• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1581-1584
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• 2015

최근 소셜 네트워크 서비스상의 데이터를 실시간으로 분석하여 의미있는 정보를 찾아내기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 스마트폰과 같은 스마트 디바이스를 이용하는 많은 사용자들이 실시간으로 발생하는 이벤트를 소셜 네트워크상에 게재하고 서로 공유하면서, 대중들이 관심을 가지는 토픽의 경우 굉장히 빠르게 확산되는 경향을 보이고 있다. 본 논문에서는 이러한 SNS의 특성을 토대로 트위터상의 트윗을 분석하여 여러 분야의 토픽들을 카테고리별로 분류하고, 카테고리별 트렌드를 추출하여 실시간으로 시각화하는 기법을 제안한다. 이를 위해, 트위터를 기반으로 SVM 분류 알고리즘과 Twitter-LDA를 통하여 트윗을 분야별로 분류하고, 각각의 트렌드를 이루는 대표적인 키워드를 선출하여 이를 기반으로 실시간 트렌드를 추출한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해, 분류 특징 선택의 신뢰도를 측정한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.23-37
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• 2013

본 논문에서는 영화 추천을 위해 사용자들이 명시적으로 표시한 신뢰 정보를 이용하여 소셜 네트워크와 유사하게 신뢰 네트워크를 생성하고, 그 사용자들의 연결 정도를 이용하여 추천 시스템에 적용하며, 추천 정보는 시각화 방법을 이용하여 제공하는 방법을 제안한다. 이를 통해 사용자가 명시적으로 신뢰 관계를 표현한 신뢰 네트워크에서 숨겨진 신뢰 관계를 추론한다. 시각화된 추천 정보는 영화, 음악, 인물 등 다양한 토픽에 대한 정보를 구조화된 형태로 제공하는 Freebase를 이용하였으며, 시각화 방법은 다음 3가지와 같다. (1) 사용자가 제공받고자 하는 영화의 수만큼 영화 포스터로 시각화하고, (2) 추천된 영화 중 특정 영화를 선택하면 영화 감독, 주연 배우, 장르 등의 부가적인 정보를 시각화하여 제공한다. 마지막으로 (3) 신뢰 기반의 사용자들 중 임의로 몇 명을 이웃 사용자로 선택하여 추천한다. 본 논문에서는 시각화 방법을 적용함으로써 추천 수 또는 이웃 사용자의 수, 그리고 부가 정보 요청 등 사용자의 의견(요구)을 바탕으로 추천하기 때문에 사용자의 의사결정 능력을 향상시킬 수 있다. 뿐만 아니라 본 논문에서 제안하는 추천 시각화 방법을 통해 동적으로 사용자들의 요구를 반영할 수 있고, Freebase, LinkedMDB, 위키피디아 등 현존하는 LOD의 정보 재사용을 통해 보다 풍부하게 추천 정보를 제공할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.13-16
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• 2011

최근 들어 네트워크1로 연결된 체계들을 효율적으로 운영하여 최대의 효과를 달성하기 많은 연구들이 수행되고 있다. 하지만 지휘통제체계 네트워크 구조 분석에 관한 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 지휘통제체계 중 육군의 SPIDER체계를 대상으로 소설 네트워크 분석 (Social Network analysis)기법을 이용하여 중앙성분석과 시각화(Visualization)를 통해 핵심노드를 식별하는 arms value 알고리즘을 제안하고 분석 결과를 기반으로 TICN체계 전력화시 기초 연구자료로 활용하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.277-278
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• 2013

최근 사회적으로 이슈가 되고 있는 소셜 네트워크 서비스 활용하는 시각 장애인의 수가 점차 증가하고 있으나, 시각 장애인들에 대한 배려 및 접근성은 낙제 수준에 머물고 있다. 이는 보편적인 활용성의 측면보다는 일반인만을 대상으로 제작된 것으로 시각장애인이 원활하게 이용하기에 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 시각장애인의 SNS 활용을 지원하기 위한 SNS 관리 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 현재 가장 많은 활용도를 보이는 세 개의 SNS의 공통 특성 분석을 통한 통합 포스팅 관리 및 포스팅 공유 기능을 제공하여 개별 관리 도구 개발에서 발생하는 개발 비용을 감소시키는 것이 가능하다. 또한, 수집 데이터를 시각 장애인의 특성을 고려한 인터페이스로 제공함으로써 시각 장애인의 활용성을 극대화 하였다. 뿐만 아니라, 제안하는 시스템은 독립적인 프로그램의 형태로 제공되기 때문에, 기존의 시각 장애인이 보유하고 있는 보조 기기에 탑재하여 활용하는 것이 가능하다.

• 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.

• 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.

