• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.655-665
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• 2018

소셜 네트워크 서비스(social network service; SNS)는 개개인의 의견을 공유하거나 소통하는 일반적인 도구로 사용되고 있으며, 특히 정치적인 이슈의 전파 과정에서 타인과의 공유를 통하여 자신이 지지하는 후보에 대한 긍정적인 홍보 등을 통해 여론을 형성 또는 확장한다. 기존의 여론 조사 결과는 응답률, 표본 수집의 방식 등과 관련하여 예측의 정확성에 대한 끊임없는 논란이 되어왔다. 본 논문은 이러한 소셜 네트워크 서비스 상에 존재하는 수많은 비정형 데이터의 감성 분석을 통하여 여론조사의 예측력을 개선, 보완하는 방안을 제시하고자 한다. 제시하고자 하는 연구 내용은 비정형 데이터 크롤링 및 기존에 사용되던 감성 사전에 대한 추가적인 보정 과정을 포함하고 있으며, 이를 통하여 본 논문에서 제안하는 방식은 오차의 감소를 통하여 예측력을 개선하는 결과를 나타냈다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권2호
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• pp.57-66
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• 2017

프랜차이즈 경쟁의 심화에 따라 기업은 프로모션에 상당한 재원을 투자하고 있으며, 이에 프로모션의 효과 측정의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구는 프랜차이즈 외식 산업에서 이러한 프로모션의 효과를 조사하기 위해 대표적 소셜 네트워크 서비스인 트위터 데이터를 경험적으로 분석하였다. 먼저 프로모션의 간격과 기간, 그리고 계절이 프로모션의 효과에 영향을 미치는 요인임을 통계적으로 입증했고, 나아가 각 요인별로 프로모션의 효과에 영향을 미치는 배경을 파악하여 외식 산업 내 기업의 업종에 따른 프로모션 전략을 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.361-363
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• 2017

최근 소셜 미디어의 이용률이 폭발적으로 증가함에 따라, 방대한 데이터가 네트워크로 쏟아져 나오고 있다. 이들 데이터는 기존의 정형 데이터뿐만 아니라 이미지, 동영상 등의 비정형 데이터가 있으며, 이들을 포괄하여 빅데이터라고 불린다. 이러한 빅데이터는 오피니언 마이닝, 테스트 마이닝 등의 기술적인 분석 기법과 빅데이터 요약 및 효과적인 표현방법에 대한 시각화 기법에 대하여 활발한 연구가 이루어지고 있다. 이 논문은 인기 있는 사회연결망 서비스인 Twitter의 트윗을 수집하고, 빅데이터 분석 기법인 텍스트 마이닝을 활용하여 2017년 대선에 대하여 분석하였다. 또한 분석된 자료의 효과적인 전달을 위해 워드 클라우드 진행하였다. 이 논문을 위하여 인기 있는 SNS인 Twitter의 최근 7일간 트윗(tweet)을 수집하고 분석하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권11호
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• pp.541-548
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• 2016

사용자의 다양한 의견을 수렴하고 모니터링하기 위한 정보원으로써 소셜미디어의 활용은 이미 필수가 되었다. 본 논문은 소셜미디어에 나타난 다양한 이슈 중 여론 형성에 악영향을 끼치는 부정적 사건을 이슈 '리스크'로 정의, 그 세부 유형을 자동으로 분류하는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 소셜미디어에 나타난 다양한 어휘 자질을 선별, 그 효과를 규명하였다. 특히 리스크 문장의 어휘 구문 특징을 표현하기 위한 자질로 워드 임베딩 학습 결과를 활용한다. 개별 어휘 자질의 특징을 분석하기 위해 언어분석 오류를 보정한 환경에서 수행한 실험 결과, 가장 효과가 큰 자질은 개체명 자질로 분석되었으며, 기본 어휘 자질을 기반으로 주요 술부의 워드 임베딩 결과와 워드 클러스터 결과를 모두 조합한 경우가 최고 성능을 보이는 것으로 파악되었다. 실제 소셜빅데이터에 적용하는 환경과 유사하도록 자동 언어분석 결과의 오류를 포함한 조건에서 실험한 결과, 고빈도 평가셋에서는 92.08%의 성능을, 전체 58개 범주 평가셋에서는 85.84%의 성능을 얻었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.1-7
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• 2021

