• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.801-801
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• 2012

최근 과학 IT 패러다임은 기존 하드웨어, 소프트웨어 중심에서 폭발적으로 증가하는 데이터를 활용하여 정치 사회 경제 등 제반 이슈와 연계된 분석 예측으로 진화하고 있으며, 모바일 인터넷과 소셜 미디어 등장으로 데이터가 경제적 자산이 되는 빅데이터 시대가 도래하였다. 급속히 변화하고 복잡해진 사회구조와 재난환경으로 인해 인력에만 의존한 재난관리의 사각지대가 대형재난으로 이어질 우려가 크므로 다양한 재난전조(前兆)를 체계적으로 관리하여 선제적으로 예방하는 체계가 필요하다. 본 연구는 인터넷에 존재하는 재난관련 언론보도, 민원, 제보, 소셜 미디어 등의 비정형 데이터와 재난관련 정형 데이터(DB)를 융합 분석하여 재난전조를 사전에 감지하고 위험요소를 신속히 제거하는 빅데이터 기반 재난전조감지 체계를 제안한다. 최근 피해가 급증하고 있는 도시내수침수 피해 위험 예방을 위해 제안한 재난전조감지 체계를 적용하여 피해발생 위험요소 및 전조, 긴급 이슈 등을 감지하는데 활용하는 방안을 제안한다. 이는 전조를 감지하고 사전 침수 피해를 예측하여 피해 최소화 및 복구비용 절감, 저감능력 강화의 효과뿐만 아니라 위험요인 사전 차단 및 확산방지가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.653-655
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• 2014

스마트 디바이스 산업의 발전으로 소셜미디어 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 이렇게 증가한 데이터와 함께 분석을 통해 발견할 수 있는 정보의 양도 다양해지면서 여러 산업분야에서 소셜미디어 데이터 분석을 위한 연구가 진행되고 있다. 소셜미디어는 종류가 다양하고 하루 평균 발생량이 너무 많기 때문에 분석시간이 오래 걸릴 뿐 아니라, 불필요한 불용어 및 방해요소 때문에 적절한 정제작업이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어의 한 종류인 트위터 분석을 위해 여러 가지 기법으로 데이터를 정제한다. 정제과정은 분석에 용이한 형태로 데이터를 변형시킨 후 의미없는 데이터와 분석에 방해가 되는 불용어를 제거한다. 이 정제를 통해 데이터 정보의 질을 높이고 분석 시간을 단축시켜 빠르고 신뢰성 높은 분석결과를 도출할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.608-611
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• 2012

소셜 사건이 일어나면 그 사건과 관련된 트윗이 폭발적으로 증가하는데 트윗 일부 내용을 살펴보면 스팸, 광고와 같은 트윗이 많이 포함되어 있다. 수 많은 트위터 데이터에서 사용자가 사건과 직접 관련된 신뢰성 높은 트윗을 찾아 읽는데 시간이 많이 걸릴 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서 트위터의 리트윗 정보, 사용자 신뢰도 측정 및 활동 분석, 팔로잉과 팔로워간의 정보 등 사용자의 행동 분석을 이용하여 소셜 사건과 직접 관련된 신뢰성 높은 사용자의 트윗을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 소셜 이슈 4 개에 대한 트윗 데이터에서의 실험을 통하여 상위 100 개의 결과에서의 정확률(P@100) 76.6%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안 방법이 신뢰성 높은 사용자의 트윗을 추출하는데 효과적인 방법임을 알 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.538-540
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• 2013

소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사람들이 증가하면서, 프라이버시와 관련된 보안 문제들 또한 이슈가 되고 있다. 기존의 소셜 네트워크 서비스들은 일반적으로 중앙 집중형 구조를 가지고 있다. 서비스 사용자들의 기본적인 프로필 정보들은 서비스 제공자에게 수집되어 빅데이터를 이룬다. 이러한 빅데이터가 서비스 제공자 측면에서는 상업적인 용도로 사용되지만, 사용자 개인의 입장에서는 자신의 개인정보가 악의적인 목적으로 사용되는지 전혀 알 수가 없다. 따라서 서비스 제공자의 무분별한 정보 수집 문제를 해결하기 위해 원천적으로 중앙 집중형 구조를 제거하고, 기존의 포털사이트와의 연동을 통해 오픈 아이디로 이용 가능한 오픈 소스 기반 분산형 소셜 네트워크 서비스를 제안한다.

• 정보과학회지
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• 제35권2호
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• pp.22-27
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• 2017

• 한국게임학회 논문지
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• 제12권6호
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• pp.131-144
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• 2012

소셜 이슈 기능성 게임의 목표는 사회적 현안에 대한 사용자 인식 변화이다. 이 때 내러티브를 활용할 경우, 단순히 건조한 정보 전달에 그칠 때보다 감정적 자극 전달이 용이해진다는 점에서 사용자를 효과적으로 설득할 가능성이 높아질 수 있다. 이 연구에서는 교육 내용을 담고 있는 내러티브의 각 요소가 게임 기획자가 의도한 대로 사용자의 특정 감정을 유발하는지의 여부와 그를 통한 교육효과를 분석하기 위해 게임 <나누별 이야기>를 플레이한 사용자를 대상으로 초점집단면접 방식의 인터뷰를 진행하였다. 이후 인터뷰 내용에서 언급된 감정단어를 한국어 감정단어목록에 의거해 추출하고, 추출된 감정단어를 Russell의 감정원형모형에 사상해 그룹화 했다. 분석 결과 사용자들은 <나누별 이야기>의 내러티브에서 주로 불쾌(unpleasant)에 해당하는 감정을 느꼈으며, 이는 분단에 대한 슬픔 공유와 그를 통한 통일 의식 환기라는 게임의 목표를 달성하는 데 긍정적인 역할을 한 것으로 나타났다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권2호
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• pp.303-330
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• 2021

