• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.49-56
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• 2014

본 논문에서는 대용량의 문서, 인터넷 댓글, 소셜 데이터, 메시지 텍스트 등으로부터 표준, 일상적 언어, 및 은어(隱語), 비속어, 약어, 이모티콘 등을 감성 분석함으로써, 복합적인 감성 중 근간이 되는 주 감성들을 측정하고 평가하는 방법을 제안한다. 제안된 방법론은 IRLBA(Implicitly Restarted Lanczos Bidiagonalization Algorithm)을 활용하여 규모가 큰 희소행렬에 대한 주성분분석을 실시하며, 데이터 취합, 메시지 분석, 감성 평가, 감성 분석 및 통합 그리고 결과물 시각화 모듈로 구성된다. 본 연구를 통해 제안된 방법론은 소셜 데이터의 감성분석의 정확도를 향상시키고 감성분석의 활용범위를 확장시키는데 있어 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.727-730
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• 2013

소셜 네트워크 서비스는 사용자간의 통신수단 및 자신을 표현하는 하나의 수단으로 사용되면서 다양한 정보를 보유하고 있다. 이러한 소셜 네트워크 서비스를 모바일 디바이스를 통하여 사용하는 사용자가 늘어 가고 있다. 소셜 네트워크 서비스를 컴퓨터 디바이스를 통하여 사용하는 경우 컴퓨터 디바이스 내부에는 캐쉬, 히스토리와 같은 일반적인 웹 서비스 이용 로그 기록을 남기게 된다. 모바일 디바이스를 사용하여 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 경우 원활한 서비스 이용을 위하여 사용자의 개인 정보, 친구 정보, 대화 내용과 같은 유출되면 악용 될 수 있는 민감한 정보를 모바일 디바이스 내부에 저장하여 서비스 한다. 이러한 민감한 데이터는 적절한 보안 관리가 실행되어야 한다. 하지만, 다양한 보안 취약점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 모바일 소셜 네트워크 서비스 데이터 관리 보안 취약점에 대하여 분석하고 대응방안에 대하여 연구한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제48권4호
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• pp.91-113
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• 2014

소셜 메타데이터는 이용자의 자발적인 참여를 통해 정보자원에 대한 풍부한 기술사항을 생성한다는 장점을 지니고 있지만, 조직화 된 구조를 적용하기 어렵다는 특성으로 인해 여러 가지 한계 또한 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 소셜 메타데이터의 유형 가운데 태그를 중심으로 LibraryThing에서 활용되고 있는 태그의 의미를 분석하고, 이를 기반으로 기술의 대상이 되는 정보자원의 서지적 카테고리를 제공함으로써 태그의 의미적 조직화를 위한 대안적인 방안을 제안하였다. 서지적 카테고리를 구조적으로 제공하고 이를 통해 태그 부여단계에서 태그의 의미적 조직화를 유도하기 위해 소셜 인포메이션 아키텍쳐를 적용하여 태그의 조직화를 위한 소셜 메타데이터 프레임워크를 구축하였다. 이는 소셜 메타데이터의 조직화를 위한 개념적인 기반을 제공함으로써 향후 태그를 자동화 된 방식으로 조직하는데 활용할 수 있는 의미적 기반을 마련해 줄 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.153-155
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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. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터를 2011년 이래로 최근 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 2017년 5월, 1개월 시점을 설정하고 "4차 산업혁명" 키워드에 대한 소비자들의 인식들을 살펴보았다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 4차 산업혁명 키워드에 대한 연관 검색어 1위는 "후보"가 빈도수(7,613)인 것으로 나타났다. 둘째, 연관 검색어 2위는 "안철수"가 빈도수(7,297), 3위는 "문재인"이 빈도수(5,183)로 각각 나타났다. 다음으로 "4차 산업혁명" 키워드에 대한 검색어 긍정적 여론 빈도수 1위는 새로운(895)으로 나타났고, 부정적 여론 빈도수 1위는 위기(516)가 차지하였다. 이러한 결과 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.129-130
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• 2018

빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터 분석을 2011년 이래로 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 새로운 가치 창출을 위해 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석 도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 분석하였다. 2018년 5월 19일 시점 1개월 기간을 설정하여 "인공지능" 키워드에 대한 대중들의 인식을 분석하였다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 인공지능에 대한 1위 연관 검색어는 중국(4,122)인 것으로 나타났다. 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.85-92
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• 2019

기업들은 소셜 미디어로부터 특정 주제 및 자사 제품에 대한 다수의 사용자들의 의견을 수집하고 분석하여 사용자 집단이나 소비 트렌드를 식별할 수 있고, 이를 기반으로 미래 예측 및 마케팅 등의 다양한 목적으로 활용하고 있다. 따라서 현재 소셜 미디어 분석 도구들이 네트워크 통계 분석을 통해 기업의 소셜 미디어 마케팅의 성과를 측정하기 위한 수단으로 사용되고 있다. 그러나 이러한 도구들은 방대한 양의 소셜 미디어 데이터를 수집하고 이를 분석하기 위해 고가의 컴퓨팅 자원 및 네트워크 자원을 소모하고, 복잡한 소프트웨어 플랫폼 구축 및 운용에 따른 비용 부담과 많은 운영 노하우를 필요로 한다. 그 결과 중소기업이나 개인 사업자의 경우는 이러한 소셜 미디어 데이터를 효율적으로 활용하지 못하는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 중소기업이나 개인 컴퓨터에서도 운영이 가능한 소셜 미디어 데이터 수집 및 분석 시스템 개발에 필요한 프레임워크 설계와 제시된 프레임워크 설계에 대한 완전성이나 일관성을 검증하기 위한 정형 명세 기법을 제시한다. 또한 정형명세 기법으로 Z 언어를 통해 명세한 결과를 Z-EVES Tool을 통해 Z 모델 체킹을 수행하여 프레임워크 설계의 명확성을 검증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.2241-2246
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• 2015

