• 디지털융복합연구
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• 제14권12호
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• pp.591-597
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• 2016

타당한 연구 수행을 위해서는 방법론이 중요하다. 소셜네트워크서비스로부터 수집되는 데이터를 대상으로 하는 소셜 빅데이터 연구는 최근 들어 새롭게 부각되는 연구이지만 아직 이에 합당한 연구방법이 충분하지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 소셜 빅데이터 분석에 합당한 연구방법론 개발에 앞서, 연구문제의 설정에 대하여 체계적으로 정리하고 질문의 기본 유형을 제시하고자 한다. 그리고 제시되는 6가지 기본 유형에 따른 데이터 형태를 살펴보고자 한다. 나아가 SNS로부터 수집되는 빅데이터 분석과 관련된 통계적인 제 문제에 대해서도 고찰해 보도록 하겠다. 본 연구의 결과는 향후 관련 연구자들이 데이터 유형에 맞는 올바른 연구문제를 수립하고 분석함으로써 타당한 정보를 도출하는데 도움이 될 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.85-92
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• 2019

기업들은 소셜 미디어로부터 특정 주제 및 자사 제품에 대한 다수의 사용자들의 의견을 수집하고 분석하여 사용자 집단이나 소비 트렌드를 식별할 수 있고, 이를 기반으로 미래 예측 및 마케팅 등의 다양한 목적으로 활용하고 있다. 따라서 현재 소셜 미디어 분석 도구들이 네트워크 통계 분석을 통해 기업의 소셜 미디어 마케팅의 성과를 측정하기 위한 수단으로 사용되고 있다. 그러나 이러한 도구들은 방대한 양의 소셜 미디어 데이터를 수집하고 이를 분석하기 위해 고가의 컴퓨팅 자원 및 네트워크 자원을 소모하고, 복잡한 소프트웨어 플랫폼 구축 및 운용에 따른 비용 부담과 많은 운영 노하우를 필요로 한다. 그 결과 중소기업이나 개인 사업자의 경우는 이러한 소셜 미디어 데이터를 효율적으로 활용하지 못하는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 중소기업이나 개인 컴퓨터에서도 운영이 가능한 소셜 미디어 데이터 수집 및 분석 시스템 개발에 필요한 프레임워크 설계와 제시된 프레임워크 설계에 대한 완전성이나 일관성을 검증하기 위한 정형 명세 기법을 제시한다. 또한 정형명세 기법으로 Z 언어를 통해 명세한 결과를 Z-EVES Tool을 통해 Z 모델 체킹을 수행하여 프레임워크 설계의 명확성을 검증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.2241-2246
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• 2015

최근 기업들은 효율적인 경영을 위해 소셜 미디어상의 빅 데이터를 분석하는 시스템을 이용하여 고객피드백에 관한 정보를 수집하고 분석하고 있다. 소셜 미디어상에는 실시간으로 자발적인 고객의 의견들이 대량 포함되어 있어 고객 피드백을 파악할 수 있는 방법으로 소셜 빅 데이터를 이용하는 것이 매우 효율적 이다. 본 논문에서는 관광서비스 산업의 대표기업인 여행사에 관해 소셜 미디어 상의 빅 데이터를 이용하여 보다 정확하고 효율적인 고객피드백 정보수집과 분석이 가능한 평가방안을 제안한다. 그것을 위해 우선 서비스 모델을 설계하고 구축하고 테스트 베드로서 국내 최대 규모의 여행사를 중심으로 빅5 여행사에 대해 미디어 채널, 소비자 만족도 , 브랜드 이미지 등을 분석한다. 또한 긍정지수와 부정지수로 호감도를 평가하여 비교분석한 결과를 제시한다. 평가항목에 따라 개선해야 되는 분야를 알 수 있어 제안한 평가방법은 해당 여행사가 보다 효율적으로 고객을 관리하는데 효과적임을 알 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.68-79
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• 2021

