• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.467-474
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• 2024

본 연구는 미국 온라인 대출 플랫폼의 고객 데이터를 분석하여 중저신용자가 금융시장 내에서 겪는 차별적 대우를 실증적으로 규명한다. 이 연구는 오픈소스 캐글(Kaggle) 플랫폼 내 랜딩 클럽 금융사의 2007~2020년 기간 약 293만 건의 금융 데이터를 사용하여, 특히 신용점수가 낮은 씬파일러 대출자들이 더 높은 이자율로 대출을 받고 있음을 밝혀냈다. 이러한 차별적 대우는 금융 포용성을 저하시키며 사회적 불평등을 심화시킬 가능성을 시사한다. 본 연구를 통해 금융시장에서의 불평등 문제를 실질적으로 드러낸 점이 중요한 의의로 주목되며, 분석결과를 바탕으로 모든 고객에게 합리적인 금융 접근성을 보장할 수 있을 것이다. 아울러 지속가능한 금융 포용성을 강화할 수 있는 구체적인 방안과 함께 금융기관의 사회적 책임을 강화하는 방향으로의 전환을 제안하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.75-86
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• 2021

브랜드 이미지는 고객, 이해관계자, 시장 전체가 해당 브랜드를 어떻게 보고 인지하는지를 뜻한다. 긍정적 브랜드 이미지는 계속적인 구매를 유발하지만, 부정적인 브랜드 이미지는 구매를 중단하게 만드는 등 소비자의 구매행동에 직결되기 때문에, 기업 입장에서는 빠르고 정확히 파악할 필요가 있다. 현재 브랜드 이미지를 조사하는 방법으로는 설문조사, SNS조사 등이 있는데, 표본의 수가 한정되고 시간과 비용이 많이 소요된다는 이슈가 있다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 기반의 KoBERT 모델을 활용하여 소셜미디어 상의 텍스트 데이터에 대한 감성분석을 실시한 후, 이를 브랜드 이미지 분석에 활용하는 방법을 제시하고, 이에 대한 성능을 검증하였다. 결과적으로, 다섯 개의 브랜드 이미지 순위를 매긴 결과가 한국기업평판연구소의 순위와 일치함으로써 본 연구의 사용성을 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.391-394
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• 2009

정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 웹 사용자가 원하는 적합한 데이터를 찾아내는 것은 매우 어렵다. 이는 웹 사용자마다 서로 다른 검색의도와 질의의 모호성에 의한 것으로, 이와 같은 검색의 어려움을 해결하기 위해 많은 연구들이 수행되어 왔다. 질의 로그는 검색자의 검색 의도가 내포되어 있는 중요한 자료이다. 따라서 웹 사용자별 질의 로그 패턴을 분석하여 유사한 질의를 사용하는 웹 사용자들을 클러스터링 하여 검색에 적용한다면 좀 더 유용한 정보를 획득할 수 있다. 즉, 특정 카테고리와 연관된 질의를 자주 사용하는 웹 사용자들은 해당 분야에 관심이 많을 것이며, 또한 다른 카테고리에 관심이 높은 사람보다 상호간에 소셜지수가 높게 나타날 것이다. 특정 주제에 대해 검색을 할 경우 해당 분야에 관심이 높은 웹 사용자들의 질의 및 클릭한 URL 정보를 상속받을 수 있다면 찾고자 하는 정보에 보다 빨리 접근할 수 있다. 따라서 본 연구는 질의패턴 분석을 통해 카테고리별로 관심도가 높은 웹 사용자들을 클러스터링 한 후 해당 카테고리에 대한 정보 검색시 이들이 사용한 질의와 클릭한 URL 정보를 웹 사용자들에게 제공해줌으로써 정보검색의 편의성을 향상시키기 위한 방안을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.88-106
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• 2022

본 연구는 매스미디어와 소셜미디어 데이터의 텍스트마이닝 분석과 심층면접을 활용하여 소비자불매운동에 대한 사회적 담론을 확인하고 구체적인 소비자경험을 탐색하고자 하였다. 분석결과, 불매운동 관련 온라인 뉴스의 토픽은 불매운동 원인과 불매운동 과정에서 나타난 각 주체들의 대응, 불매운동 효과의 내용을 포괄하는 것으로 나타났다. 심층면접 결과, 참여자들은 자체적으로 정보를 탐색하고 검증을 하며 탈중심화된 불매운동 참여 경험을 가지는 것으로 나타났다. 불매운동 과정에서 대체재 부재, 불매기업의 마케팅 영향으로 인한 혼란스러운 경험과, 불매행동으로 자신의 생각을 표현하고 신념을 강화하는 긍정적 경험이 함께 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.310-310
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• 2022

