• 제목/요약/키워드: 소셜 데이터 분석

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스마트폰 저장장치의 성능개선을 위한 비휘발성메모리 기반의 버퍼캐쉬 관리 (Buffer Cache Management based on Nonvolatile Memory to Improve the Performance of Smartphone Storage)

  • 최현경;반효경
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.7-12
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    • 2016
  • 스마트폰의 메모리로 사용되고 있는 DRAM은 고집적화의 한계로 인해 더 이상 용량 증대가 어려울 뿐 아니라 배터리 소모의 상당 부분을 차지하는 것으로 분석되고 있다. 이에 비해 페이스북 등의 소셜 네트워크 서비스는 점점 많은 메모리를 필요로 하고 메모리 용량 부족시 스토리지를 접근하게 되어 상당히 느린 응답 시간을 나타내고 있다. 본 논문은 스마트폰 저장장치의 성능 개선을 위해 차세대 비휘발성메모리를 버퍼캐쉬로 탑재하고 이를 효율적으로 관리하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 파일의 쓰기 연산이 발생한 데이터를 비휘발성메모리에 보관하여 스토리지 접근 횟수를 크게 줄이는 동시에, 읽기 연산과 쓰기 연산의 기록을 별도로 유지하여 두 연산 모두 성능 저하가 발생하지 않도록 한다. 트레이스 기반 시뮬레이션 실험을 통해 제안한 기법이 기존 방식에 비해 성능이 개선되는 것을 보인다.

인터넷 토론 게시판의 게시물 인기도 예측 모델 (A Model to Predict Popularity of Internet Posts on Internet Forum Sites)

  • 이윤정;정인준;우균
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제19D권1호
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    • pp.113-120
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    • 2012
  • 오늘날 인터넷 사용자들은 유튜브(YouTube)와 같은 온라인 콘텐츠 공유 사이트를 통해 손쉽게 자신의 콘텐츠를 만들고 다른 사람들과 공유하고 있다. 그로 인해 하루에도 엄청난 양의 온라인 콘텐츠들이 쏟아지고 있다. 온라인 콘텐츠들의 홍수 속에서 어떤 콘텐츠가 향후에 인기가 있을 것인지를 예측하는 문제는 일반 이용자들이나 콘텐츠 공유 사이트 운영자들 모두가 관심을 가지는 문제이다. 본 논문에서는 인터넷 토론 게시판에 등록된 게시물들의 인기도를 예측하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 인터넷 토론 게시판에 등록된 게시물들의 인기도를 예측하기 위해 게시물의 조회수를 인기 척도로 간주하고 각 게시물의 조회수 변화량을 분석하였다. 게시물의 최종 조회수를 예측하기 위하여 관찰된 조회수 시계열 데이터를 이용하여 지수 함수를 기반으로 하는 조회수 증가 모델을 제안한다. 다음 아고라 게시판의 게시물을 대상으로 한 실험에서 전체 실험 게시물 중 약 90.7%인 20,532개의 게시물이 예측 오차가 10개 이하로 나타났다.

지능형콘텐츠 개발과 인터렉티브 스토리텔링 시스템 연구 (A Study on the Development of Intelligent Contents and Interactive Storytelling System)

