• 한국비블리아학회지
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• 제24권2호
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• pp.231-246
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• 2013

소셜 메타데이터는 정보를 기술하는 메타데이터에 사회적 기능이 부여된 것을 말한다. 본 연구는 국내 대학도서관의 소셜 메타데이터와 관련된 현황을 살펴보고 이용자의 상호작용을 통해 공유와 협력을 도모할 수 있는 소셜 메타데이터의 방향성을 제시하고자 하였다. 173개의 국내 대학도서관의 웹 사이트를 조사하여 실제 활용되고 있는 소셜 메타데이터의 유형을 살피고 유형에 따른 활용방식을 조사, 분석하였다. 대부분의 도서관에서 소셜 메타데이터는 제공하고 있는 콘텐츠에 대한 이용자의 의견을 자유롭게 제시하는 표현형 참여 수준에 그치고 있으며, 이용자의 상호작용과 협업을 촉진하는 보다 적극적인 참여 수준에는 미치지 못함을 알 수 있었다. 본 연구의 소셜 메타데이터의 개괄적인 분석의 결과는 대학 도서관에서 소셜 메타데이터를 활용하는 데 기본적인 틀을 마련하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.357-360
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• 2011

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.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 추계학술발표논문집 1부
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• pp.398-401
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• 2010

오늘날 개방형 플랫폼과 정보공유공간인 소셜네트워크 서비스(Social Network)의 사용이 증가하면서 관련 웹사이트와 어플리케이션이 많이 생겨났다. 기존의 시스템은 소셜네트워크 사이트가 개인 데이터의 소유권을 가지고 있어서 정보 보호에 문제가 있고, 웹 사이트 간 정보공유가 제한되었다. 그래서 소셜네트워크의 데이터를 개인이 원하는 다른 관리 영역에서 소유할 수 있고 서로 다른 소셜네트워크에서도 자유로이 정보를 공유할 수 있는 분산형 소셜네트워크에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 기술을 이용하여 이종 소셜네트워크 서비스, 다른 관리 영역의 데이터, 사용자들과의 관계, 데이터의 연관성들을 구조화 시키고, 데이터 웹 검색의 사용성을 높이는 데이터 웹 검색기반 분산형 소셜네트워크를 설계 하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권12호
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• pp.553-564
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• 2014

본 논문은 지금까지의 소셜미디어 분석과 분석보고서 생성의 세 가지 문제점을 해결하기 위해서 소셜 빅데이터 마이닝에 기반한 이슈분석보고서 자동 생성 시스템을 제안한다. 세 가지 문제점은 분석의 고립성, 전문가의 주관성과 고비용에 기인한 정보의 폐쇄성이다. 시스템은 자연언어 질의분석, 이슈분석, 소셜 빅데이터 분석, 소셜 빅데이터 상관성분석과 자동 보고서 생성으로 구성된다. 생성된 보고서의 유용성을 평가하기 위해, 본 논문에서는 리커트척도를 사용하였고, 빅데이터 분석 전문가 2명이 평가하였다. 평가결과는 리커트 척도 평가에서 보고서의 품질이 비교적 유용하고 신뢰할 수 있는 것으로 평가되었다. 보고서 생성의 저비용, 소셜 빅데이터의 상관성 분석과 소셜 빅데이터 분석의 객관성 때문에, 제안된 시스템이 소셜 빅데이터 분석의 대중화를 선도할 것으로 기대된다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권6호
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• pp.781-790
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• 2015

인터넷과 모바일 환경의 발전에 따라 최근에는 마이크로블로그가 성행하고 있다. 마이크로블로그에는 부가적인 데이터가 담겨있다. 그 중 위치 정보에 대한 데이터를 포함하는 마이크로블로그 데이터를 공간 소셜 웹 객체라고 지칭한다. 이러한 마이크로블로그 데이터에 대한 일반 집계는 사용자별 데이터 집계 등이 있으나, 단일 정보에 대한 집계만 가능하다. 본 연구는 공간 소셜 웹 객체의 특성을 갖는 마이크로블로그 데이터의 공간 소셜 분석을 위해, 일반 집계와 공간 데이터를 결합하고 지오해시와 맵리듀스를 이용한 공간 집계에 대한 알고리즘을 제시한다. 이를 통해 의미있는 공간 소셜에 대한 분석의 기반을 마련하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제48권4호
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• pp.91-113
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• 2014

