• 제목/요약/키워드: 소셜 데이터 분석

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산림휴양공간 이용특성 분석을 위한 국내 스마트폰 산행앱(APP)의 적용성 및 활용방안 연구: 대관령 선자령 일대를 중심으로 (A Study on the Application of the Smartphone Hiking Apps for Analyzing the User Characteristics in Forest Recreation Area: Focusing on Daegwallyoung Area)

  • 장윤선;유리화;이정희
    • 한국산림과학회지
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    • 제108권3호
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    • pp.382-391
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    • 2019
  • 최근 GPS 등의 위치정보가 태그된 위치기반 소셜 네트워크 서비스에 대한 개발 및 활용사례가 증가하고 있는 흐름 속에 본 연구는 스마트폰 산행앱(APP)이 산림휴양공간의 이용특성을 분석함에 있어, 공간정보 빅데이터의 툴로서 효용성이 있는지, 효과적이고 유용한 도구인지를 검증하는 데 목적을 두고 수행하였다. 이를 위해 국내 산행앱의 기능과 서비스 특성을 파악하였고 산행앱을 기반으로 대관령 선자령 일대의 이용행태를 분석하여 설문조사 결과와 비교하고 활용가능성을 고찰하였다. 분석결과, 국내산행앱은 '정보제공형', '산행기록형', '정보공유형' 3가지로 분석되었으며 본 연구에서는 '산행기록형'에 해당하며 국내 이용자수가 많은 산행앱을 채용하여 분석하였다. 또한 대관령 선자령 일대를 대상으로 산행앱조사와 설문조사를 실시한 결과, 첫째, 방문장소와 동선의 경우, 산행앱과 설문조사기법 모두 조사가 가능하지만, GPS기반의 산행앱을 통해서는 이용동선 뿐 아니라 이용자 촬영사진 데이터를 추출할 수 있다는 점에서 산림휴양공간의 이용패턴을 파악하는데 좀 더 효율적이고 객관적인 수단임을 확인하였다. 둘째, 체류공간의 경우, 산행앱의 구간 보행속도 데이터를 통해 객관적으로 분석할 수 있다는 점이 장점이지만, 각 공간에서의 활동유형을 파악하기 위해서는 설문조사와 관찰조사가 보완 실시되어야할 필요성이 도출되었다. 본 연구는 등산객들이 직접 자신의 산행정보를 기록하는 '산행앱'의 위치기반 소셜네트워크 데이터가 기존의 설문조사 한계를 보완하여 양적과 질적인 측면에서 산림휴양공간의 이용패턴을 분석하는데 유용하다는 것을 보여주는 연구라는 점에 의의가 있다.

빅데이터와 사회연결망 기법을 이용한 '노인 이미지' 분석 ('Elderly image' Analysis Using Big Data and Social Networking Techniques)

  • 한선보;이현심
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제16권11호
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    • pp.253-263
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    • 2016
  • 빅데이터와 사회연결망 분석기법을 이용하여 사회적 이슈인 '노인 이미지'를 분석 하였다. '노인' 키워드를 입력하여 텍스트마이닝 기법으로 추출된 단어를 분석한 결과 대중의 트렌드를 대표하는 카페, 블로그 등의 매체를 통해 본 노인 이미지는 '어르신'이라는 단어를 가장 많이 사용하고 있었다. 상위 10위 빈도수를 보인 단어를 이용하여 노인의 이미지를 표현하면, "노인은 사회의 존경을 받는 어르신이며 돈을 벌기위해 자격증을 따려고 하고 건강을 챙기며 고령에도 불구하고 100세까지 건강하게 일을 하기를 원하는 어르신"으로 정리되었다. 본 연구는 방대한 양의 데이터를 수집하여 이를 사회연결망 기법으로 분석함으로써 사회적 담론을 포함한 거시적 수준의 '노인 이미지' 분석을 통해 기존의 분석방법과 차별화하고자 하였다. 대중이 느끼는 노인에 대한 이미지가 '어르신'으로 긍정적으로 표현되는 것을 볼 때, 현재 추진하는 노인정책의 방향이 바람직한 방향으로 평가 받고 있다고 할 수 있으며, 한편으로는 그렇게 평가받기를 원하는 대중의 '욕구'를 느낄 수 있었다. 따라서 향후에 적용할 노인 정책 방향은, 노인들이 사회적 역할을 감당하여 사회에서 '필요한 존재'로 인식될 수 있도록 하는 정책이 우선되어야 한다. 또한 건강을 유지하고 활동할 수 있는 일자리 창출과 복지, 소외에 대한 대책 등의 우선순위가 반영된 노인 정책을 추진할 것을 제언하였다.

