• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.443-454
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• 2017

온라인에서 생성되는 관광지 관련 정보들을 활용한 관광지 이미지 분석은 관광소비자들의 관광목적지에 대한 인식을 설명할 수 있는 유의미한 정보를 도출할 수 있으며, 관광소비자들의 특정 관광지에 대한 이미지를 더욱 심층적으로 이해할 수 있다. 본 연구는 온라인 빅데이터를 활용한 대구의 관광지 이미지 실례연구를 실시하여 대구의 관광지 이미지를 분석하고 시사점을 도출하고자 하였다. 국내 포털 사이트를 대상으로 텍스트 마이닝과 사회연결망 분석을 실시하여, 대구의 관광지 이미지를 형성하는 관광지 이미지 요소들을 추출하고 영향 정도를 분석하였다. 연구 결과에 따르면 관광객 인프라시설과 문화와 예술, 역사 등의 관광지 이미지 형성 요소들이 대구의 관광지 이미지를 형성하는 주요한 요소들로 파악되었으며, 특히, '대구중구골목투어'가 전체적인 대구의 관광지 이미지 형성에 핵심적인 역할을 하는 것으로 파악되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.87-94
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• 2020

블로그나 SNS 피드 등의 소셜 리뷰는 고객 관점의 의견이나 불만 사항을 반영한 키워드를 추출하기 위한 목적으로 광범위하게 활용되고 있으며, 최근 트렌드를 반영한 신조어나 고유명사를 포함하는 경우가 많다. 이들 단어는 사전에 포함되어 있지 않아 기존 형태소 분석기가 잘 인지하지 못하는 경우가 많으며, 동시에 상당한 처리 시간이 소요되어 키워드 분석 결과를 실시간으로 제공하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 응집도 점수 개념을 기반으로 소셜 리뷰로부터 키워드를 효율적으로 추출하기 위한 방법을 제안한다. 응집도 점수는 단어의 빈도수를 기반으로 계산되어 별도의 사전이 필요없다는 장점이 있으나, 띄어쓰기가 되지 않은 입력 데이터에 대해서는 정확도가 떨어질 수 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 단어 트리 구조를 이용하여 기존의 응집도 점수 계산 방법을 개선한 알고리즘을 제시한다. 또한 실험을 통해 제안하는 방법이 15.5%의 오류율을 보이는 동시에, 1,000개의 리뷰를 처리하는데 0.008초 정도 소요됨을 확인하였다.

• 한국의류산업학회지
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• 제18권1호
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• pp.48-62
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• 2016

Consumers have come to demand high quality, affordable prices, and innovative product designs of the outdoor wear market due to their well-being and leisure oriented lifestyle. A new system of business in outdoor wear has emerged in the process through which corporations have endeavored to satisfy such consumer needs. Outdoor wear brands have utilized social network services (SNS) such as Facebook and Twitter as means of marketing and have built close relations with consumers based on communication through these media. Recently, explosively escalating SNS data are referred to as social big data, and now that every consumer online is a commentator, reviewer, and publisher, the outdoor wear market and all of its brands have to stop talking and start listening to how they are perceived. Therefore, this study employs Social $Metrics^{TM}$, a social big data analysis solution by Daumsoft, Inc., to verify changes in the allusions related to outdoor wear market found on SNS. This study aims to identify changes in consumer perceptions of outdoor wear based on changes in outdoor wear search words and trends in positive and negative public opinion found in SNS social big data. In addition, products of interest, the major brands mentioned, the attributes taken into consideration during purchases of products, and consumers' psychology were categorized and analyzed by means of keywords related to outdoor wear brands found on SNS. The results of this study will provide fundamental resources for outdoor wear brands' market entry and brand strategy implementation in the future.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.145-153
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• 2020

