데이터는 데이터 형식이 다양하고 방대할 뿐만 아니라 그 생성 속도가 매우 빨라 기존의 데이터 처리 방식이 아닌 새로운 관리 및 분석 방법이 요구된다. 소셜 네트워크 상의 온라인 문서에서 인간의 언어로 쓰여진 비정형 텍스트에서 Text Mining기법을 사용하여 유용한 정보를 추출할 수 있다. 소셜미디어에 남긴 정치, 경제, 문화에 대한 메시지에 대한 경향을 파악하는 것이 어떤 주제에 관심을 가지고 있는지를 파악할 수 있는 요소가 된다. 본 연구에서는 주제 중심 분석 기법을 이용하여 주어진 키워드에 관한 온라인 뉴스를 대상으로 텍스트 마이닝을 수행하였다. LDA(Latent Dirichiet Allocation)를 이용하여 웹문서로부터 정보를 추출하고 이로부터 사람들이 실제로 주어진 키워드에 대하여 어떤 주제에 관심이 있고 관련된 핵심 가치 중 어떤 주제를 중심으로 전파되고 있는지를 분석하였다.
금융, 통신 등의 응용 분야에서 빅데이터는 광범위하게 활용되고 있으며, 빅데이터 분석 시장은 해마다 크게 성장하고 있다. 이에 반해 소상공인들의 빅데이터 활용 실적은 저조하며, 이는 기존 시스템이 소상공인들의 여건을 충분히 반영하지 못하는 동시에 서비스 이용 가격 역시 높다는 점에 기인한다. 이를 해결하기 위한 노력의 일환으로, 본 논문에서는 소상공인에 특화된 빅데이터 분석 서비스를 제공하는 새로운 플랫폼을 개발, 제안한다. 먼저 소셜 빅데이터 분석과 관련한 기존 연구들을 비교하고, 소상공인의 마케팅을 돕기 위해 필요한 서비스 지표들을 추출한다. 다음으로 도출된 지표들을 구현한 프로토타입 시스템을 소개하고, 구현을 통해 얻어진 시스템 완성에 필요한 기술적인 이슈들을 논의한다.
최근 소셜 네트워크 서비스가 급격히 성장하면서, 소셜 네트워크 분석에 관련된 연구들도 많은 관심을 받고 있다. 특히 트위터는 사회적 이슈나 사건들에 대해 실시간으로 반응하기 때문에, 사회과학 분야나 정보검색 분야의 연구자들이 유용한 실험 데이터를 수집하는 데에 활용되고 있다. 그러나 정작 데이터를 수집하는 방법론에 관한 연구는 아직 미흡하다. 이에 본 논문에서는 위치 기반의 이벤트와 정치 사회적 이벤트 위주의 사용자의 성향을 고려한 트윗 수집 시스템을 제안한다. 우선 위치정보와 이벤트 관련 키워드를 포함하고 있는 트윗과 정치 사회적인 이벤트 검출에 필요한 ID들을 수집한 후, 사용자들의 성향을 분류할 ID 분석기를 설계했다. 또한 ID 분석기의 신뢰도 측정을 위해 상위 등급에 분류된 ID를 이용하여 트윗을 분석했다. 분석결과 1등급으로 분류된 ID는 88.8%의 신뢰도를 보였으며, 2등급으로 분류된 ID는 76.05%의 신뢰도를 보였다. 또한 ID 분석기는 77.5%의 신뢰도를 보였으며 소수의 ID를 사용함으로써 데이터의 수집시간을 줄였다.
최근 네트워크와 인터넷의 발전으로 웹상에 대용량의 데이터가 생겨났으며, 이를 처리하기 위해 빅데이터 기술이라는 패러다임이 생겨났다. 빅데이터 기술은 기존의 정형 데이터뿐만 아니라 소셜 데이터 등 다양한 비정형 데이터를 이용해 다각적이고 정확한 분석을 목표로 연구되고 있다. 그러나 소셜 데이터는 전문성과 객관성을 가지고 있다고 보기는 힘들고 정보의 조작 및 은폐, 왜곡 등의 문제성이 제기되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 신뢰성 빅데이터 플랫폼에 대하여 제안하며, 세부 관리자와 모듈에 대하여 설명한다. 본 논문에서 제안하는 신뢰성 빅데이터 플랫폼은 데이터 정제 관리자, 데이터 분석 관리자, 상호 신뢰 관리자, 시각화 관리자, 검색 관리자로 구성되어진다.
