• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.463-472
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• 2012

지난 10년간 인터넷과 컴퓨팅 기술의 발전, 모바일 기기와 센서들의 진화, 페이스북이나 트위터와 같은 소셜 네트워크의 출현 등으로 정보량은 급속도로 늘어나고 있다. 대용량의 데이터와 이로 인해 파생되는 방대한 정보는 그것을 얻고자 하는 사람들에게 한계를 느끼게 한다. 따라서 방대한 정보 속에서 의미있는 지식을 추출하기 위한 시스템 기반의 연구가 활발히 시도되고 있다. 이로 인해 지식 추출 시스템의 중요성이 날로 강조되고 있지만, 정확성과 효율성 측면에서 여전히 많은 과제가 있다. 지식 추출 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 시스템을 평가하기 위한 테스트 컬렉션이 중요하다. 본 논문에서는 기술 지식의 자동 추출을 위해 개발된 시스템을 평가하기 위한 테스트 컬렉션을 소개한다. KEEC/KREC(KISTI Entity Extraction Collection/KISTI Relation Extraction Collection)라 명명된 테스트 컬렉션에 대한 구축 절차 및 기준과 구축된 테스트 컬렉션의 특징을 제시한다. 특히 테스트 컬렉션의 주요한 평가 기준이 되는 정확도를 높이기 위해 태깅 지원 도구를 활용한 전문가 태깅 방식을 사용하는 것이 주요 특징이다. 태깅 지원 도구를 활용한 전문가 태깅은 시스템에 의한 자동 태깅 도구들 또는 사람이 태깅을 하되, 지원 도구 없이 태깅하는 방법보다 태깅의 정확도를 높여준다. 구축된 KEEC/KREC은 실제로 과학기술 문헌에 존재하는 PLOT(Person, Location, Organization, Technology) 간 연관관계 추출 성능 평가를 위해서 사용되었고, 의미있는 연구결과를 도출하는데 기여하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제21권3호
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• pp.15-28
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• 2016

본 논문에서는 모바일에서 획득한 GPS(Global Positioning System)를 활용하여 사용자의 위치 주변에서 발생한 SNS 데이터를 수집하고 분석을 통해 사용자가 원하는 장소를 추천하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 트위터에서 위치정보를 포함하는 게시글을 표본 집합으로 정하고 모바일의 위치정보와 함께 활용했을 때, 사용자의 검색의도에 부합하는 양질의 정보를 제공할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다. 이를 위해 2015년 11월부터 12월까지 수집한 트윗(Tweet)을 대상으로 임의의 위치정보와 검색어로 구성된 질의를 구성하고 형태소 분석을 거쳐 분석에 적합한 형태의 데이터로 변환하였다. 또한 장소 추천을 위해 감정사전을 구축하여 긍정 및 부정을 의미하는 극성 키워드들을 정의하고 레이블을 구성한 후, 감정사전과 극성키워드를 이용해 개별 트윗의 추천 점수를 도출하였다. 논문은 추천 점수와 사용자의 현재 위치, 트윗이 작성된 위치와 사용자 위치 사이의 거리 계산을 통해 가까운 거리 순으로 10개의 장소 정보를 정렬하여 결과를 보인다. 또한 성능평가를 위해 감정 분석된 트윗에 대한 정밀도와 재현율을 도출하여 시스템의 성능을 확인한다. 실험은 '맛집', '공연' 2개의 키워드와 10개 지역을 기준으로 수행하였다. 실험 결과 키워드 1개당 수집된 트윗은 평균 10.5개였으며, 총 10번의 실험에 사용된 평균 210개의 트윗 중 긍정 또는 부정의 단어를 포함한 트윗의 개수는 평균 122개였다. 또한 감정 분석을 통해 긍정 또는 부정으로 분류된 트윗은 평균 65개였으며 그 중 실제로 긍정 또는 부정의 의미를 담은 트윗은 평균 46개였다. 이를 통해 시스템은 38%의 재현율로 감정요소를 담은 트윗을 탐지하고, 71%의 정밀도로 감정 분석을 수행했음을 확인했다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권5호
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• pp.177-188
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• 2018

