• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.629-630
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• 2014

서비스 산업에 있어 기업 간의 경쟁이 날로 심화되어 가고 있는 가운데 효율적인 경영을 위해서는 시시각각으로 변하는 고객의 니즈를 파악하기 위해 그 어느 때 보다도 고객피드백이 필요한 시대이다. 최근 기업에서는 다양한 고객의 목소리가 담겨 있는 소셜 미디어상의 빅 데이터를 이용하여 고객의 피드백을 파악하려는 노력을 하고 있다. 따라서 모바일 스마트 혁명의 핵심 자원인 빅 데이터를 어떻게 분석, 활용 할 것인지 많은 기업들의 관심이 집중되고 있다. 본 연구에서는 이러한 소셜 빅 데이터를 분석하는 기술로서 최근 이슈를 감지하고 예측하는 방법을 제안하다. 이것은 기관이나 기업 등 분석대상과 관련된 소셜 데이터 자체를 분석하거나 그 외 관련 데이터와 연관 관계 분석 등 여러 가지 방법을 조합하여 부정적 이슈 등의 탐지가 가능하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.142-144
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• 2012

소셜 미디어가 확산되고 사용자가 증가하면서, 사용자들은 소셜 미디어를 통해 의견을 공유한다. 소셜 미디어는 실시간 정보에 대한 전달이 빠르며 데이터를 수집, 분석할 수 있다. 오피니언 마이닝은 텍스트로부터 사용자의 의견이 포함된 패턴을 추출하여 특정 제품이나 서비스에 대한 의견의 긍정, 부정 표현의 정도를 측정한다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝을 기반으로 소셜 미디어 데이터에서 기업의 제품, 서비스와 관련된 사용자의 의견을 분석하여 긍정, 부정인지를 판단한다. 그리고 부정 패턴의 빈도를 통해 기업의 위기 상황을 인지하며, 위기 대응을 위한 4단계의 위기관리 모델을 제시한다. 또한 소셜 미디어에서 기업의 위기관리 사례를 확인하고, 표본조사를 통하여 평가 및 분석을 수행한다. 이 모델을 이용하여 방대한 소셜 미디어 데이터에서 기업의 제품이나 서비스에 대한 부정적 의견을 초기에 감지하고, 체계적으로 대응 할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.955-956
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• 2013

최근 블로그, 카페 및 SNS(Social Network Service)와 같이 다양한 소셜 네트워크 환경을 통해 사용자 자신의 의견 등을 표현하고 있다. 이에 이러한 데이터를 수집 분석하는 시스템을 개발하는 업체에서는 소셜 네트워크 상의 정보를 수집하여 데이터의 패턴을 분석하여 마케팅 등에 이용하는 기술을 제안하고 있다. 그러나, 기존 기술에서는 소셜 네트워크 상에 존재하는 다양한 유형의 문서나 정보를 모두 수용할 수 없어서 그 분석에 제한이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 소셜 네트워크 정보를 실시간으로 수집 및 분석함에 있어서, 소셜 네트워크상에 존재하는 다양한 유형의 문서나 정보를 모두 수용할 수 있고, 이용자의 필요에 따라 분석 결과를 제공할 수 있는 소셜 네트워크 정보 수집 및 분석 시스템을 제공하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.163-170
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• 2021

빅데이터가 여러 분야에서 다양하게 접목됨에 따라 빅데이터 시장이 하드웨어로부터 시작해서 서비스 소프트웨어 부문으로 확장되고 있다. 특히 빅데이터 의미 파악 및 이해 능력, 분석 결과 등 총체적이고 직관적인 시각화를 위하여 애플리케이션을 제공하는 거대 플랫폼 시장으로 확대되고 있다. 그 중에서 SNS(Social Network Service) 등과 같은 소셜 미디어를 활용한 빅데이터 추출 및 분석에 대한 수요가 기업 뿐만 아니라 개인에 이르기까지 매우 활발히 진행되고 있다. 그러나 이처럼 사용자 트렌드 분석과 마케팅을 위한 소셜 미디어 데이터의 수집 및 분석에 대한 많은 수요에도 불구하고, 다양한 소셜 미디어 서비스 인터페이스의 이질성으로 인한 동적 연동의 어려움과 소프트웨어 플랫폼 구축 및 운영의 복잡성을 해결하기 위한 연구가 미흡한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 소셜 미디어 데이터의 수집에서 추출 및 분류에 이르는 과정을 하나로 통합하여 운영할 수 있는 프레임워크를 개발하는 방법에 대해 제시한다. 제시된 프레임워크는 이질적인 소셜 미디어 데이터 수집 채널의 문제를 어댑터 패턴을 통해 해결하고, 의미 연관성 기반 추출 기법과 주제 연관성 기반 분류 기법을 통해 소셜 토픽 추출과 분류의 정확성을 높였다.

