• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.8
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• pp.253-260
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• 2015

Because mass of activity records of individuals and organizations are accumulated in the digital space and amount of information is also increasing exponentially, the most urgent requirements of users is the tool for 'efficient' acquisition of 'useful' information. This paper try digital convergence to combine a domain specific technology with real time issue detection and grouping based on Web media. To derive core functionalities, we collect and analyze user requirements of national defense issue detection services. By utilizing linguistic resources specialized on national defence area and discovering features for measuring issue importance, we try to seek differentiation domain specific issue detection method. Finally we compare our detection results based on the development outputs of prototype.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.12
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• pp.158-168
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• 2017

As the big data technologies advance, there is an increasing interest in systematic methodologies for data-based policy determination especially in the public health area. This study proposes a method to develop an issue detection model through the collaboration with domain experts in order to intelligently detect major socio-national issues on infectious diseases based on data. At first, the factors influencing the 'domestic inflow of foreign infectious diseases' are determined and variables representing the factors are set. Thereafter, by using system dynamics methods, the causal analysis is made to find causal map indicating main influential factors. In this process, an empirical modeling is conducted through collaboration between data analysts and experts in the infectious disease domain. The proposed issue detection approach based on domain knowledges will make it possible to make a decision on policies more efficiently if the detection system is capable of continuos monitoring of the related issues.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.133-136
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• 2013

근래 트위터와 페이스북 등의 SNS(Social Network Service)에서 일반 대중의 관심사나 트렌드 등의 이슈를 탐지하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 검색어에 대한 연관 어휘 추출을 통해 검색어에 연관된 이슈나 화제를 트위터에서 추출하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 연관성이 높은 단어는 서로 가깝게 발생할 것으로 기대하고, 단어 간 거리가 가까울수록, 공기빈도가 높을수록 커지는 단어연관도 계산법을 제안한다. 연관도 값이 임계치를 넘는 어휘를 연관 어휘로 보고 네트워크의 형태로 관련 이슈를 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.431-434
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• 2012

본 논문에서는 소셜 빅데이터에 대한 심층적 언어분석을 통해 이슈를 탐지하고 모니터링하는 소셜위즈덤 시스템을 소개한다. 소셜위즈덤은 키워드의 단순 빈도 정보 외에도 이슈의 신규성, 중요성, 파급력, 관심도, 신뢰도 등을 수치화한 이슈성지수에 기반한 이슈성 측정이 가능하여 정확한 이슈탐지가 가능하다. 또한, 추가적인 정보로 단순 긍부정 분석이 아닌 17 개의 세부감성을 분석해서 제공하고 긍부정에 대한 호불호의 원인분석 정보도 제공하므로, 소셜미디어 분석에 기반한 깊은 인사이트를 제공하여 사용자의 의사결정에 많은 도움을 줄 수 있다.

• Review of KIISC
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• v.26 no.2
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• pp.35-38
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• 2016

본 논문에서는 핀테크 보안에 활용 가능한 딥러닝 기술을 살펴본다. 먼저 인공지능과 관련된 보안 이슈를 인공지능이 사람을 위협하는 상황에 대한 보안(Security FROM AI), 인공지능 시스템이나 서비스를 악의적인 공격으로부터 보호하는 이슈(Security OF AI), 인공지능 기술을 활용해 보안 문제를 해결하는 것(Security BY AI) 3가지로 구분하여 살펴본다. Security BY AI의 일환으로 딥러닝에 기반한 비정상탐지(anomaly detection)과 회귀분석(regression)기법을 설명하고, 이상거래탐지, 바이오인증, 피싱, 파밍 탐지, 본인확인, 명의도용탐지, 거래 상대방 신뢰도 분석 등 핀테크 보안 문제에 활용할 수 있는 방안을 살펴본다.

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

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.1
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• pp.31-36
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• 2014

Social network services(SNS) including Twitter and Facebook are good resources to extract various issues like public interest, trend and topic. This paper proposes a method to extract query-related issues by calculating relatedness between terms in Twitter. As a term that frequently appears near query terms should be semantically related to a query, we calculate term relatedness in retrieved documents by summing proximity that is proportional to term frequency and inversely proportional to distance between words. Then terms, relatedness of which is bigger than threshold, are extracted as query-related issues, and our system shows those issues with a connected network. By analyzing single transitions in a connected network, compound words are easily obtained.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.28 no.1
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• pp.62-71
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• 2013

최근 빅데이터 시대를 맞이하여 소셜미디어가 중요한 정보의 소통수단으로 급부상함에 따라 소셜웹 이슈 탐지 및 예측분석 기술이 큰 주목을 받고 있고, 기업 정부 등에서 정치/경제/사회문화적 이슈들에 대한 온라인 동향 분석 및 이슈 예측 기술의 수요가 급증하고 있다. 본고에서는 페이스북, 트위터 등의 소셜미디어에 대한 온라인 동향 분석 및 모니터링 기술 개발의 국내/국외 상용화 및 연구 현황을 소개한다. 또한, 사회적 동향을 분석해서 만들어진 예측모델에 기반해서 이슈의 향후 전개 과정에 대해 정량적으로 예측하는 기술 현황을 국내와 국외로 나누어 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.829-832
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• 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 Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.398-401
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• 2012

사람들은 기업이나 제품에 대해 자신의 생각이 긍정적인지 부정적인지 표현하고자 한다. 트위터 사용자들은 트윗을 통해 자신의 생각을 표현한다. 본 논문에서는 트위터 데이터를 대상으로 대립관계에 있는 이슈에서의 바이어스 탐지 방법을 제안한다. 비지도학습 방법을 이용하여 트윗 패턴을 통해 세부자질을 추출하며, 세부자질에 대한 감정에 따른 확률 테이블을 구축하여 바이어스 탐지를 수행한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 4 개의 대립 이슈에 대해 평가를 하였으며, 제안 모델이 기존의 모델보다 우수한 성능을 보였다.