최근 웹, 소셜 네트워크 서비스, 모바일, 사물인터넷 등의 ICT 기술의 발전으로 인해 처리 및 분석이 필요한 그래프 데이터의 규모가 급속하게 증가하였다. 이러한 대규모 그래프 데이터는 단일 기기에서의 처리가 어렵기 때문에 여러 기기에 나누어 분산/병렬 처리하는 것이 필요하다. 기존 그래프 처리 알고리즘들은 단일 메모리 환경을 기반으로 연구되어 분산/병렬 처리환경에 적용되기 힘들다. 이에 대규모 그래프의 보다 효과적인 분산/병렬 처리를 위해 정점 중심 방식의 그래프 처리 시스템들과, 정점 중심 방식의 단점을 보완한 블록 중심 방식의 그래프 처리 시스템들이 등장하였다. 이러한 시스템들은 초기 그래프 분할 상태가 전체 처리 성능에 상당한 영향을 미친다. 한 번에 최적의 상태로 그래프를 분할하는 것은 매우 어려운 문제이므로, 그래프 처리 시간에 점진적으로 그래프 분할 상태를 개선하는 여러 로드 밸런싱 기법들이 연구되었다. 그러나 기존 기법들은 대부분 정점 중심 그래프 처리 시스템을 대상으로 하여 블록 중심 그래프 처리 시스템에 적용이 어렵다. 본 논문에서는 블록 중심 그래프 처리 시스템을 대상으로 적용 가능한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안 기법은 동적으로 블록을 재배치하여 점진적으로 그래프 분할 상태를 개선시키며, 해를 찾아나가는 과정에서 지역 최적해를 벗어나기 위한 블록 분할 전략을 함께 제시한다.

• 정보관리학회지
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• 제32권4호
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• pp.137-165
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• 2015

본 연구는 대학도서관 업무의 수행 형태와 요소의 변화를 시대별(도서관1.0, 도서관2.0, 도서관3.0)로 파악하고자 하는 연구이다. 전술한 목적을 달성하기 위하여 본 연구에서는 대학도서관의 업무를 경영관리, 장서개발 및 관리, 자료조직, 이용서비스, 정보시스템 구축 및 관리의 5개 직무로 구분한 다음 각 직무별 세부 업무에 대하여 도서관 현장의 중견 사서 및 문헌정보학 분야의 교수들을 대상으로 2차례에 걸친 델파이조사를 실시하였다. 연구의 결과, 대학도서관의 업무가 참여, 공유, 개방(도서관2.0 시대)을 넘어서 소셜 네트워크, 시맨틱(도서관3.0 시대)의 개념이 적용되면서 업무의 수행 형태 및 요소에도 많은 변화가 있는 것으로 나타났다. 도서관2.0 시대에서 시작한 모바일, RFID, SNS, NFC 등 신기술의 발전에 따라 도서관3.0 시대에는 이용서비스에 대한 변화가 급격하게 이루어져서 이를 지원하는 도서관 시스템의 지속적인 업그레이드가 필요한 것으로 밝혀졌다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권6호
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• pp.127-138
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• 2011

네트워크를 통한 정보의 창출 및 교류는 온라인 커뮤니티를 형성하고 온라인 게임과 접목하면서 Social Network Online Game (SNOG)라는 새로운 엔터테인먼트 분야를 만들고 있다. SNOG는 트위터, 페이스북과 같은 Social Network Service (SNS)의 사회적 요소와 게임적 요소를 융합한 서비스로, 소셜 플랫폼에서 동작하며 사용자들의 오락적 유희와 상호작용 관계를 촉진시키고 있다. 국내 SNOG 시장은 현재 빠르게 변화하고 있으며, 급속하게 교체되고 있는 스마트 환경에 따라 빠른 변화가 예상된다. SNOG는 비용적인 측면에서 기존 온라인 게임과 비교해볼 때 경쟁력을 가지기 때문에 더욱 발전될 전망이다. 이와 더불어 페이스북, 트위터 등 해외 SNS 플랫폼 기반 SNOG 서비스와 관련하여 국내 NHN, Daum, SK 컴즈 등에서 개방형 SNS를 선보이면서 SNG 유치를 위한 경쟁이 치열해 질 것이다. 또한, 모바일 연동 기반 서비스와 관련하여 관련 SNOG 개발이 이루어지고 있으며, 관련 국내 인터넷 업체들이 적극적으로 개발 참여하고 있다. 이러한 환경 속에서 본 연구는 SNOG 시장에 비교적 성공적으로 진입한 Nexon 'Maplestory adventure'사례를 연구함으로써 성공적인 SNOG 요인 분석 및 전략을 정리하고 분석하였다. Maplestory adventure 성공 가능 요인으로는 기존의 인기 있는 온라인 게임에 SNS 접목, 기존의 유저를 통한 marketing, NexonStar 실패요인이었던 Platform문제 해결 등을 들 수 있다. 이 연구는 이후 계속 확산 발전될 SNOG 성공 전략 문제에 함의를 제공하여 국내 게임산업 발전에 기여할 수 있으리라 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.1-31
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• 2017