• 한국체육학회지인문사회과학편
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• 제56권4호
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• pp.397-413
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• 2017

본 연구의 목적은 4차 산업혁명의 스포츠 현장 적용을 위한 탐색적 연구를 통하여 스포츠 업계 종사자들이 소셜 빅데이터를 직접 다루고 활용하기 위한 사례를 소개하고, 관련 정보를 제공하는 것이다. 수집된 문헌은 국내 외 학술 DB로부터 '소셜 빅데이터', '스포츠'와 관련된 문헌 302편이며, 분석된 문헌은 86편(국내 28편, 국외 58편)이다. 연구 결과, 스포츠산업 분야에 적용 가능한 소셜 빅데이터 분석 연구는 1) 스포츠 팬들의 관심사 및 스포츠 이벤트에 대한 주요 이슈 분석, 2) 미디어스포츠 인게이지먼트 연구, 3) 사용자 감성을 이용한 경기 승패 예측, 4) 프로선수 연봉 산정 모델 개발, 5) 연구동향 분석 등이 될 수 있다. 결론적으로, 스포츠산업 경영 분야에서 소셜 빅데이터 분석 기술은 다양하게 활용될 수 있기 때문에, 스포츠 업계 종사자들이 소셜 빅데이터 분석 기술을 직접 다루고 이를 활용하기 위해서는 IT기술에 대한 선행 학습, 연구수행을 통한 노하우 습득, 그리고 융합적인 사고의 전환이 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.914-917
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• 2019

SNS 의 발전으로 기업이나 공공단체는 소셜 데이터가 가지고 있는 감성이나 의견, 여론 등을 분석해서 신흥 가치를 창출하려 한다. 소셜 데이터를 기반으로 하는 감성 분석은 사람들의 소비 측면 및 제품 평가 파악은 물론 기업 매출 및 정책 수립 등에서 도움이 된다. 하지만 소셜 데이터는 각종 신조어 및 이모티콘이 다수 포함되어 있어 기존 감성 분석 방법으로는 정확한 분석을 하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 신조어 및 이모티콘 감성 사전을 구축하고, 분석 과정에서 기존 감성 사전과 본 논문에서 구축된 신조어 및 이모티콘 감성 사전을 사용하여 감성 분석 정확도를 비교한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.682-683
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• 2014

최근 IT업체들은 온라인 상에서 소비자들이 평소에 쏟아내는 의견들을 수집, 축적해서, 원하는 키워드를 중심으로 내용을 분석함으로써, 특정 주제에 대해 어떤 여론이 형성되고 있으며, 여론이 어떻게 전파되고 있는지 경로를 파악할 수 있는 소셜 빅데이터 분석 툴을 경쟁적으로 개발하고 있다. 본 논문에서는 소셜 빅 데이터를 분석함에 있어 이슈를 감지하고 예측하는 기술을 실제 사례에 적용하여 분석한 결과를 고찰해 보고자 한다. 소셜 미디어 데이터 패턴을 비교 분석하고 부정이슈 감지를 위해 부정 여론을 확산시키는데 영향을 미치는 내용과 작성자를 독립변수로 하고, 평균 이슈 도달 시간 및 속도를 종속변수로 정의한다. 부정 여론 형성의 영향력은 트윗수, 리트윗 수를 기준으로 이슈 감지한다. 분석결과 전체 트윗 중 리트윗 메시지가 큰 비중 차지하고 이슈에 대한 버즈가 증가할수록 리트윗 비중이 증가하였으며 크게 확산될 때는 리트윗량이 크게 증가하여 짧은 시간 안에 넓게 확산하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권2호
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• pp.43-50
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• 2015

