• 제목/요약/키워드: 소셜 데이터 분석

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네트워크 탐색 기술을 기반으로 한 무역 거래 위험 요소 적발 시스템 개발 (Development of a System to Detect the Risk Factors of Trade based on Network Search Technology)

  • 서동민;김재수;송정아;박문일
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.11-12
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    • 2018
  • 빅데이터 분석에 활용되는 원천 데이터는 네트워크 형태이며, 최근 소셜 네트워크 분석을 통한 효과적인 상품 광고, 핵심 유전자 발굴, 신약 재창출 등 다양한 영역에서 네트워크 분석 기술이 사회와 인류에게 가치 있는 정보를 제공할 수 있는 가능성을 제시하면서 네트워크 분석 기술의 중요성이 부각되고 있다. 또한, 세계화와 정보통신기술의 급격한 발전으로 빠르게 변화하는 무역 환경 속에서 신속하고 정확한 무역 거래에 대한 안전 관리의 요구가 점차 증가하고 있다. 그래서 본 논문에서는 네트워크 탐색 기술을 기반으로 한 무역 거래 위험 요소 적발 기술을 제시했다.

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트위터를 통한 공공도서관 마케팅 효과에 대한 실증적 분석 (A Study on the Effect of Twitter Activities on the Libraries' Performance Indicators within Public Libraries)

  • 한남기;김기영
    • 한국정보관리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보관리학회 2014년도 제21회 학술대회 논문집
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    • pp.209-212
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    • 2014
  • 본 연구는 한국 공공도서관의 소셜 미디어 마케팅이 실제로 어떤 효과를 나타내고 있는지를 실증적으로 검토하기 위해 수행되었다. 분석에는 공공도서관의 2012년 트위터 사용 데이터, 국가도서관 통계를 사용하였다. 트위터를 활용한 그룹과 활용하지 않은 그룹 간의 대출량 및 이용자량 변화에 대한 t검정, 트위터 활동 데이터와 대출량 및 이용자량 변화 간의 선형 회귀분석이 수행되었으며, 그 결과 두 분석 모두 유의한 결과를 도출하지 못하였다. 이를 기반으로 표본 문제, 트위터 계정 활용 문제, 성과 지표 문제를 제시하였다.

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대용량 그래프 데이터를 효율적으로 시각화하는 방법에 대한 최신 연구 조사 (The State of the Art in Visualizing Large Graph Data)

  • 곽우석;나인주;김현지;이경준;서인;한욱신
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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    • pp.802-803
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    • 2017
  • 소셜 네트워크, 웹 시멘틱, 협력 네트워크 등과 같이 다양한 응용에서 대용량 그래프 데이터를 이용한다. 최근 이러한 데이터를 분석하기 위해 대용량 그래프 데이터를 효율적으로 시각화 하는 연구가 제안되었다. 이에 본 연구에서는 대용량 그래프 데이터를 효율적으로 시각화 하는 방법에 대한 최신 연구 동향을 조사한다.

시맨틱 디지털도서관 서비스를 위한 서지 온톨로지 구축 (Implementing Bibliographic Metadata Model for Social Semantic Digital Libraries)

  • 이유진;양성권;송민아;김홍기
    • 정보관리학회지
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    • 제26권1호
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    • pp.215-230
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    • 2009
  • MARC, DC, MODS, MarcOnt 등의 서지 메타데이터 모델과 소셜 시맨틱 디지털도서관 사례인 JeromeDL의 메타데이터 모델 및 서지적 개념모델인 FRBR모델 등의 분석을 통해 국내 디지털도서관의 서지메타데이터에 적용 가능한 온톨로지 모델을 제안하고자 한다. 이는 디지털도서관의 다양한 자원형식과 특성을 고려하고, 기존의 서지메타데이터들을 내포시켜 발전시킴으로써 서지자원에 대한 범용성과 상호운용성이 높은 서지 온톨로지를 구축하여 의미적인 검색과 서비스를 확보하고자 하였다.

