• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1561-1563
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• 2011

최근 스마트폰의 이용률이 폭발적으로 증가하면서 다양한 응용이 새로운 이슈로 주목 받고 있다. 특히, 소셜 관계성을 기반으로 하는 앱은 더욱 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 개인의 주관적인 성향을 객관화시켜 사용자의 능동적인 방식을 요구하는 목적으로 콘텐츠를 제안한다. 본 논문에서 기획하여 제안하는 콘텐츠는 "윈어팩션 앱(Winaffection Application)" 이라고 부른다. 제안하는 콘텐츠는 외적인 면과 더불어 성향, 기호기능을 추가하여 사용자의 이상형에 근접한 결과를 산출하고 사용자의 개인적인 공간, 회원들 간의 공개적인 공간을 활용하여 맞춤이성을 찾는데 도움이 되도록 기획하였다. 본 연구를 통하여 사용자는 자신의 성향과 취향에 맞는 이성을 만나 사회적 상호 관계성를 형성하는 초기에 발전적으로 기여 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권6호
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• pp.225-232
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• 2021

소셜 네트워크 서비스 상에서 의견지도자는 다양한 이슈에 대한 여론 형성을 주도하고 있다. 그러나 어떠한 개인적 특성을 통해 이용자들이 의견지도자와 상호작용하며, 행위 의도를 보이는지 파악하는 연구는 부족하였다. 이에 본 연구는 페이스북 이용자들의 자아정체성 성향에 따른 페이스북 내 의견 지도자와의 준사회적 상호작용과 정보공유 의도에 미치는 영향을 검증하였다. 소셜 네트워크 서비스 이용자들은 이슈 유형에 따라 인식과 행동을 달리 하기 때문에 이슈 유형을 생활문화 영역과 정치 영역으로 구분하여 온라인 설문조사를 실시하였다. 연구결과, 생활문화 영역과 정치 영역에서 개인 정체성은 준사회적 상호작용에 유의미한 긍정적 영향을 미쳤고, 집단 정체성은 준사회적 상호작용에 부정적 영향을 미쳤다. 또한 정보공유 의도와 관련하여 생활문화 영역에서만 자아정체성(사회 정체성·집단 정체성)의 유의미한 효과를 확인하였다. 준사회적 상호작용은 모든 이슈 영역에서 유의미한 긍정적 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 향후 페이스북 이용자들의 자아정체성 유형에 의한 의견지도자 마케팅 전략에 차이를 고려할 필요가 있음을 나타낸다. 더불어 기업적 차원에서 이슈 유형의 구분 없이 준사회적 상호작용 수준을 높이는 것이 효과적인 결과에 도출할 수 있음을 시사한다.

• 한국체육학회지인문사회과학편
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• 제56권2호
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• pp.303-320
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• 2017

본 연구의 목적은 소셜 빅데이터를 기반으로 리우올림픽 축구 관련 이슈 및 인물에 대한 대중들의 주요 관심사를 알아보는 것이다. 본 연구를 위해 수집된 데이터는 2016 리우올림픽 한국축구 경기와 관련된 웹 뉴스 및 댓글이다. 경기별 주요 이슈 및 대중들의 관심사를 알아보기 위해 연관단어 분석을 실시하고, NodeXL을 이용하여 시각화하였다. 연구 결과, 대중들에게 높은 관심을 받은 경기는 피지와의 경기, 한국축구대표팀 관련 인물은 손흥민, 해설위원은 이영표, 캐스터는 조우종으로 나타났다. 리우올림픽에 출전한 한국축구대표팀에 대한 대중들의 생각은 일부 부정적인 평가가 나타났지만, 대체로 긍정적인 것으로 평가할 수 있다. 해설위원 및 캐스터에 대한 대중들의 관심은 경기결과 및 예측, 설명에 대한 재치, 해설위원 및 캐스터의 호흡, 즐거움 요소(예능)로 나타났다. 결론적으로, 스포츠빅이벤트에 대한 대중들의 관심을 높일 수 있는 방안은 다양한 스포츠 분석 콘텐츠 제공, 전문성과 예능감 등을 겸비한 방송해설자 선정이 될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.56-58
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• 2013