본 논문에서는 소셜미디어 빅데이터를 활용하여 박물관과 게이미피케이션을 이용한 박물관 관련 빅데이터를 분석하고 소셜미디어에서 거론되는 관람객들의 인식을 파악하고 비교하여 게이미피케이션 이용 방안을 제시한다. 본 논문은 수집된 데이터를 바탕으로 박물관을 관람한 관람객과 게이미피케이션을 이용한 박물관의 관람객의 인식을 비교 분석하여 자료를 제공하는 것이 목적이다. 본 논문은 소셜미디어 분석툴인 TEXTOM을 활용하여 소셜미디어 분석을 통해 관람객의 인식을 조사하여 인식 차이를 파악한다. 분석결과 기존에 전시형태로 관람하는 박물관에 비해 게이키피케이션을 활용한 박물관 관람에 재미와 흥미를 느낀다는 것으로 나타났다. 더불어 키워드 및 연관 키워드 분석결과를 바탕으로 국립중앙박물관과 독립기념관의 박물관 인식, 관람동기, 관람형태를 확인하였다. 더불어 기존 박물관에 비해 게이미피케이션을 이용한 박물관을 관람한 관람객의 성취감이 더 높이 나타나는 것을 확인할 수 있다. 향후 박물관 관람에 있어 게임 관련 콘텐츠를 개발 및 활성화하여 많은 관람객들이 박물관에 관심도를 높이고 재미와 흥미를 느낄수 있을것이라 판단된다. 연구의 분석결과는 박물관에 관람한 관람객의 전반적인 인식을 파악하기 위한 기초자료로 의미있을 것이라 사료되며, 이를 바탕으로 관람객이 박물관을 다양하게 관람 및 체험할 수 있도록 활성화될 것이라 기대한다.
스마트기기 대중화에 따른 소셜 네트워크 서비스의 폭발적인 증가로 온라인상의 관계와 활동이 오프라인상의 실생활까지 영향을 미침에 따라 온라인상의 소셜 네트워크 활동에 대한 관심과 중요성이 지속적으로 증가하고 있다. 본 연구에서는 SNS 활동에 영향을 미치는 요소를 대상(object, 사용자(User), 영향력 방향(Influence direction), 영향력 강도(Influence distance) 4가지 요소로 정의하고 SNS 사용자 상호간 영향을 유기적 관점에서 측정하는 방법을 제안하였다. 기존 영향력 측정 요소를 반응횟수, 친구의 수, 접촉횟수 등 정형 데이터와 원인시간과 반응시간의 차이, 호감도, 반응의 유형 등 비정형 데이터까지 확대하여 영향력 방향(Influence Directio)과 영향력 강도(Influence Strength or Distance)의 측정 기법을 정교화 하였다. 또한, 영향력 측정을 위한 data를 수집하고 분석하는 시스템과 facebook으로 수집한 sample data를 이용한 영향력 측정 기법 프로세스를 실험하고 구현 가능성을 설명하였다.
2017년 말, 전 세계적으로 비트코인을 필두로 암호화폐에 대한 투자 열풍이 시작되었으며, 특히 한국은 그 중심에 서 있는 상황이었다. 한국의 투자자들이 그간 수익성이 있는 투자 기회를 찾기가 어려웠던 만큼 새로운 투자처에 투자심리가 몰린 것으로 보인다. 하지만 암호화폐에 대한 이러한 한국의 열기는 자산의 본질적인 가치에 기초한 투자가 아니라 단기적 차익 실현 기대 및 사회적 분위기에 따른 것이기 때문에 심리적 현상에 좌우되는 바가 크다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이를 살펴보기 위해 트위터와 비트코인을 대표로 선정하여 사람들의 소셜 감성이 암호화폐에 미치는 영향을 분석해보고자 하였다. 데이터는 2017년 11월 1일부터 2018년 4월 30일까지 총 181일간 트위터상에 노출된 비트코인 관련 게시물과 빗썸/업비트의 비트코인 가격을 대상으로 수집하였다. 수집된 트위터 데이터는 감성 분석을 통해 중립어 및 긍·부정어로 정제해주었고, 정제된 중립어, 긍정어, 부정어는 비트코인 가격에 어떤 영향을 미치는지 확인하기 위해 회귀분석 모형에 투입하였다. 회귀분석을 통해 관계를 살펴본 후에는 Granger Causality test를 통해 인과관계의 존재 여부를 확인하였다. 그 결과, 긍정어는 비트코인 가격과 정의 관계로 나타났고, 부정어는 부의 관계로 나타났다. 또한 소셜감성과 비트코인 가격간에는 양방향의 인과관계가 있음을 확인하였다. 즉, 비트코인 가격 변동이 소셜감성에 영향을 미치기도 하지만, 동시에 소셜감성의 변화도 암호화폐 투자자들의 행동에 영향을 미칠 수 있음을 확인할 수 있었다.
