• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.629-630
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• 2014

서비스 산업에 있어 기업 간의 경쟁이 날로 심화되어 가고 있는 가운데 효율적인 경영을 위해서는 시시각각으로 변하는 고객의 니즈를 파악하기 위해 그 어느 때 보다도 고객피드백이 필요한 시대이다. 최근 기업에서는 다양한 고객의 목소리가 담겨 있는 소셜 미디어상의 빅 데이터를 이용하여 고객의 피드백을 파악하려는 노력을 하고 있다. 따라서 모바일 스마트 혁명의 핵심 자원인 빅 데이터를 어떻게 분석, 활용 할 것인지 많은 기업들의 관심이 집중되고 있다. 본 연구에서는 이러한 소셜 빅 데이터를 분석하는 기술로서 최근 이슈를 감지하고 예측하는 방법을 제안하다. 이것은 기관이나 기업 등 분석대상과 관련된 소셜 데이터 자체를 분석하거나 그 외 관련 데이터와 연관 관계 분석 등 여러 가지 방법을 조합하여 부정적 이슈 등의 탐지가 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.142-144
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• 2012

소셜 미디어가 확산되고 사용자가 증가하면서, 사용자들은 소셜 미디어를 통해 의견을 공유한다. 소셜 미디어는 실시간 정보에 대한 전달이 빠르며 데이터를 수집, 분석할 수 있다. 오피니언 마이닝은 텍스트로부터 사용자의 의견이 포함된 패턴을 추출하여 특정 제품이나 서비스에 대한 의견의 긍정, 부정 표현의 정도를 측정한다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝을 기반으로 소셜 미디어 데이터에서 기업의 제품, 서비스와 관련된 사용자의 의견을 분석하여 긍정, 부정인지를 판단한다. 그리고 부정 패턴의 빈도를 통해 기업의 위기 상황을 인지하며, 위기 대응을 위한 4단계의 위기관리 모델을 제시한다. 또한 소셜 미디어에서 기업의 위기관리 사례를 확인하고, 표본조사를 통하여 평가 및 분석을 수행한다. 이 모델을 이용하여 방대한 소셜 미디어 데이터에서 기업의 제품이나 서비스에 대한 부정적 의견을 초기에 감지하고, 체계적으로 대응 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.955-956
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• 2013

최근 블로그, 카페 및 SNS(Social Network Service)와 같이 다양한 소셜 네트워크 환경을 통해 사용자 자신의 의견 등을 표현하고 있다. 이에 이러한 데이터를 수집 분석하는 시스템을 개발하는 업체에서는 소셜 네트워크 상의 정보를 수집하여 데이터의 패턴을 분석하여 마케팅 등에 이용하는 기술을 제안하고 있다. 그러나, 기존 기술에서는 소셜 네트워크 상에 존재하는 다양한 유형의 문서나 정보를 모두 수용할 수 없어서 그 분석에 제한이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 소셜 네트워크 정보를 실시간으로 수집 및 분석함에 있어서, 소셜 네트워크상에 존재하는 다양한 유형의 문서나 정보를 모두 수용할 수 있고, 이용자의 필요에 따라 분석 결과를 제공할 수 있는 소셜 네트워크 정보 수집 및 분석 시스템을 제공하고자 한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.1
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• pp.163-170
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• 2021

As a big data is being used in various industries, big data market is expanding from hardware to infrastructure software to service software. Especially it is expanding into a huge platform market that provides applications for holistic and intuitive visualizations such as big data meaning interpretation understandability, and analysis results. Demand for big data extraction and analysis using social media such as SNS is very active not only for companies but also for individuals. However despite such high demand for the collection and analysis of social media data for user trend analysis and marketing, there is a lack of research to address the difficulty of dynamic interlocking and the complexity of building and operating software platforms due to the heterogeneity of various social media service interfaces. In this paper, we propose a method for developing a framework to operate the process from collection to extraction and classification of social media data. The proposed framework solves the problem of heterogeneous social media data collection channels through adapter patterns, and improves the accuracy of social topic extraction and classification through semantic association-based extraction techniques and topic association-based classification techniques.