최근 페이스북이나 트위터와 같은 소셜네트워크 서비스를 포함하여 대용량의 빅데이터에 대한 처리와 분석이 중요한 이슈로 다뤄지고 있으며, 사용자들이 끊임없이 쏟아내는 데이터로 인해서 이러한 데이터들을 어떻게 다룰 것인지, 혹은 어떻게 분석하여 의미 있고, 가치 있는 것으로 가공할 것인지가 중요한 사안으로 여겨지고 있다. 이러한 빅데이터 관리 도구로써 하둡은 빅데이터의 처리와 분석에 있어서 가장 해결에 근접한 도구로 평가받고 있다. 이 논문은 하둡의 주요 구성요소인 HDFS(Hadoop Distributed File System)와 JAVA에 기반하여 제작되는 온라인 대용량 저장소 시스템의 가장 기본적인 요소인 온라인 데이터 저장소를 직접 설계하고 제작하고, 구현하여 봄으로써 대용량 저장소의 구현 방식에 대한 이슈를 다뤄보도록 한다.

• 전자통신동향분석
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• 제26권4호
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• pp.22-30
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• 2011

본 동향은 최근 이슈가 되고 있는 스마트TV 개발동향 및 시장전망에 대하여 알아보고, 스마트TV 검색 서비스에 대하여 소개한다. 스마트TV 검색 서비스는 사용자가 입력한 키워드 검색문의 의미를 해석하여 사용자가 의도하는 콘텐츠를 정확하게 찾아주는 시맨틱 기반 검색 서비스와 동일한 콘텐츠를 시청하고 있는 커뮤니티를 검색하여 콘텐츠에 대한 의견과 정보를 공유하는 소셜 네트워크 기반검색 서비스로 나누어 살펴본다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권3호
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• pp.17-25
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• 2017

슈 스캐닝은 미래예측을 위한 방법 중 하나로 정보화 시대의 큰 화두인 빅데이터에 기반한 미래예측에 적합한 방법이다. 이에 본 연구에서는 이슈 스캐닝 기법을 통해서 현재 우리 사회가 당면한 문제점들을 과학적으로 파악하고, 이를 해결할 수 있는 공공정책 수립에 기여하고자 한다. 효과적인 공공정책 수립을 위해서는 다양한 빅데이터 분석을 통해 국민이 정책에 대해 예측한 위험 및 기대요소를 파악해야 한다. 본 연구에서는 소셜 빅데이터를 기반으로 공공정책에 대한 국민의견 수렴 절차를 설계하고, 정책시행 이후 결과와의 비교 분석을 통해 공공정책에 대한 의견수렴이 정책 수립에 필요한 절차인지를 확인해 보았다. 연구 적용 대상 정책으로는 '만 0-5세 무상보육제'를 선정하였으며, 해당 정책에 대한 국민의 인식이 어떻게 나타나는지 소셜 빅데이터를 통해 분석함으로써 차후 정책 수립시 반영해야 할 시사점을 도출하였다. 본 연구를 통해 얻을 수 있는 시사점은 빅데이터를 활용하여 공공정책에 관한 국민 여론을 수렴하는 것은 정책수립 시에 매우 중요하며, 이는 전 국민이 필요로 하는 정책을 수립하고 사회 발전을 위한 국가적 차원의 대응체계 구축을 위한 밑거름이 될 수 있음에 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권3호
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• pp.93-98
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• 2012

문학은 오랜 기간 동안 사회의 현상과 그 시대의 화제, 이슈 등을 표현하여 왔다. 또한 많은 문학 평론가들은 이를 하나의 문학 작품 뿐만 아니라 그 시대상을 바로 보는 지표로 사용하였다. 즉 문학은 그 시대를 표현하는 대표적인 방법이었다. 그러나 사람들마다 해당 작품을 보는 관점은 다를 수 있다. 그래서 문학은 사람들마다 독자적인 해석에 기반을 두게 되고, 이는 문학을 통해 보는 시대의 이해에 대한 일반화에 어려움을 주는 요인으로 작용하였다. 본 논문은 이를 위하여 소셜 네트워크를 통한 새로운 사이버 공간을 만들고, 문학을 통해 일반적으로 그 시대를 이해하고 공감할 수 있는 논의 공간이 될 수 있도록 하는 프레임워크를 제안하고자 한다. 이때 문학작품들은 디지털 콘텐츠로 제작 및 운용되도록 하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권5호
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• pp.279-290
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• 2011