현대 기업들은 효율성과 생산성을 향상시킬 뿐 아니라 시장 진출을 위해 새로운 기술들을 채택하고 있다. 광고 업계도 전통적인 채널 (라디오, TV 및 인쇄 매체)에서 인터넷, 소셜 미디어, 모바일 기반광고와 같은 새로운 매체로 지속적인 파괴적 혁신을 경험하고 있다. 본 연구는 서울 지하철에 지능형 광고 비즈니스 모델을 제안한 사례이다. 서울은 세계에서 가장 분주 한 지하철 중 하나로서 메트로 네트워크를 통해 마케팅 담당자가 다양한 고객과 잠재 고객 모두와 교류하고 상호 작용할 수 있는 플랫폼이 될 수 있다. 현재의 광고 매체의 대부분은 공간, 조명 등 국부적 한계를 가지고 있으나 본 사례의 지능형 디지털 광고 플랫폼은 데이터로 구동되는 광고를 통해 위치기반 모바일 전자상거래를 제공할 수 있다. 등록된 지하철 카드를 통해 고객 데이터를 분석하고 특정 고객 그룹을 타겟팅하고, 대상 소비자 그룹을 기반으로 광고 사용자를 정의하고, 동영상, 애니메이션, 쿠폰, 문자 등 다양한 광고 형식을 제공 할 수 있다. 위치 정보를 통해 다음역을 탐지하여 지하철 안의 스크린이 다음 정차 할 역의 광고에 우선 순위를 부여하고, 사용자 모바일에서 알림을 수신하도록 선택한 고객은 광고주의 사업장 근처에 접근 할 때 알림을 받게 된다. 또한, 내비게이션 서비스를 통해 지하 쇼핑몰의 고객이 상점, 제품, 시설, 이벤트 등을 검색하고 광고나 추천서비스를 받을 수 있게 한다. 이러한 광고는 고객이 광고를 클릭하면 제품 설명 페이지로 연결되어 전자 상거래로 이어지도록 한다. 이 모델을 통해 개선된 고객 경험뿐만 아니라 지하상가의 중소기업 지원, 새로운 직업 기회, 비즈니스 모델 운영자에 대한 추가 매출 및 광고 유연성 등 새로운 가치 창출이 가능할 것으로 기대된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.581-592
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• 2016

WebRTC는 웹과 모바일과 같이 여러 플랫폼에서 세계 최고 수준의 실시간 커뮤니케이션으로 빠르게 성장했다. WebRTC의 현재 기술은 peer와 시그널링 서버에서 사용자가 요청한 많은 양의 큰 스트리밍을 효율적으로 처리하지 못한다. 따라서, 본 논문에서는 동적로드 밸런싱 알고리즘을 사용하여, 데이터 흐름 전달을 제공함으로써 문제를 처리하는 작업을 수행한다. 또한, 사용자가 요청하는 소스를 분석하고 이러한 스트리밍 요청을 로드 밸런싱 구성 요소에 전달한다. 구체적으로 구성 요소는 요청된 리소스와 사용가능한 리소스의 양을 응답 서버에서 결정한 후 스트리밍 데이터를 요청하는 사용자에게 병렬 또는 교대로 전달한다. 이와 같은 방법을 검증하기 위해 네트워크 시뮬레이션 도구 OPNET을 사용하여 로드 밸런싱 알고리즘을 시연 후 우분투 서버에 적용하여 구현한다. 또한 실험을 통해 도출된 결과와 WebRTC의 구현을 비교하여 제안함으로써 기존 방법보다 효율적이고 동적으로 수행되는 지를 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권10호
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• pp.447-454
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• 2015

