• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.49-52
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• 2011

본 연구에서는 Flickr에서 제공하는 어노테이션 기법 중 Note 서비스에 대한 다양한 분석 결과를 제공하고, 이를 기반으로 소셜 미디어 검색을 위한 Flickr Note의 응용 방안을 제안한다. Flickr Note는 기존의 태그 기반 검색에서 활용되는 태그와는 달리 이미지의 특정 영역 위에 직접적으로 할당되는 텍스트들의 집합이다. Flickr Note는 보다 지능적인 소셜 이미지 공유 및 검색 서비스를 위하여 다양한 정보들을 제공할 수 있는 중요한 데이터지만, 이를, 이미지 검색에 효과적으로 활용하기 위한 연구는 미미한 수준이다. 따라서 본 연구에서는 Flickr Note에 대한 다양한 분석을 통하여 소설 이미지 검색에서 Note의 역할 및 활용 기능성을 제공하고자 하며, 이를 바탕으로 Flickr Note 기반의 이미지 분석 및 검색을 위한 다양한 연구들이 시도되기를 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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• pp.81-83
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• 2015

본 연구는 사용자의 감성이 온라인 소셜 미디어를 통해 감염이 된다는 사실을 감성 전파 모델링으로 보이고자 한다. 이를 위해 전염병 파생을 기술하고 이를 예측하는데 사용되었던 질병확산 모델을 기초로 소셜 미디어상의 감성 전파 모델을 제시한다. 제시한 모델의 타당성을 검증하기 위해 특정 리테일 산업에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있는 웹포럼의 데이터를 수집한다. 수집된 데이터로부터 주요 주제어를 도출하고, 주제별 감성을 측정하고, 시간에 따른 감성 값을 도출하여, 제시한 모델을 추정한다. 실험 결과 사용자의 긍정적 감성과 부정적 감성이 서로 경쟁관계에 있다는 가정을 따른 제안한 모델이 타당함을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.37-47
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• 2013

본 연구의 목적은 소셜 게임플레이에 대한 행동패턴을 분석하여 과업의 상호의존적인 게임플레이 법칙을 발견하는 것이다. 이를 위해 게임플레이와 관련된 선행연구를 고찰하고 과업의 상호의존적인 게임플레이에 적합한 게임을 선정하였다. 본 실험은 5명이 한 팀이 되는 파티를 구성하여 게임플레이를 실시하고 동시조서를 실시하며 플레이어들의 행동과 구두보고에 대한 비디오/오디오 데이터를 수집 하였다. 데이터 분석을 위해 비디오 관찰과 구두조서를 분석하고 결합 시퀀스 모형 과제 분석법을 중심으로 객관적인 코딩스킴을 개발하고 이를 토대로 플레이어의 행동을 분석하였다. 그 결과 4가지 패턴과 4가지 변형된 패턴 총 8가지 행동패턴이 발견되었다. 본 연구를 통해 5명의 게임플레이에 대한 통합형 행동그래프를 작성하여 협업이 적절한 지점과 잦은 실수와 실패가 발생한 지점을 파악 할 수 있었다. 이러한 소셜 게임플레이 행동그래프는 게임의 레벨 디자인과 밸런스 디자인이 적절한지를 평가하는 중요한 실무 디자인 지침이 될 것으로 기대된다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제44권4호
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• pp.255-275
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• 2013

이 연구는 국내 도서관에서 소셜네트워크서비스를 적용하고 있는 사례를 조사하여, 관종별 도서관에 사용된 소셜네트워크서비스의 종류 및 도입현황을 살펴보고, 관종별 사용하는 소셜네트워크서비스의 특징과 차이점 등을 분석하고자 하였다. 이를 위해 첫째, 국내의 4개 관종의 도서관을 대상으로 2010년부터 2012년까지 도서관 평가에서 우수 도서관 목록을 추출하였다. 둘째, 추출된 32개의 대학도서관과 41개의 공공도서관, 40개의 학교도서관, 9개의 전문도서관의 홈페이지 및 기관 사이트를 조사하였다. 셋째, 조사된 결과를 바탕으로 소셜네트워크서비스의 활용에 대한 기본 데이터를 분석하고, 관종별 소셜네트워크서비스가 사용된 특성 및 차이점을 분석하였다. 넷째, 그 결과를 기초로 관종별 소셜네트워크서비스의 적용할 부분과 향후 발전방향을 제언하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.55-78
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• 2021