다양한 소셜 네트워크 서비스의 등장과 사용자의 급증으로 소셜 네트워크 상에서 생산되는 데이터가 급증하고 있다. 전파 속도가 빠르고 개인적 성향의 의견들을 많이 포함하고 있는 소셜 네트워크 데이터의 특성으로 이를 분석하여 다양한 방면으로 활용하려는 요구도 증가하고 있다. 이러한 요구에 부응하여 실시간으로 대용량 데이터를 분석 처리하기 위한 다양한 기술 및 서비스들이 등장하고 있지만, 단기간에 적은 비용으로 그것들을 적용하기에는 어려움이 따른다. 본 논문에서는 새로운 기술이나 서비스의 도입 없이 효과적으로 트윗을 분석하기 위한 시스템 설계 및 구현 방법을 제안한다. 리눅스 기반의 호스팅 서버에 MySQL 데이터베이스와 PHP 스크립트를 이용하여 트윗 데이터를 수집하고 분석하는 모니터링 시스템을 구축하여 제안된 방법을 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.96-104
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• 2020

온라인 쇼핑몰의 활성화로 소비자들의 소비 활동이 활발해짐에 따라 기업들은 매출 증대를 위해 소비자의 상품 트렌드 분석을 수행하고 있다. 기존의 상품 트렌드 분석 기법들은 온라인 쇼핑몰 사용자의 활동만을 고려하여 분석하기 때문에 구매 이력이 없거나 새로운 상품에 대한 트렌드를 파악하기 어렵다. 본 논문에서는 쇼핑몰에서 사용자의 트렌드와 잠재적 고객의 트렌드를 분석하기 위해 온라인 쇼핑몰 데이터와 소셜 네트워크 데이터를 결합한 트렌드 분석 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 서비스 내 데이터 분석을 위해 사용자의 활동로그를 분석하고 활동 로그가 없는 잠재적인 사용자들의 관심도를 반영하기 위해 소셜 네트워크 데이터에서 단어 집합 추출을 통해 생성한 핫 토픽을 결합하였다. 최종적으로 상품 지수와 소셜 네트워크에서의 언급수를 활용하여 시간에 따른 상품 트렌드 변화를 탐지한다. 소셜 네트워크 데이터를 활용한 성능 평가를 통해 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1207-1219
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• 2014

본 연구의 목적은 1) 보험전문가인 보험회사에 근무하는 임직원들이 가지고 있는 채널의 유형, 채널평가 항목, 보험 상품과 보험판매 시 요구되는 채널특성들간의 적합성에 대한 의견을 가지고 생명보험업계와 손해보험업계 각각 2-mode 소셜네트워크 데이터를 구성하고 2) 생명보험업계와 손해보험업계 2-mode 소셜 네트워크 데이터를 1-mode 소셜 네트워크 데이터로 변환하여 생명보험업계와 손해보험업계 두 소셜 네트워크의 구조와 네트워크 특성 변수들을 찾아 비교 분석하고, 소셜 네트워크 기반 측면에서의 생명보험사와 손해보험사의 판매채널 전략의 방향을 제시하고자 한다. 보험 판매채널의 평가에 의한 소셜 네트워크를 비교한 결과, 생명보험업계 소셜 네트워크가 손해보험업계 소셜 네트워크보다 더욱 강한 연결을 보였다. 즉 생명보험업계의 소셜 네트워크의 중심성 변수들이 손해보험업계의 것 들 보다 모두 높게 나타나 생명보험회사들은 채널전략 운영 측면에서 한 방향으로 움직이기가 수월함을 보이는 반면, 손해보험사들은 회사의 규모나 처한 환경에 따라 판매채널 전략이 다를 수 있어 각사의 개별적인 보험 판매 채널전략을 운영해야 함을 의미한다.