최근 코로나 19발생과 동시에 소셜 미디어의 투자자 정서가 증시 가격 움직임을 주도해 관심을 모으고 있다. 본 연구는 행동금융 이론 기반 빅 데이터 분석을 활용하여 소셜 미디어에서 추출한 정서가 중국 증시의 실시간 및 단기적 가격 모멘텀을 예측하는데 활용될 수 있는 기법을 제안한다. 이를 위해, COVID-19와 관련 200만 건 이상의 시나 웨이보 빅 데이터를 키워드 방식으로 수집 및 분석하고 시간이 따른 영향력이 높은 감정 요인을 추출한다. 최종 결과 도출을 위해 다양한 지도 및 비지도 학습 모델을 다 각도에서 구현 및 성능평가를 비교 분석 후, BiLSTM mdoel이 최적의 결과를 낼 수 있음을 증명했다. 또한, 제안하는 기법을 통해 주가변동과 심리요인 간에도 비슷한 움직임을 보이고 있음을 제안했고 소셜미디어에서 추출한 공공분위기가 어느 정도 투자자들의 심리를 대변할 수 있고, 주식시장에 영향을 미칠 수 있는 특수행사에 몰두할 때 증시변동에 차이를 만들 수 있음을 증명했다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.505-514
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• 2012

싸이월드, 페이스북과 같은 소셜 네트워킹 서비스는 개인적인 데이터를 지인들과 공유하는데 매우 유용하다. 이들은 대부분 중앙 집중형 서버를 기반으로 하는데, 이 같은 시스템은 사용자들의 모든 통신 내역이 서버에게 노출된다는 단점을 가진다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 p2p 시스템에 착안한 분산된 소셜 네트워킹 서비스와 그 안에서 타인의 데이터에 접근하는 것을 제어하는 연구가 진행 중이다. 기존의 접근제어 기법에서는 신뢰하는 제 3기관이 필요하거나 프로토콜에 참여하는 모든 사용자들이 온라인 상태여야 하고, 사용자들이 분산된 방식으로 구축한 소셜 네트워크가 서버에게 노출되는 단점이 존재했다. M. Atallah 등은 처음으로 암호학적인 키 관리 기법을 활용해서 기존의 기법들이 지닌 문제점을 모두 해결했지만, 제안된 기법이 매우 비효율적이라는 한계가 있었다. 본 논문에서는 이 기법이 가진 비효율을 분석하고, 키 관리 기법이 아닌 대칭키 기반의 환형(circular) 암호를 최초로 적용하여 효율적인 접근제어 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 온라인 상에 구축된 소셜 네트워크를 통해서 사용자 데이터에 대한 접근을 분산된 방식으로 제어하고, 서버가 그 네트워크를 추론할 수 없도록 기존의 기법보다 향상된 효율성과 안전성을 제공한다.

• KNOM Review
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• 제24권1호
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• pp.20-28
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• 2021

소셜 미디어 애플리케이션 및 모바일 장치의 광범위한 사용으로 인해 데이터 트래픽이 지속해서 증가하고 있다. 소셜 미디어 애플리케이션은 끝없이 많은 양의 멀티미디어 트래픽, 특히 비디오 트래픽을 생성하고 있다. YouTube, Daily Motion 및 Netflix와 같은 많은 소셜 미디어 플랫폼이 생성하는 것이다. 이러한 플랫폼에서는 다른 비디오와 비교하여 몇 개의 인기 비디오가 여러 번 요청된다. 이러한 인기 있는 비디오는 지속적인 사용자 요구 사항을 충족하기 위해 사용자 주변에 캐시해야 한다. MEC는 일관된 사용자 요구와 사용자 근접 캐시를 위한 필수 패러다임으로 부상했다. 시간에 따라 사용자 요구 패턴이 어떻게 달라지는지를 이해하는 것이 과제이다. 본 논문은 공개 데이터셋인 MovieLens 20M, MovieLens 100K, The Movies Dataset 3개를 분석하여 시간에 따른 사용자 요청 패턴을 찾는다. 모든 데이터셋의 시간별, 일별, 월별 및 연간 추세를 확인할 수 있다. MEC 기반 비디오 캐시 시나리오에서 사용자 요청 패턴을 분석 및 생성함으로써, 많은 연구에서 사용될 수 있을 것이다.