최근 웹 및 웹 콘텐츠의 양이 폭발적으로 증가함에 따라서 콘텐츠 추천 시스템(CRS, Contents Recommendation System)은 최근 중요한 이슈로 대두되었다. 이에 따라, 콘텐츠 추천 시스템에 대한 콘텐츠 추천 방법(CRM, Contents Recommendation Method)이 꾸준히 연구 및 소개되어 왔다. 그러나 전통적인 CRM들은 콘텐츠 생성자의 위상이 중요하게 여겨지는 웹 2.0 환경에서 활용하는데 부족함이 있다. 본 논문에서는 연결 정도 중심성 분석(Degree of centrality) 및 TF-IDF를 활용하여 양질의 콘텐츠를 추천하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 RSS와 FOAF를 수집하여 TF-IDF와 연결 정도 중심성을 각각 분석한다. 그리고 분석된 두 값을 이용하여 콘텐츠를 추천한다. 본 논문에서 제안한 방법을 검증하기 위하여 우리는 시스템을 구현하였으며 콘텐츠 추천 결과를 보인다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하면 입력된 질의어에 대해 사용자와 콘텐츠의 관계를 분석하고 이를 통해 적절한 콘텐츠를 추출할 수 있다. 그리고 본 논문에서 제안한 방법을 통해 구축한 시스템은 전통적인 콘텐츠 추천 시스템과 달리 소셜네트워크에서 콘텐츠 생산자에 대한 중요도가 반영됨으로 보다 신뢰성이 있는 결과를 얻을 수있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.448-459
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• 2015

본 연구는 온라인 소셜 미디어를 중심으로 사회적 이슈의 소통 현상을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 소셜 미디어는 개인의 네트워크를 통해 사회적 의견이 소통되는 공간이라는 측면에서 본 연구는 이용자의 사회적 관계 유형을 '연결형'과 '결속형' 두 가지로 구분하고 사회관계 유형에 따른 소셜 미디어 이용량, 사회적 소통 인식, 사회적 소통 만족, 그리고 사회참여 의도 차이를 분석하였다. 온라인 이용이 가능한 전국 16개 도시 거주 20대 이상 남녀 500명을 대상으로 온라인 서베이를 실시한 결과, 소통의 양적인 측면에서 연결형과 결속형의 소셜 미디어 이용량은 유사한 수준으로 나타났다. 하지만 질적인 측면에서 대화 내용에 대한 '이해도'나 대화자에 대한 '신뢰도'는 결속형이 더 높게 나타났고, 소통의 핵심요소인 '합의도'는 모든 사회관계 유형에서 매우 낮게 나타났다. 이는 소셜 미디어에서의 대화 양은 다양하게 이루어지는 반면 해석의 공유가 부족하다는 것을 의미한다. 또한 사회참여 의도에 영향을 미치는 주요 요인을 살펴본 결과 결속형은 소통에 대한 '이해'가 주요 요인이었지만, 연결형은 '신뢰'와 '합의'가 주요 요인임을 알 수 있었다. 따라서 사회적 소통의 활성화를 위해서는 소셜 미디어의 이용자 유형과 소통의 특성을 보다 심도깊게 이해하여 보다 긴밀한 정책적 논의가 이루어져야 할 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.640-645
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• 2014

인터넷 상에서 많은 사람들은 사용자 간의 의사소통과 정보 공유, 사회적 관계를 생성하기 위한 방법으로 소셜 네트워크 서비스를 이용한다. 그 중 대표적인 트위터는 하루에 수백만 건의 소셜 데이터가 발생하기 때문에 수집되고 있는 데이터의 양이 엄청나다. 이 방대한 양의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 소셜 마이닝이 집중적으로 연구되고 있다. 트위터는 일반적으로 유용한 정보 혹은 공유하고자 하는 내용을 팔로잉-팔로워 관계를 이용해 쉽게 전달하고 리트윗할 수 있다. 소셜 미디어에서 트윗 데이터에 대한 토픽 모델링은 이슈를 추적하기 위한 좋은 도구이다. 짧은 텍스트 기반인 트윗 데이터의 제한점을 극복하기 위해, 사용자를 노드로 사용자간 댓글과 리트윗 메시지의 여부를 간선으로 하는 그래프 구조를 갖는 댓글 그래프의 개념을 소개한다. 토픽 모델링의 대표적인 방법인 LDA 토픽 모델이 짧은 텍스트 데이터에 대해 비효율적인 것을 보완하기 위한 방법으로, 이 논문에서는 짧은 문서의 수를 줄이고 마이닝 결과의 질을 향상시키기 위한 댓글 그래프를 사용하는 토픽 모델링 방법을 소개한다. 제안한 모델은 토픽 모델링 방법으로 LDA 모델을 사용하였으며, 7일간 수집한 트윗 데이터에 대한 실험 결과를 보인다.