• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.6
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• pp.10-23
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• 2019

Although social big data can provide a multi-faceted perspective on school bullying experiences among children and adolescents, the complexity and variety of unstructured text presents a challenge for systematic collection and analysis of the data. Development of an ontology, which identifies key terms and their intricate relationships, is crucial for extracting key concepts and effectively collecting data. The current study elaborated on the definition of an ontology, carefully described the 7 stage development process, and applied the ontology for collecting and analyzing school bullying social big data. As a result, approximately 2,400 key terms were extracted in top-, middle-, and lower-level categories, concerning domains of participants, causes, types, location, region, and intervention. The study contributes to the literature by explaining the ontology development process and proposing a novel alternative research model that uses social big data in school bullying research. Findings from this ontology study may provide a basis for social big data research. Practical implications of this study lie in not only helping to understand the experience of school bullying participants, but also in offering a macro perspective on school bullying as a social phenomenon.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.6
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• pp.1105-1114
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• 2018

The growth rate of the domestic digital music contents market has been remarkable recently. Accordingly, the necessity of prediction for chart success of digital music contents has grown. This paper proposes prediction indexes for chart success of digital music contents through analysis of correlation between social data such as Internet news, SNS and entry rankings in Melon's weekly music charts. We collected a total of 10 social data items for each male and female artist, and executed cluster analysis. Through this, we found meaningful prediction indexes for chart success of digital music contents for each male and female artist.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.3
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• pp.219-228
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• 2008

For real-time social networking service, mobile interaction in a usable-unified-ubiquitous (U3) web service was studied. Both as a convenient mobile HCI for real-time social networks and as indexing keys to metadata information in ubiquitous web service, the multi-lingual single-character domain names (e.g. 김.net, 이.net, 가.net, ㄱ.net, ㄴ.net, ㅎ.net, ㅏ.net, ㅔ.net, ㄱ.com, ㅎ.com) are convenient mobile interfaces when searching for social information and registering information. We introduce the sketched design goals and experience of mobile interaction in Korea, Japan and China, with the implementation of real-time social networking service as an example of U3 Web service. We also introduce the possibility of extending the application to the metadata directory service in IP-USN (IP-based Ubiquitous Sensor Network) for a unified information management in the service of social networking and sensor networking.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1505-1506
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• 2011

소셜 서비스의 확산에 따라 이러닝 분야에서도 소셜러닝이 확산되고 있다. 소셜러닝이 기존 교육과 구별되는 가장 큰 특징은 콘텐츠의 생산과 소비 방법으로, 네트워크를 통해 가치를 전달하고, 다른 사람으로부터 배운다는 것이다. 따라서 소셜미디어 콘텐츠와 소셜네트워크 활동 콘텐츠를 학습객체화하여 함께 이용할 수 있어야 한다고 본다. 이를 위해 본 논문에서는 소셜미디어 콘텐츠를 학습객체화 할 수 있도록 콘텐츠 생성모델 확장 방안을 제안하고자 한다. 소셜자원기반 콘텐츠 생성모델은, 학습객체 정의와 메타데이터 생성모델로 구성된다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.17 no.4
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• pp.295-305
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• 2016

The purpose of this study is to analyze the internal reputation factors that affect the job satisfaction by big data analysis in the social media for corporate reputation and verify the difference between large corporations and small-medium corporations for each factor of internal reputation. The result showed 'Salaries and Benefits' is a major factor that affects the job satisfaction for all research corporations, 'Senior Management' is a major factor for large corporations, and 'Salaries and Benefits' is a major factor for small-medium corporations. As for the difference factors of large corporations and small-medium corporations are 'Job Satisfaction', 'Salaries and Benefits', and 'Work-life Balance'. Unstructured data analysis shows some interesting features to be studied further.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.10
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• pp.243-252
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• 2014

Many researches about the effect on politics, economics and Sociocultural phenomenon using the social media are in progress. Authors utilized NAVER Trend most famous web browsing service in korea, NAVER Blog social media, NAVER Cafe service and Open Data(API) and also used temperature, humidity index data of Korea Meteorological Administration. This study analyzed a change of the public's emotion in korea using Cluster analysis of vocabulary of taste among its of feelings and senses. K-means clustering was followed by decision of the number of groups which was used Chi-square goodness of fit test and ward analysis. Eight groups was made and it represented sensitive vocabulary. By Discriminant analysis, eight groups decided by Cluster analysis has 98.9% accuracy. The change of the public's emotion has capability to predict people's activity so they can share sensibility and a bond of sympathy developed between them.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.182-183
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• 2018

