• 지능정보연구
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• 제17권2호
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• pp.39-60
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• 2011

웹 2.0 기술이 소개된 이후 소셜 네트워크 서비스는 미래 정보기술의 기초로서 중요하게 인식되고 있다. 이에, 웹2.0 환경에서 소셜 네트워크를 구축하기 위하여 온톨로지 기반의 사용자 프로필 기술 도구인 FOAF를 활용하기 위한 다양한 연구가 이뤄지고 있다. 그러나 FOAF를 이용하여 소셜 네트워크를 생성 및 관리하는 대부분의 방법은 시간의 흐름에 따라 변화하는 사용자의 소셜 네트워크를 자동적으로 반영하기 어려운 단점이 있으며 다양한 소셜 미디어 서비스가 제공되는 환경에서는 FOAF를 동적으로 관리하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존 FOAF를 이용한 소셜 네트워크 추출방법의 한계를 극복하기 위하여 사용자 프로파일 기술 언어인 FOAF와 웹 저작물 출판 매커니즘인 RSS를 OLAP 시스템에 적용시켜 동적으로 FOAF를 갱신하고 관리하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 수집한 FOAF와 RSS 파일들을 스타스키마로 설계된 데이터베이스에 넣어 OLAP 큐브를 생성한다. 그리고 OLAP 연산을 이용하여 사용자의 연결관계를 분석하고 FOAF에 그 결과를 반영한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 이기종 분산처리 환경 하에서 데이터의 상호호환성을 보장할 뿐만 아니라 시간의 흐름에 따른 사용자의 관심 및 이슈 등의 변화를 효과적으로 반영한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.89-99
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• 2020

본 연구에서는 음악 가사의 감성분석을 통한 영상작품의 제작을 시도하였다. 가사 텍스트의 감성분석에는 구글(Google)의 자연어 처리 API를 활용하였고 그 결과를 영상 시각화 규칙과 연결하였다. 기존의 공학적 연구들에서의 텍스트 기반 감성분석은 소셜 미디어에서의 사용자 댓글과 리뷰를 분석해서 사용자들의 감정과 태도를 이해하도록 하는 연구들이 많았다. 본 연구에서는 감성분석 데이터가 예술작품 창작의 재료가 되어 심미적 표현에 활용될 수 있도록 하였다. 기계의 관점에서 볼 때 감정은 숫자로 치환되어 나타나므로 규격화, 표준화 될 수밖에 없다는 한계점이 있다. 이에 가사 데이터의 감성분석 결과를 시각예술에서의 조형요소들의 규칙과 연결하여 이러한 한계를 일부 극복해보자 하였다. 본 연구는 인공지능이 인간의 고도화 된 정신적 산물인 예술작품의 창작까지 시도하는 현 시대를 반영하며 문학, 음악, 회화, 무용 등 기존의 전통적인 예술작품을 기계를 통해 바라본 새로운 형태의 예술작품으로 만들어 보고자 하는 목표를 가지고 있다. 더불어 감정표현에 어려움을 겪는 발달 장애인들의 창작활동과 심리분석 및 의사소통을 용이하게 해주는 예술창작 및 교육 플랫폼으로 확장되기를 기대한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제21권3호
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• pp.15-28
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• 2016

본 논문에서는 모바일에서 획득한 GPS(Global Positioning System)를 활용하여 사용자의 위치 주변에서 발생한 SNS 데이터를 수집하고 분석을 통해 사용자가 원하는 장소를 추천하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 트위터에서 위치정보를 포함하는 게시글을 표본 집합으로 정하고 모바일의 위치정보와 함께 활용했을 때, 사용자의 검색의도에 부합하는 양질의 정보를 제공할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다. 이를 위해 2015년 11월부터 12월까지 수집한 트윗(Tweet)을 대상으로 임의의 위치정보와 검색어로 구성된 질의를 구성하고 형태소 분석을 거쳐 분석에 적합한 형태의 데이터로 변환하였다. 또한 장소 추천을 위해 감정사전을 구축하여 긍정 및 부정을 의미하는 극성 키워드들을 정의하고 레이블을 구성한 후, 감정사전과 극성키워드를 이용해 개별 트윗의 추천 점수를 도출하였다. 논문은 추천 점수와 사용자의 현재 위치, 트윗이 작성된 위치와 사용자 위치 사이의 거리 계산을 통해 가까운 거리 순으로 10개의 장소 정보를 정렬하여 결과를 보인다. 또한 성능평가를 위해 감정 분석된 트윗에 대한 정밀도와 재현율을 도출하여 시스템의 성능을 확인한다. 실험은 '맛집', '공연' 2개의 키워드와 10개 지역을 기준으로 수행하였다. 실험 결과 키워드 1개당 수집된 트윗은 평균 10.5개였으며, 총 10번의 실험에 사용된 평균 210개의 트윗 중 긍정 또는 부정의 단어를 포함한 트윗의 개수는 평균 122개였다. 또한 감정 분석을 통해 긍정 또는 부정으로 분류된 트윗은 평균 65개였으며 그 중 실제로 긍정 또는 부정의 의미를 담은 트윗은 평균 46개였다. 이를 통해 시스템은 38%의 재현율로 감정요소를 담은 트윗을 탐지하고, 71%의 정밀도로 감정 분석을 수행했음을 확인했다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.25-33
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• 2016

