• 스마트미디어저널
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• 제11권1호
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• pp.58-66
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• 2022

인터넷 기술이 발전함에 따라 SNS 사용자가 늘어나고 있다. SNS의 대중화가 진행되면서 소셜 네트워크의 영향력과 익명성을 활용한 SNS형 범죄가 나날이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인스타그램에서 SNS형 범죄에 주로 이용되는 가짜 계정 분류를 위해 통계 데이터와 이미지 데이터를 이용하여 각각 기계학습 및 딥러닝(deep learning) 기법을 활용한 가짜 계정 분류 방법을 제안한다. 모델 학습에 사용된 SNS 계정 데이터는 자체적으로 수집하였으며, 수집된 데이터는 통계 데이터 및 이미지 데이터에 기반한다. 통계 데이터의 경우에는 기계학습 및 다층 퍼셉트론 기반으로 학습을 진행하였고, 이미지 데이터의 경우에는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반으로 학습을 진행하였다. 학습을 진행한 결과 계정 분류에 대하여 정확도가 전반적으로 높게 나온 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.398-398
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• 2022

최근 수돗물 공급과정에 있어 적수, 유충 발생 등 지역 단위의 수질문제로 국민의 직간접적인 피해가 발생된 바 있다. 수질문제 발생 시, 소셜네트워크서비스(SNS)에 게시되는 피해 관련 의견은 시공간적으로 빠르게 확산되며, 궁극적으로는 물공급과정 전체의 부정적 인식증가와 신뢰도 저하를 초래한다. 따라서, 물공급시스템에서의 수질사고 발생을 빠르게 인지하는 다양한 방법론의 적용을 통한 피해 최소화를 위한 노력이 반드시 필요하다. 일반적으로 수질사고는 다양한 항목의 실시간 계측기에서 획득되는 시계열자료의 변화양상을 통해 판단할 수 있으나, 이와 같은 방법론의 효율적 적용을 위해서는 선진계측인프라의 도입이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 국내의 발달된 정보통신기술환경을 활용하여, 물공급네트워크 내 수질사고인지를 위한 SNS 별 웹크롤링 방법론을 제안하고, 적용결과를 분석하였다. 방법론의 구현에 앞서, 각종 SNS 별(트위터, 인스타그램, 블로그, 네이버 카페 등) 프로그래밍을 통한 웹크롤링 가능여부, 정보획득 기간 등을 확인하였으며, 과거 유사 수질사고 발생 시 영향력과 관련 게시글이 크게 나타난 네이버 카페와 트위터를 중심으로 웹 크롤링 절차를 제시하였다. 네이버 카페의 경우 대상급수구역 내의 시민들이 다수 참여하는 카페를 목록화하고, 지자체명과 핵심 키워드(수돗물, 유충, 적수) 조합을 활용한 웹크롤링을 수행하여, 관련 게시물 건수와 의미를 실시간으로 분석하는 절차를 마련하였다. 개발된 SNS 별 웹크롤링 방법론에 따라 과거 수질사고가 발생된 바 있는 2개 이상의 지자체에 대한 분석을 실시하였으며, SNS 별 결과에 있어 차이점을 확인하여 제시하였다. 향후 제안된 방법을 적용하여 시공간적 수질사고 정보의 전파 및 확산양상을 추가적으로 분석할수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.109-118
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• 2024