소셜 사물 인터넷(SIoT)에서 차량들이 다양한 정보를 생성하고 이를 다른 차량과 공유하고 피드백을 주고 받는 소셜 행위가 이루어진다. 차량 간에 신뢰성 있는 정보를 공유하기 위해서는 차량의 신뢰성을 판별하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 차량들 간에 신뢰성 있는 정보를 공유하기 위한 차량 신뢰도 계산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 차량 간 소셜 행위에 기반한 사용자 평판과 네트워크 신뢰도를 고려하여 차량 신뢰도를 판별한다. 차량은 점수 부여, 무시, 재배포 등의 행위를 선택할 수 있으며 이에 따라 사용자 평판이 계산된다. 네트워크 신뢰도를 계산하기 위해 다른 차량과의 거리와 패킷 전송률을 이용한다. 사용자 평판과 네트워크 신뢰도를 이용하여 지역 신뢰도가 계산된다. 이때, 전달되는 데이터의 중복 배포를 방지한다. RSU(Road Side Unit)의 데이터를 활용하여 지역적인 데이터의 한계를 극복하고 전역적인 데이터를 활용하여 보다 더 정확한 차량 신뢰도 계산이 가능하다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해서 성능이 우수함을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.153-155
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• 2017

빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터를 2011년 이래로 최근 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 2017년 5월, 1개월 시점을 설정하고 "4차 산업혁명" 키워드에 대한 소비자들의 인식들을 살펴보았다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 4차 산업혁명 키워드에 대한 연관 검색어 1위는 "후보"가 빈도수(7,613)인 것으로 나타났다. 둘째, 연관 검색어 2위는 "안철수"가 빈도수(7,297), 3위는 "문재인"이 빈도수(5,183)로 각각 나타났다. 다음으로 "4차 산업혁명" 키워드에 대한 검색어 긍정적 여론 빈도수 1위는 새로운(895)으로 나타났고, 부정적 여론 빈도수 1위는 위기(516)가 차지하였다. 이러한 결과 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2012년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.43-44
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• 2012

스마트 폰이 보편화되면서 소셜 네트워크 게임의 시장이 확장되고 있다. 온라인 커뮤니티를 기반으로 한 소셜 네트워크 게임은 유저의 수에 비례하여 수익이 발생하기 때문에 초기 유저 확보의 점유가 중요하다. 현재의 소셜 네트워크 게임은 체계적인 비즈니스 모델을 사용하지 않고 일반적인 게임 마케팅 비즈니스 모델을 사용하는 사례가 대부분이다. 초기 유저 확보를 위해서 객관적이고, 논리적인 수익 모델 및 수용 요인 분석이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 요인을 멀티 레벨 비즈니스 모델을 디자인 한 후, 초기 유저 확보를 위한 정량적인 근거를 제안하였다. 소셜 게임 'Rich town'을 분석하여 초기 유저 유입 데이터를 도출한 데이터를 본 논문에서 제안한 멀티 레벨 비즈니스 모델에 적용하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.345-346
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• 2018

소셜 네트워크 서비스의 사용량이 폭발적으로 증가함에 따라 실생활에서 발생한 이벤트에 관한 정보가 온라인을 통해 급속도로 확산되고 있다. 이에 따라 소셜 데이터를 통해 이벤트를 검출하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 소셜 데이터를 이용하여 키워드 그래프를 구축하여 사용자 관심도를 고려한 이벤트 검출 기법을 제안한다. 사용자의 소셜 행위로부터 관심도를 계산하고 관심도의 변화를 고려하여 이벤트 판별에 이용한다. 기존의 기법과 달리 관심도를 반영함으로써 결과의 신뢰성을 향상시킨다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1431-1434
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• 2013