우리나라의 가구구조는 앞으로 1인 가구가 가장 보편적인 가구 유형이 될 것으로 예측되고 있다. 이에 본 연구는 급격히 늘어난 1인 가구 주거자의 삶을 총체적으로 고려한 1인 주거 공간을 디자인하기 위한 콘텐츠를 도출하기 위해, 1인 가구 주거를 형성하는 사회·경제·문화적 영향요인 등을 빅데이터 분석을 통해 객관적으로 도출하고, 콘텐츠 간의 상관관계를 소셜 네트워크 분석 방법론을 활용하여 다각적으로 분석하였다. 빅 데이터 분석 방법론을 적용해 1인 주거공간과 관련된 총 60개의 핵심 콘텐츠를 도출하였으며, 소셜네트워크 분석을 통해 가장 영향력이 큰 콘텐츠는 공간의 편집, 공간 구성 카테고리로 도출되었다. 이는 주거공간은 사용자의 삶의 변화에 따라 탄력적으로 대응할 수 있는 디자인 아이디어가 중요한 부분을 차지한다고 볼 수 있다. 앞으로 더욱 구체화된 1인 주거 공간의 컨셉 및 디자인방법론에 대한 연구를 진행하고자 한다.
소비자들이 SNS에 공유하는 정보는 소비자들의 구매나 선택에 대한 결정에 많은 영향을 미친다. 이에 소셜 빅데이터를 활용하여 소비자 가치를 분석한 새로운 연구방법론에 주목할 필요가 있다. 이러한 맥락에서 본 연구의 목적은 소셜 빅데이터 분석을 통해 소비자의 가치 인식을 계량적으로 분석해 보고자한다. 이러한 분석 결과를 토대로 광고전략 개발에 적용할 수 있는지를 규명하고자 하였다. 본 연구에서는 3가지 스마트폰 브랜드에 대해 텍스트 마이닝과 긍 부정 이미지 분석을 활용함으로써 소비자 가치 구조를 파악하였다. 분석결과 브랜드별 소비자의 가치 인식에 대한 감성적인 측면과 이성적인 측면에서 차별적인 내용을 선별할 수 있었다. 갤럭시 S7과 아이폰 6S의 경우 출시일 이전에는 감성적인 측면이 중요한 것으로 나타났지만 출시일 이후에는 이성적인 측면이 중요한 것으로 나타났다. 그러나 LG G5의 경우 출시일 이전이나 이후 모두 감성적인 측면이 중요한 것으로 나타났다. 또한 소비자 가치 인식의 분석 결과를 바탕으로 핵심적인 광고전략 2가지 안을 제안할 수 있다. 갤럭시 S7의 경우 광고전략 개발 시 제품속성에 대한 성능이나 차별화된 기능 등 이성적 측면을 강조해야 할 필요성이 있다. LG G5의 경우 광고전략에서 제품을 사용함으로써 느껴지는 행복감, 설레임, 즐거움, 재미 등의 감성적 측면을 광고전략 개발에 중요하게 고려할 필요가 있다. 결과적으로 본 연구는 소비자 가치 분석을 통해 실제 광고전략에 좋은 기준을 제시할 것으로 판단된다. 광고전략은 주로 직감이나 경험에 의해 이루어진다. 이에 소셜 빅데이터 분석을 통한 소비자의 가치 인식 분석으로 광고전략을 개발하는 것은 중요한 시사점을 안겨 줄 것으로 판단한다.
웹의 발달과 함께 많은 정보들이 쏟아지기 시작했다. 그에 따라서 사회 이슈들을 소셜 데이터로부터 추출하고, 이에 대한 해결 방법을 모색하는 연구에 대한 관심이 많아지고 있다. 이에 본 연구에서는 과학기술문헌들을 수집하고, 분석해서 이슈 토픽 별로 군집화 하는 연구를 수행한다. 이를 위해서 보건분야의 주요 용어들을 중심으로 수집하고, 효과적인 분석을 위한 데이터 처리 및 토픽들을 중심으로 군집화 연구를 수행한다. 그 결과, 연구 이슈들을 도출하고 사회 현상에 대한 해결 방안을 마련할 수 있는 토대를 구축하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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