전 세계 소셜 미디어 사용자가 증가하면서 다양한 범죄의 수단으로 소셜 미디어가 악용되는 사례가 증가하고 있다. 특히, 소셜 미디어를 통한 마약 유통은 마약 판매자와 소비자의 높은 접근성으로 인해 청소년들의 마약 호기심을 자극하고, 구매를 용이하게 한다는 점에서 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 다양한 소셜 미디어 중, 국내 19세에서 24세 청소년이 가장 많이 사용하는 인스타그램을 대상으로 프로필 사진, 소개글, 게시물 사진과 게시글을 수집하고, 각 정보의 유사도 분석을 통해 수집한 다수의 계정을 활용하여 마약을 유통하는 마약사범 추적 기술을 개발한다. 4개 수집 정보 중, 이미지 형태의 프로필 사진 및 게시물 사진은 SSIM(Structural Similarity Index Measure) 기반으로 유사도를 분석하고, 텍스트 형태의 소개글 및 게시글은 자카드 유사도 및 코사인 유사도 기법을 사용하여 유사도를 분석한다. 이와 같은 유사도 분석을 통해, 각 수집 정보별 계정 간의 유사도를 측정할 수 있으며 유의수준 이상의 유사성을 갖는 계정들에 대해 동일 마약 유통 계정으로 판단할 수 있다. 또한, 수집한 4개 정보에 대해 로지스틱 회귀분석을 수행하여 게시물 사진을 제외한 프로필 사진, 소개글, 게시글이 동일 마약 판매 계정을 추적하는 데에 유효한 정보임을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.61-76
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• 2018

현대인이 살고 있는 네트워크 세상으로 모든 사물들이 들어오고 있다. 사물에 센서를 부착하는 사물인터넷의 영향으로 인해 네트워크로 실시간 데이터를 주고받는 것이 가능해졌다. 현대인들의 필수품인 모바일 디바이스는 일상생활의 모든 자취를 실시간으로 남기는 역할을 하고 있다. 바로 소셜 네트워크 서비스를 통하여 정보획득 활동과 커뮤니케이션 활동을 실시간으로 거대한 네트워크에 남기고 있는 것이다. 비즈니스 관점에서 고객의 니즈 분석은 바로 SNS 자료에서부터 시작된다는 등가가 성립된다. 본 연구는 웹 환경의 SNS 콘텐츠를 파이썬을 이용하여 실시간으로 자동 수집시스템을 구축하고자 한다. 세계적으로 많은 이용자수를 확보하고 있는 인스타그램, 트위터, 유튜브의 비정형적 데이터 수집 시스템을 통하여 고객의 니즈 분석에 도움이 되고자 한다. 파이썬의 웹드라이버 환경에서 가상 웹브라우저를 이용하여 마이닝 처리와 NLP 과정을 거쳐 DB에 저장된다. 본 연구의 결과 웹페이지를 통하여 서비스를 진행하고자하며 검색 기능만으로 원하는 데이터가 자동 수집되며 데이터의 시계열 분석을 통하여 네티즌의 이슈 반응을 실시간으로 확인할 수 있었다. 또한 검색부터 실행결과가 나오기까지 5초 이내 이루어지므로 제시된 알고리즘의 우수성을 확인하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권4호
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• pp.273-280
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• 2021

과거 정부는 4대강 사업으로 국가하천 내 휴식공간을 조성하기 위하여 총 357개소의 친수지구를 공원화하였다. 2014년도 친수지구 국민 이용도 조사를 실시하여 조사결과에 따라 이용도가 저조한 친수지구 60곳을 2017년 1월 해제하였고, 현재는 297곳의 친수지구를 중점으로 관리하고 있다. 이러한 친수지구를 유지하는데 필요한 보수 비용들을 지자체에서 담당하고 있는데, 이는 상당한 비용이 소요되므로 친수지구 지정 후 운영단계에서 지역 주민들의 특성 및 요구에 대해 정확히 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 해당 친수지구 지역 주민들의 특성을 사회적 요인과 하천 이용객의 상관관계에 대해 분석하고, 소셜네트워크 데이터를 크롤링하여 방문 패턴 분석, 및 연관 키워드 도출을 통한 방문 목적을 분석하였으며, 방문객의 연령대를 분석하여 친수지구의 특징을 분석하였다. 연구대상지역은 낙동강 하류에 위치한 삼락과 대저생태공원이다. 사회적 요인들은 통계청에서 제공하는 공공데이터를 통해 행정구역 단위의 부동산 실거래가 데이터, 경제활동 소득, 가구수, 스트레스 인지율, 반려동물 사육의 공간적 거리를 고려하여 상관관계를 분석하였으며, 구글지도에서 제공하는 Google Popular Times를 통해 주중 주말의 이용객 방문 패턴 분석, 인스타그램의 게시글 키워드와 이미지 키워드를 도출하여 방문 목적을 분석하였으며, 통신데이터를 활용한 이용객 패턴과, 단말기 신호를 기반으로 위치를 추정하는 유동인구 데이터를 통해 각 연령대별 방문 상관관계를 분석하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.9-19
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• 2020