멀티 온톨로지 기반의 키워드 연관성을 이용한 전문가 검색 시스템 (The Expert Search System using keyword association based on Multi-Ontology)

  • 정계동;황치곤;최영근
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제16권1호
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    • pp.183-190
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    • 2012
  • 본 연구는 연구논문 및 저자 프로파일을 기반으로 상호 협력이 가능한 전문가 검색 시스템을 구축한다. 제안한 방법론은 다음과 같다. 첫째, 입력 키워드와 가장 연관성 높은 키워드를 검색하기 위한 가중치 부여 기법을 제안하고, 둘째, 이 기법을 통해 전문가를 효율적으로 검색하는 방안을 제안한다. 우선적으로 논문에서 키워드와 저자 프로파일을 추출하고, 이를 통하여 전문가를 검색할 수 있도록 한다. 이것은 소셜 네트워크의 여러 분야에서 활용할 수 있다. 이러한 정보는 여러 시스템에 분산되어 있다. 이렇게 분산된 데이터를 통합하기 위한 기술로 멀티 온토롤지를 이용하는 기법을 제안한다. 멀티 온톨로지는 메타 온톨로지, 인스턴스 온톨로지, 로케이션 온톨로지와 연관관계 온톨로지로 구성되고, 연관관계 온톨로지는 동적으로 키워드 연관관계 분석을 통해 구축된다. 이 멀티 온톨로지를 이용하여 전문가 망을 제공하고, 이것은 키워드의 연관관계 추적을 통한 전문가 검색이 가능하도록 한다. 이를 통하여 전문가들의 연구물을 확인할 수 있도록 제공함으로써 세부 전문분야를 확인할 수 한다.

소셜 네트워크 게임(Social Network Game) 중독에 영향을 미치는 요인에 관한 실증연구 (A Study on the Factors Influencing Social Network Game(SNG) Addiction)

  • 윤금련;김상현;김근아
    • 통상정보연구
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    • 제17권3호
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    • pp.29-57
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    • 2015
  • 본 연구는 SNG 사용자의 지속적인 게임몰입으로 인한 중독에 영향을 미치는 동기요인들이 무엇인지 살펴보고자 한다. 본 연구는 SNG의 특성에 접근성, 재미성, 보상을, 사용자의 특성에 자기효능감, 자기통제력, 도전감을, 환경적 특성에는 사회적 상호작용, 주관적 규범, 커뮤니티를 제안하고 지속적 게임몰입에 미치는 영향과 나아가 SNG 중독에 미치는 영향을 연구하고자 한다. SNG 사용자 대상으로 374명으로부터 데이터 수집하여 구조방정식 접근방법을 통해 제안된 연구모형을 분석하였다. 연구결과에 따르면 자기효능감과 도전감, 그리고 커뮤니티를 제외한 나머지 변수들은 모두 지속적 게임몰입에 영향을 주며, 중독까지 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구내용은 SNG 중독에 새로운 이론적 프레임워크를 제안하고 실무적으로도 중요한 해결책을 제시할 수 있다.

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소셜 네트워크에서 사용자의 영향력을 고려한 핫 토픽 예측 기법 (Hot Topic Prediction Scheme Considering User Influences in Social Networks)

  • 노연우;김대윤;한지은;육미선;임종태;복경수;유재수
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제15권8호
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    • pp.24-36
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    • 2015
  • 최근 실시간으로 생성되는 대용량의 SNS 데이터로부터 유의미한 정보를 찾아내고 분석하는 것이 중요해지면서 핫 토픽 검출에 대한 관심도 크게 증가하고 있다. SNS 특성상 사전 확인이 이루어지지 않은 불특정 다수의 글들을 대상으로 하기 때문에 이 글들을 대상으로 핫 토픽을 예측했을 때 결과의 신뢰성이 저하된다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 소셜 네트워크에서 사용자의 영향력을 고려한 신뢰성 높은 핫 토픽 예측 기법을 제안한다. 트위터를 기반으로 변형된 TF-IDF 알고리즘을 통하여 순간적으로 많이 이슈화되는 키워드 후보 집합을 추출하고, 트윗에 사용자 영향력을 가중치로 부여함으로써 핫 토픽 예측 결과의 신뢰성을 높인다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 기법과 제안하는 기법의 성능평가를 수행한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 정확도, 재현율 모두 향상됨을 확인하였다.