최근 통신의 발달로 인하여 웹(Web)상에는 다양한 데이터들이 실시간으로 생산되고 있으며 해당 내용은 다양한 산업에서 활용되고 있다. 특히 최근에는 재난과 관련 상황에서도 소셜 네트워크 서비스(SNS) 데이터가 활용되기도 하며 기존의 수치 계측 데이터가 아닌 하나의 센서 역할을 하는 개인의 비정형데이터의 업로드가 다양한 재난 모니터링 부분에 활용되고 있는 실정이다. 특히 홍수 등의 자연재해 발생 시 개개인의 업로드 한 웹 데이터에는 시간에 따른 인구의 유동성이나 간단한 위치 정보 등을 포함하여 실제 피해의 정도를 보다 빠르고 다양한 정보로 모니터링이 가능하다. 홍수 발생 시 일반적으로 활용하는 수문 데이터는 피해의 규모가 크게 예측되는 대하천 위주로 관측이 이루어지며 관측지역과 데이터의 양이 한정되어있어 비정형데이터를 함께 활용한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 웹에 있는 비정형 데이터들을 추출해내는 웹 크롤러를 구성하고 해당 프로그램을 활용하여 추출한 데이터들에 대해 강우 사상과 공간적 패턴을 비교 분석하여 크라우드 소싱 데이터를 적용한 홍수 피해지도의 활용방안을 제시하고자 한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제18C권4호
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• pp.217-226
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• 2011

최근 다양한 스마트폰이 개발 보급되면서 SNS(Social Network Service)를 사용하는 사용자 또한 급격히 증가하였다. SNS는 기존 모바일 기기에서 수집할 수 있었던 문자 및 통화내역과 같은 단순한 사용자 데이터 외에도 주고 받은 사진 및 동영상, 음성쪽지나 위치 공유, 대화 내역 등 다양한 정보가 저장되어 디지털 포렌식 관점에서 유용한 데이터 획득이 가능하다. 본 논문에서는 최근 많이 사용하고 있는 아이폰을 대상으로 스마트폰에서 이용할 수 있는 SNS 클라이언트와 각 클라이언트 별로 수집할 수 있는 데이터의 종류를 살펴본다. 또, 각 데이터간의 연관관계를 통해 수집된 데이터의 효율적인 분석 방법을 제시한다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.815-821
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• 2021

빅데이터의 장점은 인터넷상의 대량의 데이터를 수집하여 가치 있는 데이터를 정제하여 사용하는 것이다. 즉, 비정형 데이터를 사용자가 필요한 관점에서 분석하여 활용할 수 있도록 가공하는 것이다. 본 논문은 실생활에 밀접하게 적용되어 마케팅에 활용할 수 있는 비정형 데이터를 기반으로 하며 실험 대상은 서울에서 한 시간 거리의 수도권에 있는 숙박업체를 모델로 하여 빅데이터를 사용자가 필요한 관점에서 분석하여 매출 증대, 비용 감소 및 수익률 증가 등의 효과를 나타낸 실험으로 소셜네트워크 등의 빅데이터를 분석하는 과정에서 입력되는 데이터가 숙박 정보로써 활용할 수 있는 데이터인지를 판별하여 필터링하는 시스템을 제안하여 숙박률의 향상 및 공실률을 감소시킬 수 있는 마케팅 전략을 구축하고자 한다.

• 한국노년학
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• 제41권4호
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• pp.505-525
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• 2021

