• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.61-71
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• 2014

인터넷을 기반으로 하는 전자상거래 산업에서는 최근 소셜네트워크서비스 (Social Network Service)와 결합된 소셜쇼핑(Social shopping)이라고 하는 새로운 형태의 사업모델(Business Model)이 등장하였다. 소셜쇼핑은 지역기반의 업체가 제공한 서비스나 상품을 다수의 구매자가 인터넷을 통해 일정 갯수 이상 구매하는 경우 거래가 성사되는 형태이다. 본 연구에서는 소셜쇼핑의 수용에 영향을 주는 요인을 도출하고 이들 요인간의 구조적인 관계를 밝히고자 한다. 이를 위해 인터넷 쇼핑, 소셜쇼핑, 기술수용모형 등의 소셜쇼핑의 수용에 관한 선행 연구들을 살펴보고 소셜쇼핑의 수용에 영향을 주는 요인을 도출한 후 이들간의 관계를 밝히기 위해 구조방정식모형을 이용하여 분석하였다. 분석에서는 설문조사를 통해 데이터를 수집하고 탐색적 요인분석과 구조방정식모형의 분석을 통해 요인간의 구조적 관계를 도출하였으며 소셜쇼핑 사용경험과 성별에 따른 차이를 분석하였다. 지각된 유용성과 지각된 즐거움이 이용의도에 중요한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었고, 소셜쇼핑 사용경험 유무와 성별에 따른 차이가 존재하여 세분화된 고객에 맞는 전략이 필요함을 알 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권4호
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• pp.523-534
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• 2015

소셜러닝은 소셜미디어의 단순한 교육적 활용에서 나아가, '학습자의 참여가 증진되고 동료학습자간의 의사소통과 의견 공유가 주된 학습 활동으로 부각되며, 학습자와 교수자간의 활발한 상호작용에 의하여 학습의 내용이 적응적으로 제공되는 학습' 이다. 본 연구에서는 소셜미디어의 특징과 소셜러닝에 대한 개념 이해를 바탕으로, 소셜러닝 교육과정을 기획, 설계, 개발하고, 실제 직업교육 현장에 적용한 후 그 성과를 분석하였다. 302명이 입과하여 138명이 수료를 한 '유통혁신을 위한 POP 및 품목별 진열기법'을 다룬 소셜러닝 시범운영은 시간흐름에 따른 콘텐츠 제시방식, 진행형 콘텐츠와 학습자간 활발한 상호작용을 지원하는 플랫폼 개발, 소형 스마트 기기에 의한 효과적 직무교육 지원체제가, 핵심적 특징으로 적용되었다. 본 연구에서는 학습관리시스템에 남겨진 로그데이터를 통한 학습행태 분석, 온라인 활동과 과제로 구성된 평가결과 및 수료율 분석, 설문조사를 통한 학습자 특성 및 만족도 분석이 실시되었다. 종합적 분석에 의하여 소셜러닝의 개선사항과 향후 발전방향을 제언하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권10호
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• pp.195-206
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• 2020

본 연구는 소셜미디어 이용자의 소비자 혁신성 등의 특성이 국내에서 많이 사용되는 소셜미디어 이용에 미치는 영향을 분석한다. 이를 위하여 2019년 한국미디어패널데이터의 소셜미디어 이용과 이용자 특성에 관한 자료를 활용하여 소셜미디어 이용 여부를 프로빗 모형과 다항 프로빗 모형으로 추정하였다. 분석결과 기능적, 쾌락적 혁신성을 가진 이용자는 소셜미디어를 이용하기 쉽고 이에 비하여 인지적 혁신성을 가진 이용자는 소셜미디어를 이용하지 않을 것으로 분석되었다. 개별 소셜미디어의 이용과 관련하여 기능적 혁신성은 카카오스토리의 이용 확률을 높이고 쾌락적 혁신성은 인스타그램의 이용 확률을 증가시키나 인지적 혁신성은 카카오스토리, 네이버 밴드의 이용 확률을 감소시키는 것으로 나타났다. 본 연구는 기업이 혁신성과 관련된 제품을 홍보함에 있어 어떤 소셜미디어를 채택할 것인가에 관한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 소셜미디어 이용자가 몇가지 소셜미디어를 동시에 사용한다는 가정하에서 분석을 시도하는 것도 필요해 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.780-786
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• 2015