SNS를 통한 사회적 관계 형성과 청소년의 삶의 만족 (Formation of Social relationship through SNS and adolescents' life satisfaction)

  • 박소영;조성희
    • 디지털융복합연구
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    • 제13권2호
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    • pp.371-379
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    • 2015
  • 청소년들의 삶의 만족도가 매우 낮은 상황에서 SNS 이용 증가로 인한 사회적 관계 형성은 중요해지고 있다는 인식 하에서 본 연구는 SNS를 통해 형성된 교량적 사회적 자본과 결속적 사회적 자본, 실질적 정치사회 참여가 청소년들의 삶의 만족에 미치는 영향을 살펴보고자 했다. 이를 위해 한국청소년정책연구원이 2012년 실시한 2012년 청소년의 소셜미디어 이용실태 데이터 중 주요변수에 모두 응답한 4,708명의 자료를 최종분석에 사용하였다. 연구결과 여학생에 비해서 남학생의 삶의 만족이 높고, SNS를 통해 형성된 교량적 사회적 자본과 결속적 사회적 자본, 정치사회참여의 수준이 높을수록 삶의 만족이 증가했으며, 세 변수들의 상대적 영향력은 결속적 사회적 자본, 정치사회참여, 교량적 사회적 자본의 순으로 더 큰 영향력을 갖는 것으로 나타났다. 연구결과를 바탕으로 청소년의 삶의 만족도를 증가시키기 위한 논의가 이루어졌다.

u-스마트 관광정보를 이용한 모바일 학습 콘텐츠 설계 (Design of Mobile Learning Contents using u-smart tourist information)

  • 선수균
    • 디지털융복합연구
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    • 제12권3호
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    • pp.383-390
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    • 2014
  • 최근에는 IT와 관광을 융합하는 IT관광 융합학문이 미래학문으로 떠오르고 있다. 융합학문은 소셜 데이터 분석에 열을 올리고 있다. 소셜 네트워크 서비스는 마케팅 분야에서 많은 활용되고 있으며 학습에 적용하는 사례도 증가하고 있다. 본 연구는 u-스마트 관광정보 시스템을 이용한 모바일 학습 콘텐츠를 설계한다. 이것은 관광정보 패턴 템플리트 라이브러리에 있는 관광정보 콘텐츠를 학습의 효과를 증대하기 위해서 모바일 학습 콘텐츠로 변환하는 것이다. 모바일 학습 콘텐츠 설계는 u-스마트 관광정보를 이용한 스마트폰 앱(App)과 XMI를 활용하여 열 개의 설계 과정을 거친다. 향후 이 설계과정을 거쳐 모바일 학습 콘텐츠를 구현함으로써 관광정보 콘텐츠 정보품질에 맞는 모바일 학습 콘텐츠를 생성하고 관광정보콘텐츠를 실시간으로 학습 할 수 있는 것이 최대 장점이다.

소셜미디어 내 의료소비자의 환자안전 관심에 대한 구조적 토픽 모델링 분석 (Structural Topic Modeling Analysis of Patient Safety Interest among Health Consumers in Social Media)

  • 김나리;이남주
    • 대한간호학회지
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    • 제54권2호
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    • pp.266-278
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    • 2024
  • Purpose: This study aimed to investigate healthcare consumers' interest in patient safety on social media using structural topic modeling (STM) and to identify changes in interest over time. Methods: Analyzing 105,727 posts from Naver news comments, blogs, internet cafés, and Twitter between 2010 and 2022, this study deployed a Python script for data collection and preprocessing. STM analysis was conducted using R, with the documents' publication years serving as metadata to trace the evolution of discussions on patient safety. Results: The analysis identified a total of 13 distinct topics, organized into three primary communities: (1) "Demand for systemic improvement of medical accidents," underscoring the need for legal and regulatory reform to enhance accountability; (2) "Efforts of the government and organizations for safety management," highlighting proactive risk mitigation strategies; and (3) "Medical accidents exposed in the media," reflecting widespread concerns over medical negligence and its repercussions. These findings indicate pervasive concerns regarding medical accountability and transparency among healthcare consumers. Conclusion: The findings emphasize the importance of transparent healthcare policies and practices that openly address patient safety incidents. There is clear advocacy for policy reforms aimed at increasing the accountability and transparency of healthcare providers. Moreover, this study highlights the significance of educational and engagement initiatives involving healthcare consumers in fostering a culture of patient safety. Integrating consumer perspectives into patient safety strategies is crucial for developing a robust safety culture in healthcare.