소셜 메타데이터는 이용자의 자발적인 참여를 통해 정보자원에 대한 풍부한 기술사항을 생성한다는 장점을 지니고 있지만, 조직화 된 구조를 적용하기 어렵다는 특성으로 인해 여러 가지 한계 또한 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 소셜 메타데이터의 유형 가운데 태그를 중심으로 LibraryThing에서 활용되고 있는 태그의 의미를 분석하고, 이를 기반으로 기술의 대상이 되는 정보자원의 서지적 카테고리를 제공함으로써 태그의 의미적 조직화를 위한 대안적인 방안을 제안하였다. 서지적 카테고리를 구조적으로 제공하고 이를 통해 태그 부여단계에서 태그의 의미적 조직화를 유도하기 위해 소셜 인포메이션 아키텍쳐를 적용하여 태그의 조직화를 위한 소셜 메타데이터 프레임워크를 구축하였다. 이는 소셜 메타데이터의 조직화를 위한 개념적인 기반을 제공함으로써 향후 태그를 자동화 된 방식으로 조직하는데 활용할 수 있는 의미적 기반을 마련해 줄 것으로 기대된다.

• 정보와 통신
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• 제31권11호
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• pp.46-51
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• 2014

최근 정보통신 기술의 발전과 더불어 급성장 중인 소셜 네트워크는 개인 혹은 집단간의 실제 사회적 관계를 네트워크 구조로 반영하고 있다. 소셜 네트워크를의 구조를 보다 정확하게 이해하고 소셜 네트워크 내에서 정보가 전파되는 패턴을 파악하기 위해 소셜 네트워크를 수학적으로 모델링하고, 이를 응용하여 소셜 네트워크 빅 데이터를 분석하는 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본고에서는 소셜 네트워크의 구조 분석과 정보 확산 패턴 파악에 관한 주요 연구 사례들을 소개하고, 특히 소셜 빅 데이터 분석과 관련된 연구 주제 및 응용 사례들을 살펴보고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.119-128
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• 2010

지난몇 년간 소셜 네트워크(Social network) 서비스는 급속도로 성장해 왔으며 향후 수년간이러한 추세는 지속될 전망이다. 이에 따라 해당기업, 공공기관에서는 다량의 소셜 네트워크 데이터를 보유하게되었으며, 이 데이터를 배포하여 각종 연구 기관에서 인구통계, 통계분석 등의 연구 목적에 사용할 수 있다. 그러나 배포되는 소셜 네트워크 데이터는 외부정보와 결합되어 개인프라이버시 노출의 문제를 초래할 수 있다. 소셜 네트워크 데이터 소유자는 데이터를 배포하기 전 개인을 식별할 수 있는 명시적 정보를 삭제하거나 암호화해야 함은 물론 외부정보와 결합되어 개인프라이버시 노출의 문제를 발생시킬 가능성이 있는 데이터 또한 수정해야 한다. 데이터 수정 과정에서 수정되는 데이터의 양이 적을수록 데이터의 유용성은 높아진다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 프라이버시 보호 기법과 관련된 기존 연구가 고려하지 않은 내용정보 고려 및 구조정보 왜곡을 보완하는 새로운 기법을 제안한다. 또한 다양한 실험 결과를 통해 소셜 네트워크의 여러 환경에서 제안 기법의 확장성 및 타당성을 알아본다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권5호
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• pp.41-51
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• 2013

미디어를 통한 많은 소셜 데이터가 유통, 활용, 공개 되고 있다. 이 소셜 데이터를 이용한 미디어에 대한 즐거움과 정보의 효율적인 측면만 부각되고, 여기에서 발생되는 지나친 정보 노출과 사용자에 대한 인신 공격적 집단 댓글의 피해 문제는 소흘히 취급되고 있다. 본 연구에서는, 악성 집단 댓글 분석에 의한 SNS 여론 소셜 데이터 분석을 하였다. 소셜 네트워크가 가진 구조적 정보 이용을 통해 분석된 정보 분석 데이터의 양, 즉 SNS 언급 횟수 인 버즈량이 얼마나 많은 사람들에게 배포되고 악용되는가에 대한 문제를 다양한 측정 방법으로 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.361-364
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• 2020

소셜 네트워크 서비스의 사용자가 늘어나면서, 소셜 네트워크 서비스상에서 발생하는 빅데이터를 활용한 서비스가 늘어나고 있다. 소셜 네트워크 서비스 데이터는 실시간으로 생성되며, 따라서 데이터 수집 시스템 역시 자동화하여 준 실시간으로 데이터를 수집할 필요가 있다. 본 논문에서는 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 트위터의 데이터를 지속적으로 수집하기 위한 자동 수집 시스템을 제안한다. 수집 시스템은 Twitter API 를 활용하는 Python 라이브러리를 통해 내용 및 메타데이터를 수집하며, 수집된 데이터를 재 검증한 뒤 저장한다. 또한 구현된 시스템에 환경 데이터를 주제로 하는 쿼리를 입력하여 실제 트위터 데이터를 수집하며 구현된 시스템을 검증해보았다.