SNS 등과 같은 소셜 미디어는 실시간으로 자발적인 고객의 의견들을 대거 포함하고 있어 최근 기업들은 효율적인 경영을 위해 소셜 미디어상의 빅 데이터를 분석하는 시스템을 이용하여 고객피드백에 관한 정보를 수집하고 분석하고 있다. 그러나 온라인 사이트에서 수집한 데이터는 띄어쓰기와 철자 오류가 많아 기존의 형태소 분석기로는 정확한 분석을 할 수 없다. 또한 온라인 상의 문장은 짧다는 특징이 있어 상호 정보량, 카이제곱 통계량 등과 같은 기존의 의미 선택 방법을 이용하게 되면 문장 내 선택 할 수 있는 의미의 부재로 인해 정확한 감성 분류를 할 수 없다는 문제점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 초/중성 및 어절 패턴 사전을 이용해서 보정할 수 있는 모듈과 문장 내 품사의 우선순위를 이용한 의미 선택 방법을 제안한다. 이러한 방법으로 형태소 분석기에서 추출된 품사 정보를 기반으로 용언과 체언을 분리해서 분석 해당 품사에 종속적인 속성 DB 구축 한 후 학습에 의해 누적된 속성 DB를 사용하여 보다 정확한 긍/부정 감성을 추출한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.557-567
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• 2023

최근 소셜 플랫폼 마케팅 환경은 빠르게 변화하고 있다. 이러한 환경에서 기업은 브랜드와 서비스를 홍보하기 위해 소셜 플랫폼 인플루언서에 대한 의존도가 높아지고 있다. 이처럼 소셜 인플루언서에 대한 관심이 높아지고 있음에도 불구하고 소셜 플랫폼 인플루언서 특성이 소비자 애착과 브랜드 충성도에 미치는 영향을 탐구하는 실증적 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 소셜 플랫폼 인플루언서 특성, 소비자 애착 및 브랜드 충성도 간의 관계를 살펴보았다. 중국 소비자를 대상으로 온라인 설문조사를 진행하였으며, 총 360부의 데이터를 분석에 사용하였다. 분석에는 SPSS와 AMOS 프로그램을 사용하였다. 연구 결과 소셜 플랫폼 인플루언서 특성 중 애착에 유의한 영향을 미치는 요인은 신뢰성, 전문성과 친밀성으로 나타났으며, 소셜 플랫폼 인플루언서에 대한 애착도가 높을수록 브랜드 충성도가 높아짐을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권7호
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• pp.35-41
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• 2019

본 연구는 소셜 빅데이터 분석을 통해 튼살 기능성 화장품 시장과 고객 분석을 수행하고 중소화장품제조 기업의 마케팅 활용 후 시사점을 도출하기 위해 수행되었다. 20만개 이상의 네이버 블로그, 네이버 까페, 인스타그램, 네이버스토어 게시글을 대상으로 R을 활용한 빅데이터 분석을 수행하였다. 키워드 빈도분석, 연관관계 분석을 통해 고객 니즈와 경쟁사 포지셔닝을 이해하고 마케팅 전략 수립을 위한 시사점을 도출하였다. 분석 결과 튼살 완화와 함께 예방이 핵심 소구점으로 파악되었고 선물용 시장을 위한 제품 라인의 확장이 주요 시사점으로 나타났고 제품에 대해 상호 보완할 수 있는 제품과의 연관성이 높은 것으로 나타났다. 전통적인 마케팅 기법과 함께 사용 시 소셜 빅데이터 분석은 증거기반의 의사 결정과 기존에 파악하지 못했던 고객과 시장의 특성 도출에 유용함을 확인하였다. 향후 연구에서는 word2vec과 같은 자동화된 문장 분류를 통해 추가적인 마케팅 인사이트를 얻을 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제7권10호
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• pp.251-258
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• 2018

