• 디지털융복합연구
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• 제10권2호
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• pp.237-242
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• 2012

This paper 산삼전문가가 아니더라도 일반인이 산삼과 같은 식물을 발견하였을 때 산삼의 진위여부를 스마트폰을 사용하여 확인할 수 있는 이미지 매칭 기술을 제안한다. 또한 SNS 기능을 추가하여 산삼을 발견한 위치 및 정보를 공유함으로써 산삼 발견의 확률을 높이고자 한다. Android에 포팅해서 사용하는 OpenCV를 이용한 이미지 매칭 기술을 사용하여 산삼 잎의 사진과 기존에 산삼으로 판명된 이미지를 비교하여 산삼의 진위여부 판별을 위한 애플리케이션을 개발함으로써 단순히 산삼의 정보표현만이 아닌 기존 실제 이미지와 비교, 분석을 통해 진위여부를 확인하였다. 더욱 정확한 검증을 위해 SNS 서비스 기능 및 Map Open API에 산삼의 위치를 마킹하는 기능을 추가하여 사용자간의 정보 공유가 가능하도록 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.127-135
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• 2016

본 연구는 이전에 연구된 적이 없는 경연 네트워크를 대상으로 경연 네트워크의 개념을 정의하고, 경연자의 중심성과 승률의 관계를 탐색적으로 분석하였다. TV 음악 경연 프로그램인 '불후의 명곡'을 대상으로, 총 386명의 경연자가 펼친 1,307회의 경연 결과를 수집하여 경연 네트워크를 구성하였다. 경연자의 중심성과 승률을 산출하여 그들의 관계를 상관분석, 회귀분석, 시각화 등의 방법을 사용하여 분석하였다. 본 연구의 결과를 하면 다음과 같다. 첫째, 경연 네트워크는 멱함수 법칙을 따르는 척도 없는 네트워크이다. 둘째, 경연수와 다른 경연자들과의 친밀도 사이에는 로그함수 관계가 존재한다. 셋째, 경연수가 20회 이상인 경연자의 승률은 대략 60%로 수렴한다. 마지막으로, 경연수가 20회 미만인 경연자의 승률은 대진 운에 23% 정도의 영향을 받는다. 본 연구의 학문적 의의는 경연 네트워크를 최초로 정의하고 탐색함으로써 소셜 네트워크 연구의 새로운 분야를 개척하였다는 점이며, 실행적 의의는 중심성과 승률의 관계에 대한 실증적 패턴을 발견하여 경연 네트워크에서 사회적 관계를 개선하고 승률을 높일 수 있는 방법을 제시하였다는 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.79-94
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• 2021

소셜 미디어상의 부정적 구전에 대한 기업의 공급사슬 리스크의 중요성과 심각성에도 불구하고 관련된 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 제품의 부정적 구전이 소셜 미디어를 통해 어떻게 유통되는지, 부정적 구전의 유통과 확산에 영향을 주는 주체의 특징은 무엇인지를 사회적 교환이론에 기초하여 분석하였다. 이를 위해 트위터를 이용해 미국도로교통안전국(NHTSA)에서 4개 자동차 기업의 자동차 리콜 정보를 수집하였다. 최초 트위터(Seed tweet)를 바탕으로 부정적 구전의 유통과 확산을 살펴보기 위한 RT(Re-tweet) 네트워크를 구조를 분석하여 부정적 구전 네트워크의 특징을 파악하고, 초기 유포자의 특성이 부정적 구전 확산에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과 부정적 구전은 다수 이용자와 연결된 허브 이용자를 중심으로 확산하는 스몰월드 네트워크 구조임을 확인하였으며, 초기 유포자의 영향력이 크고 상호호혜성이 높을수록 부정적 구전 확산의 속도와 규모가 유의미하게 증가함을 발견하였다.

