최근 직장인들이 직장생활을 효과적으로 하기 위한 인맥의 필요성이 높아지는 가운데 소셜 네트워크의 중요성이 큰 이슈로 떠오르고 있다. 이는 현재 직장인들이 온라인뿐만 아니라 오프라인에서도 소셜 네트워크 활동이 활발히 이루어지고 있기 때문이다. 소셜 네트워크를 통하여 지속적인 연락을 취함으로써, 두터워진 좋은 인맥은 자기에게 결정적으로 필요할 때 도움을 주기 때문에 직장인들 사이에서 소셜 네트워크 활동이 중요해 지고 있다. 소셜 네트워크는 고객을 대상으로 하는 영업사원들에게는 실적으로 바로 연계된다고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영업사원이 애플리케이션을 이용해 고객을 효율적이고 능률적인 고객을 관리할 수 있도록 한다. 추가적으로 원하는 고객을 따로 관리할 수 있는 기능과 고객 정보 동기화 기능이 있는 애플리케이션을 설계 및 구현하였다.
복잡해지고 있는 현대 사회의 뉴스 키워드를 시간적 흐름에 따른 빈도수와 상관관계로 분석하는 것은 이슈들에 대한 대응과 해결 방안을 논의하기 위해 매우 중요한 연구라고 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 10년(2009~2018)간의 뉴스 빅데이터 분석을 통해 사회적 키워드의 흐름과 주요 이슈들 간의 관계를 분석하였다. 분석결과 본 연구에서는 정치적 이슈, 교육 사회문화, 젠더갈등 그리고 사회적 사건이 주요 이슈들로 제시되었다. 또한, 본 연구에서는 이슈의 변화와 흐름을 연구하기 위해 이를 5년 기준으로 양분하여 변화하는 것을 분석하였다. 이를 통해 사회적 이슈의 시간에 따른 변화와 그 대응방안을 연구하였다. 그 결과 국민생활과 밀접한 키워드(경제, 경찰)는 시간의 흐름에 관계없이 우리 사회에서 매우 중요하게 논의되는 키워드로 분석되었다. 또한 '안전'과 같은 키워드는 최근 들어 빈도수에 비해 증가율이 감소되었다. 이를 통해, 우리 사회가 안전에 대한 인식을 개선할 필요가 있는 것으로 추론할 수 있다.
소셜 미디어는 대중들의 관심있는 생각, 정보, 이슈들을 공유하는 공개 미디어 플랫폼이다. 이를 통해 개인의 관심있는 텍스트, 이미지, 동영상, 음악 등 다양하고 거대한 콘텐츠가 재생산되고 공유되었다. 콘텐츠의 중심이 채널기반 단향 방송 중심에서 사회 다수를 위한 양방향 소셜 환경으로 이동한 것이다. 소셜 미디어의 장점은 관심사나 관계의 내용을 공유함으로써 양방향 의사 소통이 가능하고, 상호 연관성에 따라 새롭게 정의된 의미있는 정보를 기반으로 콘텐츠를 제공하는 소셜 서비스가 가능하다는 점이다. 이에 본 논문에서는 지난 수년간 인터넷과 방송 환경에서 방송과 웹 콘텐츠를 접목시키기 위해 개발된 다양한 기술 및 서비스에 대해 살펴본다. 또한, 기존의 다양한 웹 콘텐츠를 분석하여 소셜 브로드 캐스팅 서비스의 운영을 지원하는 자동 지식 기반 구축시스템에 대해 소개한다.
이 연구는 소셜 미디어 환경에서 수용자의 현실 위험인식에 영향을 미치는 요인을 살펴보고자 했다. 구체적으로 미디어(텔레비전, 인터넷, 페이스북)를 통한 위험이슈 노출 및 결속적, 교량적 사회자본이 사회적 개인적 현실 위험인식에 어떠한 영향을 미치는지, 전염성 질병, 성범죄, 방사능 오염으로 나누어 살펴보았다. 연구결과, 위험이슈별로 미디어 유형과 사회자본에 따라 위험인식에 미치는 영향이 차별적으로 나타났다. 전염성 질병과 방사능 오염 이슈에 대해 교량형 사회자본은 사회적 위험인식에 정적 영향을 미쳤으며, 결속형 사회자본은 개인적 위험인식에 부적 영향을 보였다. 성범죄 이슈에 대해서는 결속형 사회자본이 사회적 개인적 위험에 부적 영향을 미쳤으며, 노출량과 사회자본 간 상호작용효과가 나타났다. 이 연구는 위험이슈에 따라 차별적으로 나타나는 효과를 검증했다는 점, 위험인식에 관한 선행연구에서 사용된 미디어 변인과 소셜 미디어 연구에서 중요하게 취급되는 사회자본 변인을 함께 고려하여 위험인식에 미치는 영향을 살펴보았다는 점에서 의의가 있다.
