해 흔히 표본의 대표성이 문제점으로 지적되고 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 인터넷 사용자 표본이 전체 유권자 표본을 설명 할 수 있도록 성향점수(Propensity score)를 사용하여 가중치를 보정하는 방안을 제시한다. 17대 대선 자료를 기초로 한 사례분석을 통해, 적절한 성향점수보정 기법을 적용하는 경우 인터넷조사를 선거예측에 활용하는것이 가능하다는 결론을 얻을 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제30권6호
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• pp.943-955
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• 2017

전화를 이용한 19대 대선 선거예측조사에서 ARS 조사비율과 무선전화 조사비율을 달리함에 따라 조사결과가 어떻게 달라지는가를 보았다. 조사방법이 조사결과에 미치는 효과를 추정하는 인과연구를 시도하였으며, 이를 위해 변수들 사이의 인과관계를 가정하는 인과 그래프를 그린 다음 모형에 포함시켜야 할 변수와 포함시키면 안 되는 변수를 판단하였다. 조사를 실시한 조사기관은 중첩변수로서 모형에 포함시켜야 하는 변수이며 응답률은 모형에 포함시키면 안 되는 변수임을 설명하였다. ARS 조사비율의 효과는 자료 한계 때문에 추정할 수 없었으며, 무선전화 조사비율이 약 90%를 넘지 않으면 효과에 별 차이가 없으나 전체 조사를 무선전화로만 실시하면 문재인후보지지율이 높아진다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1770-1772
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• 2012

현재 인터넷 공간은 사람들의 관심사나 사회적인 이슈들을 반영하고 있다. 사회적으로 어떤 사건이 발생하면 그 사건에 관한 뉴스 기사나 관련된 다양한 콘텐츠들이 생성되어 여러 사람들에게 소비되고 공유된다. 뿐만 아니라 이와는 반대로 인터넷 공간에서 사람들에게 많은 관심을 받거나 이슈가 된 사건이 사회적인 관심거리가 되기도 한다. 최근에는 인터넷 공간에서 발생하는 정보 검색이나 콘텐츠 생성 패턴을 분석하여 실제 사회에서의 이슈나 트렌드를 예측하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 논문에서는 인터넷을 기반으로 분석한 자료와 전문 기관에서 분석한 자료의 상관관계를 분석하고자 한다. 그 중 최근 뉴스나 콘텐츠가 많이 생산되는 2012년 대통령 선거 후보에 관한 인터넷 뉴스 기사량과 전문조사 기관에서 발표한 각 후보의 지지율을 보이고 두 자료 간의 상관관계를 분석한다. 그리고 실험 결과로 대선 후보들의 기사 점유율과 발표된 지지율에 높은 상관관계가 있음을 보인다.