• 한국조경학회지
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• 제48권5호
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• pp.28-41
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• 2020

이 연구는 경관 인식 모델의 세 가지 요소(활동, 물리적 환경, 이용자)를 기본으로 하는 스몰데이터인 설문조사와 빅데이터인 소셜미디어 분석을 통해 문화가 다른 두 지역(미국, 한국)의 선형 공원 두 곳을 분석하고자 한다. 소셜 미디어의 사용이 증가하고 경관을 보는 새로운 매체로 부상했음에도 불구하고, 현재 소셜 미디어를 활용한 공원 연구는 제한적이다. 이에 본 연구는 소셜 미디어 분석과 설문 조사를 동시에 활용해서 비교함으로써 설문 조사가 갖는 한계를 보완함과 동시에 소셜 미디어 분석의 제한점을 보완하고자 한다. 미국 시카고의 606 트레일와 한국 서울의 경춘선 숲길은 버려진 길에 조성된 공원이다. 이 두 곳을 대상으로 총 505부의 설문조사를 시행했고, 그 결과는 통계 분석, 주성분 분석, 회귀 분석을 활용해서 분석하였다. 또한 각 선형 공원을 언급한 트위터를 총 20,000건 이상 수집했다. 이 트위터를 대상으로 군집 분석, 바이그램 네트워크 분석 등을 통해 각 공원이 갖는 장소적 특성 및 물리적 환경을 분석했다. 연구 결과는 공원 디자인이 다양해질수록 행동은 단순화 된다는 것을 발견할 수 있었다. 공원 이용자들의 절반은 선형 공원을 최종 목적지까지 도달하는 지름길로 이용했고, 공원의 특징에 따라 다양한 활동과 혜택을 확인할 수 있었다. 소셜 미디어 분석 결과, 606트레일은 경춘선 숲길 보다 주민들과 더욱 밀접한 관계를 갖고 있다는 것을 확인했다. 또한 경춘선은 606트레일보다 공원 내 이벤트와 연관이 깊음을 발견할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.671-679
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• 2016

본 연구는 국제 커뮤니케이션 네트워크에 존재하는 국가들의 하위집단을 분석하여 국제 커뮤니케이션 현상에 대한 실증적 이해를 높이고자 하였다. 이를 위하여 전 세계 트위터 사용자의 커뮤니케이션 데이터를 수집하여 국제 커뮤니케이션 네트워크를 구성하였으며, 국제연합과 세계경제포럼에서 사용하는 국가의 지리적, 경제적 속성을 추가하였다. 국제 커뮤니케이션 네트워크에서 국가의 위치를 파악하기 위하여 중심성 분석과 핵심-주변 분석을 실시하였으며, 하위집단의 커뮤니케이션 관계를 이해하기 위하여 하위집단 내와 하위집단 간의 응집력을 분석하였다. 또한 국제 커뮤니케이션 네트워크에 내재되어 있는 하위집단을 발견하기 위하여 군집 분석을 실시하였다. 분석 결과에 의하면, 국제 커뮤니케이션 네트워크에는 핵심 국가들이 중심적인 위치를 차지하는 핵심-주변 구조가 있는 것으로 나타났으며 경제적 수준에 따른 국제 커뮤니케이션의 위계 구조가 존재하는 것으로 나타났다. 또한 군집 분석을 통해 경제, 지리, 역사, 문화, 종교 등 다양한 내용의 동질감을 갖는 하위집단을 발견하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.25-34
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• 2013

본 논문에서는 워크플로우 기반 인적 자원의 소속성 분석을 위한 업무-수행자 이분 행렬 생성 알고리즘을 제안한다. 워크플로우 기반 인적 자원은 워크플로우 관리 시스템에 의해 관리되는 조직의 모든 수행자들을 말하며, 워크플로우 모델의 실행 과정에서 특정 업무 집합에 참여하게 된다. 이러한 워크플로우 모델에 정의된 수행자들과 업무들과의 소속성을 나타내는 소셜 네트워크를 업무-수행자 소속성 네트워크라 정의하였으며, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 워크플로우 모델로부터 발견된 업무-수행자 소속성 네트워크 모델(APANM)에 대한 이분 행렬을 생성하기 위한 알고리즘이다. 결론적으로, 알고리즘에 의해 생성된 업무-수행자 이분 행렬은 중심성(centrality), 밀집도(density), 상관 관계(correlation)와 같은 다양한 소셜 네트워크 관련 속성들을 분석하는데 적용될 수 있으며, 이를 통해 워크플로우 기반 인적 자원의 소속성에 대한 유용한 지식을 획득할 수 있다.