사용자의 다양한 의견을 수렴하고 모니터링하기 위한 정보원으로써 소셜미디어의 활용은 이미 필수가 되었다. 본 논문은 소셜미디어에 나타난 다양한 이슈 중 여론 형성에 악영향을 끼치는 부정적 사건을 이슈 '리스크'로 정의, 그 세부 유형을 자동으로 분류하는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 소셜미디어에 나타난 다양한 어휘 자질을 선별, 그 효과를 규명하였다. 특히 리스크 문장의 어휘 구문 특징을 표현하기 위한 자질로 워드 임베딩 학습 결과를 활용한다. 개별 어휘 자질의 특징을 분석하기 위해 언어분석 오류를 보정한 환경에서 수행한 실험 결과, 가장 효과가 큰 자질은 개체명 자질로 분석되었으며, 기본 어휘 자질을 기반으로 주요 술부의 워드 임베딩 결과와 워드 클러스터 결과를 모두 조합한 경우가 최고 성능을 보이는 것으로 파악되었다. 실제 소셜빅데이터에 적용하는 환경과 유사하도록 자동 언어분석 결과의 오류를 포함한 조건에서 실험한 결과, 고빈도 평가셋에서는 92.08%의 성능을, 전체 58개 범주 평가셋에서는 85.84%의 성능을 얻었다.
최근 이용자 중심의 기록관리에 대한 중요도가 높아짐에 따라, 공공기록관에서도 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service: 이하 SNS)를 통해 기존 방식인 단방향이 아닌 쌍방향 활동으로 이용자와 소통을 유도하여 이용자 중심 서비스를 시도하고 있다. 본 연구의 목적은 공공기록관의 소셜미디어 이용 현황을 분석하고 그에 대한 이용자들의 관심도를 파악하는데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 국가기록원과 대통령기록관 트위터를 선정, 2010년부터 2016년 4월 15일까지의 공공기록관과 관련 트윗(tweet)들을 수집하였고, 계량분석과 소셜미디어 분석 방법(노출추이분석, 시계열분석)을 적용하였다. 공공기록관에서 자체적으로 게시한 트윗과 일반 사용자가 게시한 트윗 집합간의 차이점을 분석하고, 공공기록관에 대한 이용자 관심이슈와 시계열에 의한 사회적 이슈간의 상관관계를 파악하였으며, 이를 통해 효과적인 소셜미디어 환경에서의 공공기록관 서비스 활용 방안을 제시한다.
최근 인터넷과 통신기술, 특히 모바일과 관련된 기술의 급속한 발전으로 소셜 커뮤니케이션 수단으로 대표되는 SNS(Social Networking Service)가 중요한 이슈로 부각되어지고 있다. SNS 서비스 제공시 중요하게 고려되어져야 할 사항은 정확하고 의미 있는 데이터를 통해서 사용자가 원하고 관심 있는 분야의 정보를 어떻게 제공할 것인가에 초점이 맞춰져 있어야 한다. 그러나 최근 폭발적으로 증가되어지고 있는 소셜 데이터 때문에 사용자는 의미 분석이 정확하게 이루어지지 않은 신뢰성이 결여된 소셜 커뮤니케이션 서비스를 제공받고 있다. 이러한 소셜데이터 분석의 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스에 필요한 데이터를 수집하고, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 수집된 대용량 SNS 데이터의 의미를 분석 할 수 있는 MapReduce 기반의 분석 모듈의 구조를 제안하였다. 제안한 모듈은 의미 분석에 필요한 소셜 데이터를 수집하는 수집 기능과 수집된 소셜데이터의 의미 분석을 수행하는 분석 기능을 포함하고 있다. 수집 기능은 SNS에서 생성되는 텍스트 형태의 데이터를 수집하고 MapReduce를 통해서 데이터를 분석하기 쉽게 적절한 크기로 생성된 파일을 분할한다. 수집된 소셜 데이터의 의미 분석은 기존 TF-IDF 방식에 개선된 Weighted-MINMAX 적용한 알고리즘을 통해서 구현하였다. 개선된 알고리즘은 단어의 중요도를 평가하고, 중요도가 높은 단어로 구성된 의미정보 제공 서비스를 지원한다. 시스템의 성능 평가를 위해서 노드별 데이터 처리시간과 추출 키워드의 정확도를 측정하였다.
본 논문은 소셜 네트워크 서비스 내에 존재하는 사용자간의 인맥 네트워크 정보와 사용자들 간에 주고받는 메시지의 긍정, 부정 성향 분석을 통하여 상대적으로 고립되거나 소외된 사용자를 발굴하는 방법에 대한 내용을 다룬다. 현재 소셜 네트워크 서비스를 이용하여 인맥 네트워크를 분석하거나 특정 인물의 영향력을 분석 또는 화두가 되는 이슈 및 트렌드를 추출하는 연구에 초점이 맞춰지고 있다. 사회적으로 크게 대두되고 있는 학교폭력, 자살, 왕따와 같은 문제점을 해결하기 위하여 소셜 네트워크 분석을 통한 고립 및 소외계층 발견 기법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 소셜 네트워크 분석기법으로 해결할 수 없는 소외계층 발견 방법을 제안한다.
국제적으로 이슈가 되고있는 사건들의 뉴스는 보도당국의 입장차이에 따라 동일 이슈에 대한 관점의 차이를 나타낸다. 교차언어 연구에서는 번역하는 과정이 중요하다. 본 논문에서는 중-한 어휘번역에서 발생하는 오류 및 모호성을 해결하기 위해 키워드를 중심으로 문맥 어휘를 이용해서 번역한 후 번역결과에서 빈도가 높은 한국어 어휘를 선택하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 소셜 이슈 3 개에 대한 트윗 데이터에서 실험하여 추출된 중-한 이슈 뉴스 결과에서의 정확도 85.8%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안 방법이 중-한 교차언어 트위터 데이터에서 동일한 이슈와 관련된 뉴스를 찾는데 효과적인 방법임을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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