• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.3 no.12
• /
• pp.553-564
• /
• 2014

In this paper, we propose the system for automatic generation of issue analysis report based on social big data mining, with the purpose of resolving three problems of the previous technologies in a social media analysis and analytic report generation. Three problems are the isolation of analysis, the subjectivity of experts and the closure of information attributable to a high price. The system is comprised of the natural language query analysis, the issue analysis, the social big data analysis, the social big data correlation analysis and the automatic report generation. For the evaluation of report usefulness, we used a Likert scale and made two experts of big data analysis evaluate. The result shows that the quality of report is comparatively useful and reliable. Because of a low price of the report generation, the correlation analysis of social big data and the objectivity of social big data analysis, the proposed system will lead us to the popularization of social big data analysis.

• 한국체육학회지인문사회과학편
• /
• v.56 no.4
• /
• pp.397-413
• /
• 2017

The purpose of this study is to introduce the case and to provide related information for the physical education major to handle and utilize the social big data through the exploratory study for the application of sports industry in the fourth industrial revolution. For this study, data was collected from the article database, which covers the keyword such as 'Social Big Data', 'Sports' and so on. The analyzed articles were 86 articles. As a results, The research on social big data applied to sports industry are as follows: 1) Analysis of major issues related to sports fans' interests and sports events, 2) A study on media sports engagement, 3) The prediction analysis of sports game based on the sentiment analysis, 4) Development of salary estimation model for professional player in sports, 5) Research trend analysis and so on. In conclusion, the social big data analysis technology in the sports industry and management can be utilized variously. Therefore, the specialists of the sports industry and management field need to learn the techniques, to acquire the know-how for the research project, to convert the convergence thinking.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2014.11a
• /
• pp.829-832
• /
• 2014

최근 사람 간 소통채널인 소셜미디어는 매스미디어 중심의 정보유통의 흐름을 바꿔놓으며 기업, 공공기관 등에서 가치를 찾는 핵심자원으로 관심을 받고 있다. 재난관리도 기존의 정부중심 대응에서 벗어나 소셜미디어, 즉 소셜 빅데이터를 활용한 국민 참여형 재난관리의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 재난관리를 위해 실시간 소셜 빅데이터를 모니터링하는 시스템인 국립재난안전연구원의 소셜 빅보드(Social Big Board)를 소개하고, 이 시스템의 재난이슈 탐지의 정확성 향상을 위해 새롭게 개발된 재난유형별 관련도에 기반한 재난이슈 탐지기법을 설명하며 실험 및 평가결과를 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.153-155
• /
• 2017

빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터를 2011년 이래로 최근 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 2017년 5월, 1개월 시점을 설정하고 "4차 산업혁명" 키워드에 대한 소비자들의 인식들을 살펴보았다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 4차 산업혁명 키워드에 대한 연관 검색어 1위는 "후보"가 빈도수(7,613)인 것으로 나타났다. 둘째, 연관 검색어 2위는 "안철수"가 빈도수(7,297), 3위는 "문재인"이 빈도수(5,183)로 각각 나타났다. 다음으로 "4차 산업혁명" 키워드에 대한 검색어 긍정적 여론 빈도수 1위는 새로운(895)으로 나타났고, 부정적 여론 빈도수 1위는 위기(516)가 차지하였다. 이러한 결과 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.26 no.1
• /
• pp.163-170
• /
• 2021

As a big data is being used in various industries, big data market is expanding from hardware to infrastructure software to service software. Especially it is expanding into a huge platform market that provides applications for holistic and intuitive visualizations such as big data meaning interpretation understandability, and analysis results. Demand for big data extraction and analysis using social media such as SNS is very active not only for companies but also for individuals. However despite such high demand for the collection and analysis of social media data for user trend analysis and marketing, there is a lack of research to address the difficulty of dynamic interlocking and the complexity of building and operating software platforms due to the heterogeneity of various social media service interfaces. In this paper, we propose a method for developing a framework to operate the process from collection to extraction and classification of social media data. The proposed framework solves the problem of heterogeneous social media data collection channels through adapter patterns, and improves the accuracy of social topic extraction and classification through semantic association-based extraction techniques and topic association-based classification techniques.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.129-130
• /
• 2018

Big data analysis is a technique for effectively analyzing unstructured data such as the Internet, social network services, web documents generated in the mobile environment, e-mail, and social data, as well as well formed structured data in a database. The most big data analysis techniques are data mining, machine learning, natural language processing, and pattern recognition, which were used in existing statistics and computer science. Global research institutes have identified analysis of big data as the most noteworthy new technology since 2011. Therefore, companies in most industries are making efforts to create new value through the application of big data. In this study, we analyzed using the Social Matrics which a big data analysis tool of Daum communications. We analyzed public perceptions of "Artificial Intelligence" keyword, one month as of May 19, 2018. The results of the big data analysis are as follows. First, the 1st related search keyword of the keyword of the "Artificial Intelligence" has been found to be technology (4,122). This study suggests theoretical implications based on the results.