지난 해 발생한 코로나바이러스감염증-19(이하 코로나19)는 현재까지 종식되지 않고 있으며, 이에 따라 도서관 환경도 큰 변화를 겪고 있다. 본 연구는 감염병 장기화에 따른 도서관 환경 변화에 주목하고, 시간 흐름에 따른 이용자 요구의 양상 변화를 분석하여 뉴노멀 시대의 도서관 서비스를 위한 시사점을 도출하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 2020년 코로나19 확산에 따른 국내 도서관계의 대응을 종합적으로 정리하였으며, 도서관 관련 이슈에 대해 소셜 미디어에 나타난 이용자 반응의 변화를 분석하였다. 2019년과 2020년의 도서관 관련 트윗 496,741건을 수집하여 주요 용어를 선별하였으며, 연도별 분석과 운영 형태에 따른 기간별 분석을 실시하였다. 분석을 통해 뉴노멀 시대에 대응하는 잠재적 도서관 이용자 요구를 4가지 이슈로 구분하고, 각 이슈별 시사점을 도출하였다. 본 연구의 분석 결과는 향후 뉴노멀 시대의 도서관 서비스 방향성을 가늠하기 위한 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 융합정보논문지
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• 제9권11호
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• pp.81-91
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• 2019

대중들의 소통의 창구로 자리매김 하고 있는 소셜 네트워크 서비스(SNS)에 작성된 글은 감성을 많이 포함하고 있다는 특징을 갖고 있다. 그 중 트위터는 공개 Application Programming Interface(API)를 통한 데이터의 수집이 편리하다는 장점을 지니고 있다. 본 논문에서는 트위터 상에 표현된 사용자들의 감성 정보를 통해 사회적 이슈를 분석하고 마케팅 분야 활용 가능성을 제시한다. 이는 국민 또는 소비자의 의견과 반응을 필요로 하는 정부, 기업 등에 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 최근 사회적 이슈에 대한 트위터 텍스트 데이터를 긍정 또는 부정으로 분류하여 질적 분석을 제공하였고, 각 트윗의 좋아요 수, 리트윗 수 등에 대한 상관관계 분석을 통해 양적분석을 제공하였다. 질적 분석의 결과로 국민의 지지를 얻기 위해 관세정책을 홍보하고, 버즈 사용자에게는 기술적 편의를 제공할 것을 제안하였다. 양적 분석의 결과, 트위터 사용자들의 관심을 끌기 위해서는 긍정적인 트윗을 짧고 간단하게 작성해야 함을 밝혔다. 데이터의 수집 기간이 짧고, 단 두 가지의 키워드만을 분석하여 일반화 가능성이 떨어지는 한계를 가져 향후, 보다 긴 기간의 다양한 사회적 이슈를 분석할 예정이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.460-469
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• 2020

본 연구는 코로나19 사태로 인하여 최근 이슈로 떠오르는 '마스크 5부제'에 대한 온라인 뉴스 기사와 카페글을 분석하여 언론과 대중들의 반응을 담고 있는 매스 미디어와 소셜 미디어 의제를 파악하고, 그 차이점을 알아보았다. 분석을 위해 네이버 뉴스 기사 전문 2,096건과 카페글 1,840건을 수집하고 데이터 전처리 과정과 정제과정을 거쳐 단어 빈도분석, 워드 클라우드, LDA 토픽모델링 분석을 실시하였다. 분석 결과, 매스 미디어에 비해 소셜 미디어는 '대리 구매', '개학 연기', '마스크 사용', '마스크 구입'과 같이 실생활 관련 토픽이 나타나 개인 미디어의 특성이 반영되어 정보 전달의 기능 보다는 개인의 의견, 감정, 정보를 교류하는 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구에 적용된 연구방법의 적용으로 다양한 미디어 분석을 통해 사회이슈가 공중의제화되고, 정부의제로 진화하는 정책의제설정 과정에서 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.37-48
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• 2022

디지털 기술의 발전으로 사회적 이슈들이 SNS와 같은 디지털 기반 플랫폼을 통해서 소통되고 여론을 형성하기도 한다. 본 연구에서는 소셜미디어를 통해서 공유되고 있는 정보보호 이슈관련 여론을 살펴보기 위하여 대표적인 단문 소셜네트워크서비스인 트위터 빅데이터 분석을 진행하였다. 2021년 1년간 14개 정보보호 관련 키워드를 중심으로 데이터를 수집한 후, 데이터마이닝 기술을 활용하여 용어 빈도(TF)분석과 피어슨 계수를 활용한 상관분석을 통해 키워드간의 상관관계를 밝혔다. 또한 잠재적 확률기반 LDA 토픽모델링을 실시하여 정보보호분야에 많은 관심을 받았던 6개의 주요 토픽을 도출하였다. 이러한 결과는 관련 산업의 전략수립이나, 정부 정책수립 시 주요 키워드를 도출하는 기초데이터로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.