• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.235-242
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• 2022

지난 10여 년간 프라이버시 문헌에서 중요한 연구흐름들 중의 하나는 자기노출과 관련한 의사결정 과정인 비용-혜택 분석에 영향을 미치는 요인들을 발견하는 것이었다. 그러나 인간의 행동은 인지적 요인뿐만 아니라 정서적 요인에 의해서도 크게 영향을 받음에도 불구하고, 기존 연구에서 발견된 요인들 대부분은 인지적 속성을 갖는 요인들이었다. 본 연구는 이러한 불균형적 상황에 대한 인식을 토대로 자기노출 의사결정에 영향을 미치는 정서적 요인으로서 SNS 즐거움과 SNS 피로감의 역할을 검토한다. 데이터 분석결과, 자기노출 의사결정에 대한 이러한 정서적 요인들의 영향이 적지 않고, 또한 SNS 피로감 보다 SNS 즐거움의 영향 정도가 크다는 사실을 발견하였다. 정서적 요인들과 의사결정 요인들 사이의 관련성은 일치효과 메커니즘에 의해서 긍정적 정서는 긍정적 평가요인에만(혜택요인), 부정적 정서는 부정적 평가요인에만(비용요인) 차별적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 이러한 분석결과를 토대로 향후 연구를 위한 의미있는 시사점들을 논의한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제32권3호
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• pp.247-264
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• 2021

자살은 전 세계 사망 원인 중 4위이며 사회, 경제적 손실이 큰 난제이다. 본 연구는 자살 예방을 위하여 소셜미디어에 나타난 자살 관련 말뭉치를 구축하고 이를 통해 자살 경향 문헌을 분류할 수 있는 딥러닝 자동분류 모델을 만들고자 하였다. 또한, 자살 요인을 분석하기 위해 주제를 자동으로 추출하는 분석 기법인 토픽모델링을 활용하여 자살 관련 말뭉치를 세부 주제로 분류하고자 하였다. 이를 위해 소셜미디어 중 하나인 네이버 지식iN에 나타난 자살 관련 문헌 2,011개를 수집한 후 자살예방교육 매뉴얼을 기준으로 자살 경향 문헌 및 비경향 문헌 여부를 주석 처리하였으며, 이 데이터를 딥러닝 모델(LSTM, BERT, ELECTRA)로 학습시켜 자동분류 모델을 만들었다. 또한, 토픽모델링 기법의 하나인 LDA 기법으로 주제별 문헌을 분류하여 자살 요인을 발견하였고 이를 심층적으로 분석하기 위해 주제별로 동시출현 단어 분석 및 네트워크 시각화를 진행하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.409-410
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• 2019

본 논문에서는 국내 갑상선암의 연구 동향을 파악하기 위해 텍스트 중심의 접근법을 제안한다. 국내 갑상선암은 2000년대에 들어서며 발생이 급증하여 과잉진단의 논란을 불러일으켰으나, 다양한 분야의 자정 노력으로 수술 환자수가 크게 줄었다. 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기술을 사용하여 디비피아에 등록되어 있는 갑상선암 관련 논문의 키워드와 초록을 수집하여 분석하였다. 1980년대는 대부분의 사례보고가 있었고 1990년대에 들어서면서 검진을 통한 조기 진단의 내용이 자주 나타났다. 2000년대에는 여러 장비들을 활용한 검사방법과 미세한 암의 발견에 대한 논의가 증가하였음을 확인 할 수 있었다. 2010년대에 들어서는 환자의 삶의 질에 대한 연구가 많이 이루어졌다. 지난 수십 년 동안 갑상선 암 연구 주제에 대해 뚜렷한 변화가 나타났으며, 향후 연구의 기초자료로 활용될 수 있으리라 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.672-678
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• 2008

실세계의 객체들은 서로 직접적인 관계를 맺고 있고, 이러한 직접적인 관계를 통해 연결되는 새로운 간접적인 관계를 가진다. 온톨로지는 객체들 사이의 관계에 대한 의미를 명시적으로 표현한다. 따라서, 온톨로지를 이용함으로써 객체간의 새로운 관계를 발견할 수 있다. 새롭게 발견된 객체들 간의 관계는 커뮤니티를 찾거나 소셜네트워크를 구축하는데 활용된다. 이러한 응용에서 두 객체간에 관계 정도를 측정하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문은 온톨로지에 기반하여 객체들 간의 관계 정도를 측정하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 주로 객체들 간의 연결되는 패스를 주요하게 다루어 왔지만 두 객체 사이에 연결된 패스는 없더라도, 온톨로지의 스키마를 통해 의미를 가지는 관계가 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 객체들 간에 패스로 연결되는 관계는 물론 객체가 속하는 스키마를 통해 관계하는 정보들도 활용해서 두 객체간의 관계정도를 측정한다. 실험 결과 두 객체 사이에 스키마를 통한 관계에서 많은 의미 관계가 있음을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.47-53
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• 2016

