• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.608-611
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• 2012

소셜 사건이 일어나면 그 사건과 관련된 트윗이 폭발적으로 증가하는데 트윗 일부 내용을 살펴보면 스팸, 광고와 같은 트윗이 많이 포함되어 있다. 수 많은 트위터 데이터에서 사용자가 사건과 직접 관련된 신뢰성 높은 트윗을 찾아 읽는데 시간이 많이 걸릴 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서 트위터의 리트윗 정보, 사용자 신뢰도 측정 및 활동 분석, 팔로잉과 팔로워간의 정보 등 사용자의 행동 분석을 이용하여 소셜 사건과 직접 관련된 신뢰성 높은 사용자의 트윗을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 소셜 이슈 4 개에 대한 트윗 데이터에서의 실험을 통하여 상위 100 개의 결과에서의 정확률(P@100) 76.6%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안 방법이 신뢰성 높은 사용자의 트윗을 추출하는데 효과적인 방법임을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.147-148
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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. 메타분석은 여러 실증연구의 정량적인 결과를 통합과 분석을 통해 전체 결과를 조망할 수 있는 기회를 제공하는 통계적 통합 방법이다. 전자상거래 연구에서 혁신확산에 영향을 미치는 요인으로 상대적 이점, 적합성, 복잡성, 시험 가능성, 관찰 가능성, 편리성 그리고 커뮤니케이션 채널을 외부 요인으로 설정된 연구를 대상으로 하고자 한다. 다음으로 국내 주요 학회지에 게재된 혁신확산이론 관련연구에서 어떠한 요인들을 사용하고 있고 또한 이러한 외부요인들이 종속변수에 어느 정도의 설명력을 가지는지를 메타분석을 통해 알아보고자 한다. 이러한 연구모델을 바탕으로 학문적 실무적 의의를 논의하고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.2
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• pp.166-171
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• 2020

Big data processing technology that can store and analyze data and obtain new knowledge has been adjusted for importance in many fields of the society. Big data is emerging as an important problem in the field of information and communication technology, but the mind of continuous technology is rising. the R, a tool that can analyze big data, is a language and environment that enables information analysis of statistical bases. In this paper, we use this to analyze the Bible data. We analyze the four Gospels of the New Testament in the Bible. We collect the Bible data and perform filtering for analysis. The R is used to investigate the frequency of what text is distributed and analyze the Bible through social network analysis, in which words from a sentence are paired and analyzed between words for accurate data analysis.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.207-210
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• 2018

인플루언서(Influencer)란 소셜 미디어에서 유난히 많은 영향력과 파급효과를 가지고 오는 사람들을 말하며, 이들이 만들어내는 콘텐츠는 이제는 자신들의 브랜딩을 넘어선 커머스(Commerce) 효과를 발휘하고 있다. 본 논문에서는 소셜 웹 그리고 공공데이터를 중심으로 뷰티 빅데이터와 방송 콘텐츠 빅데이터를 수집하고 분석하여 상호 상관성에 기반하여 화장품 관련 기업에서 CRM(Customer Relation Management), PLM(Product Lifecycle Management, SCM(Supply Chain Management System) 등의 경영정보시스템과 연계한 뷰티 분야에 최적화된 통합 경영정보시스템을 제안한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.20 no.5
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• pp.87-94
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• 2019

In this paper, the method of analyzing the unformatted data of consumers accumulated on social networks in the era of the Fourth Industrial Revolution by utilizing data from the service design and social psychology aspects was proposed. First, the fandom phenomenon, which shows subjective and collective behavior in a space on a social network rather than physical space, was defined from a data service perspective. The fandom model has been transformed into a collective level of customer Persona that has been analyzed at a personal level in traditional service design, and social network analysis that analyzes consumers' big data has been presented as an efficient way to pattern and visually analyze it. Consumer data collected through social leasing were pre-processed by column based on correlation, stability, missing, and ID-ness. Based on the above data, the company's brand strategy was divided into active and passive interventions and the effect of this strategic attitude on the growth direction of the consumer's fandom community was analyzed. To this end, the fandom model of consumers was proposed by dividing it into four strategies that the brand strategy had: stand-alone, decentralized, integrated and centralized, and the fandom shape of consumers was proposed as a growth model analysis technique that analyzes changes over time.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.771-772
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• 2015

