• 제목/요약/키워드: 소셜 데이터 분석

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스포츠 경기의 특성에 따른 스포츠 감정 유형 분석 : 소셜 빅데이터를 중심으로 (The Analysis on Sport Emotion Type by Sport Game Characteristics: with Social Big-Data)

  • 김영미;양재식
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권7호
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    • pp.371-377
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    • 2021
  • 본 연구는 스포츠 경기의 특성에 따른 스포츠 감정 유형을 분석하였다. 이를 위해 2018년 아시안게임 중, 대한민국 대표팀이 출전한 축구 7경기, 야구 6경기를 선정한 후, 이에 대한 소셜 네트워크 서비스 상 기사와 그 댓글을 조사대상으로 선정하였다. Python을 이용하여 수집된 댓글은 전문가 회의를 통해 해당 감정을 분석하였다. 스포츠 경기의 승패, 상대 팀의 수준 및 대한민국 대표팀의 경기력에 따른 스포츠 감정을 분석한 결과, 첫째, 승패와 상대 팀 수준은 특정한 유형의 스포츠 감정을 형성한다고 보기 어려웠다. 둘째, 스포츠 경기의 경기력은 좋다는 평가를 받을 경우 만족, 열광, 기쁨 등의 긍정적 감정을, 나쁘다는 평가를 받을 경우 실망, 분노, 창피의 부정적 감정을 형성하였다. 셋째, 스포츠 경기와 연관된 사회·문화적 배경이나 해당 경기의 특정한 사건 또한 스포츠 감정의 유형에 영향을 미쳤다. 추후, 본 연구에서 다루지 못한 다양한 스포츠 경기의 특성을 추가하여 보다 많은 스포츠 경기를 대상으로 분석하는 연구가 필요할 것이다.

로그 분석 처리율 향상을 위한 맵리듀스 기반 분할 빅데이터 분석 기법 (MapReduce-Based Partitioner Big Data Analysis Scheme for Processing Rate of Log Analysis)

  • 이협건;김영운;박지용;이진우
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제11권5호
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    • pp.593-600
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    • 2018
  • 인터넷과 스마트기기의 발달로 인해 소셜미디어 등 다양한 미디어의 접근의 용이해짐에 따라 많은 양의 빅데이터들이 생성되고 있다. 특히 다양한 인터넷 서비스를 제공하는 기업들은 고객 성향 및 패턴, 보안성 강화를 위해 맵리듀스 기반 빅데이터 분석 기법들을 활용하여 빅데이터 분석하고 있다. 그러나 맵리듀스는 리듀스 단계에서 생성되는 리듀서 객체의 수를 한 개로 정의하고 있어, 빅데이터 분석할 때 처리될 많은 데이터들이 하나의 리듀서 객체에 집중된다. 이로 인해 리듀서 객체는 병목현상이 발생으로 빅데이터 분석 처리율이 감소한다. 이에 본 논문에서는 로그 분석처리율 향상을 위한 맵리듀스 기반 분할 빅데이터 분석 기법을 제안한다. 제안한 기법은 리듀서 분할 단계와 분석 결과병합 단계로 구분하며 리듀서 객체의 수를 유동적으로 생성하여 병목현상을 감소시켜 빅데이터 처리율을 향상시킨다.

빅데이터 기반 항공 수요예측 통합 플랫폼 설계 및 실증 (P-TAF: A Big Data-based Platform for Total Air Traffic Forecast)

  • 정주익;손석현;차희준
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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    • pp.281-282
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    • 2021
  • 본 논문에서는 항공 수요예측을 위한 빅데이터 기반 플랫폼의 설계 및 실증 결과를 제시한다. 항공 수요예측 통합 플랫폼은 항공산업 관련 데이터를 Open API, RSS Feed, 웹크롤러(Web Crawler) 등을 이용하여 수집 및 분석하여 자체 개발한 항공 수요예측 알고리즘을 기반으로 결과를 시각화하여 보여주도록 구현되어 있다. 또한, 제안하는 플랫폼의 사용자 인터페이스를 통해 변수 설정을 하여 단위별(Global, National 등), 기간별(단기, 중장기 등), 유형별(여객, 화물 등) 예측 통계 자료를 도출할 수 있다. 플랫폼의 성능 검증을 위해 정형화된 데이터를 비롯하여 소셜네트워크서비스(SNS), 검색엔진 등에서 수집한 비정형 데이터까지 활용하여 특정 키워드의 빈도와 특정 노선에 대한 항공 수요간 상관관계를 분석하였다. 개발한 통합 플랫폼의 지능형 항공 수요예측 알고리즘을 통해 전반적인 공항 운영 및 공항 운영 정책 수립에 기여할 것으로 예상한다.