스마트폰의 빠른 보급과 함께 소셜네트워크서비스(Social Network Service, SNS)의 이용자 수는 매우 빠르게 증가하고 있다. 2018년 기준 전 세계 인구 약 71억명 중 27억명이 SNS를 사용하는 것으로 나타났으며, 대한민국에서는 약 5,100만명 중 약 3,120만 명이 SNS를 사용하는 것으로 나타났다. 이와 같이 지속적으로 성장해온 SNS 시장에 대해 다양한 분석연구가 존재해왔으나, 수리적 모델을 통한 정량적 분석 연구는 미진한 실정이다. 본 연구에서는 국내 SNS 시장에서 가장 큰 비중을 차지하고 있는 페이스북, 인스타그램, 트위터를 대상으로 경쟁 관계 분석을 수행하였다. 본 연구의 목적은 SNS 시장의 흐름과 경쟁관계에 관한 몇 가설을 제시하고 해당 가설을 검정하여 SNS 시장의 경향성을 분석하는 것이다. 경쟁관계분석을 위해 Lotka-Volterra(LV) 모형을 적용하였으며, 시간의 흐름에 따른 경쟁관계 변화를 파악하기 위해 Moving Window 기법을 함께 활용하였다. 제시한 가설을 검정 하기위해 Moving Window 기법을 활용하여 몇 가지 시뮬레이션분석을 진행하였다. 각 플랫폼 간의 상관관계와 시간의 흐름에 따른 경쟁관계의 변화를 확인하였다.

• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.217-235
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• 2021

전 세계 인구의 49%가 소셜미디어 플랫폼을 사용하면서 소셜미디어 내에서의 소통과 콘텐츠 공유가 그 어느때보다 활발해지고 있다. 이러한 환경 속에서 1인미디어 시장이 빠른 속도로 성장하고 여론을 형성하면서 셀슈머(Sell-summer)라는 새로운 트렌드가 등장했다. 본 연구는 인플루언서의 상업적/비상업적 키워드의 주제 집중도와 상업적 포스팅의 비율이 매출에 미치는 영향 분석하여 제품 카테고리별 인플루언서의 새로운 유형을 정의하였다. 이는 소셜미디어 내에서 활동하는 인플루언서가 셀슈머로 변모하며 구사하는 새로운 세일즈 전략에 도움이 될 것으로 희망한다. 본 연구의 방법은 파이썬 환경에서 인플루언서의 상업적/비상업적 포스팅으로 분류하고, 이를 KoNLPy를 이용하여 텍스트 마이닝 한 후 FastText 기반 단어 간의 유사도를 계산하였다. 그 결과, 인플루언서의 상업적 포스팅의 키워드 주제 집중도가 높을수록(narrow) 매출이 높아진다는 것을 확인하였다. 또한, 군집분석을 통해 제품 카테고리별 인플루언서 유형을 4가지로 분류하고 매출에 따른 집단 간의 차이가 유의함을 확인하였다. 즉, 본 연구의 시사점은 소셜미디어에서 활동하는 인플루언서들과 이를 마케팅 도구로 활용하고자 하는 마케터들에게 소셜미디어 세일즈 전략의 실증적인 해법을 제시할 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.159-171
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• 2022