  • 이은령;김교정
    • 디지털융복합연구
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    • 제11권1호
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    • pp.423-430
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    • 2013
  • 정보통신기술의 발달은 다양한 디지털매체와 소셜네트워크(SNS) 출연을 가져왔으며, 정보와 지식을 전달하는 방법에 있어서 '객관적지식'에서 '경험적지식'을 실시간 이야기하고 감성을 소통가능하게 하였다. 본 연구에서는 가족의 역사, 개인의 인물사등 선형적인 서사 장르의 이야기를 가지고 다양한 형태로 이야기를 생성할 수 있는 인터렉티브 스토리텔링 시스템을 연구하고자 한다. CEO이야기나 특정 조직이야기, 가족이야기등 다양한 콘텐츠 가운데 가족이야기(familyHistory)를 본 연구의 사례연구 관점에서 내러티브인터뷰, 직접관찰, 문서 및 영상자료수집 등을 통해 수집 분석 한 후 장르별 DB와 키워드DB 설계를 하여 분류 저장하였다. 저장된 자료는 인터렉티브 스토리텔링 서술구조를 통하여 사용자가 가족의 역사와 이야기에 대한 스토리텔링을 재구성하여 사용함으로써 이야기의 가치와 활용도를 높이고자 하였다. 본 연구를 통하여 각 세대간의 소통의 도구가 부족한 한국의 현황에서 1세대와 3세대 간의 텍스트, 이미지, 영상등 다양한 형태의 디지털 매체를 사용하는 저작시스템의 데이터모델을 작성하였으며, 더 나아가 DB화된 다양한 장르의 가족이야기를 가지고 인터렉티브 스토리텔링 창작 도구로 연동 가능한 시스템 설계를 연구하였다.

소셜데이터 분석을 통한 포스트 코로나 시대 농촌관광의 변화와 적용방안 (Changes and Applications of Rural Tourism in the Post-COVID-19 Era through Social Data Analysis)

  • 김용진;이성희;손용훈
    • 농촌계획
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    • 제27권4호
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    • pp.43-54
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    • 2021
  • This study analysed changes in rural tourism between before and after COVID-19 using LDA topic analysis. In order to understand the changes in rural tourism, blog data including the keyword 'Gochang-gun travel' was used. As a result of LDA topic analysis with blog data retrieved, the study found nine topics in 2019 and 2020. 2019 and 2020 are, generally, consistent in topics, but the three topics related to rural experiential tourism that appeared in 2019 did not appear in 2020. In 2020, three new topics emerged: Beach vacations and campings. New travel activities of noncontact with other people(Untact tourism in Korean context) in the COVID-19 era, and The negative impacts on travel businesses and behaviours from COVID-19. Especially, the adverse effects of COVID-19 have made an enormous decline in rural experience tourism destinations and cancellation of local festivals. On the other hand, new tourism activities have emerged due to COVID-19. Those activities have included camping, drive-thru destinations, and cycling. Ecological and natural tourist sites such as Ungok Wetland, Seonunsan Mountain, Seonunsa Temple, and Gusipo Beach appeared. These tourist destinations have a quiet atmosphere and less density place noncontacting with other people when visiting. Also, because overseas travel has become difficult, long-term stay travel in rural areas has appeared. This study indicates that COVID-19 has less impacted rural tourism than other tourism destinations with these positive and negative impacts.

텍스트 마이닝과 인자분석에 의한 도시경관이미지 연구 - 롯데월드타워를 대상으로 - (Urban Landscape Image Study by Text Mining and Factor Analysis - Focused on Lotte World Tower -)

  • 우경숙;서주환
    • 한국조경학회지
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    • 제45권4호
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    • pp.104-117
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    • 2017
  • 본 연구는 텍스트 마이닝 기법과 인자분석를 활용하여 경관이미지 분석의 결과를 비교?분석하고, 텍스트 마이닝 기법이 경관이미지 연구에서 활용 가능성이 있는지 확인하고자 하였다. 롯데월드타워의 경관이미지는 텍스트 마이닝 분석 결과, 형용사 '새로운', '변화적인', '특이한', '신기한', '인상적인', '개성적인' 등이 도출되었으며, 롯데월드타워의 경관이미지가 변화하는 과정을 살펴보면, 사람들의 활동적인 요소(구경, 나들이, 프로젝트, 야경 등)와 미디어매체(신문, 블로그 등), 기후(날씨, 계절) 등이 경관이미지를 변화시키는 변동요인으로 도출되었다. 인자분석 결과, 롯데월드타워의 경관이미지에 영향을 미치는 요인은 상징성, 심미성, 조형성 순으로 나타났다. 형태적 특징인 식별성은 규모성, 가시성의 특징을 가지고 있는데, 통계적으로 유의하지 않았다. 오히려 독특성, 특별성 등의 특징을 갖고 있는 상징성과 주변 환경과의 특성과의 조화성, 아름다움의 특징을 갖고 있는 심미성 등 심리적인 요인이 경관이미지에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 두 가지 연구방법에서 공통적으로 도출된 결과는 건축물의 장소나 위치 등 형태적 물리적인 특성보다 도시를 대표하고 상징할 수 있는 요소 등 심리적인 특성이 경관이미지에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 텍스트 마이닝 기법은 사람들이 대상을 보고 느낀 이미지에 해당되는 명사 형용사를 파악할 수 있고, 도출된 키워드 간의 관계를 확인함으로써 경관이미지 형성 과정과 더 나아가 도시의 이미지까지 파악이 가능하므로, 조경분야에서 경관연구의 한계를 보완하기 위한 방안으로 적합한 것으로 사료된다. 본 연구는 조경의 연구 분야인 경관분석에서 빅데이터가 활용될 수 있는 가능성을 실제 실행을 통하여 확인하였다는 점에서 의의가 있으며, 추후 빅데이터 기반의 정보를 파악 분석하여 경관 연구 영역의 확대에 기여하기를 바란다.