포인트 속성의 위치 기반 소셜 네트워크 서비스(Location-Based Social Network Services, LBSNS) 데이터를 멀티스 케일의 타일맵상에 효과적으로 시각화하기 위해서는 격자 기반으로 군집화하여 표현해야 할 필요성이 있다. 이때 격자의 크기 및 개수를 결정해야 하는데, 이에 대한 기준은 정해진 것이 없으며 데이터의 종류와 분석 목적에 따라 달라지므로 연구자의 주관이 개입될 수밖에 없다. 이때 연구 결과에 영향을 끼치는 공간단위 임의성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem, MAUP)가 발생한다. 본 연구에서는 LBSNS 중 지오태깅(geotagging)된 트위터(Twitter) 데이터를 대상으로 하여 이러한 MAUP의 영향을 스케일 효과(scale effect)의 측면에서 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 공간오차모델(spatial error model)을 이용하여 데이터의 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation)의 정도를 조절하였으며, 이에 대해 격자의 크기를 달리함에 따른 공간적 자기상관성의 변화를 Moran's I를 통해 분석하였다. 실험 결과, 원 데이터에는 양의 공간적 자기상관성이 존재하는 것을 확인하였으며, 이러한 경우에는 공간오차모델의 공간자기회귀계수(spatial autoregressive coefficient)의 값이 증가할수록 공간적 자기상관성이 감소하는 것을 알 수 있었다. 이러한 특성을 이용하여 트위터 데이터의 공간적 자기상관성의 강도를 5단계로 조절하였으며, 각 단계에 대하여 격자의 크기를 9단계로 나누어 각각에서의 Moran's I를 계산하였다. 그 결과, 합역 수준이 높아질수록 공간적 자기상관성이 증가하다가 격자의 크기가 600m에서 1,000m 사이일 때 감소하는 것을 알 수 있었으며, 공간적 자기상관성이 강할수록 MAUP에서의 스케일 효과는 감소하는 경향이 있는 것을 확인하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제27권4호
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• pp.63-84
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• 2016

본 연구는 미국 주립기록관 페이스북에 게시된 이용자 댓글을 분석하여 이용자 참여도와 게시물에 대한 이용자 반응의 유형을 조사하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 페이스북을 지속적으로 운영하고 있는 27개 주립기록관에서 2016년 8월 1일부터 9월 30일 사이에 생성된 페이스북 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 이용자 댓글 수, 개별 이용자 수 및 게시물 당 평균 댓글 수를 토대로 이용자의 참여도를 측정하였으며 이용자 참여도가 높은 순서대로 상위 10개의 주립기록관을 선정하였다. 이들 중 최상위인 오하이오 주립기록관과 5위권의 플로리다 주립기록관, 10위권의 아칸소 주립기록관 페이스북에서 이용자 댓글 687개와 댓글이 달린 게시물 132개를 수집하여 내용 분석을 실시하였다. 분석 결과 이용자의 감성적 의견판단, 게시물에 대한 설명 추가 및 개인이야기 공유와 관련된 댓글이 다수를 차지하였다. 또한 질문을 통한 이용자 간 또는 이용자와 아키비스트 간 상호작용도 확인할 수 있었다. 게시물의 경우 소장자료와 관련된 정보와 지식을 공유하는 유형이 높은 비율을 차지하였다. 분석 결과를 바탕으로 국내 기록관에서 이용자의 삶과 연결되는 역사적 사실 및 관련 기록물을 발굴하여 제시하고 소셜 미디어에서 이용자와 효과적인 상호작용을 수행할 수 있는 방법을 모색하며 온라인 이용자 커뮤니티를 구축 유지하여 소셜 미디어를 통한 기록관 홍보 및 확장 서비스를 강화할 것을 제안하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제56권4호
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• pp.515-536
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• 2022