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소셜 빅데이터 분석과 기계학습을 이용한 영화흥행예측 기법의 실험적 평가 (An Experimental Evaluation of Box office Revenue Prediction through Social Bigdata Analysis and Machine Learning)

  • 장재영
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.167-173
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    • 2017
  • 인공지능으로 대표되는 4차 산업혁명에 대한 관심이 증가함에 따라 사회 전반에 빅데이터 및 머신러닝 활용하려는 움직임이 활발해지고 있다. 이러한 움직임은 다양한 분야에서의 예측 시스템 개발로 현실화되고 있다. 특히 영화 산업에서는 투자, 마케팅 등에 활용을 위해 흥행 여부를 사전에 예측하고자하는 여러 가지 시도가 있어왔다. 예전에는 영화에 대한 정적 데이터만을 고려한 예측이 주류를 이뤘으나, 최근에는 실시간으로 생성되는 소셜 데이터를 활용하여 예측하고자하는 노력이 진행되고 있다. 본 논문에서는 영화의 정적 데이터와 더불어 기사, 블로그, 영화평 등 다양한 피드백 정보를 활용한 예측 기법을 제안한다. 또한 제안한 기법을 활용하여 상대적으로 흥행에 성공한 영화만을 대상으로 이들의 흥행정도를 정량적으로 추정할 수 있는지의 여부를 실험적으로 평가하였다.

오피니언 마이닝을 통한 스마트 워치 출시 전후 소비자 반응 분석 (Comparing Customer Reactions Before and After of a Smart Watch Release through Opinion Mining)

  • 이종호;박희준
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제1권1호
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    • pp.1-7
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    • 2016
  • 인터넷의 확산으로 트위터와 같은 SNS가 확산되었고, 컴퓨터 처리 능력의 발달로 빅 데이터 처리가 가능해졌다. 본 연구에서는 현재 주목 받고 있는 기술인 스마트 워치에 대해 다루고 있으며 최근 출시되었던 삼성 갤럭시 기어 S2를 대상으로 연구를 진행하고 있다. 스마트 워치의 출시 전, 후에 게시되었던 트위터 데이터를 수집하여 실제 SNS 사용자들이 신제품 출시에 어떻게 반응하고 있으며 어떠한 다른 양상을 보이는지 분석한다. 분석을 통해 기업 실무자들에게 출시 전, 출시 후 각각에 마케팅에 대응하는 방법에 관한 가이드라인을 제공하며 본 연구에서 사용된 분석 프레임워크는 다른 분야 및 제품에서도 사용 가능한 연구 가이드라인이 된다.

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특허 동시분류 네트워크 분석을 활용한 BIM 기술구조와 핵심기술 분석 (Analysis of BIM Technology Structure and Core Technology Using Patent Co-classification Network Analysis)

  • 박유나;이혜진;이석형;최희석
    • 한국BIM학회 논문집
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    • 제10권2호
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    • pp.1-11
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    • 2020
  • BIM(Building Information Modeling) is a salient technology for influential innovation in the construction industry. The patent network analysis is useful for suggesting the direction of technology development and exploring the research and development field. Therefore, the purpose of this study is to analyze the BIM technology structure and core technologies according to the convergence of BIM technology and market expansion. In this study, social network analysis was conducted by establishing a co-classification IPC network for the United States BIM patent. In particular, the characteristics of the major technical areas in the BIM technology network were identified through centrality analysis. G06F017/00, digital computing or data processing method, is a core technology field in the BIM network. Arrangements, apparatus or systems for transmission of digital information, H04L029/00 is an influential technology across the network. B25J009/00 for program controlled manipulators is an intermediary technology field and G06T019/00, manipulating 3D models or images for computer graphics, is an important field for technological development competitiveness.