• 융합보안논문지
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• 제16권2호
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• pp.25-34
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• 2016

이 연구는 소셜네트워크 분석(SNA: Social Network Analysis)기법을 활용하여 SNS상에서 위험한 인물들의 활동을 파악하고 그들의 불법행위에 대한 차단, 분리 또는 대응하여 큰 위협을 사전에 예방하는데 목적이 있다. SNA는 시스템적으로 많은 사람들의 개인정보와 관계를 분석하여 수사의 효과성과 효율성을 높이고 개인과 용의자와의 복잡한 사회적 관계를 찾아내어 어떻게 그들이 온라인상에서 만나 관계를 맺을 수 있었는지를 보여준다. 소셜네트워크는 전 세계 사람들이 거리와 지리적인 제약을 받지 않고 관계를 맺고 교류할 수 있고 엄청난 양의 정보 또한 공유가 가능케 될 만큼 빠르게 확산되었다. 세계적으로 많이 사용되고 있는 페이스북(Facebook)이나 트위터(Twitter) 같은 소셜네트워크 서비스(SNS: Social Network Service)를 이용한 범죄행위가 급증하고 있는 가운데 최근 테러리스트 그룹인 IS는 그들의 웹사이트를 통해서 자신들의 활동을 외부에 알리기도 하고 그들의 테러행위를 위한 모병활동도 하고 있다. 테러리스트 집단들은 소셜네트워크가 비교적 비용이 적게 들면서도 그들의 목적을 쉽게 달성 할 수 있기에 이를 많이 활용한다. 그러나 그 파급효과가 너무나 크기에 그들의 활동을 차단하는 것이 급선무이다. 따라서 이 연구는 소셜네트워크 상에서 범죄자나 테러리스트들의 활동에 대해 자세히 설명하고 어떻게 그들의 활동을 효과적으로 감지하고 차단하고 대응 할 수 있는지 보여준다. 그리고 앞으로 필요한 연구에 대해서도 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.149-152
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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. 오늘날 성별과 나이와 상관없이 어떻게 하면 더 젊고 건강한 삶을 영위할 수 있을지에 대한 관심이 높아지고 있다. 아로니아는 블랙 초크베리 라고 불리는 장미과에 속하는 베리류의 식물열매로 원래는 북부 아메리카 지역에서 자생한다. 본 연구는 아로니아 추출물의 항산화 활성과 관련 요인을 분석한 연구에서 2000년부터 2017년까지 우리나라 학회지에 게재된 연구를 대상으로 하였다. 개념모델에서 제시된 총당, 산도, 폴리페놀, 안토시아닌 그리고 항산화 활성 요인을 대상으로 하였다. 결과를 바탕으로 학문적 실무적 의의를 논의하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.317-340
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• 2023

경영학적 관점에서 ESG는 환경, 사회, 지배구조 지표를 이용하여 기업이 얼마나 지속 가능한 발전을 이룰 수 있는지 평가하는 것이다. 소셜미디어를 통해, 기업의 선행과 악행을 대중이 적극적으로 공유할 수 있게 되면서 ESG 경영에 대한 대중의 관심 또한 높아졌다. 이를 바탕으로, 본 연구의 목적은 기업 성과가 소셜미디어의 환경, 사회, 지배구조의 감성을 모두 포함한 종합적 ESG 감성과 환경, 사회, 지배구조 각각의 감성과 어떠한 관계가 있는지 분석하는 것이다. 패널회귀모델을 사용하여, 코스피 200 기업 중 143개 기업의 소셜미디어의 ESG 감성과 총자산이익률(ROA), 자기자본이익률(ROE) 간의 관계를 분석했다. 데이터 수집 기간은 2018년부터 2021년까지이고, 온라인 커뮤니티, 인스타그램, 블로그, 트위터, 뉴스를 포함한 소셜미디어 채널의 감성 데이터를 바탕으로 분석하였다. 본 연구 결과에 따르면, 기업 성과는 종합적 ESG 감성과 각각 환경, 사회, 지배구조의 감성은 유의미한 관련이 있음을 파악했다. 따라서 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 본 연구는 평가기관의 영향을 받을 수 있는 ESG 등급이 아닌 다양한 소셜미디어 채널들을 활용하여 편향되지 않는 대중의 ESG 감성 지표를 갖고자 하였다. 또한, 본 연구의 결과를 바탕으로, ESG 경영의 방향성을 잡는 데 기여할 수 있다. 이에 본 연구는 ESG 경영에 관심이 있는 연구자들과 기업에게 이론적, 실무적 시사점을 제공한다.