본 연구의 목적은 국가기록원 유튜브 영상에 나타난 콘텐츠 특성을 분석하는 것이다. 이를 위해 2017년부터 5년 동안 국가기록원이 게시한 324개의 동영상에 대한 키워드, 동영상 관련 데이터, 시청자 반응을 수집하였으며, 소셜 네트워크 분석, 토픽모델링, 내용분석을 수행하였다. 이를 바탕으로 국가기록원 유튜브 영상을 주도하는 주요 키워드, 7개의 대주제 및 20개의 소주제를 확인하고, 유튜브 영상 및 키워드 네트워크 특성을 확인하였다. 또한, 영상의 외형적 특성, 영상편집 및 전달방식, 콘텐츠 등장인물을 확인하였다. 이를 통해 국가기록원 유튜브 영상은 기록관의 기본 기능을 소개하고, 기록물에 대한 시청자의 관심을 유도하기 위하여 장소, 역사, 행사 등의 다양한 주제와 관련한 영상을 게시하고 있음을 알 수 있었다. 그럼에도 불구하고 시청자 반응이 저조하고, 시청자가 흥미를 이끌 수 있는 콘텐츠의 부족, 시청자와 상호작용하거나 의사소통할 수 있는 채널 운영의 부족 등 보완점을 확인하였다. 마지막으로 국가기록원 영상이 더 많은 이용자에게 확산되기 위한 제안으로 연구를 마무리하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권2호
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• pp.231-238
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• 2021

SNS는 데이터를 통해 사용자의 생각이나 행동을 파악할 수 있고 검색포털의 트렌드는 사용자들의 관심사와 그 변화를 파악할 수 있는 대표적인 서비스이다. 본 논문에서는 SNS의 트윗과 검색포털 트렌드에 마약류관련 단어 노출정도와 마약류 사건 통계와의 비교분석을 수행하여 관계를 분석하였다. SNS와 검색 포털 트렌드의 추이가 일정한 시차를 두고 검찰청 통계에도 동일하게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 또한 마약류관련 단어들이 언급된 트윗들에 대한 의미를 파악하기 위해 군집분석을 수행하였다. 2020년 10월에 수집된 5만건 트윗에서는 실제 마약류의 판매에 관련된 의미를 찾을 수 있었다. 이를 통해 SNS모니터링만으로도 마약류관련 사건에 대한 모니터링이 가능하고 구체적 판매 또는 구매관련한 정보를 찾을 수 있고 수사과정에 활용할 수 있다. 추후에는 텍스트뿐 아니라 이미지로 나타나는 관련 범죄사항을 파악할 수 있고 범죄모니터링 및 예측시스템을 제안할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.514-523
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• 2021

최근 모바일 간편 결제 서비스의 확산은 사람들의 삶에 점점 더 많은 영향을 미치고 있다. 중국과 한국의 모바일 간편 결제 서비스에 대한 연구 증가를 통해 향후 모바일 간편 결제 서비스의 지속적인 발전이 매우 중요함을 알 수 있다. 본 논문은 소셜미디어 상에서 소비자의 카카오페이와 알리페이에 대한 반응의 차이를 알아보기 위해 카카오페이와 알리페이가 언급된 네이버 블로그 글을 수집하고 텍스트마이닝 기법을 활용해 키워드 분석을 했다. 품사별 키워드 빈도수 분석을 하였고 한 문장에 동시에 언급되는 공기어 빈도수 분석을 했다. 특히, 카카오페이와 알리페이를 언급한 글에서 공통적으로 언급된 단어를 추출하고 그에 대해 같이 언급된 단어들을 분석함으로써 같은 주제에 대해 어떤 다른 반응을 보이는지를 살펴봤다. 분석 결과 카카오페이의 신뢰성에 대한 소비자들의 우려가 존재했고 알리페이의 혜택에 대한 소비자들의 반응이 부정적이었다. 이러한 분석 결과를 토대로, 모바일 결제 서비스가 경쟁력을 갖추기 위해서는 다양한 부가 서비스를 추가하거나 보안 문제를 해결하는 노력을 할 필요가 있다는 점을 도출할 수 있다.