• 전자공학회논문지
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• 제51권7호
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• pp.149-154
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• 2014

현대 데이터 컴퓨팅의 발전은 그래픽 기능의 향상을 이끌고 데이터 디스플레이를 위한 많은 가능성을 가지고 있다. 시각화는 방대한 양의 데이터에서 중요한 정보를 나타내줄 뿐만 아니라 복잡한 분석 방식에 효율적임이 증명되었다. 빅 데이터 분석과 발견은 컴퓨터 그래픽과 시각화 커뮤니티에서 새로운 연구 기회로 제시되고 있다. 본 논문에서는 주요 시장 국의 특허 분석을 통해 빅 데이터의 시각화 기술 개발 동향을 살펴보고자 한다. 특히, 2012년 11월을 기준으로 4개국에 출원 및 등록되어 있는 160건을 대상으로 분석을 진행하였다. 분석결과에 따르면 텍스트 클러스터링, 2D 시각화 분야의 기술개발이 중요하며 이에 대한 시급한 개발을 지향할 필요가 있다. 특히, 국내에서 다양한 스마트 디바이스의 증가와 소셜 네트워크 사용 증대로 인해 빅 데이터 입체 시각화 기술 개발이 매우 시급함을 알 수 있다.

• 통상정보연구
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• 제19권1호
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• pp.23-42
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• 2017

1999년 창간된 이래 학술지 '통상정보연구'는 통상정보 및 시스템, 전자무역, 지역연구, 전자상거래, 서비스무역, 무역 관련 법규 등 관련 분야 연구자들의 우수한 연구 성과를 확산하는데 크게 기여하고 있다. 본 연구는 소셜 네트워크 분석 기법을 적용하여 통상정보연구에 게재된 연구 논문의 키워드 분석을 통해 통상정보 분야 주요 연구 동향 및 특징을 파악하였다. 학회 홈페이지를 통해 수집한 논문 키워드 자료를 분석에 맞도록 수정한 후 동시 출현 연구 키워드 네트워크 분석용 자료를 생성하였다. 네트워크 분석과 시각화를 위해 NodeXL Pro를 활용하였으며 클러스터링 분석을 통해 통상정보 분야 연구자들의 주요 연구 관심 분야 및 특징을 파악하였다. 또한 융복합 연구에 중개자 역할을 하는 주요한 연구 키워드들도 도출하였다.

• 적정기술학회지
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• 제7권1호
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• pp.85-92
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• 2021

적정기술연구 분야는 환경, 의료, 교육 및 에너지 등 다양한 주제를 포함하고 있다. 따라서, 한 분야의 연구자가 적정 기술 전체 분야에 대한 연구 동향을 파악하기에는 어려움이 있다. 소셜 네트워크 분석, 즉, 사회 연결망 분석은 네트워크에 어떤 전체적인 연결관계가 있는지를 분석하여 특정 관계망을 보기 쉽게 시각화 하거나 인사이트를 도출할 수 있는 방법이다. 이 논문에서는 소셜 네트워크 분석을 적정기술학회에서 개최한 2017-2019년까지의 적정기술 국제학회 초록집 자료를 이용하여 적정기술 분야의 학술 동향을 파악하고자 하였다. 적정기술학회에서 확보한 자료를 바탕으로 데이터 전처리 과정을 거쳐 공저자 네트워크를 분석하고 그와 관련된 통계적 지표를 해석하였다. 또한, 적정기술학회의 일반 현황 자료를 기반으로 연차별 발표자 및 연구 내용 변화를 분석하고 결과를 도출하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.97-107
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• 2020

본 연구의 목적은 빅데이터 분석기법을 활용하여 공유경제 관련 국내 학술연구 동향을 탐색하기 위해 내용분석 관점에서 종합적 메타스터디를 수행하는데 있다. 종합적 메타분석 연구방법론은 일련의 전체 연구결과물들을 역사적으로 그리고 포괄적으로 살펴봄으로써 전체 연구동향의 규칙성이나 특성을 조명하여, 이를 통해 향후 연구에 대해 방향성을 제시할 수 있다. 공유경제를 주제로 하는 국내 학술연구는 Lawrence Lessig 교수가 2008년에 공유경제의 개념을 세상에 소개한 해에 등장하였으나, 본격적인 연구는 2013년부터 진행되었다. 특히, 2006~2008년 사이에 국내 공유경제 관련 학술연구는 양적으로 급격히 증가하였다. 본 연구는 2013년부터 현재까지 약 8년간의 논문들을 분석 논문으로 선정하고, 전자저널의 학술논문검색 및 원문서비스를 이용하여 제목, 키워드, 초록을 중심으로 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 정제, 분석, 시각화의 순서로 빅데이터 분석을 실시하여, 추출된 핵심어들을 통해 연도별 및 문헌 유형별 연구동향 및 인사이트를 도출하였다. 데이터 전처리 및 텍스트 마이닝, 메트릭스 빈도분석을 위해 Python3.7과 Textom 분석도구를 활용하였고, 핵심어 노드 간의 구조적 연관성을 파악하기 위해 UCINET6/NetDraw, Textom 프로그램 기반의 N-gram 차트, 중심성 및 소셜네트워크 분석, 그리고 CONCOR 클러스터링 시각화를 통해 8개로 군집화 한 키워드들을 토대로 연구동향의 유형별 특성을 발견하였다. 아직까지 사회과학적 관점에서 공유경제 관련 학술연구 동향에 관한 조사가 이루어진 바가 없기 때문에, 본 연구의 결과물은 선행연구로서 후속 연구들에게 이론적 고찰 및 향후 연구방향에 대해 유용한 정보를 제공하는 초석의 역할을 기대할 수 있다.