HyperCLOVA를 이용한 한국어 Fact 검증을 위한 자동 데이터 생성 (HyperCLOVA for Data Generation of Korean Fact Verification)

  • 이종현;나승훈;신동욱;김선훈;강인호
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.118-123
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    • 2021
  • 현대 사회에서 소셜 네트워킹 서비스의 증가와 확산은 많은 정보를 쉽고 빠르게 얻을 수 있도록 하였지만 허위·과장 정보의 확산이 큰 문제로 자리잡고 있다. 최근 해외에서는 이들을 자동으로 분류 및 판별하고자하는 Fact 검증 모델에 관한 연구 및 모델 학습을 위한 데이터의 제작 및 배포가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 아직 국내에서는 한국어 Fact 검증을 위한 데이터가 많이 부족한 상황이기 때문에 본 논문에서는 최근 좋은 성능을 보이는 openai 의 GPT-3를 한국어 태스크에 적용시킨 HyperCLOVA 를 이용하여 한국어 Fact 검증 데이터 셋을 자동으로 구축하고 이를 최신 Fact 검증 모델들에 적용하였을 때의 성능을 측정 및 분석 하고자 하였다.

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Differences in self-regulation motivation between social network service and gaming groups in the use of youth mobile phones

  • Seo, Gang Hun
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.163-168
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    • 2020
  • 본 연구의 목적은 청소년 모바일 폰 이용의 심리적 특성 중 내적요인과 이용 동기를 알아보고자 이 연구를 실시하였다. 내적요인에서는 자기조절력, 이용 동기에서는 대인관계, 즐거움, 현실회피 성취 욕구를 알아보고자 함이다. 이 연구를 위해 한국정보화진흥원은 2018년 인터넷과 모바일 폰 중독의 장기 추적 자료 중 자기제어 및 이용자 동기대책에 근거한 568건의 자료를 활용하였다. 데이터 분석을 위해 SPSS 윈도우 23 버전을 사용했고, 수집된 데이터는 피험자의 인구학적 특성을 파악하기 위한 분석이었다, 또한 인체모형 변수를 분석하여 그룹 간 변수의 상관관계를 조사하였으며, 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 중독성은 소셜 네트워크서비스 (SNS) 집단보다 모바일 폰 게임 집단이 약간 높게 나타났으나, 이용 동기에서는 소셜 네트워크서비스 (SNS) 집단이 대인관계 욕구가 높게 나타났고. 현실회피 욕구에서는 모바일 폰 게임집단이 소셜 네트워크서비스 (SNS) 집단보다 높은 차이를 나타냈다. 그러나 즐거움 및 성취욕구 에서는 집단 간 차이가 없었다. 본 연구의 결과 모바일 폰 사용의 컨텐츠에 따라 모바일 폰 과다 사용에 영향을 미치는 요인에 차이가 있음을 시사 하였으며, 후속 연구에 대한 제안이 논의되었다.

디바이스 소셜리티 기반 멀티 디바이스 무설정 연동 기술 (Zero-Configurable Device-Collaboration Based on Device Sociality)

  • 배창석;강동오;강규창;정준영
    • 전자통신동향분석
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    • 제28권1호
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    • pp.72-80
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    • 2013
  • 최근 스마트 디바이스들의 성능이 향상되고 많은 편리한 서비스가 지원됨에 따라 보급이 급격히 확산되고 있다. 그 결과 한 사람이 두 개 이상의 스마트 디바이스를 사용하는 개인의 멀티 디바이스 활용 시대를 맞이하고 있다. 스마트폰, 스마트 패드, 그리고 노트북 등이 일반적으로 많이 사용되는 스마트 디바이스들이다. 이와 같이 개인이 여러 개의 스마트 디바이스를 활용하는 시대에는 서로 다른 디바이스들 사이의 원활한 데이터 교환과 응용의 상호 연동을 위한 방법들이 제공될 필요가 있다. 뿐만 아니라 멀티 디바이스를 사용하는 사람들이 많아 짐에 따라 다른 사람이 가진 스마트 디바이스와의 연동도 필요하다. 본고에서는 멀티 디바이스 활용을 위한 국내외 기술 동향을 살펴보고, 디바이스들 사이의 소셜 관계를 이용하는 새로운 멀티 디바이스 무설정 연동 기술에 대해 소개한다.