최근 소셜 빅데이터를 대상으로 한 키워드 분석은 고객 관점의 의견이나 불만 사항을 추출하기 위한 목적으로 광범위하게 활용되고 있다. 이와 관련하여, 이전 연구에서는 키워드 분석의 정확도를 높이기 위해 응집도 점수를 활용한 방법을 제안하였으나, 리뷰의 수가 적을 경우 오류율이 증가하는 문제가 있었다. 본 논문에서는 응집도 점수 기반 알고리즘으로부터 추출된 키워드에 대해 간소화된 형태소 분석 단계를 후처리 형태로 적용함으로써 키워드 추출의 정확도를 개선하고자 하였다. 제안 방법은 입력 데이터가 주어질 때마다 필요한 형태소 분석 규칙을 점증적으로 추가할 수 있도록 지원함으로써, 사전의 크기를 최소화하고 분석의 효율을 높이고자 하였다. 또한 대화형 규칙 입력 시스템을 제공하여 분석 규칙 추가에 드는 노력을 최소화하고자 하였다. 제안 방법을 검증하기 위해 온라인에서 수집된 실제 리뷰를 대상으로 실험을 수행하였으며, 제안 방법을 적용할 경우 오류율이 기존 10%에서 1%로 개선되는 동시에, 5,000개의 리뷰 처리에 450ms가 소요되어 실시간 처리가 가능한 수준임을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.19-27
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• 2014

스마트폰의 빠른 보급과 소셜 미디어의 급격한 성장에 힘입어 온라인 상에 기록되고 있는 개인의 정보의 양 또한 급격히 증가하고 있다. 이러한 환경의 변화에 따라 사용자들이 생성한 정보를 분석하여 새로운 정보를 얻기 위한 노력이 증가하고 있다. 기존의 성격유형 분석 방법의 경우 자기 보고 문항을 통해 사용자의 유형을 탐색하는데, 이는 검사 대상자의 정보들을 심리학 전문가가 확보하기 어려웠기 때문이다. 하지만 유명인의 경우 그들의 정보를 쉽게 취득할 수 있고 이러한 정보를 통해 해당 인물의 성격 유형을 분류하는 연구들이 다양하게 이뤄진다는 점에서 볼 때, SNS 에 기록된 개인 사용자들의 정보를 통해 성격유형 분석이 가능할 것이라는 가설을 세울 수 있었다. 본 연구에서는 이를 증명하고자 분류지표를 설계하여 페이스북 네이티브 앱을 개발하였고, 이를 통해 사용자가 소셜 미디어 상 공유한 정보에는 정보 소비 기호가 반영되어 있으며, 이를 통해 성격 유형을 파악할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 기술혁신연구
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• 제26권1호
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• pp.31-57
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• 2018

다양하게 변화하는 재난양태와 기후변화로 인한 빈번한 재난발생뿐 아니라 생활수준 향상 등의 이유로 재난안전에 대한 국민적 관심이 증대되고 있다. 이와 연계하여 재난안전 산업에 대한 요구도 증가하고 있다. 그 동안 다양한 재난안전산업 육성 및 활성화 정책이 수립되었지만, 국가주도의 정책이 대부분이었고, 민간분야와 국민관심도가 반영된 정책은 부재한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 국민관심도를 고려한 재난안전산업 육성방안 수립을 위하여 소셜미디어 분석을 활용하는 방안을 제안하고자 하였다. 재난안전분야의 국민관심도를 분석하기 위하여 최근 3년간의 소셜미디어를 대상으로 분석을 실시하였다. 분석 결과, 국민은 실제 발생했던 재난에 대한 내용, 즉각적으로 실생활에서 필요한 분야에 대해 관심도가 높은 것으로 나타났다. 또한 실제로 경주 지진발생 당시 재난 관련 소셜데이터가 급증하는 것으로 나타났고, 뉴스에서는 피해상황 등에 관한 내용이 많은 반면, 트위터와 블로그에서는 구호물품, 대피요령 등에 관한 내용이 주를 이루고 있는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과로 국민적 관심도를 분석하기 위한 방법으로 소셜미디어 활용방안에 대한 가능성을 확인하였고, 재난안전산업의 민간분야 확산 차원에서 국민관심도를 반영한 재난안전산업 정책 수립방안을 제안한다.