팬데믹에 따른 소비자의 피부 관련 관심 영역 변화 분석: 구조적 토픽모델링을 중심으로 (Analyzing Changes in Consumers' Interest Areas Related to Skin under the Pandemic: Focusing on Structural Topic Modeling)

  • 김나경;박지원;문형빈
    • 지식경영연구
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    • 제25권1호
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    • pp.173-192
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    • 2024
  • 최근 뷰티 산업은 급격한 성장과 혁신으로 빠르게 발전하였으며, 코로나19 팬데믹으로 인한 마스크 착용 및 비대면 생활의 증가와 같은 생활 양식 변화에 따라 새로운 전환을 겪고 있다. 본 연구는 온라인상에 나타난 소비자의 피부에 대한 의견을 분석하여 코로나19 팬데믹 이후 뷰티 산업의 변화를 수요 측면에서 이해하고자 하였다. 이를 위해 2017년부터 2022년까지 소셜 미디어에 게재된 게시글 중 '피부 고민'을 포함한 96,908개의 게시글을 수집하고 이를 구조적 토픽모델에 적용하여 피부 관련 주제를 도출하였다. 분석 결과, 소비자가 고민하고 있는 피부 관련 주제는 총 22개로 구분될 수 있음을 확인하였으며, 이들 주제는 크게 뷰티 제조업, 뷰티 서비스업·연관산업, 피부고민, 기타 등 4가지 유형으로 구분될 수 있었다. 또한 본 연구는 분석 기간을 코로나19 팬데믹의 확산 양상을 기준으로 7개 단계로 나누고 각 토픽의 비중이 어떻게 변화하는지를 상승, 하강, 일정, 진동으로 구분하여 보았다. 코로나19 팬데믹 전과 후 시점에 대하여 주제별 비중의 변화 양상을 분석한 결과, 피부 고민 중 피부 트러블(여드름)과 이와 관련된 제품(스팟패치)은 상승 분야로, 뷰티 연관산업 중 성형외과와 한의원은 하강 분야로, 뷰티 제조업 중 수분 마스크팩, 메이크업 제품은 큰 변화가 없는 일정 분야로 나타났다. 또한 코로나 발생기간 내에서 팬데믹이 최고조에 달한 시기에는 바디케어 제품과 관련된 토픽이 급증하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 뷰티 산업의 수요 변화에 대응하여 기업이 제품 개발, 마케팅 전략을 수립하는 데에 활용될 수 있으며, 팬데믹 발생 시 정부가 경제적 지원 정책을 수립하는 경우 정책 추진의 근거로서도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

도시특성에 기반한 공유 자전거 이용 패턴의 소셜 네트워크 분석 연구: 서울시 데이터 사례 분석 (Social Network Analysis of Shared Bicycle Usage Pattern Based on Urban Characteristics: A Case Study of Seoul Data)

  • 이병현;최일영;김재경
    • 경영정보학연구
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    • 제22권1호
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    • pp.147-165
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    • 2020
  • 공유경제 서비스는 현재 숙박, 자동차, 자전거 등 다양한 분야에서 확산되고 있다. 특히 공유 자전거 서비스는 세계 각지에서 크게 인기를 끌고 있고, 서울시도 2015년 9월부터 '따릉이'라는 공공자전거 서비스를 제공하고 있다. 그러나 사용자의 자전거 이용이 증감함에 따라 지속적으로 대여소 간의 자전거 수 불균형이 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 2017년 1년간의 서울시 따릉이 공공자전거 데이터에 소셜 네트워크 분석에서 활용되는 연결 정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 그리고 k-코어 분석을 적용하여 시간대별 '따릉이' 이용자들의 이동 패턴을 분석하였다. 그 결과, 연결 정도 중심성은 대중교통 환승과 밀접하게 연계된 곳으로 나타났다. 근접 중심성은 출발과 도착 빈도가 불균형하거나 대중교통 근접성이 미흡한 곳으로 나타났다. 매개 중심성은 출발과 도착의 빈도가 동시에 많이 발생하는 곳을 의미한다. 마지막으로 k-코어 분석 결과, 시간대별로 가장 핵심 집단으로 간주 되는 자치구는 마포구로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과는 서울의 자전거 정류장 재배치, 추가 설치 등에 대한 방안을 계획하는 데 기여할 수 있을 것으로 본다.

