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트위터의 감정 분석을 통한 실시간 장소 추천 시스템 (Real-time Spatial Recommendation System based on Sentiment Analysis of Twitter)

  • 오평화;황병연
    • 한국전자거래학회지
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    • 제21권3호
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    • pp.15-28
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    • 2016
  • 본 논문에서는 모바일에서 획득한 GPS(Global Positioning System)를 활용하여 사용자의 위치 주변에서 발생한 SNS 데이터를 수집하고 분석을 통해 사용자가 원하는 장소를 추천하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 트위터에서 위치정보를 포함하는 게시글을 표본 집합으로 정하고 모바일의 위치정보와 함께 활용했을 때, 사용자의 검색의도에 부합하는 양질의 정보를 제공할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다. 이를 위해 2015년 11월부터 12월까지 수집한 트윗(Tweet)을 대상으로 임의의 위치정보와 검색어로 구성된 질의를 구성하고 형태소 분석을 거쳐 분석에 적합한 형태의 데이터로 변환하였다. 또한 장소 추천을 위해 감정사전을 구축하여 긍정 및 부정을 의미하는 극성 키워드들을 정의하고 레이블을 구성한 후, 감정사전과 극성키워드를 이용해 개별 트윗의 추천 점수를 도출하였다. 논문은 추천 점수와 사용자의 현재 위치, 트윗이 작성된 위치와 사용자 위치 사이의 거리 계산을 통해 가까운 거리 순으로 10개의 장소 정보를 정렬하여 결과를 보인다. 또한 성능평가를 위해 감정 분석된 트윗에 대한 정밀도와 재현율을 도출하여 시스템의 성능을 확인한다. 실험은 '맛집', '공연' 2개의 키워드와 10개 지역을 기준으로 수행하였다. 실험 결과 키워드 1개당 수집된 트윗은 평균 10.5개였으며, 총 10번의 실험에 사용된 평균 210개의 트윗 중 긍정 또는 부정의 단어를 포함한 트윗의 개수는 평균 122개였다. 또한 감정 분석을 통해 긍정 또는 부정으로 분류된 트윗은 평균 65개였으며 그 중 실제로 긍정 또는 부정의 의미를 담은 트윗은 평균 46개였다. 이를 통해 시스템은 38%의 재현율로 감정요소를 담은 트윗을 탐지하고, 71%의 정밀도로 감정 분석을 수행했음을 확인했다.

주기억장치 데이터베이스를 위한 동시성 제어 관리자의 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Concuuuency Control Manager for Main Memory Databases)

  • 김상욱;장연정;김윤호;김진호;이승선;최완
    • 한국통신학회논문지
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    • 제25권4B호
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    • pp.646-680
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    • 2000
  • 본 논문에서는 주기억장치 DBMS(main memory DBMS: MMDBMS)를 위한 동시성 제어 관리자의 설계 및 구현에 관하여 논의한다. MMDBMS는 디스크 기반 DBMS와는 달리 주기억장치 액세스만으로 데이터 검색 및 갱신을 수행하므로 전체 수행 비용 중 동시성 제어 관리자의 수행 비용이 차지하는 비중은 매우 크다. 따라서 효율적인 동시성 제어 관리자의 개발은 MMDBMS의 성능에 큰 영향을 미치게 된다. 본 연구에서 개발된 동시성 제어 관리자는 이단계 라킹 규약을 기반으로 하며, 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, 락의 단위를 주기억장치의 물리적인 할당 단위인 파티션으로 설정함으로써 응용 분야의 특성 분석을 통하여 동시성과 락 관리 비용을 유연하게 조정할 수 있다. 둘째, 락에 관한 정보를 파티션 내부에서 직접 관리함으로써 락 관리 비용을 크게 줄일 수 있다. 셋째, 시스템 데이터의 물리적 일관성 유지를 위한 수단으로서 래치를 제공한다. 개발된 래치는 공유 모드와 배제 모드를 모두 지원하며, CPU 이용률의 극대화를 위하여 Bakery 알고리즘과 Unix의 세마포어 기능을 결합하는 방법을 사용한다. 넷째, 락에 의한 교착 상태의 해결을 위하여 락 대기 정보를 기반으로 시스템의 교착 상태 여부를 주기적으로 검출하는 기능을 제공한다. 본 논문에서는 트랜잭션 테이블의 상호배제, 인덱스 혹은 시스템 카탈로그의 상호 배제, 실시간 응용의 지원 등 실제 구현에서 발생하는 중요한 이슈들에 관해서도 이울러 논의한다.