Big data analysis is the process of discovering a meaningful correlation, pattern, and trends in large data set stored in existing data warehouse management tools and creating new values. In addition, by extracts new value from structured and unstructured data set in big volume means a technology to analyze the results. Most of the methods of Big data analysis technology are data mining, machine learning, natural language processing, pattern recognition, etc. used in existing statistical computer science. Global research institutes have identified Big data as the most notable new technology since 2011.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.28 no.1
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• pp.62-71
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• 2013

최근 빅데이터 시대를 맞이하여 소셜미디어가 중요한 정보의 소통수단으로 급부상함에 따라 소셜웹 이슈 탐지 및 예측분석 기술이 큰 주목을 받고 있고, 기업 정부 등에서 정치/경제/사회문화적 이슈들에 대한 온라인 동향 분석 및 이슈 예측 기술의 수요가 급증하고 있다. 본고에서는 페이스북, 트위터 등의 소셜미디어에 대한 온라인 동향 분석 및 모니터링 기술 개발의 국내/국외 상용화 및 연구 현황을 소개한다. 또한, 사회적 동향을 분석해서 만들어진 예측모델에 기반해서 이슈의 향후 전개 과정에 대해 정량적으로 예측하는 기술 현황을 국내와 국외로 나누어 소개한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.30 no.8
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• pp.20-28
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• 2013

M2M 관련 업체별 또는 응용분야별 자체적으로 제공되던 M2M 플랫폼의 상호운용을 위한 표준화에 이어 최근에 지능형 M2M 서비스 등 C2C형 서비스를 통한 M2M 서비스의 확산을 위한 기술 개발의 필요성이 점차 증대되고 있으며 이와 더불어 인지 컴퓨팅 (Cognitive Computing) 및 하드웨어 기술의 발전으로 단순히 데이터 전송을 위한 M2M 단말의 역할에서 다양한 M2M 데이터를 기반으로 한 지능형 M2M서비스를 제공할 수 있는 지능형 M2M 단말에 대한 요구도 커지고 있다. 소셜 M2M 서비스는 지능형 M2M 플랫폼을 내장한 M2M 단말들이 자율적으로 소셜 네트워크 기반의 협업을 통해 창출된 지능형 M2M 융 복합 서비스로서 모다정보통신이 중심이 되어 소셜 M2M 서비스를 위한 지능형 M2M 플랫폼의 연구 개발과 함께 개발 기술의 선행표준화와 표준특허의 확보를 추진하고 있다. 연구 결과물은 향후 신규 융 복합 M2M 서비스의 발굴의 촉진 및 관련 산업 활성화에 크게 기여할 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.900-901
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• 2014

최근 정보처리기술의 비약적인 발전은 소셜미디어를 통해 생산되는 종합정보의 처리를 용이하게 하였으며 광역적 의사소통을 가능하게 하였다. 이와 같은 기술의 발전을 재난관리에 적극 활용하려는 움직임이 확산되고 있으며, 이는 국내외의 여러 사례들을 통해 그 필요성이 입증되고 있다. 본 연구에서는 국립재난안전연구원에서 개발한 실시간 소셜 빅데이터 모니터링 시스템인 '소셜빅보드(Social Big Board)'를 활용하여 대상 기간 동안의 지역별 위치공개 트윗 현황을 조사하였다. 이를 위해 전체 재난 안전관련 트윗 중 위치정보공개 트윗을 대상으로 분석을 수행 하였으며 그 결과, 분석기간에 따른 전체 트윗과 지역별 위치정보공개 트윗은 재난상황의 발생과 피해규모에 따라 발생의 정도가 다르게 나타나는 것을 확인하였다. 향후, 재난 안전과 관련된 위치정보공개 트윗의 지속적인 모니터링 수행을 통해 신뢰성 있는 재난 대응체계 구축이 가능할 것으로 기대된다.