뉴스기사를 이용한 소비자의 경기심리지수 생성 (Construction of Consumer Confidence index based on Sentiment analysis using News articles)

  • 송민채;신경식
    • 지능정보연구
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    • 제23권3호
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    • pp.1-27
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    • 2017
  • 경제주체들의 경기상황에 대한 판단 및 전망은 경기변동에 영향을 미치므로 경기심리지수와 거시경제지표들 간에는 밀접한 관련성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 경기선행지표로 국내에서 많이 사용되는 경기심리지수에는 소비자동향조사, 기업경기조사, 경제심리지수가 있다. 그러나 설문조사를 통해 생성된 지수는 자료의 성격상 속보성이 떨어지는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 정형데이터의 한계를 보완할 수 있도록 비정형데이터에서 정보를 추출해 경기심리지수를 생성하고, 경제분석에서의 활용 가능성을 검토하였다. 민간소비와 관련된 실물지표에는 소매판매업지수와 서비스업생산지수를 사용하였고, 고용지표에는 고용률과 실업률을, 가격지표에는 소비자물가상승률과 가계의 대출금리를 사용하여 지표들 간의 추이 분석 및 시차구조 파악을 위한 교차상관분석을 수행하였다. 마지막으로 이들 지표들에 대한 예측 가능성을 점검하였다. 분석결과, 다른 지표들의 선행지수로 많이 사용되는 소비자심리지수와 비교해 선택 지표들과 높은 상관관계를 보이며, 1~2개월 선행한 것으로 나타났다. 예측력 또한 향상되어 텍스트데이터에서 생성한 소비자 경기심리지수의 유용성이 확인되었다. 온라인에서 생성되는 뉴스기사나 소셜 SNS 등의 텍스트 데이터는 속보성이 뛰어나고, 커버리지가 넓어 특정 경제적 이슈가 발생할 경우 이것이 경제에 미치는 영향을 빠르게 파악할 수 있다는 점에서 경기판단지표로써의 잠재적 가능성이 클 것으로 보인다. 경제분석에서 비정형데이터를 활용한 국내연구는 초기 단계지만 데이터의 유용성이 확인되면 그 활용도가 크게 높아질 것으로 기대한다.

추천시스템의 효과적 도입을 위한 소셜네트워크 분석 (Social Network Analysis for the Effective Adoption of Recommender Systems)