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동시출현단어 분석에 기반한 메타데이터 분야의 지적구조에 관한 연구 (A Study on the Intellectual Structure of Metadata Research by Using Co-word Analysis)

  • 최예진;정연경
    • 정보관리학회지
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    • 제33권3호
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    • pp.63-83
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    • 2016
  • 다양한 매체와 유형으로 생산되는 정보자원에 대한 이용이 높아짐에 따라, 정보자원을 기술하기 위한 정보조직의 도구로서 메타데이터에 대한 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 메타데이터 분야의 연구 영역을 파악할 수 있도록 동시출현단어 분석을 사용하여 메타데이터 분야의 지적 구조를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 1998년 1월 1일부터 2016년 7월 8일까지 Web of Science 핵심컬렉션에 등재된 저널에 게재된 문헌을 대상으로 'metadata'라는 질의어로 Topic 검색을 수행하여, 총 727건의 논문에 대한 서지정보를 수집하였다. 이 중 저자 키워드를 가진 410건의 논문의 저자 키워드로 수집하고, 전처리 과정을 거쳐 저자 키워드 총 1,137개를 추출하여 최종적으로 빈도수 6회 이상의 키워드 37개를 분석대상으로 선정하였다. 이후 메타데이터 분야의 지적구조 규명을 위해 첫째, 네트워크 분석을 통하여 2개 영역 9개 군집을 도출하였으며, 메타데이터 분야 키워드들의 지적 관계를 시각화하고, 중심성 분석을 통한 전역 중심 키워드와 지역 중심이 높은 키워드를 제시하였다. 둘째, 군집분석을 실시하여 형성된 6개의 군집을 다차원축적지도상에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 메타데이터 분야의 지적구조를 시각적으로 파악할 수 있게 하며, 향후 메타데이터 관련 교육과 연구의 방향성 모색에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

소셜커머스의 서비스품질과 소비자 만족도의 상관관계 분석 (An Investigation of Social Commerce Service Quality on Consumer's Satisfaction)

  • 신승수;신미예;정윤수;이지혜
    • 중소기업융합학회논문지
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    • 제5권2호
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    • pp.27-32
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    • 2015
  • 최근에는 기존 소셜커머스 사이트에서 판매하는 일반 상품보다 서비스 관련 상품들이 더 주목 받고 있다. 이러한 배경으로 본 연구에서는 소셜커머스 상품의 서비스 품질이 소비자의 만족도에 미치는 영향에 관한 분석을 하였다. 소셜커머스 상품을 구매해 본 경험이 있는 소비자들을 대상으로 상품 구매 후 서비스 품질이 소비자의 만족도에 얼마나 영향을 주는지 분석하는 연구이다. 소셜커머스의 경우 상품의 다양성, 상품의 편리성 등이 소비자의 만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 소셜커머스는 현재 900개가 넘은 사이트와 수 십건의 뉴스가 쏟아지고, 포털 사이트의 실시간 인기검색어에 관련 사이트까지 심심하지 않게 등장할 정도로 대중적인 인기를 몰고 오면서 우리 인간들의 일상 속으로 빠르게 파고들었다. 흔히 소셜커머스를 모방한 기업들의 대부분은 소셜 쇼핑의 형태를 벗어나지 못하고 있기 때문에 소비자 만족도와 서비스 품질의 상관관계가 밀접한 결과를 얻었다.

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텍스트 마이닝을 이용한 2012년 한국대선 관련 트위터 분석 (Analysis of Twitter for 2012 South Korea Presidential Election by Text Mining Techniques)

