• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.113-127
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• 2016

협업 필터링(Collaborative Filtering)은 유용성과 정교성 면에서 가장 성공적인 추천 알고리즘으로 평가받으며 산업계나 학계에서 많이 활용 및 연구되고 있지만, 기본적으로 사용자들이 평가한 점수에만 기반하여 추천결과를 생성하는 한계점이 있다. 이에 본 연구는 사용자가 상품을 구매할 때 자신이 신뢰하는 타인의 추천을 더 적극적으로 수용할 것이라는 점에 착안하여, 사용자의 평점 외에 사용자 간 신뢰관계를 소셜네트워크분석으로 분석한 결과를 추가로 반영하는 추천 알고리즘들을 제안하였다. 구체적으로 본 연구에서는 소셜네트워크분석에서 네트워크 내의 중심적 위치를 나타내는 척도인 내향 및 외향 중심성을 활용하여 사용자 간 유사도를 산출하는 알고리즘들과 사용자 신뢰 네트워크를 탐색하여 추천 대상이 되는 사용자가 직접 간접적으로 신뢰하는 사용자의 평가점수를 보다 높게 반영하는 알고리즘을 제안한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실제 데이터에 적용하여 분석한 결과, 사용자 신뢰 네트워크의 내향 중심성 지수를 조건 없이 적용한 경우에는 오히려 정확도의 감소만을 야기하는 것으로 나타났고, 일정 임계치 이상의 외향 중심성을 갖는 사용자에 한해 내향 중심성 지수를 고려한 추천 알고리즘은 전통적인 협업 필터링에 비해 약간의 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 아울러, 사용자 신뢰 네트워크를 기반으로 탐색하는 알고리즘이 가장 우수한 성능을 보이는 것을 알 수 있었으며, 전통적인 협업 필터링과 비교해서도 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권1호
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• pp.69-74
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• 2012

인터넷 사용자들은 어떠한 이슈에 대해 소셜 네트워크 서비스를 통해 빠르고 간결하게 다른 사람들과 지속적인 커뮤니케이션을 원한다. 사회적 이슈에 대해 어떠한 사건이 일어나게 되면 그날의 트윗 글과 리트윗 개수에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 트위터 자료에서 사회적인 핵심 사건을 추출하기 위해 시간 분석과 감성 자질 및 리트윗 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 비교실험으로 어휘 빈도수를 이용하여 핵심 사건을 추출하는 방법, 어휘 빈도수와 감성 자질을 함께 이용한 방법, 시간 분석을 반영하기 위해 카이제곱만을 이용한 방법과 제안 방법인 어휘 빈도수, 감성 자질, 리트윗 및 카이제곱을 함께 이용한 방법으로 성능을 비교하였다. 성능 평가를 위해서는 추출된 사건리스트에서 상위 10개 결과에서 정확도를 계산하였는데, 제안 방법이 94.9%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안한 방법이 핵심 사건 추출에 효과적인 방법임을 알 수 있다.

• 산업융합연구
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• 제22권3호
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• pp.13-25
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• 2024

본 연구는 빅데이터를 기반으로 국내에서 발표된 무용공연 관련 연구 주제를 탐색하고, 시대 흐름에 따라 변화하는 연구동향을 살펴본다. 토픽모델링 분석하여 도출한 결과는 다음과 같다. (1)무용공연 마케팅전략 및 발전방안 연구, (2)무용공연 공간 및 공연만족 재관람요인 연구, (3)무대환경이 무용공연의 대중성 활성화와 기여도 연구, (4)무용공연 현황 및 무용단 운영사례 융합 연구, (5)다양한 소셜미디어 활용한 무용공연 확정성 연구, (6)기술적용 무용공연 콘텐츠 방향 및 개발 연구 6개의 주요 토픽이 도출되었다. 이에 무용공연을 비롯해 무용 분야 관련 연구의 시기, 사회 변화에 따른 연구 트렌드와 주제를 파악하고, 연구자들의 변화 관심 주제의 주요 핵심어를 추출해 키워드를 분석하였으며 시기별 주요 키워드를 비교 분석하였다. 이에 다각화되고 융합되면서 신기술이 적용되는 최신 연구 동향에 대한 발전적 연구의 필요성을 고민하고 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.101-116
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• 2015