• Journal of Public Diplomacy
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• 제3권1호
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• pp.1-19
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• 2023

연구목적: 본 연구의 목적은 한류의 다양화와 함께 이루어진 K-POP의 확산이 한국의 국가 명성에 어떤 영향을 미치는지 알아보는 데 있다. 해외 시장에서의 K-POP 열풍은 기대 이상의 성과와 긍정적인 평가로 대내외적인 경제적 파급효과를 가져왔고, 디지털 매체를 통한 온라인 시장의 확대로 인해 더욱 가속화되었다. 뿐만 아니라, K-POP 스타들은 그들과 관련된 다양한 상품과 서비스를 소비하고 팬 활동을 펼칠 수 있는 온라인 공간을 만드는 등 팬덤과의 상호작용이 다양해지고 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 팬덤이 공동체를 형성하고 미디어를 활용함으로써 이루어지는 K-POP 스타와의 준사회적 관계를 통해 국가 명성에 대한 K-POP의 관련성을 검토하고자 한다. 연구방법: 미국에 거주하고 있는 BTS 팬을 대상으로 아마존 설문조사회사인 Mechanical Turk를 이용하여, 영어로 온라인 설문조사를 진행했다. 불성실한 응답을 제외한 총 195명의 데이터를 분석에 사용했다. 연구결과: 한국의 국가 명성에 대한 BTS 팬의 소셜미디어 이용의 영향력을 상정한 <연구문제 1>의 분석결과, BTS팬의 소셜미디어 참여 활동 그 자체만으로는 한국의 국가 명성에 영향을 미치지 않았다. BTS 팬의 준사회적 상호작용의 매개효과를 전제한 <연구문제 2>의 분석결과, BTS 팬의 소셜미디어 참여 활동은 BTS와의 준사회적 관계에 긍정적인 영향을 미치고, BTS와의 준사회적 관계는 국가 명성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론 및 제언: 한국의 국가 명성에 대한 BTS 팬의 소셜미디어 이용과 참여는 그 자체로는 유의한 영향이 없으나 준사회적 관계를 형성하여 국가 명성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구결과를 통해 볼 때, K-POP 팬의 준사회적 관계는 국가이미지를 제고하고, 한국의 국가 명성을 높이는 전략적 기제로 활용할 수 있다. 미디어 효과 차원에서 다양한 팬덤 연구가 이루어져 왔고, 국제커뮤니케이션의 영역에서 국가이미지에 대한 다양한 논의가 이루어져 왔지만, 공공외교의 관점에서 팬덤과 국가 명성의 관련성을 실증적으로 연구한 경우는 매우 드물다. 따라서 본 연구는 인접 학문의 학제간 연구를 시도함으로써 국가 명성에 대한 전략적 방향을 제안하고자 한 점에 학문적 의미와 실용적 의미가 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권3호
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• pp.71-96
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• 2023

이 연구는 문헌정보학 분야의 연구 동향 분석을 통해 문헌정보학의 핵심 연구 영역을 파악하고 향후 유망 연구 주제로 부상할 가능성이 있는 주제를 식별하고자 하였다. 이를 위해 문헌정보학 분야의 국외 학술지 5종을 대상으로 지난 30년간 (1993~2022)의 학술논문 11,252건에서 40,897개의 저자 키워드를 수집하였으며, 저자 키워드를 활용한 키워드 분석을 통해 문헌정보학 분야의 핵심 연구 영역을 파악하였다. 이어서 논문수, 저자수, 공저논문 비율, 피인용 수를 활용하여 주성분분석과 상관관계분석을 통해 문헌정보학 분야의 미래 유망 연구 주제를 도출하였다. 분석 결과, 향후 문헌정보학 분야의 유망 연구 주제는 '머신러닝/알고리즘'과 '연구 영향력'이었으며, 이외에도 소셜미디어와 빅데이터분석, 자연어 처리, 연구 트렌드 분석, 연구성과 평가 등이 향후 주요한 연구주제로 성장할 가능성이 있는 것으로 나타났다.