본 논문에서는 트위터 기반 이벤트 탐지에서의 기계학습을 통한 지명 노이즈제거 방식을 제안한다. 최근 스마트폰 이용자의 증가로 소셜 네트워크 서비스(SNS) 이용자가 증가하고 있는 추세이다. 그중 트위터는 140자 이내의 단문서비스와 팔로우 기능으로 정보의 빠른 전달력과 확산성을 가지고 있다. 이러한 특성과 모바일에 최적화된 트위터의 특성상 정보 전달 속도가 매우 빠르기 때문에 재난 상황이나 이벤트 전달의 매개체 역할을 하고 있다. 이와 관련된 연구로는 트위터 사용자 개개인을 이벤트 탐지의 센서로 사용하여 현실에서 발생하는 이벤트를 탐지하였는데 이벤트가 특정 장소에서 발생한다는 특성을 이용해서 지명 키워드를 사용하였다. 그러나 지명과 동형이의어 관계에 관한 노이즈제거에 대한 부분이 누락되어있어서 이벤트 탐지의 정확도를 낮추는 요인이 된다. 이에 본 논문에서는 제거와 예측 두 가지 방식으로 노이즈제거 기법을 적용하였다. 먼저 노이즈 관련 데이터베이스 구축을 이용하여 제거 필터링을 진행한 후에 나이브 베이지안 분류를 이용해서 지명 유무를 결정하였다. 실험 데이터를 이용해서 기계학습을 위한 확률값을 구했으며, 지명마다 본 논문에서 제시하는 예측기법을 검증했을 때 89.6%의 신뢰도로 노이즈제거 기법의 필요성을 보였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제25권1호
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• pp.1-23
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• 2016

목적 자아일치성(self-congruity)은 "비실용 대상 포지셔닝(Non-utilitarian destination positioning)" 이론에 근거한 것으로,소비자들이 의사결정을 하거나 행동을 할 때 대상(제품, 서비스 등)과 자신의 가치를 일치시키려는 성향을 의미한다. 반면, 기능일치성(functional congruity)은 대상(장소, 제품, 서비스)의 실용적 가치에 자신의 의사결정이나 행동을 일치시키려는 성향을 의미한다. 최근 모바일 기반의 소셜네트워크서비스를 통해 소비자들이 제품이나 서비스에 대한 개인적 경험을 언제 어디서나 공유하게 되면서 온라인 구전을 통한 커뮤니케이션 기회가 많아지고 활발해지고 있다. 한편, 자기해석(self-construal)은 마케팅 및 현대 심리학에서 그동안 많이 다루어져 온 주제이다. 본 연구는 자아일치성 및 기능일치성과 중국 관광객의 긍정적인 온라인 구전 간의 관계와 자기해석의 조절효과를 검증하는 것을 연구 목적으로 한다. 설계/방법론/접근 연구가설을 검증하기 위해 본 연구에서는 32개 문항으로 구성된 설문지를 개발하였고, 모든 항목은 리커트 5점 척도를 사용하였다. 중국 설문조사 전문 웹사이트인 sojump.com에서 한국을 방문한적이 있는 사용자들을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 자료분석을 위해 SPSS 20.0과 AMOS 18.0을 사용하였고, 구조방정식과 회귀분석을 이용하여 연구가설을 검증하였다. 전반적인 모형의 적합도, 신뢰도, 타당성 등을 검증하기 위해 확인요인분석을 실시하였고, 동일방법편의(common method bias) 여부도 함께 진단하였다. 결과 연구결과 자아일치성과 기능일치성은 온라인 구전에 긍정적인 효과를 미치는 것으로 나타났다. 그리고 자아일치성이 온라인 구전에 미치는 효과는 독립적인 자기해석 성향이 있는 중국 관광객이 의존적인 자기해석 성향이 있는 중국 관광객보다 더 강하다는 것을 알 수 있었다. 반면, 기능일치성이 온라인 구전에 미치는 효과는 의존적인 자기해석 성향이 있는 중국 관광객이 독립적인 자기해석 성향이 있는 중국 관광객보다 더 강하다는 것을 알 수 있었다.