  • 박종학;조윤호
    • 지능정보연구
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    • 제17권4호
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    • pp.305-316
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    • 2011
  • 협업필터링은 다양한 분야에서 널리 활용되고 있지만 협업필터링의 추천 성능은 적용하는 기업의 비즈니스 형태나 발생하는 거래 데이터의 특성에 따라 다르게 나타나고 있다. 기업에서 협업필터링 추천시스템을 구축하려면 상당한 시간과 비용이 소요되기 때문에 구축된 추천시스템의 성과가 높지 않다면 기업 자원의 낭비를 초래할 뿐만 아니라 부정확한 추천서비스를 받는 고객들의 불만을 살 수 있다. 따라서 추천시스템 도입을 검토할 때 기업이 갖고 있는 데이터의 특성을 파악하고 이를 통해 추천시스템을 도입하는 것이 타당한지 사전에 예측할 수 있다면 불필요한 도입으로 인한 경제적 손실과 고객 만족도 저하를 막을 수 있을 것이다. 기존 연구에서는 협업필터링 추천 성과에 희박성, 우연성, 커버리지 등이 영향을 미칠 수 있다고 설명하고 있지만 이러한 요인들이 어떻게 얼마나 추천 성과에 영향을 미치는지, 요인들 간에 어떠한 상관관계가 있는지는 현재까지 구체적으로 밝혀진 바가 없다. 본 연구에서는 구매 트랜잭션으로부터 생성된 소셜네트워크로부터 밀도, 군집화계수, 집중도 등의 구조적 지표를 측정한 후 이들이 추천성과에 어떻게 영향을 미치는지 통계적 분석을 통해 실증적으로 규명한다. 이를 통해 협업필터링 추천시스템에 대한 도입 여부를 결정하고자 할 때 유용하게 사용될 수 있는 지침을 제공하고자 한다.

보전문화체학 접근방식을 통한 생태계교란 생물인 담수 외래종의 대중인식 평가 (Assessment of Public Awareness on Invasive Alien Species of Freshwater Ecosystem Using Conservation Culturomics)

  • 박웅배;도윤호
    • 한국습지학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.364-371
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    • 2021
  • 담수 외래종에 대한 대중의 인식은 시대나 외래종과 관련된 특정 사건에 따라 달라진다. 인식차이는 관리계획을 수립하고 이해하는데 영향을 미쳐 외래종을 관리하는데 대중들의 인식을 이해하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 보전문화체학 (Conservation culturomics)에서 사용하는 소셜 네트워크 플렛폼의 디지털 텍스트, 언론보도, 인터넷 검색량을 분석하여 담수 외래종에 대한 대중의 관심도와 감성을 파악하고자 하였다. 11종의 담수 외래종을 대상으로 트위터 게시글 수와, 언론보도량, 검색량을 추출하여 대중의 관심도를 파악하였다. 또한 이 자료들의 시간에 따른 추세와 계절 변동성여부, 자료의 반복 주기를 확인하였다. 수집된 자료를 텍스트마이닝 기법 기반의 감성분석을 통해 감성지수(sentiment score)로 산출해 각 종에 대한 대중들의 감성을 분석하였다. 연구결과 황소개구리와 뉴트리아, 파랑볼우럭, 큰입우럭은 다른 종들보다 상대적으로 많은 대중의 관심을 받는 것으로 확인되었다. 일부 종에서는 특정 시기에 따라 반복되고 변화하는 트윗량과, 언론보도량, 검색량을 나타냈다. 한편 텍스트마이닝 분석 결과, 대부분의 사람들이 담수 외래종에 대해 부정적인 감성을 가지고 있었다. 특히 생태계교란 생물이 지정된 이후 연도가 갈수록 부정적인 감성은 증가하였다. 하지만 과학적 근거가 없는 정보가 확산되거나 혐오를 증대시켜 담수 외래종을 관리하는 것은 한계가 있다. 따라서 외래종에 대한 대중들의 인식을 과학적으로 파악하여 관리방안이 수립되어야 한다.