최근 소셜 네트워크 서비스 사용자의 폭발적인 증가 추세와 더불어 사용자 기반의 정보 공유 패러다임이 확산됨에 따라 효과적인 정보 공유를 위한 검색 방법 및 정보 분류의 필요성이 대두되고 있다. 소셜 네트워크 서비스는 관계도 탐색, 유사한 관심사의 사람들과 정보 공유, 추천시스템 등의 주요 서비스를 사용자 기반으로 구축하는 방향으로 연구가 진행되고 있으나 낮은 정보의 신뢰성으로 인해 지능적인 검색 및 정보 분류에 한계가 있었다. 본 논문에서는 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 을 기반으로, 낮은 정보의 신뢰성을 높이고 사용자의 소셜 검색 만족도를 높일 수 있는 사용자 그룹 분류 기법을 제안한다. 이를 위해 Facebook 사용자의 메타데이터를 수집하고 관계로 맺어진 사용자들간의 친밀도를 메타데이터 기반으로 계산하며 유사한 관심 정보에 따라 분류하고 효과적으로 사용자들을 그룹화한다. 마지막으로 실험을 통해 관계로 이루어진 사용자 친밀도와 그룹 분류가 효과적으로 수행되었음을 보인다.

• 경영정보학연구
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• 제21권2호
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• pp.117-137
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• 2019

빅데이터 시대를 맞아 다양한 도메인에서 수없이 많은 데이터들이 생산되면서 데이터 사이언스가 대중화 되었고, 데이터의 힘이 곧 경쟁력인 시대가 되었다. 특히 전 세계 데이터의 80% 이상을 차지하는 비정형 데이터에 대한 관심이 부각되고 있다. 소셜 미디어의 발전과 더불어 비정형 데이터의 대부분은 텍스트 데이터의 형태로 발생하고 있으며, 마케팅, 금융, 유통 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 하지만 이러한 소셜 미디어를 활용한 텍스트 마이닝은 수치형 데이터를 활용한 데이터 마이닝 분야에 비해 접근이 어렵고 복잡해 기대에 비해 그 활용도가 높지 못한 실정이다. 이에 본 연구는 프로그래밍 언어나 고사양 하드웨어나 솔루션에 의존하지 않고, 쉽고 간편한 소셜 미디어 텍스트 마이닝을 위한 통합 애플리케이션으로 Korean Natural Language Application(KoALA)을 개발하고자 한다. KoALA는 소셜 미디어 텍스트 마이닝에 특화된 애플리케이션으로, 한글, 영문을 가리지 않고 분석 가능한 통합 애플리케이션이다. 데이터 수집에서 전처리, 분석, 그리고 시각화에 이르는 전 과정을 처리해준다. 본 논문에서는 디자인 사이언스(design science) 방법론을 활용해 KoALA 애플리케이션을 디자인, 구현, 적용하는 과정에 대해서 다룬다. 마지막으로 블록체인 비즈니스 관련 사례를 들어 KoALA의 실제 활용방안에 대해서 다룬다. 본 논문을 통해 소셜 미디어 텍스트 마이닝의 대중화와 다양한 도메인에서 텍스트 마이닝의 실무적, 학술적 활용을 기대해 본다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권1호
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• pp.27-39
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• 2017

기업은 자사의 브랜드 이미지 제고, 제품의 홍보와 고객관리를 위해 소셜 네트워크 서비스를 적극적으로 활용하고 있다. 나아가 기업의 위기상황에 대한 실시간 대응 채널로서 소셜 네트워크 서비스의 사용은 확장되고 있다. 특히, 기업의 예상치 못한 위기상황이 소셜 네트워크 서비스를 통해 전파되는 경향이 있다는 점에서 기업의 소셜 네트워크 서비스를 통한 위기대응은 효과적이다. 이러한 대응은 소비자의 기업의 이미지 형성에 큰 영향을 끼친다. 본 연구는 기업의 소셜 네트워크 서비스 대응 사례를 태도(수용적 vs. 방어적)와 속도(빠른 대응 vs. 느린 대응)로 구분하여 소셜 네트워크 서비스 상의 위기 관련 트위터 버즈의 지속기간을 분석하였다. 12개의 기업 위기 대응 사례에 대한 트워터 데이터를 분석자료로 하여 분석하였다. 분석결과는 기업의 위기대응 전략 수립 및 위기별 대응전략 수립에 기본자료로 활용될 수 있다.