• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.142-144
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• 2012

소셜 미디어가 확산되고 사용자가 증가하면서, 사용자들은 소셜 미디어를 통해 의견을 공유한다. 소셜 미디어는 실시간 정보에 대한 전달이 빠르며 데이터를 수집, 분석할 수 있다. 오피니언 마이닝은 텍스트로부터 사용자의 의견이 포함된 패턴을 추출하여 특정 제품이나 서비스에 대한 의견의 긍정, 부정 표현의 정도를 측정한다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝을 기반으로 소셜 미디어 데이터에서 기업의 제품, 서비스와 관련된 사용자의 의견을 분석하여 긍정, 부정인지를 판단한다. 그리고 부정 패턴의 빈도를 통해 기업의 위기 상황을 인지하며, 위기 대응을 위한 4단계의 위기관리 모델을 제시한다. 또한 소셜 미디어에서 기업의 위기관리 사례를 확인하고, 표본조사를 통하여 평가 및 분석을 수행한다. 이 모델을 이용하여 방대한 소셜 미디어 데이터에서 기업의 제품이나 서비스에 대한 부정적 의견을 초기에 감지하고, 체계적으로 대응 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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• pp.261-262
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• 2012

소셜 네트워크의 부상과 함께 소셜 네트워크를 이용하여 홍보를 하는 소셜 커머스 시장도 커지고 있다. 소셜 커머스의 경우 일정한 인원 이상이 구입을 해야 거래가 성립한다. 그래서 실질적으로 환불이나 반품이 힘들기 때문에 그만큼 상품평이 구매에 미치는 영향이 크다고 볼 수 있다. 하지만 이러한 상품평의 경우에도 개인의 상황이나 취향 등에 따라 상품평이 주는 정보의 방향이 크게 바뀔 수 있다는 단점도 있다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝을 이용하여 의미를 추출하고, LIWC를 통해 사용자의 기본 정보 및 심리 등을 파악하여 보다 정확한 고객의 개인별 상황에 맞는 상품 평점을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1270-1271
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• 2011

소셜 네트워크 서비스는 가트너에서 2011년에 이어 2012년에도 각광받을 기술의 하나로 선정된 만큼 미래 인터넷의 핵심 키워드 중 하나로도 뽑히며, 엔터테인먼트, 검색, 방송, 커머스 등의 여러 가지 서비스와 직접 연결된다. 이러한 소셜 네트워크 서비스 가운데 하이브리드형 서비스는 사용자의 정보를 관리 및 파악하여 사용자가 원하는 제품을 예측하고 추천해주고 있으며, 이를 위해 그래프 마이닝 기술을 적용하고 있다. 하지만 그래프 마이닝 기술은 아직 복잡한 그래프 구조의 데이터에서 정보를 추출하기에 제약사항들이 발생하므로 이에 대하여 많은 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 그래프 마이닝 기술을 나아가 더 발전시켜 활용하면 기존의 하이브리드형 서비스에서 사용자의 정보를 파악하여 충성도를 높여줄 뿐 아니라 기업에서의 타켓 마케팅과 원투원 마케팅을 가능하게 해주고 기존 사용자에 대한 교차 판매와 격상판매의 전략들을 도출할 수 있을 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제21권2호
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• pp.117-137
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• 2019

빅데이터 시대를 맞아 다양한 도메인에서 수없이 많은 데이터들이 생산되면서 데이터 사이언스가 대중화 되었고, 데이터의 힘이 곧 경쟁력인 시대가 되었다. 특히 전 세계 데이터의 80% 이상을 차지하는 비정형 데이터에 대한 관심이 부각되고 있다. 소셜 미디어의 발전과 더불어 비정형 데이터의 대부분은 텍스트 데이터의 형태로 발생하고 있으며, 마케팅, 금융, 유통 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 하지만 이러한 소셜 미디어를 활용한 텍스트 마이닝은 수치형 데이터를 활용한 데이터 마이닝 분야에 비해 접근이 어렵고 복잡해 기대에 비해 그 활용도가 높지 못한 실정이다. 이에 본 연구는 프로그래밍 언어나 고사양 하드웨어나 솔루션에 의존하지 않고, 쉽고 간편한 소셜 미디어 텍스트 마이닝을 위한 통합 애플리케이션으로 Korean Natural Language Application(KoALA)을 개발하고자 한다. KoALA는 소셜 미디어 텍스트 마이닝에 특화된 애플리케이션으로, 한글, 영문을 가리지 않고 분석 가능한 통합 애플리케이션이다. 데이터 수집에서 전처리, 분석, 그리고 시각화에 이르는 전 과정을 처리해준다. 본 논문에서는 디자인 사이언스(design science) 방법론을 활용해 KoALA 애플리케이션을 디자인, 구현, 적용하는 과정에 대해서 다룬다. 마지막으로 블록체인 비즈니스 관련 사례를 들어 KoALA의 실제 활용방안에 대해서 다룬다. 본 논문을 통해 소셜 미디어 텍스트 마이닝의 대중화와 다양한 도메인에서 텍스트 마이닝의 실무적, 학술적 활용을 기대해 본다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권12호
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• pp.553-564
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• 2014