특허 네트워크 분석을 활용한 의료기기 분야에서의 핵심기술 도출 (Central Technology Deriving for the Patents of Medical Device using Social Network Analysis)

  • 전재헌;이창섭;이석준
    • 경영과정보연구
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    • 제35권2호
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    • pp.221-254
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    • 2016
  • 인구 고령화로 건강에 대한 관심이 증가함에 따라, 의료기기산업은 성장 가능성이 매우 높은 미래 먹거리 산업으로 부각되고 있다. 하지만, 국내 의료기기산업은 협소한 내수시장과 영세한 기업구조로 인해 해외 글로벌 기업에 비해 시장경쟁력이 부족한 실정이다. 이에 국내기업이 국제경쟁력을 확보하기 위한 의료기기의 핵심기술이 무엇인지 도출하고 이의 흐름에 대해 파악해야 할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구의 목적은 특허 네트워크분석을 통해 의료기기분야에서의 핵심기술을 예측하는 것이다. 핵심기술이란 해당 기술 분야에서 많은 기술들과 연결되어 있는 기술로써 현재 또는 미래시장에서 경제적 가치를 창출할 수 있는 기술, 조직의 생존과 관련된 전략적 가치를 가진 기술, 해당 분야의 기술전개 과정에서 중심적 역할을 하는 기술을 의미한다. 실증분석을 위해, Jun(2012)이 제안한 방법론을 활용하여 특허 IPC코드 간의 공분산 및 상관계수 값으로 소셜네트워크분석을 실시하였다. 또한, 보건산업통계의 의료기기 산업데이터를 활용하여 도출된 핵심기술의 해당 의료기기 품목에 대한 생산액을 검토함으로써 연구방법론의 타당성을 확보하고자 하였다. 분석결과, 중분류별로 선정된 핵심기술과 관련된 품목이 국내 의료기기 생산액 상위 품목에 부합되는 결과를 도출하였다. 국가 R&D 방향이 기술사업화라는 측면에서 볼 때 의료기기 핵심기술을 파악함으로써 미래 먹거리 기술을 도출하고 이에 대한 R&D 개발전략에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

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페이스북 마케팅 활용 방안에 대한 연구: 페이스북 '좋아요' 기능과 인구통계학적 정보 추출 (The Study of Facebook Marketing Application Method: Facebook 'Likes' Feature and Predicting Demographic Information)

  • 유성종;안세은;이준기
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제1권1호
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    • pp.61-66
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    • 2016
  • 최근 기업들이 빅데이터를 활용하여 효과적인 마케팅 전략을 전개함에 있어서, 고객의 세부정보를 기반으로 하는 개인화된 마케팅 전략을 활용하고 있다. 하지만 프라이버시 및 개인정보 유출위협이 커짐에 따라 소셜 네트워크 사이트(Social Network Site, 이하 SNS)에서 계정의 개인정보 항목을 삭제하거나 정보공개수준을 통제하는 경향이 높아지고 있다. 이로인해 기업의 마케팅 담당자들은 고객의 세부정보를 파악하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 SNS 중에서 가장 많은 회원 수를 보유하고 있는 Facebook에서 제한된 정보를 바탕으로 성별을 예측하는 분석방법론을 도출하고자 하였다. 본 연구에는 측정도구로 Gaussian RBF, nFactors, randomForest, 그리고 5-fold cross-validation 사용하였다. 그 결과, 성별은 75%, 연령대는 97.85%로 '좋아요' 정보만을 가지고 성별과 연령을 예측할 수 있었다. 즉, 사용자들의 어떠한 세부정보 없이, Facebook의 '좋아요'의 정보를 가지고 인구통계학적인 정보를 추론할 수 있었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 개인정보 수집에 어려움을 겪고 있는 기업 및 마케팅 담당자들에게 유용한 가이드 라인을 제시 할 수 있을 것으로 기대한다.

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