• Information and Communications Magazine
• /
• v.34 no.6
• /
• pp.43-50
• /
• 2017

본고에서는 소셜 빅데이터에서 공공안전에 위협되고 사회적으로 이슈가 되는 재난사건을 추출하기 위한 방법으로 소셜 네트워크상에서 사용자 행동 분석과 시간분석을 반영한 토픽 모델링 기법을 알아본다. 소셜 사용자의 글 수, 리트윗 반응, 활동주기, 팔로워 수, 팔로잉 수 등 사용자의 행동 분석을 통하여 활동적이고 신뢰성 있는 사용자를 분류함으로써 트윗에서 스팸성과 광고성을 제외하고 이슈에 대해 신뢰성 높은 사용자가 쓴 트윗을 중요하게 반영한다. 또한, 트위터 데이터에서 새로운 이슈가 발생한 것을 탐지하기 위해 시간별 핵심어휘 빈도의 분포 변화를 측정하고, 이슈 트윗에 대해 감성 표현 분석을 통해 핵심이슈에 대해 사건 어휘를 추출한다. 소셜 빅데이터의 특성상 같은 날짜에 여러 이슈에 대한 트윗이 많이 생성될 수 있기 때문에, 트윗들을 토픽별로 그룹핑하는 것이 필요하므로, 최근 많이 사용되고 있는 LDA 토픽모델링 기법에 시간 특성과 사용자 특성을 분석한 시간상에서의 중요한 사건 어휘를 반영하고, 해당이슈에 대한 신뢰성 있는 사용자가 쓴 트윗을 중요시 반영하도록 토픽모델링 기법을 개선한 소셜 사건 탐지 방법에 대해 알아본다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2018.01a
• /
• pp.207-210
• /
• 2018

인플루언서(Influencer)란 소셜 미디어에서 유난히 많은 영향력과 파급효과를 가지고 오는 사람들을 말하며, 이들이 만들어내는 콘텐츠는 이제는 자신들의 브랜딩을 넘어선 커머스(Commerce) 효과를 발휘하고 있다. 본 논문에서는 소셜 웹 그리고 공공데이터를 중심으로 뷰티 빅데이터와 방송 콘텐츠 빅데이터를 수집하고 분석하여 상호 상관성에 기반하여 화장품 관련 기업에서 CRM(Customer Relation Management), PLM(Product Lifecycle Management, SCM(Supply Chain Management System) 등의 경영정보시스템과 연계한 뷰티 분야에 최적화된 통합 경영정보시스템을 제안한다.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.14 no.12
• /
• pp.591-597
• /
• 2016

Research question and method play important roles in conducting a research in a scientifically valid way. In today's digitalized research environment, social network service (SNS) has rapidly become a new source of big data. While this shift provides new challenges for researchers in Korea, there is little scholarly discussion of how research questions can be framed and what statistical methods can be applied. This article suggests some basic but primary types of example questions for researchers employing social big data analytics. Further, we illustrate the interface of the intended data set specifically for SNS-mediated communication and information exchange behaviors. Lastly, a statistical test known as proper method for social big data is introduced.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.20 no.1
• /
• pp.142-151
• /
• 2020

The reason why today's public actively uses social communication is that the necessary information is collected and classified under the name of social big data through the web space to create the big data era, an ecosystem of information. In order for big data information to be used by the public, it is necessary to visualize it easily. This study categorized the types of visualization according to the information of social big data, and targeted the experienced students including the related majors and the general public who need to directly utilize and study the actual big data visualization as an experience evaluation target. As a result of analyzing the experiences of the experienced people, important implications for the visualization method for managing, analyzing, and utilizing the data were derived. The big data visualization strategy is to be expressed in a way that fits the data environment and user's eye level on SNS. In the future, if big data visualization is applied to product service or social trend, it will be an important data in terms of broadening its role, scope of application, and application.