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소셜 네트워크에서 정확한 부호 예측을 위한 특징 선택 (Feature Selection for Accurate Sign Prediction in Social Networks)

  • 김병찬;최범석;이원창;이연창;김상욱
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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    • pp.755-756
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    • 2020
  • 부호가 있는 소셜 네트워크는 친구, 호감, 동의의 긍정적인 관계와 적, 불호, 반대의 부정적인 관계가 함께 표현된 네트워크이다. 이러한 네트워크를 활용한 대표적인 애플리케이션으로, 각 사용자의 관계가 긍정적인 관계인지 부정적인 관계인지 예측하는 부호 예측 문제가 있다. 이러한 부호 예측 문제를 해결하는 대표적인 방안은 네트워크의 구조적 특징들을 활용하는 것이다. 본 논문에서는, 실세계 데이터 집합들을 활용한 실험을 통해 기존 부호 예측 방법들에서 활용하는 각 특징이 부호 예측 문제의 정확도에 얼마나 기여하는지 분석하고자 한다.

물공급네트워크 수질사고인지를 위한 소셜네트워크 서비스 별 웹크롤링 방법론 개발 (Web crawling process of each social network service for recognizing water quality accidents in the water supply networks)

  • 유도근;홍승혁;문기훈
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.398-398
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    • 2022
  • 최근 수돗물 공급과정에 있어 적수, 유충 발생 등 지역 단위의 수질문제로 국민의 직간접적인 피해가 발생된 바 있다. 수질문제 발생 시, 소셜네트워크서비스(SNS)에 게시되는 피해 관련 의견은 시공간적으로 빠르게 확산되며, 궁극적으로는 물공급과정 전체의 부정적 인식증가와 신뢰도 저하를 초래한다. 따라서, 물공급시스템에서의 수질사고 발생을 빠르게 인지하는 다양한 방법론의 적용을 통한 피해 최소화를 위한 노력이 반드시 필요하다. 일반적으로 수질사고는 다양한 항목의 실시간 계측기에서 획득되는 시계열자료의 변화양상을 통해 판단할 수 있으나, 이와 같은 방법론의 효율적 적용을 위해서는 선진계측인프라의 도입이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 국내의 발달된 정보통신기술환경을 활용하여, 물공급네트워크 내 수질사고인지를 위한 SNS 별 웹크롤링 방법론을 제안하고, 적용결과를 분석하였다. 방법론의 구현에 앞서, 각종 SNS 별(트위터, 인스타그램, 블로그, 네이버 카페 등) 프로그래밍을 통한 웹크롤링 가능여부, 정보획득 기간 등을 확인하였으며, 과거 유사 수질사고 발생 시 영향력과 관련 게시글이 크게 나타난 네이버 카페와 트위터를 중심으로 웹 크롤링 절차를 제시하였다. 네이버 카페의 경우 대상급수구역 내의 시민들이 다수 참여하는 카페를 목록화하고, 지자체명과 핵심 키워드(수돗물, 유충, 적수) 조합을 활용한 웹크롤링을 수행하여, 관련 게시물 건수와 의미를 실시간으로 분석하는 절차를 마련하였다. 개발된 SNS 별 웹크롤링 방법론에 따라 과거 수질사고가 발생된 바 있는 2개 이상의 지자체에 대한 분석을 실시하였으며, SNS 별 결과에 있어 차이점을 확인하여 제시하였다. 향후 제안된 방법을 적용하여 시공간적 수질사고 정보의 전파 및 확산양상을 추가적으로 분석할수 있을 것으로 기대된다.

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속성선택방법을 이용한 전기자동차 소셜미디어 데이터의 감성분석 연구 (Exploring the Sentiment Analysis of Electric Vehicles Social Media Data by Using Feature Selection Methods)

  • 프란시스 조셉 코스텔로;이건창
    • 디지털융복합연구
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    • 제18권2호
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    • pp.249-259
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    • 2020
  • 본 연구는 전기자동차(EV)에 대한 소셜미디어 데이터를 기반으로 감성분석 (SA)과 속성선택 (FS)방법을 적용하여 전기자동차에 대한 일반 사람들의 의견을 보다 효과적이고 정확히 예측할 수 있는 새로운 방법론을 제안한다. 구체적인 방법은 다음과 같다. 첫째, 유튜브에 있는 전기자동차에 대한 일반 사람들의 의견을 추출하였다. 둘째, 분석의 효과성을 증대하기 위하여 카이 스퀘어, 정보획득량, 릴리프에프 등 세가지 속성선택 방법을 적용하였다. 그 결과 로지스틱 회귀분석 및 서포트 벡터 머신 분류 기법에서 가장 의미있는 결과를 얻을 수 있다는 것이 확인되었다.