본 연구의 목적은 온라인상에서 '노인'이 어떠한 표현들로 지칭되고 있는지, 해당 단어의 쓰임새는 어떠한지 살펴보는 것이다. 구체적으로, 노인 낙인이라는 이론적 개념에 근거하여, 노인에 대한 이미지와 태도, 혐오표현의 특성 등을 분석하였다. 이를 위해 본 연구는 익명의 대화가 오가는 소셜 빅데이터를 기반으로 텍스트 마이닝을 실시하였다. 본 연구를 통해 확인한 결과는 다음과 같다. 첫째, 온라인상에서 공유되는 노인 이미지는 대체로 부정적인 것으로 확인됐다. 둘째, 노인에 대한 부정적 이미지로 인해 이들을 대하는 태도 역시 부정적인 경향이 높았다. 셋째, 본 연구를 통해 확인된 노인 관련 지칭어를 살펴보면, '노인네', '틀딱', '할머니', '꼰대', '늙은이', '할배' 등이 상위 빈도를 차지했다. 이 중, '틀딱', '꼰대'는 주로 노인을 부정적으로 평가하거나 비난하는 댓글에서 확인됐으며, 이러한 표현에는 청년들에게 짐만 되는 노인들을 향한 혐오와 차별의 의미가 담겨 있었다. 넷째, 온라인상에서의 노인 혐오표현은 노인을 주제로 한 콘텐츠가 아닌 정치/경제 관련 이슈에서 더 많이 발견되었다. 이상의 결과를 토대로 본 연구는 세대 간 이해를 높이는 방안에 대해 논의하였다.

• 정보관리학회지
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• 제38권4호
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• pp.113-128
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• 2021

본 연구는 코로나바이러스감염증-19(이하 코로나바이러스) 백신에 대한 사회적 의견을 파악하기 위해 트위터에서 작성된 백신 관련 게시물들을 분석하였다. 2020년 3월 16일부터 2021 3월 15일까지 1년간 트위터에서 작성된 코로나바이러스 백신 이름을 키워드로 포함한 45,413개의 게시물을 수집하여 분석하였다. 데이터 수집을 위해 활용된 코로나바이러스 백신 키워드는 총 12개이며, 수집된 게시물 수순으로 '화이자', '아스트라제네카', '모더나', '얀센', '노바백스', '시노팜', '시노백', '스푸트니크', '바라트', '캔시노', '추마코프', '벡토르'이다. 수집된 게시물들은 수기와 자동화된 방법을 동시 활용하여 키워드 분석, 감성 분석, 및 토픽모델링을 통하여 백신들에 대한 의견을 탐색하였다. 연구결과에 따르면 전반적으로 백신에 대한 부정적인 반응이 많았으며, 백신 접종 후유증에 대한 불안 및 백신의 효능에 대한 불신이 백신들에 대한 부정적인 주요 요소로 파악되었다. 이와는 반대로, 백신 접종에 따른 코로나바이러스 확산 억제에 대한 기대감이 백신에 대한 긍정적인 사회적 요소인 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존의 선행연구들이 뉴스 등 대중매체 데이터를 통해 코로나바이러스 백신에 대한 사회적 분위기를 파악하고자 했던 것과 달리, 소셜 미디어 데이터 수집 및 이를 활용한 키워드 분석, 감성 분석, 토픽 모델링 등의 여러 분석방법들을 사용하여 대중들의 의견을 파악하는 것으로 학술적 의의를 지닌다. 또한, 본 연구의 결과는 백신에 대한 사회적 분위기를 반영한 백신 접종 권장 정책 수립 기여라는 실질적 함의를 시사한다.

• 정보화정책
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• 제20권2호
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• pp.73-90
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• 2013

소셜 네트워크 공론장에서의 이성적 토론과 공개적 대화는 숙의 민주주의 실현에 중요한 조건이다. 그런데 온라인 공간에서는 현실 공간보다 빈번하게 부정적 커뮤니케이션이 이뤄질 수 있으며 상호 적대적인 메시지가 나타나고 있다. 2011년 10.26 서울시장 재보궐 선거과정에서는 특정 지지자를 중심으로 결집한 시민들이 후보를 인신공격하거나 욕설, 비방하는 행동이 나타났다. 그렇다면 서울시장 재보궐 선거에서 플레밍 현상은 어떻게 그리고 어떤 수준으로 나타났는가? 플레밍 현상을 선동하는 영향력자가 존재하는가? 이들 영향력자의 플레밍 정도는 일반 사용자와 비교할 때 어떤 수준인가? 본연구는 선거과정에서 나타나는 플레밍 현상에 주목하여 메시지의 파급정도를 데이터 마이닝하여 이슈별로 분석하고 영향력자(Influencer)와 일반 트윗의 차이를 내용 분석하였다. 후보자 개인을 비판, 조롱, 악의적으로 공격하거나 편향된 정보가 유통되는 플레밍 현상이 빈번하게 나타났고 의견을 선도하는 영향력자들이 일반 이용자보다 더 높은 플레밍 수준을 나타내고 있다.