• 경영정보학연구
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• 제13권1호
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• pp.75-96
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• 2011

본 연구는 e-Commerce 산업의 미래 트랜드를 예측하기 위해 Coolhunting을 실시하였다. Coolhunting은 사회네트워크 분석을 통해 트렌드세터를 발견하고 이들의 집단지성을 통해 미래 트랜드인 Cool Trends를 읽어내는 방법이다. Coolhunting은 사회네트워크분석을 통해 실시되는데 본 연구에서는 사회 네트워크 분석 Tool 중 NodeXL을 활용하였다. e-Commerce 산업의 Cool Trends를 발견하기 위해 e-Commerce 기업, 상품, 고객서비스 유형, 고객응대직원, 고객간의 산업네트워크 연구모형을 설계하였다. 연구모형을 통해 e-Commerce 산업의 흐름을 분석하고, 네트워크 영향력을 나타내는 사이중앙값과 페이지랭크값 분석을 통해 트렌드세터들의 특성을 파악하였다. 본 연구의 결과 e-Commerce 산업 네트워크는 혼돈형태에서 현재 집단지성형태의 네트워크로 변화되고 있었다. 네트워크 영향력에 대한 분석결과 e-Commerce 시장의 Cool Trends가 VIP, 우수, 관리등급의 여성고객(트렌드세터)들을 중심으로 집단지성을 통한 상거래인 소셜커머스 시장이 활성화 될 것이고, 소셜커머스에서는 소비자들에게 시맨틱한 소비를 촉진시키고, 상품군 중 화장품/미용기구/향수 상품군에서 고객 들의 구매력이 집중될 것이라는 것을 발견하였다. 본 연구결과를 통해 e-Commerce 기업이 취해야 할 전략적 방향성을 제언하였고, 국내 e-Commerce 기업들에게 있어서 지속적 성장이 이루어지고, 고객들에게 있어서는 양질의 서비스가 제공되기를 바란다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권10호
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• pp.147-154
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• 2012

한국형 SNS의 성장 가능성을 알아보기 위해 국내 1위 모바일 IM인 카카오톡 사례를 중심으로 분석해본 결과 다음의 사항들을 발견할 수 있었다. 첫째, 카카오톡은 PC상의 메신저 서비스와 다르게 모바일 IM 서비스를 바탕으로 소셜서비스 회사로 진화하고 있었다. 둘째, 카카오톡은 다양한 소셜서비스(사진기반 카카오스토리, 게임 마케팅 플랫폼 게임센터 등)를 시도하여 성공적으로 SNS 회사로 안착하였다. 셋째, 트위터의 사례처럼 플러스친구를 통한 뉴스 서비스, 아바타 및 앱스토어 등을 통해서 소셜미디어 및 소셜플랫폼 회사로 진화하고 있었다. 이런 한국시장에서 카카오톡의 성공은 NHN의 라인을 통해 일본 및 동남아시장에서 확대 재생산되고 있다. 라인은 카카오톡의 다양한 검증된 SNS 실험들을 일본시장에 적용시킴으로써 그 성공을 이어가려고 하고 있다. 온라인 웹서비스 싸이월드가 SNS로 세계시장에서 이루지 못한 것을 모바일 IM인 카카오톡, 라인은 그 성공 가능성을 한층 높여 주고 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권5호
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• pp.279-284
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• 2017

빅데이터 시대를 맞이하여 텍스트마이닝과 오피니언마이닝의 활용도가 커지고 있는 시점에서 소셜 네트워크 서비스로부터 유용한 정보를 추출하는 작업은 매우 중요한 연구 주제 중 하나이다. 이에 본 논문은 블로그 HTML 문서에서 주요 본문을 찾는 로지스틱 회귀 앙상블 기법을 제안한다. 먼저, 블로그 HTML 태그에서 구조적 특징, 텍스트 특징을 추출한다. 그 다음, 블로그 HTML 문서에서 추출한 태그 특징에 로지스틱 회귀 및 앙상블 기법을 적용하여 본문을 포함하는 태그를 분류하는 모델을 구성한다. 본 연구의 중요한 발견 중 하나는 태그의 깊이 특징을 이용하여 주요 본문을 찾을 수 있다는 점이다. 다양한 주제의 국내 블로그 데이터를 이용한 실험에서 태그 분류 정확도가 99%, 본문을 찾아낸 문서의 비율이 80.5%로 평가되었다.