최근 기업들은 효율적인 경영을 위해 소셜 미디어상의 빅 데이터를 분석하는 시스템을 이용하여 고객피드백에 관한 정보를 수집하고 분석하고 있다. 소셜 미디어상에는 실시간으로 자발적인 고객의 의견들이 대량 포함되어 있어 고객 피드백을 파악할 수 있는 방법으로 소셜 빅 데이터를 이용하는 것이 매우 효율적 이다. 본 논문에서는 관광서비스 산업의 대표기업인 여행사에 관해 소셜 미디어 상의 빅 데이터를 이용하여 보다 정확하고 효율적인 고객피드백 정보수집과 분석이 가능한 평가방안을 제안한다. 그것을 위해 우선 서비스 모델을 설계하고 구축하고 테스트 베드로서 국내 최대 규모의 여행사를 중심으로 빅5 여행사에 대해 미디어 채널, 소비자 만족도 , 브랜드 이미지 등을 분석한다. 또한 긍정지수와 부정지수로 호감도를 평가하여 비교분석한 결과를 제시한다. 평가항목에 따라 개선해야 되는 분야를 알 수 있어 제안한 평가방법은 해당 여행사가 보다 효율적으로 고객을 관리하는데 효과적임을 알 수 있다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2012년도 제19회 학술대회 논문집
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• pp.3-6
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• 2012

본 연구의 목적은 도서관 이용자들의 일상생활에서 공간들이 어떠한 관계성을 가지고 이용되는지를 분석하는 것이다. 관계성을 파악하기 위한 데이터로 미국 Puget Sound Region Transportation Department에서 수집한 Household Travel Survey 데이터를 이용하였다. 데이터 분석을 위한 도구로 소셜 네트워크 분석도구 중의 하나인 NodeXL을 사용하였다. 분석결과 선행연구에서와 유사하게 슈퍼마켓, 레스토랑, 쇼핑몰 등이 도서관 이용과 공간적으로 연관성이 있음이 나타났다. 또한 전체 이용자의 분석결과와 비교하여 도서관 이용자만이 가지고 사회적 공간이용의 특성을 발견되었고 도서관 정책개발에 이러한 특성이 반영될 필요가 있음을 제안하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.133-141
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• 2008

소셜웹은 정보를 공유하고 사용자간 연결 정도를 높이기 위해 현재의 웹을 소셜 플랫폼으로 변화시키고 있다. 본 논문은 여러 소셜웹 사이트에 산재되어 있는 소셜 데이터를 중재하고 연결하는 방법을 제공하기 위해 딜리셔스, 플리커, 유튜브와 같은 대표적인 소셜 태깅 사이트의 태깅 데이터를 분석한다. 그 결과로 서로 다른 태깅 데이터를 통합하고 서로 다른 소셜 메타데이터를 연결하기 위한 태그 온톨로지를 제안한다. 또한 태깅 데이터의 기계 학습을 통하여 유사 태그 그룹과 사용자 그룹 정보를 획득한 후 태그 온톨로지를 학습한다. 이의 활용 방안으로는 학습된 태그 온톨로지를 이용하여 모델링한 추천 시스템도 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.119-128
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• 2010

지난몇 년간 소셜 네트워크(Social network) 서비스는 급속도로 성장해 왔으며 향후 수년간이러한 추세는 지속될 전망이다. 이에 따라 해당기업, 공공기관에서는 다량의 소셜 네트워크 데이터를 보유하게되었으며, 이 데이터를 배포하여 각종 연구 기관에서 인구통계, 통계분석 등의 연구 목적에 사용할 수 있다. 그러나 배포되는 소셜 네트워크 데이터는 외부정보와 결합되어 개인프라이버시 노출의 문제를 초래할 수 있다. 소셜 네트워크 데이터 소유자는 데이터를 배포하기 전 개인을 식별할 수 있는 명시적 정보를 삭제하거나 암호화해야 함은 물론 외부정보와 결합되어 개인프라이버시 노출의 문제를 발생시킬 가능성이 있는 데이터 또한 수정해야 한다. 데이터 수정 과정에서 수정되는 데이터의 양이 적을수록 데이터의 유용성은 높아진다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 프라이버시 보호 기법과 관련된 기존 연구가 고려하지 않은 내용정보 고려 및 구조정보 왜곡을 보완하는 새로운 기법을 제안한다. 또한 다양한 실험 결과를 통해 소셜 네트워크의 여러 환경에서 제안 기법의 확장성 및 타당성을 알아본다.