한국 중학생의 온라인 학습 행동에 영향을 미치는 요인 (Factors Influencing the Online Learning Behaviors of Middle School Students in South Korea)

  • 나경식;정용선
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제53권3호
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    • pp.263-285
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    • 2022
  • 본 연구에서는 중학생을 대상으로 중학생의 온라인 학습 행동에 영향을 미치는 새로운 요인을 구성하기 위한 요인분석을 제시하였다. 총 204명의 한국 중학생이 참여했으며, 중학교 3년 학생의 표본을 목적표본으로 선정하여 사용하였다. 요인 분석 결과는 공유 분산의 66.15%를 차지하는 35개 항목에 대한 8개 요인 솔루션을 제시했다. 중학생들의 온라인 학습 행동을 식별하기 위해 다양한 요인이 고려된다. 이때, 중학교 시기 온라인 러닝의 적절한 경험과 활용도는 그들의 미래 교육의 중요한 발판이 되기 때문에 중요하다. 본 연구의 결과는 중학생을 위한 온라인 러닝 시스템의 질을 향상시키고 온라인 학습을 발전시키기 위한 정보를 제공할 것으로 기대한다. 연구 결과는 중학생의 온라인 학습 행동에 영향을 미치는 8가지 중요한 요인을 제시했고, 그것들은 1) 소셜 미디어를 학습 도구로 활용한 커뮤니케이션, 2) ICT를 활용한 정보 공유 의지, 3) 테크놀러지 중독, 4) 테크놀러지 도입, 5) ICT를 활용한 정보 탐색, 6) 소셜 미디어 학습 활용, 7) ICT를 이용한 정보 검색, 그리고 8) 테크놀러지 몰입이다. 본 연구의 결과는 중학생들이 학습도구로 소셜미디어를 활용한 커뮤니케이션을 선호하며, ICT를 활용한 정보 공유 의도를 대부분 중시하고 있음을 확인하였다. 요인 분석을 기반으로 얻은 데이터는 온라인 러닝의 새로운 교육 플랫폼을 적용하기 위해, 소셜 미디어 학습과 ICT의 혼합에 대한 온라인 학습 행동에 중요하게 적용할 수 있을 것이다. 이 연구는 중학생들의 온라인 학습 행동을 더 잘 이해하고 온라인 학습 환경을 설계하는 정보 전문가가 특히 디지털 리터러시가 필요한 중학생에게 더 잘 지원할 수 있도록 유용하게 사용할 것으로 기대한다.

페이스북 인사이트 데이터 분석 (Data Analysis of Facebook Insights)

  • 차영준;이학준;정용규
    • 문화기술의 융합
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    • 제2권1호
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    • pp.93-98
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    • 2016
  • 최근 정보통신기술의 발달로 인한 각종 모바일 기기와 스마트 기기를 통해 소셜 네트워크 서비스가 많이 대중화 되고 있다. SNS는 오프라인에 존재하는 사회적 관계망이 온라인으로 이동한 친목기반 인맥 형성 서비스이다. SNS는 온라인 커뮤니티와 혼동되어 사용되기도 하지만 차이점이 있다. 이러한 기기들로부터 수집된 정보를 모델링하는 알고리즘으로는 연관성, 군집화, 신경망, 결정 나무 등의 다양한 기법이 제안되고 있다. 이러한 기법들을 활용하여 여러 가지 방대한 자료를 효과적으로 사용 하는데 연구할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 특히 군집화에서 좋은 성능으로 평가받는 EM 알고리즘에 대해서 페이스북 인사이트 데이터를 이용하여 군집화를 수행한 결과를 기반으로 알고리즘의 성능을 평가하였다. 이를 통하여 EM알고리즘에 따른 성능의 변화와 남호주 주립도서관 의 실험데이터의 적용결과를 기반으로 분석하였다.