워크플로우 소속성 네트워크는 워크플로우 기반 조직의 수행자와 업무 사이의 연관관계를 나타내는 소셜 네트워크의 한 형태이며, 이를 기반으로 연결 중심도, 근접 중심도, 사이 중심도, 위세 중심도 등과 같은 다양한 분석 기법들이 제안되었다. 특히, 전사적 워크플로우 모델을 기반으로 하는 소속성 네트워크의 근접 중심도 분석은 워크플로우 소속성 네트워크의 규모가 증가함에 따라, 중심도 및 랭킹 계산의 시간 복잡도 문제점을 가진다는 것을 발견하였다. 본 논문에서는 근접 중심도 분석의 시간 복잡도 문제를 개선하기 위해, 근사치 추정 방법을 이용한 워크플로우 기반 소속성 네트워크의 추정 근접 중심도 기반 랭킹 알고리즘을 제안한다. 노드의 타입이 수행자인, 워크플로우 예제 모델을 추정 근접 중심도 기반 랭킹 알고리즘에 적용한 성능 분석을 실시하였다. 수행 결과, 네트워크 규모 관점에서의 정확도는 평균적으로 47.5% 향상되었고, 샘플 모집단 비율 관점에서는 평균적으로 9.44%정도의 향상된 수치를 보였다. 또한, 추정 근접 중심도 랭킹 알고리즘의 평균 계산 시간은 네트워크의 노드 수가 2400개, 샘플 모집단의 비율이 30%일 때, 기존 근접 중심도 랭킹 알고리즘의 평균 계산 시간보다 82.40%의 높은 성능을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.35-46
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• 2016

특정한 관심이나 활동을 공유하는 관계망을 구축해주는 온라인 서비스인 소셜네트워크서비스(SNS), 자신의 관심사에 따라 자유롭게 글, 사진, 동영상 등을 올릴 수 있는 공간인 블로그(Blog) 등은 자신을 알리고 표현하는 사회현상으로 자리 매김하고 있다. 이러한 SNS나 블로그를 통해 사용자들이 자유롭게 표현한 글들을 분석하여 의미있는 정보와 가치, 그리고 패턴을 찾기 위한 텍스트 마이닝(Text Mining), 오피니언 마이닝(Opinion Mining), 의미 분석(Semantic Analysis) 등의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 또한, 연구자들의 연구 효율을 보다 높이기 위하여 키워드 기반 연구들도 이루어져있다. 하지만 대부분의 연구들은 한글의 맞춤법에 많은 한계점을 나타내고 있다. 본 연구는 어근을 찾기 힘든 이상한 외계 언어, 무분별하게 표현되는 속어, 알기 힘든 한글 이모티콘 인터넷 언어, 마이닝 처리 과정에서 파악하기 어려운 단어들을 데이터베이스에 구축하여 데이터 사전 기반 마이닝 처리 기법의 한계를 극복하고자 한다. 특정 주제에 대한 주관적 견해로 구성된 블로그를 사례 분석 대상으로 연구를 진행하였으며 유니코드를 활용한 비표준어 추출은 텍스트 마이닝 처리에 유용함을 발견할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1199-1205
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• 2021

빅데이터 시대에는 단순히 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 실시간 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 빅데이터를 효과적으로 분석하는 것이 매우 중요하다. 빅데이터 분석은 데이터 저장소에 저장된 빅데이터 속에서 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세를 발견하여 새로운 가치를 창출하는 과정이다. 빅데이터 분석 도구인 R 언어를 이용하여 비정형 논문 데이터를 빈도분석을 통해 분석결과를 요약과 시각화하고자 한다. 본 연구에서 사용된 데이터는 한국정보통신학회 학회지 논문 중에서 2021년 1월호-5월호 총 논문 104편을 대상으로 분석하였다. 최종 분석결과 가장 많이 언급된 키워드는 "데이터"가 1,538회로 1위를 차지하였다. 따라서 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.140-141
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• 2017