텍스트 마이닝 기법을 활용한 SNS 상에서 우울감을 언급한 도시공원 이용자의 이용행태 분석 (Analysis of Use Behavior of Urban Park Users Expressing Depression on Social Media Using Text Mining Technique)

  • 오지연;남성우;이상훈
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제22권6호
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    • pp.319-328
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    • 2022
  • 본 연구는 COVID-19 대유행에 의한 우울감과 공원 이용행태의 관계를 온라인상에 게시된 공원 이용에 대한 게시물을 이용하여 분석하고자 하였다. COVID-19 방역이 활발해진 기간 동안 네이버와 다음의 블로그 및 카페에서 '공원'과 '우울'을 포함한 텍스트 데이터를 수집하여 텍스트 마이닝(Text Mining)과 소셜 네트워크(Social Network)분석을 하였다. 연구결과, 우울감을 언급한 공원 이용자는 '보다', '산책/걷다', '먹다'의 이용행태를 주로 보였고, 소통 행태인 '보다'를 중심으로 다른 이용행태들이 연결되는 것으로 나타났다. CONCOR 분석 결과, 소통 행태 및 동적 행태의 군집의 경우, 단일 행태 유형으로 군집이 형성되어, 우울감을 언급한 이용자는 공원을 소통활동과 신체활동을 위한 공간으로 인식하는 경향이 나타났다. COVID-19의 대유행으로 소통활동과 신체활동의 결핍이 증가되었고 공원에서 이를 해소하려는 것으로 해석되었다. 또한 우울감의 발생으로 상대적으로 소극적인 이용행태가 주요한 이용행태로 나타났다. 본 연구결과는 도시민에게 효과적인 공원의 조성 및 관리 계획에 유용할 것으로 판단되었다. 후속 연구에서 COVID-19 대유행과 우울감의 유무를 연계한 공원 이용자의 이용행태 분석이 필요한 것으로 판단되었다.

자본시장 심리지수의 수용요인에 관한 연구 (A Study on the Acceptance Factors of the Capital Market Sentiment Index)

  • 김석환;강형구
    • 지능정보연구
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    • 제26권3호
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    • pp.1-36
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    • 2020
  • 본 연구는 비정형 빅 데이터를 가공하여 추출된 투자자 감성을 반영하여 만든 자본시장 심리지수(Market Sentiment Index: MSI)의 수용요인을 밝히는 것이다. 이를 위해 합리적 행동이론에 근거한 외생변수들을 탐색하고 기술수용모형(Technology Acceptance Model: TAM)을 응용하여 연구모형을 설정하였다. 주식시장에서 투자자에게 제공되는 MSI의 수용은 본 연구에서 제시한 외생변수에 의해 영향을 받는 것으로 확인되었다. 인과관계 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 자기효능감, 투자기회확장, 혁신적 성향, 사용비용이 인지된 용이성에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 둘째, 서비스다양성과 인지된 효익은 인지된 유용성에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 셋째, 인지된 용이성과 인지된 유용성은 사용태도에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 넷째, 사용태도는 사용의도에 통계적으로 유의하게 영향을 미치고 독립변수인 투자기회확장이 사용의도에 영향을 미친다. 다섯째, 사용의도는 최종 종속변수인 지속적 사용의도에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 연구모형의 독립변수와 종속변수 간의 매개효과는 다음과 같다. 첫째, 서비스다양성에서 지속적 사용의도의 인과경로에 간접효과가 0.1491로 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하게 나타났다. 둘째, 인지된 효익에서 지속적 사용의도의 인과경로에 간접효과가 0.1281로 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하게 나타났다. 다중집단분석에 대한 결과는 다음과 같다. 첫째, 주식투자경험이 있는 집단과 없는 집단의 투자자 태도, 투자자 주관적 규범, 소셜 빅 데이터 시스템의 특성요인에 대한 사전인지(지식)등에 포함된 세부 독립변수가 지속적 사용의도에 미치는 경로별 영향도의 차이와 통계적 유의성에 대한 분석은 두 집단 간 측정동일성이 확보되지 않아 불가능하였다. 둘째, 두 집단 간 측정동일성이 확보된 남, 여 집단의 세부 독립변수가 지속적 사용의도에 미치는 경로별 영향도 차이에 대한 분석결과, 사용태도에서 사용의도의 인과경로에서는 여성이 남성보다 높은 것으로 그리고 사용의도에서 지속적 사용의도의 인과경로에서는 남성이 매우 높은 것으로 유의수준 5%에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다.