많은 기관들이 데이터에 기반을 둔 의사결정을 수행해 왔으며, 특히 수치자료를 비롯한 정형 데이터가 이러한 목적으로 널리 활용되어 왔다. 하지만 최근에는 스마트기기와 소셜미디어의 발달로 인해 다양한 형태를 가진 방대한 양의 정보가 생성, 공유, 저장되면서, 전통적인 정형 데이터 기반 의사결정으로부터 비정형 빅데이터 기반 의사결정으로 관심의 전환이 이루어지고 있다. 데이터 기반 의사결정의 대표적 분야인 추천시스템 분야에서도 성능 향상을 위해 비정형 데이터를 활용해야 한다는 필요성이 최근 꾸준히 제기되고 있다. 특히 사용자의 성향이나 선호도는 고객의 니즈와 직결되기 때문에, 비정형 데이터 분석을 통해 사용자의 성향을 파악하고 이를 통해 상품 추천 및 구매 예측의 정확도를 향상시키기 위한 노력이 매우 시급하게 이루어질 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 성향을 측정하여 재구매 예측 정확도, 특히 카테고리별 재구매 예측 정확도를 높임으로써, 궁극적으로 추천시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로는 사용자의 일상적인 인터넷 사용 기록을 분석하여 고객이 조회하는 뉴스 기사의 이슈를 식별하고 다양한 이슈에 대한 고객의 관심을 계량화한 후, 이를 활용하여 고객의 카테고리별 재구매 여부를 예측하는 모델을 제안하고자 한다. 실제 웹 트랜잭션으로부터 도출된 인터넷 뉴스 조회 기록 및 쇼핑몰 구매 기록을 대상으로 실험을 수행한 결과, 고객의 과거 구매이력만을 활용한 카테고리 재구매 예측 모형에 비해 본 연구에서 제안한 모형, 즉 고객의 과거 구매이력과 관심 이슈를 모두 활용한 예측 모형의 정확도가 다소 우수한 것으로 나타났다.

• 정보화정책
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• 제23권4호
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• pp.76-94
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• 2016

최근 정보보호 분야에서는 사회공학, 랜섬웨어와 같은 정보보호 기술만으로는 막을 수 없는 공격이 증가하고 있으며, 이에 따라 정보보호인식의 중요성이 부각되고 있다. 또한 정보보호 업계의 수익악화가 두드러짐에 따라 정보보호 업계의 신성장동력을 탐색하고 해외시장을 개척하고자 하는 노력이 증대 되고 있다. 이에 따라 본 연구는 사람들이 생각하는 정보보호 관련 이슈들을 도출하고, 온라인에서의 정보보호 관련 이슈의 국가간 비교 분석을 통하여 한국의 정보보호인식의 개선방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 토픽 모델링 기법을 적용하여 한국과 미국, 중국의 정보보호 관련 이슈를 확인 하고, 감성 분석을 통하여 점수를 측정해 비교 분석하였다. 본 연구의 학술적 시사점은 비정형 데이터인 트위터의 트윗을 텍스트 마이닝 기법인 토픽 모델링과 감성 분석 기법을 통해 분석하고, 도출된 이슈를 기반으로 국가간 비교 연구를 수행 하였으며 이를 바탕으로 한국의 정보보호인식 강화 방안을 탐색하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구의 실무적 시사점은 트위터 API를 통한 실제 데이터를 이용한 연구로 본 연구 모델을 활용하여 국내 이슈 및 해외 시장 분석에 활용 가능할 것 이라는 점에 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.93-107
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• 2014

대부분의 인터넷 쇼핑몰은 자사 고객의 관심 분야를 파악하고 이를 상품 추천에 효과적으로 활용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 고객이 회원 가입 시 직접 입력한 개인 정보는 신뢰하기가 어렵고, 고객의 구매 패턴을 통해 파악한 관심 분야 정보는 자사 사이트 내에 진입한 이후에만 보인 한정된 패턴이라는 측면에서 해당 고객의 다양한 관심분야를 제대로 나타낸다고 보기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 고객의 평소 인터넷 사용 기록을 통해 최근 방문 사이트들의 주제를 분석함으로써, 고객의 실제 관심 분야를 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 토픽 분석을 통해 각 사이트의 주제를 도출하고 도출된 주제를 다시 동시 방문자 관점에서 군집화 함으로써, 고객 관점에서 의미가 있는 상위 수준의 새로운 테마를 발굴하기 위한 방법론을 제안하였다. 연구의 특징은 유사주제 중심의 군집화라는 기존 연구와는 달리 사용자 관점의 관심주제 중심 군집화라 할 수 있다. 향후 사용자 중심의 카테고리 설계를 비롯한 새로운 관점의 고객군 정의 등 보다 높은 차원의 마케팅 전략 수립에 활용이 가능할 것으로 기대된다. 사용자 관점의 이슈 군집화 과정은 크롤링, 토픽 분석, 액세스 패턴 분석, 네트워크 병합, 네트워크 변환 및 군집화와 같은 여섯 가지 주요단계로 구성되어있다. 이를 위해 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 비정형 텍스트를 기반으로한 빅데이터의 활용 방법을 모색하였다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해, 국내 최대 포털 뉴스 사이트의 방문자 2,177명의 1년간 방문 기록과 뉴스기사 대한 분석을 수행하고 그 결과를 요약하여 제시하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권5호
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• pp.1071-1085
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• 2015