빅데이터 분석은 데이터 저장소에 저장된 대용량 데이터 속에서 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세를 발견하여 새로운 가치를 창출하는 과정이다. 또한 빅데이터 분석은 소셜 빅데이터, 실시간 사물지능통신(M2M; Machine to Machine), 센서 데이터, 기업 고객관계 데이터 등 도처에 존재하는 다양한 성격의 빅데이터를 효과적으로 분석하는 것을 말한다. 빅데이터 시대에는 단순히 데이터 베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 폭발적으로 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 빅데이터를 효과적으로 분석하는 것이 무엇보다 중요해졌다. 그런데 메타분석은 여러 실증연구의 정량적인 결과를 통합과 분석을 통해 전체 결과를 조망할 기회를 제공하는 통계적 통합 방법이다. 따라서 본 연구는 우리나라에서 2000년-2017년 사이 혁신확산이론 모델을 기반으로 한 주제로 출판된 연구 50개 논문 750개 샘플을 대상으로 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.92-101
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• 2017

소셜 네트워크 사이트는 전자상거래에서 사용자 그룹의 특성을 이용하며, 사이트를 기반으로 사용자에게 더 많은 가치를 창출할 수 있다. 그러므로 본 연구는 중국에서 회원 수가 가장 많은 소셜 네트워크 사이트인 웨이보(Weibo) 사용자를 대상으로 한다. 중국 소셜 네트워크 서비스(SNS; Social Network Service)의 발전 현황을 통해 소비자 구매의도에 영향을 미치는 SNS 정보요인을 도출해 보고자 한다. 본 연구는 댓글 수, 소비자 관여도, 소비자 소구방식 정도가 각각 소비자 구매의도에 유의한 차이가 있는지와 댓글수와 소구 방식이 서로 교호 작용하는 바탕에서 소비자 구매의도에 차이가 있는지에 대해 연구했다. 이를 위해 SNS를 이용하는 사용자를 대상으로 온라인 설문조사를 통해 400명의 샘플을 확보하였다. 응답자들에 대해 SPSS21 통계패키지를 이용하여 신뢰성 분석, 타당성 분석, 그리고 독립표본 t-검정, 이원배치 분산분석을 수행했다. 연구결과, 댓글 수 정도와 이성적인 소구방식은 소비자 구매의도에 대해서 유의한 차이가 있었다. 소비자들은 구매 관여도의 조절에 따라 댓글 수 정도가 구매의도에 차이가 있음을 보여 주었고, 정보 소구방식은 차이가 없다는 것을 발견했다.

• 지적과 국토정보
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• 제48권2호
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• pp.109-119
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• 2018

도시의 POI는 사용자들에게 어떤 중요성을 가지고 있는 특별한 장소이다. 예를 들어 식당, 박물관, 호텔, 극장 그리고 랜드마크 등이다. 이들은 그 역할 때문에 우리의 사회 경제적 생활 속에서 온라인 지도나 소셜 네트워크 등의 위치기반 어플리케이션에서 많은 관심을 받고 있다. 하지만, 지리적 위치 등의 POI에 대한 기본 정보는 웹을 통해서 쉽게 얻을 수 있는 반면, 와이파이 가능 여부, 신용카드 가능 여부, 야외 좌석 여부, 놀이방 운영 여부, 개점 시간, 다른 사용자들의 평가 및 평점 등의 세부 정보를 얻기 위해서는 또 다른 노력이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 LBSNS 데이터와 POI 위치의 동일 여부를 판단하여 연결해주는 작업이 필요하다. 이 논문은 LBSNS의 누적되어 있는 방대한 정보로부터 POI의 정보를 더욱 풍부하게 만들기 위한 방법으로 LBSNS 데이터와 POI의 위치 오차해결 방법을 제안하여 두 데이터 집합의 융합 정보를 생성하고자 한다. 본 연구의 POI와 LBSNS의 정보 융합 방법을 통하여 개별 POI 정보의 한계성을 극복하고, 사용자들이 필요로 하는 부가 정보를 제공할 수 있는 가능성을 발견하였다. 이를 통해 POI에 대한 풍부하고 빠른 정보 수집이 가능할 것으로 판단된다.