소셜미디어 상 고객들이 쏟아내는 말을 실시간으로 분석, 조사하는 방법으로 버즈 모니터링 이라는 시스템을 이용하여 웹상의 다양한 정보를 자동으로 검색하고 수집하고 있다. 본 논문에서는 여행사에 관해 소셜 미디어 상의 빅 데이터를 이용하여 보다 정확하고 효율적인 정보 수집과 분석이 가능하도록 하기위한 분석 모델을 제안하고 실제 국내 여행사에 관해 비교 분석한다. 먼저 여행사별 인지도,이미지와 선호도 분석을 하고 관광관련 상품과 서비스에 대한 분석과 함께 소비자 분석으로서 관광의 목적, 동행인 등 소비자의 생활패턴에 대한 분석을 한다. 또한 여행사 관련 영향력자 경향을 트위터 상에서 살펴본 결과 해당 여행사 이용경험자와 관련 뉴스를 제공하는 언론, 이벤트에 관심 있는 사용자들로 유형화 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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• pp.93-94
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• 2015

본 논문에서는 학교 교육환경에서 청소년들에게 발생 할 수 있는소 셜미디어의 역기능을 빅 데이터 처리를 통하여 분석 할 수 있는 방법을 제시하고, 특히 악성 댓글을 위주로 한 청소년들 간의 소셜미디어를 중심으로 빅 데이터의 마이닝 기술을 활용하여 대표적인 청소년 문제의 확산을 방지 할 수 있는 시스템 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.898-899
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• 2014

여러 가지 예측하기 힘든 요소에 의해서 발생되는 재난을 미리 감지하는 것은 매우 어려운 일이다. 특히, 일부라도 예측할 수가 있는 자연재난이 아닌 복합재난의 경우, 측정될 수가 있는 정형적인 데이터가 존재하지 않기 때문에 재난을 예측하기 위한 데이터가 없는 것이 현실이다. 본 논문에서는 재난에 대한 전조를 감지하기 위해 소셜미디어에서 사람들이 직접 생성하는 소셜 빅데이터를 활용하여 재난과 관련된 메시지의 감성이 재난전조와 연관성이 있다는 것을 알아보고자 한다. 그래서 실제 사람들이 작성한 재난과 관련된 트윗을 수집하고 감성분석하여 재난발생 전후의 감성변화를 분석하였다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.19 no.4
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• pp.21-30
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• 2014

Personalized data of users at social network service can be used as a new resource for providing personalized nutrition information. Although providing personalized information for nutrition using social data, there are a few studies on providing personalized nutrition information with customized user preference based on social network service. The purpose of this study is to implement the clustering of data analysis with collected personal data of Facebook users. To find out the method for providing personalized information, this study described an effective method for providing nutrition information by analyzing web posting on Facebook that can be called a typical social network service. According to the result from clustering, sodium and sugars were important variables from diet of user. Furthermore, the importance of elements of user's diet has some differences according to vendor/manufactures.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.146-147
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• 2017

Big data analysis is a technique for effectively analyzing unstructured data such as the Internet, social network services, web documents generated in the mobile environment, e-mail, and social data, as well as well formed structured data in a database. The most big data analysis techniques are data mining, machine learning, natural language processing, and pattern recognition, which were used in existing statistics and computer science. Global research institutes have identified analysis of big data as the most noteworthy new technology since 2011. Therefore, companies in most industries are making efforts to create new value through the application of big data. In this study, we analyzed using the Social Matrics which a big data analysis tool of Daum communications. We analyzed public perceptions of "Internet of things" keyword, one month as of october 8, 2017. The results of the big data analysis are as follows. First, the 1st related search keyword of the keyword of the "Internet of things" has been found to be technology (995). This study suggests theoretical implications based on the results.