본 연구에서 우리는 인터넷 상에서 경쟁국과의 경쟁력을 제고 할 수 있는 국가정책 수립이나 국가정책 수행 평가 등에 사용할 수 있는 실시간으로 국가이미지를 추출하고자 하였다. 이를 위하여 여러 선행연구와 위키피디아에 정의된 카테고리를 참고하여 온라인 특성을 고려한 국가이미지에 대한 온톨로지 구축하였다. 이렇게 구축된 온톨로지는 국가이미지를 위한 소셜미디어를 장단점을 고려하여 선택된 영어판 위키피디아 상에서 최근 6년간 한중일 삼국의 국가이미지를 추출하는데 적용되었다. 추출된 삼국의 국가이미지의 차이를 시각화하여 분석하기 위하여 대응분석 (correspondence analysis)으로 한 중 일 3국 간의 정치, 사회, 문화, 경제 인지도 간의 상대적인 관련성을 표현하고 분석하였다. 삼국의 이미지 분석 결과는 다음과 같다. 대응분석을 이용한 삼국의 이미지 분석 결과 각 나라를 대표하는 이미지가 합리적으로 도출되었음이 확인되었다. 또한 과거 정책의 변화와 이미지 변화를 검증한 결과 정책의 변화의 성공과 실패를 검증할 수 있음을 확인하였다. 따라서 국가정책 수립이나 수행평가 등에 사용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.79-86
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• 2019

4차 산업혁명의 핵심 학문인 컴퓨터 분야에서 생산되는 연구성과물에 대한 활용 정보자원의 분석 및 제공은 매우 중요하다. 본 논문에서는 국내 컴퓨터분야 학술지 수록 논문들에서 인용한 국제과학기술인용색인인 SCI 학술지들을 식별하여 피인용 현황과 이들의 동시인용 관계를 네트워크로 생성하여 분석하고 지도화하여 시각화하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 기반 데이터로 KSCD의 발행연도 기준 2015년부터 2017년까지의 논문 및 참고문헌 데이터를 활용하였고 학술지 동시인용 기법과 네트워크 중심성 분석기법을 사용하였다. 연구 수행 결과, 국내 컴퓨터 분야 학술지 논문들이 인용한 SCI 학술지 및 논문들의 피인용 순위와 인용나이 분석을 통한 인용절정기(2년), 인용반감기(6.6년), 즉시인용율(2.4%)이 파악되었다. 네트워크 중심성 분석결과 피인용 SCI 학술지들에 대한 연결정도, 사이, 근접중심성 지표가 측정되어 지표별 학술지 순위가 측정되었으며 네트워크의 지도화를 통한 시각화를 통해 피인용 SCI 학술지 간 주제분류 간의 관계성을 파악하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.90-101
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• 2017

본 연구는 정보를 표현기법 삼아 소통되는 정보디자인형 광고의 정의와 유형에 대해 알아보고, 어떠한 특징이 있는지 알아보는데 그 목적이 있다. 연구 방법은 광고와 정보와의 관계를 시대적 이슈에 맞추어 고찰한 후, 정보디자인형 광고 샘플을 선정, 유형별로 연구하고 이를 전문가 그룹과 비전문가 그룹 대상으로 심층 분석하여 그 특징을 알아본다. 그 결과, 정보디자인형 광고는 1인 미디어 시대와 정보화 사회에 기인하여 출몰하는 정보디자인 형식을 갖춘 광고로, 이슈가 될만한 정보 혹은 데이터를 정보디자인 기법을 이용하여 시각화 한 후, 이를 표현기법 삼아 소비자의 관심을 끄는 형식의 광고임을 알 수 있었으며, 매뉴얼 정보디자인형 광고, 아이덴티티 정보디자인형 광고, 데이터 시각화 정보디자인형 광고로 구분할 수 있었다. 커뮤니케이션 키워드는 Attention, Curation, Study가 있다. 이 중 Curation은 Share에서 발전된 개념으로, 공유 행위를 통한 소셜네트워크상에서의 지식 소장, 선점, 과시를 의미한다. 과장과 허위가 아닌, 신뢰를 기반으로 하는 정보디자인형 광고는 방대한 양의 정보나 어려운 내용을 쉽게 치환, 이해를 돕는 과정을 통해 흥미와 공감대를 형성하며 필요한 지식을 제공하고 자연스럽게 제품에 대한 학습을 유도한다.

• 한국의류학회지
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• 제40권6호
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• pp.1034-1044
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• 2016

This study seeks a method to objectively evaluate sensibility based on Big Data in the field of design. In order to do so, this study examined the sensibility responses on design factors for the public through a network analysis of texts displayed in social media. 'Hanbok', a formal clothing that represents Korea, was selected as the subject for the research methodology. We then collected 47,677 keywords related to Hanbok from 12,000 posts on Naver blogs from January $1^{st}$ to December $31^{st}$ 2015 and that analyzed using social matrix (a Big Data analysis software) rather than using previous survey methods. We also derived 56 key-words related to design elements and sensibility responses of Hanbok. Centrality analysis and CONCOR analysis were conducted using Ucinet6. The visualization of the network text analysis allowed the categorization of the main design factors of Hanbok with evaluation terms that mean positive, negative, and neutral sensibility responses. We also derived key evaluation factors for Hanbok as fitting, rationality, trend, and uniqueness. The evaluation terms extracted based on natural language processing technologies of atypical data have validity as a scale for evaluation and are expected to be suitable for utilization in an index for sensibility evaluation that supplements the limits of previous surveys and statistical analysis methods. The network text analysis method used in this study provides new guidelines for the use of Big Data involving sensibility evaluation methods in the field of design.