  • 배정환;손지은;송민
    • 지능정보연구
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    • 제19권3호
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    • pp.141-156
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    • 2013
  • 최근 소셜미디어는 전세계적 커뮤니케이션 도구로서 사용에 전문적인 지식이나 기술이 필요하지 않기 때문에 이용자들로 하여금 콘텐츠의 실시간 생산과 공유를 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식을 새롭게 변화시키고 있다. 특히 새로운 소통매체로서 국내외의 사회적 이슈를 실시간으로 전파하면서 이용자들이 자신의 의견을 지인 및 대중과 소통하게 하여 크게는 사회적 변화의 가능성까지 야기하고 있다. 소셜미디어를 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해지고 '빅데이터'라 불리는 정보의 '초(超)범람'을 야기하였으며, 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회이자 의미 있는 정보를 발굴해 내기 위한 새로운 연구분야로 각광받게 되었다. 빅데이터를 효율적으로 분석하기 위해 다양한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 지금까지 소셜미디어를 대상으로 한 연구는 개괄적인 접근으로 제한된 분석에 국한되고 있다. 이를 적절히 해결하기 위해 본 연구에서는 트위터 상에서 실시간으로 방대하게 생성되는 빅스트림 데이터의 효율적 수집과 수집된 문헌의 다양한 분석을 통한 새로운 정보와 지식의 마이닝을 목표로 사회적 이슈를 포착하기 위한 실시간 트위터 트렌드 마이닝 시스템을 개발 하였다. 본 시스템은 단어의 동시출현 검색, 질의어에 의한 트위터 이용자 시각화, 두 이용자 사이의 유사도 계산, 트렌드 변화에 관한 토픽 모델링 그리고 멘션 기반 이용자 네트워크 분석의 기능들을 제공하고, 이를 통해 2012년 한국 대선을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 본 연구를 위한 실험문헌은 2012년 10월 1일부터 2012년 10월 31일까지 약 3주간 1,737,969건의 트윗을 수집하여 구축되었다. 이 사례연구는 최신 기법을 사용하여 트위터에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝 할 수 있게 했다는 점에서 주요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 이슈의 변화를 효율적으로 추적하고 예측하기에 유용한 도구이며, 멘션 기반 네트워크는 트위터에서 발견할 수 있는 고유의 비가시적 네트워크로 이용자 네트워크의 또 다른 양상을 보여준다.

텍스트마이닝과 동시출현단어분석을 이용한 한국, 중국, 일본의 우제목 연구 동향 분석 (The Tresnds of Artiodactyla Researches in Korea, China and Japan using Text-mining and Co-occurrence Analysis of Words)

  • 이병주;김백준;이제민;어수형
    • 한국환경생태학회지
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    • 제33권1호
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    • pp.9-15
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    • 2019
  • 우제목은 짝수 개의 발굽을 갖는 포유동물로 다양한 종이 전 세계적으로 광범위하게 서식하고 있다. 최근 국내에서는 멧돼지, 고라니와 같은 야생 우제목 동물에 의한 농작물 피해, 로드킬 등의 급증과 산양, 사향노루 등 일부 종의 개체수 급감으로 사회적 관심을 받고 있다. 그러나 이러한 사회적 관심에도 불구하고 우제목 관련 국내 연구는 매우 부족하며, 국내 우제목의 연구 동향 분석도 이루어지지 않아 실질적인 문제점을 파악하는데 어려움이 있다. 최근 연구 동향분석에 있어 텍스트마이닝과 동시출현단어분석은 연구 문헌들에서 나타나는 주요 단어들을 추출하고 단어들 간의 연관성을 정량화하는데 활용되고 있으며, 연구 주제의 분류에 있어 객관성을 증가시킨다. 본 연구에서는 텍스트마이닝과 동시출현단어분석을 통해 한국, 중국, 일본 3국의 우제목 연구 논문을 분석하고 국가별 연구 주제를 비교하여, 국내 우제목 연구에서의 부족한 점과 향후 필요한 점을 알아보고자 하였다. 각 국가별로 우제목과 관련된 연구 논문을 검색하여 수집한 665편의 논문들에 대한 텍스트마이닝 결과, 총 199개 단어가 추출되었다. 추출된 단어들에 대한 동시출현단어분석 결과 3개의 단어군이 형성되었다. 각 단어군에 포함된 단어들을 살펴본 결과, 단어군1은 "서식환경/생태", 단어군2는 "질병", 단어군3은 "보전유전학/분자생태"와 관련 있는 것으로 판단된다. 국가별로 각 단어군의 비율을 살펴본 결과, 중국과 일본은 비교적 고른 단어군 비율을 나타낸 반면, 한국은 "질병"과 관련된 단어군2의 비율이 69%로 상당히 큰 편중을 나타내었다. 연도에 따른 각 단어군별 단어수 회귀 분석 결과에서도 중국과 일본은 3개의 단어군에 해당하는 단어수가 시간 경과에 따라 비교적 고르게 증가하였지만, 한국은 단어군2의 증가율이 나머지 단어군의 5배 이상을 나타냈다. 국내 우제목 연구는 중국과 일본에 비해 질병과 관련된 연구 위주로 진행된 것으로 판단되며, 서식 특성, 행동, 분자생태를 포함한 연구는 매우 적게 수행된 것으로 판단된다. 향후 국내 야생 우제목 동물에 의한 피해 조절과 멸종위기종 보호를 위한 합리적인 정책 수립을 위해, 야생 우제목에 대한 생태 연구를 집중적으로 실시하여 기초생태 자료를 축적시켜 나가야 할 것이다.