최근 인간과 상호작용할 수 있는 '소셜로봇'을 활용하여 복잡하고 다양한 사회문제를 해소하고 개인의 삶의 질을 제고하려는 시도가 주목받고 있다. 과거 로봇은 인간을 대신해서 산업 현장에 투입되고 노동력을 제공해주는 존재로 인식되었다. 그러나 오늘날의 로봇은 각종 산업분야를 관통하는 핵심 키워드인 'Smart'의 등장을 기점으로 인간과 함께 공존하며 사회적 교감이 가능한 '소셜로봇(Social Robot)'으로 그 개념이 확장되고 있다. 구체적으로 고객을 응대하는 서비스 로봇, 에듀테인먼트(Edutainment) 성격의 로봇, 그리고 인간과의 교감, 상호작용에 주목한 감성로봇 등이 출시되고 있다. 그러나 4차 산업혁명을 계기로 ICT 서비스 환경이 급격한 발전을 이룬 현재까지 소셜로봇의 대중화는 체감되지 않고 있다. 소셜로봇의 핵심 기능이 사용자와의 사회적 교감임을 고려하면, 소셜로봇의 대중화를 촉진하기 위해서는 기기에 적용되는 기술 이외의 요소들도 중요하게 고려할 필요가 있다. 본 연구는 로봇의 디자인 요소가 소셜로봇에 대한 소비자들의 구매를 이끌어내는데 중요하게 작용할 것으로 판단한다. 로봇의 외형이 유발하는 감성은 사용자의 인지, 추론, 평가와 기대를 형성하는 과정에서 중요한 영향을 미치며 나아가 로봇에 대한 태도와 호감 그리고 성능 추론 등에도 영향을 줄 수 있다. 그러나 소셜로봇에 대한 기존 연구들은 로봇의 개발방법론을 제안하거나, 소셜로봇이 사용자에게 제공하는 효과를 단편적으로 검증하는 수준에 머무르고 있다. 따라서 본 연구는 소셜로봇의 외형으로부터 사용자가 느끼는 감성이 소셜로봇에 대한 사용자의 태도에 미치는 영향을 검증해보고자 한다. 이때 서로 다른 출처의 이종 데이터 간 결합을 통하여 소셜로봇 디자인평가 모형을 구성한다. 구체적으로 소셜로봇의 외형에 대하여 사전에 구축된 ABOT Database로부터 다수의 소셜로봇에 대한 세 가지 정량적 지표 데이터를 확보하였다. 소셜로봇의 디자인 감성은 (1) 기존의 디자인평가 문헌과 (2) 소셜로봇 제품 후기와 블로그 등의 온라인 구전, (3) 소셜로봇 디자인에 대한 정성적인 인터뷰를 통해 도출하였다. 이후 사용자 설문을 통하여 각각의 소셜로봇에 대해 사용자가 느끼는 감성과 태도에 대한 평가를 수집하였다. 세부적인 감성 평가항목 23개에 대하여, 차원 축소 방법론을 통해 6개의 감성 차원을 도출하였다. 이어서 도출된 감성 차원들이 사용자의 소셜로봇에 대한 태도에 미치는 영향을 검증하기 위해 회귀분석을 수행하여 감성과 태도 간의 관계를 파악해 보았다. 마지막으로 정량적으로 수집된 소셜로봇의 외형에 대한 지표가 감성과 태도 간의 관계에 영향을 줄 수 있음을 검증하기 위해 조절회귀분석을 수행하였다. 기술적인ABOT Database 속성 지표들과 감성 차원들 간의 순수조절효과를 확인하고, 도출된 조절효과에 대한 시각화를 수행하여 외형, 감성, 그리고 태도 간의 관계를 다각적인 관점에서 해석하였다. 본 연구는 이종간 데이터를 연결하여 소셜로봇의 기술적 속성과 소비자 감성, 태도까지 변수 간 관계를 총체적으로 실증 분석했다는 점에서 이론적 공헌을 가지며, 소셜로봇 디자인 개발 전략에 대한 의사결정을 지원하기 위한 기준으로 소비자 감성의 활용 가능성을 제안하였다는 실무적 의의를 가진다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.397-400
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• 2022

본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS) 데이터로부터 약물 부작용 게시글을 추출하기 위한 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기반 분류 모델을 제안한다. 먼저, 처방 빈도가 높으며 게시글을 많이 확보할 수 있는 케토프로펜 약물에 대하여 국내 최대 소셜 네트워크 플랫폼인 네이버 블로그와 카페의 게시글(2005 년~2020 년)을 확보하고 최종 3,828 건을 분석하였다. 결과적으로 케토프로펜에 대한 3 종(약물, 부작용, 불용어)의 렉시콘을 정의하였으며 이를 기반으로 Bi-LSTM 분류모델 기준 87%의 정확도를 얻었다. 본 연구에서 제안하는 모델은 SNS 데이터가 약물 부작용 정보 획득을 위한 기존 (전자의무기록, 자발적 약물 부작용 보고 시스템 등) 자료원에 대한 보완적 정보원이 되며, 개발된 Bi-LSTM 분류모델을 통해 약물 부작용 게시글 추출의 편리성을 제공할 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권12호
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• pp.135-142
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• 2015