본 논문은 지금까지의 소셜미디어 분석과 분석보고서 생성의 세 가지 문제점을 해결하기 위해서 소셜 빅데이터 마이닝에 기반한 이슈분석보고서 자동 생성 시스템을 제안한다. 세 가지 문제점은 분석의 고립성, 전문가의 주관성과 고비용에 기인한 정보의 폐쇄성이다. 시스템은 자연언어 질의분석, 이슈분석, 소셜 빅데이터 분석, 소셜 빅데이터 상관성분석과 자동 보고서 생성으로 구성된다. 생성된 보고서의 유용성을 평가하기 위해, 본 논문에서는 리커트척도를 사용하였고, 빅데이터 분석 전문가 2명이 평가하였다. 평가결과는 리커트 척도 평가에서 보고서의 품질이 비교적 유용하고 신뢰할 수 있는 것으로 평가되었다. 보고서 생성의 저비용, 소셜 빅데이터의 상관성 분석과 소셜 빅데이터 분석의 객관성 때문에, 제안된 시스템이 소셜 빅데이터 분석의 대중화를 선도할 것으로 기대된다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권44호
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• pp.285-306
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• 2016

1인 스마트폰 사용으로 웹툰, 웹소설, TV드라마는 생산자에서 소비자에게 직접적으로 소비할 수 있는 Direct-to-Consumer로 전환되고 있다. 특히, 포털사이트의 웹드라마는 새로운 미디어로 급성장하고 있다. '연애세포', '0시의 그녀', '최고의 미래', '우리 옆집에 EXO가 산다' 등을 TV드라마의 시청률처럼 조회수, 유입자, 댓글, 좋아요 등으로 다양한 반응을 분석할 수 있다. 분석 방법은 소셜미디어 빅데이터의 텍스트 마이닝 기법과 오피니언 마이닝 기법으로 작품을 분석했다. 즉, 웹드라마 마다의 특정 키워드를 추출하고, 추출한 키워드의 긍정, 부정, 중립 등 시청자의 감정을 예측할 수도 있다. 주요 인기 웹드라마를 분석한 결과로는 이미 팬을 확보한 K-Pop 아이돌 멤버의 출현과 포털사이트의 편성 회사와의 연관성이 재생수, 유입자, 댓글, 좋아요에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 TV 이외의 매체로 '모바일 TV'의 영향력을 증명하였다. 한계점으로는 모바일 특화 콘텐츠 확보와 비즈니스 모델을 정립하는 것이 필요하겠다. 이 부분을 해결한다면, 한국은 웹드라마의 콘텐츠 강국이라는 긍정적 이미지를 보여줄 수 있는 계기가 될 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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• pp.93-94
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• 2015

본 논문에서는 학교 교육환경에서 청소년들에게 발생 할 수 있는소 셜미디어의 역기능을 빅 데이터 처리를 통하여 분석 할 수 있는 방법을 제시하고, 특히 악성 댓글을 위주로 한 청소년들 간의 소셜미디어를 중심으로 빅 데이터의 마이닝 기술을 활용하여 대표적인 청소년 문제의 확산을 방지 할 수 있는 시스템 제안한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제1권2호
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• pp.35-44
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• 2016

국내 전자상거래 시장 내 소셜커머스와 멀티채널 유통업체간 최저가 경쟁이 점점 치열해 지고 있는 가운데 소셜커머스와 멀티채널 유통업체간 성공요인에 대한 실증분석의 필요성이 대두되고 있다. 설문조사 방법론 중심의 기존 선행연구와 달리 본 연구에서는 텍스트마이닝 기법을 이용하여 소셜커머스와 멀티채널 유통업체의 핵심 성공요인 토픽을 도출하고 감성의 차이를 비교 분석하였다. 본 연구의 결과는 유통업체간 경쟁전략에 대한 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 향후 다양한 형태의 확장 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.563-569
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• 2012

소셜 웹이 확산되면서 오피니언 마이닝 혹은 감성 분석 연구가 주목을 받고 있다. 감성 분석을 위해서는 감성을 판별하기 위한 감성자원이 제공되어야 한다. 기존 감성 분석에서는 감성의 극성에 대한 강도를 표현하는 방법으로 리소스를 구축하고 이를 통하여 의견의 극성을 결정하였다. 본 논문에서는 의견의 극성뿐만 아니라 긍/부정의 근거가 되는 감성의 카테고리를 구성하고자 한다. 본 논문에서는 합리적인 분류를 위하여 심리학적 감정들을 초기 감성으로 정의한다. 그리고 실제로 소셜 웹에서 사용되는 감성의 분포를 얻기 위하여 소셜 웹의 텍스트를 분석하여 감성 정보를 추출한다. 추출한 감성 정보를 이용하여 초기 감성들을 재분류함으로써 소셜 웹을 위한 감성 카테고리를 구성한다. 본 논문에서는 이 방법을 통하여 23개의 감성 카테고리를 제시한다.

• 감성과학
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• 제16권2호
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• pp.167-176
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• 2013

소셜 미디어의 급속한 발달로 인해 사용자가 생성한 텍스트 데이터가 급증하고 있다. 오피니언 마이닝에서는 이러한 사용자의 텍스트를 분석하여 사용자의 의견을 추출하고 있다. 특히 오피니언 마이닝의 세부 분야인 정서분석에서는 텍스트에서 사용자의 정서를 추출하는 것이 주된 목적인데, 이를 위해서는 정서 단어 목록 구축이 필수적이다. 본 논문에서는 소셜 미디어의 정서 분석을 위해서 대표적인 소셜 미디어인 페이스북 텍스트를 사용하여 정서 단어 목록을 구축하였다. 페이스북 텍스트로부터 데이터를 수집한 후 정서 단어를 선별하고 설문을 통하여 정서가와 활성화 차원을 측정하였다. 그 결과 정서가, 활성화 차원을 포함한 267개 정서 단어 목록을 구축하였다.