파일을 암호화시켜 몸값을 요구하는 악성 소프트웨어인 랜섬웨어는 빠른 전파력과 지능화로 더욱 위협적이 되고 있다. 이에 빠른 탐지 및 위험 분석이 요구되고 있지만, 실시간 분석 및 보고가 미비한 상태이다. 본 논문에서는 실시간 분석이 가능하도록 소셜 빅데이터 마이닝 기술을 활용하여 랜섬웨어 전파 감지 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 트위터 스트림을 실시간 분석하여 랜섬웨어와 관련된 키워드를 가진 트윗을 크롤링한다. 또한 뉴스피드 분석기를 통해 뉴스서버를 크롤링하여 랜섬웨어 관련 키워드를 추출하고, 보안업체의 서버나 탐색 엔진을 통해 뉴스나 통계데이터를 추출한다. 수집된 데이터는 데이터 마이닝 알고리즘으로 랜섬웨어 감염 정도를 분석한다. 2017년 전파가 많이 되었던 워너크라이와 록키 랜섬웨어 감염전파 시 관련 트윗의 수와 구글 트렌드(통계 정보) 정보, 관련 기사를 비교하여 트윗을 이용한 본 시스템의 랜섬웨어 감염 탐지 가능성을 보이고, 엔트로피와 카이-스퀘어 분석을 통해 제안 시스템 성능을 보인다.

• 정보와 통신
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• 제29권11호
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• pp.30-35
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• 2012

빅데이터의 패러다임과 함께 데이터의 활용과 이를 통한 기업 운영 혁신이 새롭게 주목받고 있다. 소셜 미디어 분석이나 고객 마케팅 분석등과 같은 분야에서 빅데이터 분석의 활용 사례가 속속히 소개되고 있다. 하지만 국내 산업에서 제조업이 차지하는 비중과 가치에비해 빅데이터의 제조업에 대한 응용에 관한 연구나 관련 문헌은 타 산업이나 응용분야에 비해 미약한 편이다. 본 글에서는 빅데이터 분석이 제조업에서 어떻게 활용될 수 있는지를 세가지 다른 형태의 데이터 분류 - 제조장비 운영데이터, 운용 통합데이터, 고객 경험 데이터 - 를 통해 소개하고 각 분류별 실제 사례를 통해 제조업체에서 실질적으로 응용할 수 있는 방안을 제공한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.93-96
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• 2018

데이터를 저장하고 분석하여 새로운 지식을 얻을 수 있는 빅데이터 처리기술은 사회의 여러 분야에서 중요성이 강조되고 있으며 정보통신기술 분야의 핵심 이슈로 부각되면서 관련 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 빅데이터를 분석할 수 있는 도구인 R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 본 논문에서는 이를 이용하여 성경데이터를 분석한다. R을 이용하여 어떠한 텍스트가 분포되어 있는지를 빈도 조사를 수행하며 소셜 네트워크 분석을 통해 성경을 분석한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권7호
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• pp.371-378
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• 2017

최근 모바일의 확산과 웹 서비스의 도입으로 온라인 상에 데이터가 급격히 증가하게 되어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히, 빅데이터 분야에서 소셜 미디어의 등장은 축적되는 비정형 데이터의 양이 급격하게 증가하는 계기가 되었다. 이러한 비정형 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하기 위해 다양한 분야에서 빅데이터 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 빅데이터는 선진국을 중심으로 다양한 분야에서 핵심 자원으로서 중요성이 부각되고 있다. 그러나 빅데이터의 긍정적인 미래 전망과 함께 데이터의 침해 및 개인정보 보호에 대한 우려가 지속적으로 언급되고 있다. 이와 같이 긍정적인 시각과 부정적인 시각이 공존하는 빅데이터에 대해 사람들의 의견을 분석하는 연구는 현재 매우 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하여 소셜 미디어에서 수집한 비정형 데이터를 기반으로 빅데이터에 대한 사람들의 인식 변화를 비교하였다. 텍스트 마이닝 결과, 국내 빅데이터에 대한 연도별 키워드와 함께 시간의 흐름에 따라 감소하는 긍정적인 의견과 증가하는 부정적인 의견이 관찰되었다. 그리고 이러한 분석 결과를 기반으로 국내 빅데이터에 대한 흐름을 예측할 수 있었다.