소셜 네트워크 서비스의 등장과 급속한 성장은 정보의 생산과 소비로 이어지는 유통 프레임의 변화를 가져왔다. 소비자들은 소셜 네트워크를 통하여 다양한 정보를 빠르게 얻을 수 있게 되었고 기업은 소셜 네트워크를 홍보 채널로 활용하고 있다. 소셜 네트워크를 통한 홍보 활동의 효과를 높이기 위해서는 홍보 활동의 결과를 평가하고 분석하여 홍보 전략을 수립하고 적용하는 과정이 요구된다. 본 논문에서는 낮은 비용으로 소셜 네트워크를 통한 홍보 활동의 결과를 평가하고 분석할 수 있는 시스템 개발 방법을 제안한다. 리눅스 기반 서버에 MySQL 데이터베이스와 PHP를 이용하여 소셜 네트워크상의 대표적인 기업 홍보 채널인 페이스북 팬페이지 데이터를 수집하고 분석하는 시스템을 구축하고 운영하여 제안된 방법의 효율성을 검증하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권3호
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• pp.17-25
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• 2017

슈 스캐닝은 미래예측을 위한 방법 중 하나로 정보화 시대의 큰 화두인 빅데이터에 기반한 미래예측에 적합한 방법이다. 이에 본 연구에서는 이슈 스캐닝 기법을 통해서 현재 우리 사회가 당면한 문제점들을 과학적으로 파악하고, 이를 해결할 수 있는 공공정책 수립에 기여하고자 한다. 효과적인 공공정책 수립을 위해서는 다양한 빅데이터 분석을 통해 국민이 정책에 대해 예측한 위험 및 기대요소를 파악해야 한다. 본 연구에서는 소셜 빅데이터를 기반으로 공공정책에 대한 국민의견 수렴 절차를 설계하고, 정책시행 이후 결과와의 비교 분석을 통해 공공정책에 대한 의견수렴이 정책 수립에 필요한 절차인지를 확인해 보았다. 연구 적용 대상 정책으로는 '만 0-5세 무상보육제'를 선정하였으며, 해당 정책에 대한 국민의 인식이 어떻게 나타나는지 소셜 빅데이터를 통해 분석함으로써 차후 정책 수립시 반영해야 할 시사점을 도출하였다. 본 연구를 통해 얻을 수 있는 시사점은 빅데이터를 활용하여 공공정책에 관한 국민 여론을 수렴하는 것은 정책수립 시에 매우 중요하며, 이는 전 국민이 필요로 하는 정책을 수립하고 사회 발전을 위한 국가적 차원의 대응체계 구축을 위한 밑거름이 될 수 있음에 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권9호
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• pp.229-236
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• 2016

기존의 범죄 예측 방법들은 범죄 발생을 예측하기 위해 기존 기록을 이용하였다. 그러나 이러한 범죄 예측 모델은 데이터를 갱신하는데 어려움이 있다. 범죄 예측을 향상시키기 위해서 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 이용하여 범죄를 예측하는 연구들이 진행되었지만, SNS 데이터와 범죄 기록 사이의 관계에 대한 연구는 미흡하다. 따라서, 본 논문에서는 SNS 데이터와 범죄 발생 사이의 관계를 범죄 예측의 관점에서 분석하였다. 잠재 디리클레 할당(LDA)을 이용하여 범죄 발생과 관련된 단어를 포함하는 트윗을 추출하였고, 범죄 기록에 따른 트윗 빈도의 변화를 분석하였다. 범죄 관련 단어를 포함하는 트윗의 빈도를 계산하고, 범죄 발생에 따라서 트윗 빈도를 분석하였다. 범죄가 발생하였을 때, 범죄와 관련된 트윗의 빈도가 변화하였다. 게다가, 범죄 발생 전후에 트윗 빈도가 특정 패턴을 보이기 때문에 SNS 데이터가 범죄 예측 모델에 도움이 될 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.282-300
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• 2021

본 연구의 목적은 코로나19 확산으로 가족생활에서 급격한 변화가 일어난 1차 확산기에 블로그와 온라인 카페에 게시된 소셜 빅데이터를 분석하여 키워드를 파악하고, 게시글에 잠재된 주요 토픽을 발견하는 것이다. 강화된 사회적 거리두기가 처음 시행되었던 2020년 2월 23일부터 4월 19일까지 네이버와 다음의 블로그 및 카페에 게시된 글 중 '코로나'와 '가족' 또는 '코로나'와 '가정'이 함께 언급된 문서 총 351,734건을 분석하였다. 수집된 데이터는 전처리를 거쳐 텍스트 마이닝 기법으로 분석하였다. TF-IDF 가중치 값을 바탕으로 상위 100개 단어를 살펴보았으며, 잠재디리클레할당 방식의 토픽모델 분석을 통해 총 22개 토픽을 도출하고 토픽명을 부여하였다. 연구결과, 코로나19가 가족의 일상생활에 미친 전방위적 영향이 나타났으며, 특히 식생활, 주거생활, 여가생활, 종교생활, 자녀돌봄, 자녀교육, 가족관계, 가족의례 등에서 변화가 두드러졌다. 더불어, 가족 관련 국내 문헌에서는 잘 논의되지 않던 건강공동체로서의 가족을 시사하는 토픽도 등장하였다.