• 융합정보논문지
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• 제11권9호
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• pp.17-27
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• 2021

본 연구에서는 고용허가제에 대한 이슈와 국민적 인식을 확인하고 정책을 제언하기 위해 소셜데이터를 기반으로 한 텍스트마이닝 기법을 활용하고자 하였다. 이를 위해 2020년 1월부터 2020년 12월까지 1년 동안 온라인상에서 '고용허가제'가 언급되는 6,217개의 문서의 텍스트 1,453,272개를 텍스톰(Textom)을 통해 수집하여 텍스트마이닝과 소셜네트워크 분석을 수행하였다. 데이터 상위 키워드 빈도, TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 분석, 연결중심성 분석으로 언급량이 많은 키워드 100개를 도출하였으며, 일자리 문제, 정책과정의 중요성, 산업관점의 경쟁력, 외국인근로자 생활 개선을 주요한 키워드로 구성하였다. 또한, 의미연결망 분석을 통해 '고용정책'과 같은 주요인식과 '국제협력', '노동자 인권', '법률', '외국인 채용', '기업 경쟁력', '이주민 문화', '외국인력 관리'와 같은 주변인식을 파악하였다. 끝으로 고용허가제에 관한 정책 수립과 관련 연구를 진행하는데 있어서 고려해야 할 요소를 제안하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제21권2호
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• pp.27-32
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• 2023

본 연구는 빅데이터를 활용한 시장성 분석 및 사업화방법론 분석 시스템에 관한 것으로서, 분석대상 제품에 대해 바이럴 마케팅이 가능한 컨텐츠 채널을 토대로 해당 제품의 시장성을 분석할 수 있는 빅데이터를 활용한 시장성 분석 및 사업화방법론 분석 시스템에 관한 것이다. 본 연구에 따른 빅데이터를 활용한 시장성 분석 및 사업화방법론 분석 시스템은 컨텐츠 채널에서 제공되는 마케팅 컨텐츠를 분석하여 분석대상 제품에 대한 시장성을 분석하므로 분석대상 제품에 대한 보다 정확한 바이럴 마케팅 효과를 판별할 수 있다는 장점이 있다고 하겠다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.99-106
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• 2020

본 연구는 소셜 빅데이터에 기반을 둔 유명인과 브랜드의 이미지 유사도가 광고효과를 예측할 수 있는 결정변수가 될 수 있는지를 파악하기 위해, 광고효과 예측모형을 생성하고 빅데이터 분석기법인 기계학습 방법을 통해 그 타당도를 검증하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 SNS상의 키워드 네트워크 구조에 기반하여 유명인-브랜드 이미지 유사도를 정량화하고, 학습 데이터를 통해 이미지 유사도를 독립변수로, 광고효과 데이터를 종속변수로 하는 다중회귀모형을 반복 실시하여 광고효과 예측모형을 생성하였다. 이렇게 생성된 예측모형의 정확도를 판단하기 위해 예측 데이터에서 얻은 광고효과 예측값과 비교 기준으로서의 서베이값을 비교한 결과, 타당도를 판단하는 기준치인 75%의 분류 정확도를 보였으므로 본 광고효과 예측 모델링의 타당성은 확보된 것으로 입증되었다. 본 연구는 유명인-브랜드 이미지 유사성 구조를 소셜 네트워크 구조로 설명하고 그 효과를 기계학습을 통한 예측 모델링으로 검증하여 빅데이터 기반 모델링 연구에 새로운 방법론적 대안과 방향을 제시하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.76-81
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• 2018

미래 경제 성장 동력으로 부상하고 있는 사물인터넷은 이미 생활과 밀접한 분야에서는 도입이 활발하게 이루어지고 있으나, 잠재된 보안위협은 여전히 잔존하고 있다. 특히 인터넷 상의 유해 정보는 스마트홈 및 스마트시티의 활성화로 인해 폭발적으로 설치된 CCTV에 할당된 IP 정보 및 심지어 접속 포트 번호들이 포털 검색 결과 및 페이스북, 트위터와 같은 소셜 미디어 등에 공개되어 간단한 툴로도 보다 쉽게 해킹이 가능하다. 사용자들이 많이 사용하는 포털 검색 데이터 및 소셜 미디어 데이터의 보안취약점 및 불법 사이트 정보들을 데이터 분석하여, 보안취약성 같은 위험 요소가 내포된 데이터 및 사회적 문제를 야기하는 불법 사이트에 대한 대응을 신속하게 수행할 수 있게 지원하는 빅데이터 분석 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 빅데이터 분석 시스템 설계를 위해 하둡 기반 빅데이터 분석 시스템과 스파크 기반 빅데이터 분석 시스템 연구를 통해 요구사항을 도출하여 요구사항에 맞게 Splunk 플랫폼을 활용한 유해 정보 탐지를 위한 빅데이터 분석 시스템을 설계하였다.