• 한국체육학회지인문사회과학편
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• v.56 no.4
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• pp.397-413
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• 2017

The purpose of this study is to introduce the case and to provide related information for the physical education major to handle and utilize the social big data through the exploratory study for the application of sports industry in the fourth industrial revolution. For this study, data was collected from the article database, which covers the keyword such as 'Social Big Data', 'Sports' and so on. The analyzed articles were 86 articles. As a results, The research on social big data applied to sports industry are as follows: 1) Analysis of major issues related to sports fans' interests and sports events, 2) A study on media sports engagement, 3) The prediction analysis of sports game based on the sentiment analysis, 4) Development of salary estimation model for professional player in sports, 5) Research trend analysis and so on. In conclusion, the social big data analysis technology in the sports industry and management can be utilized variously. Therefore, the specialists of the sports industry and management field need to learn the techniques, to acquire the know-how for the research project, to convert the convergence thinking.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.914-917
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• 2019

SNS 의 발전으로 기업이나 공공단체는 소셜 데이터가 가지고 있는 감성이나 의견, 여론 등을 분석해서 신흥 가치를 창출하려 한다. 소셜 데이터를 기반으로 하는 감성 분석은 사람들의 소비 측면 및 제품 평가 파악은 물론 기업 매출 및 정책 수립 등에서 도움이 된다. 하지만 소셜 데이터는 각종 신조어 및 이모티콘이 다수 포함되어 있어 기존 감성 분석 방법으로는 정확한 분석을 하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 신조어 및 이모티콘 감성 사전을 구축하고, 분석 과정에서 기존 감성 사전과 본 논문에서 구축된 신조어 및 이모티콘 감성 사전을 사용하여 감성 분석 정확도를 비교한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.682-683
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• 2014

최근 IT업체들은 온라인 상에서 소비자들이 평소에 쏟아내는 의견들을 수집, 축적해서, 원하는 키워드를 중심으로 내용을 분석함으로써, 특정 주제에 대해 어떤 여론이 형성되고 있으며, 여론이 어떻게 전파되고 있는지 경로를 파악할 수 있는 소셜 빅데이터 분석 툴을 경쟁적으로 개발하고 있다. 본 논문에서는 소셜 빅 데이터를 분석함에 있어 이슈를 감지하고 예측하는 기술을 실제 사례에 적용하여 분석한 결과를 고찰해 보고자 한다. 소셜 미디어 데이터 패턴을 비교 분석하고 부정이슈 감지를 위해 부정 여론을 확산시키는데 영향을 미치는 내용과 작성자를 독립변수로 하고, 평균 이슈 도달 시간 및 속도를 종속변수로 정의한다. 부정 여론 형성의 영향력은 트윗수, 리트윗 수를 기준으로 이슈 감지한다. 분석결과 전체 트윗 중 리트윗 메시지가 큰 비중 차지하고 이슈에 대한 버즈가 증가할수록 리트윗 비중이 증가하였으며 크게 확산될 때는 리트윗량이 크게 증가하여 짧은 시간 안에 넓게 확산하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.2
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• pp.43-50
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• 2015

Since the popularity of social network services (SNS) rise, the data produced from them is rapidly increased. The SNS data includes personal propensity or interest and propagates rapidly so there are many requests on analyzing the data for applying the analytic results to various fields. New technologies and services for processing and analyzing big data in the real-time are introduced but it is hard to apply them in a short time and low coast. In this paper, an efficient method to build a tweet analysis system without inducing new technologies or service platforms for handling big data is proposed. The proposed method was verified through building a prototype monitoring system to collect and analyze tweets using the MySQL database and the PHP scripts.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.2
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• pp.96-104
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• 2020

As consumers' consumption activities become more active due to the activation of online shopping malls, companies are conducting item trend analyses to boost sales. The existing item trend analysis methods are analyzed by considering only the activities of users in online shopping mall services, making it difficult to identify trends for new items without purchasing history. In this paper, we propose a trend analysis method that combines data in online shopping mall services and social network data to analyze item trends in users and potential customers in shopping malls. The proposed method uses the user's activity logs for in-service data and utilizes hot topics through word set extraction from social network data set to reflect potential users' interests. Finally, the item trend change is detected over time by utilizing the item index and the number of mentions in the social network. We show the superiority of the proposed method through performance evaluations using social network data.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.6
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• pp.1207-1219
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• 2014

In this study, 1) we compare face channel and non-face channel of life insurance company and non-life insurance company with insurance employs' suitability opinion about channel type, channel property, channel evaluation items requiring when selling insurance products, 2) we construct two social networks for life insurance companies and non-life insurance companies and find/compare two networks' properties, and then want to suggest any direction about sale channel strategy. As the result of comparing social networks of life insurance company and non-life insurance company created by insurance selling channel fit evaluation, employs of life insurance companies have more common opinion than those of non-life insurance companies and so can have more same directional channel strategy. However, property insurance companies need to manage their own channel strategy based on their own circumstance.