본 연구는 2010년 이후 매년 평균 745개씩 증가해 2021년 약 1만 개에 이르고 있는 인터넷신문을 대상으로, 유명인 SNS를 활용해 기사화하는 문제를 살펴보았다. 인터넷신문사 40개를 선정해 2021년 7월 생산된 202,730개 기사를 분석하였다. 분석 결과, 전체 기사의 1.27%(2,582개)가 유명인 SNS 활용기사였다. 이는 평균적으로 1개 인터넷신문이 하루에 2.08개, 한 달에 64.7개의 유명인 SNS 활용기사를 생산하고 있음을 나타낸다. 정치인(39.8%), 인플루언서(6.5%)의 SNS보다 연예인 SNS(53.7%)가 많이 사용되고 있었다. 연예인과 인플루언서 SNS 활용기사의 경우, 인스타그램(69.1%, 57.1%)의 활용도가 높았고, 대부분은 근황/동정, 일상/여행/음식 등 신변잡기와 관련된 내용이었다. 정치인 SNS 활용기사의 경우에는 페이스북(70.4%)의 활용도가 높았고, 사회/정치 문제에 대한 견해, 폭로/비방/설전 등의 내용이 주를 이루었다. SNS 활용기사의 평균 길이는 536자로, 국내 종합지 1면 기사의 평균(952자) 보다는 짧고, 모바일기기 화면에 들어가는 350자 보다는 약간 긴 것으로 파악되었다. 이러한 SNS 활용기사의 문제점은 추가적인 취재 없이 이미 SNS에 공개된 내용만으로 작성되는 것이 대부분(88.4%)이며, SNS를 활용한 기사임에도 정확한 출처를 밝히지 않은 경우가 14%에 달한다는 것이다. 40개사 분석 결과를 인터넷신문 1만 개 시대에 적용해 그 함의점을 제시하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.161-173
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• 2020

코로나 19에 환대산업의 언택트 마케팅과 서비스의 발전 방안과 관련하여 환대산업 서비스 분야의 심층 인터뷰를 실시하였다. 언택트 기술을 활용한 비대면 서비스를 위한 키오스크 도입, 사전예약, 결재시스템과 가능한 셀프서비스와 룸서비스를 활용한 서비스 개선에 대한 필요한 시기이다. 또한 언택트마케팅 판매 채널 강화를 통한 다채널 시스템 구축을 통한 인스타그램, 페이스북, 유튜브, 블로그, 1인 온라인 방송과 라이브 커머스를 온라인 통한 판매 채널 다각화로 언택트 마케팅에 대한 문제를 해결하기 위한 상품구성이 현재 주목을 받고 있는 지금 환대산업에서도 실시하는 것이 필요하다. 소비자 간의 교류창구를 통한 상품 구매에 관한 전자상거래가 정보, 문화, 트렌드를 공유하는 플랫폼이 대중화됨에 따라 소비자의 소비패턴은 더욱 다양해질 것이며, 서비스 교육의 중요성이 중요한 시점에 마스크 착용 의무화와 기본 관리인 비대면 서비스 상담, 발열 체크부터 시설물 내부에 소독기 설치, 인적사상 기록과 전사적인 교육 시스템으로 언택트 마케팅과 융합된 새로운 서비스 제도와 도입과 정책 수립이 필요하다고 판단된다. 이러한 결과는 언택트 시대에 서비스 교육의 중요한 요소 인식과 언택트 마케팅의 차별화된 시스템 구축과 언택트 판매 채널 확대, 비대면 상담 서비스 실시, 사전예약과 재택근무 도입이 절실한 부분으로 인식 되었다. 특히 무료로 인식됐던 인적서비스가 프리미엄 하면서 서비스 차별화와 중요성이 재인식되었으며, 언택트 시대 환대산업의 질적인 서비스 측면과 마케팅 채널 다변화를 제시에 대한 나아가야 할 발전방안을 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.329-346
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• 2022

최근 소셜 미디어의 숏폼(Short form) 동영상(인스타그램, 틱톡, 유튜브) 시장이 점차 증가하면서 인공지능 영역에서는 이를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적인 연구분야로 동영상 내의 패션 상품을 탐지하고 상품 이미지를 검색하는 Video to shop 을 들 수 있다. 이와 같은 동영상 기반 인공지능 모델에서는 Convolution 연산을 사용하여 상품의 특징을 추출한다. 하지만 연산 자원의 제한으로 인해, 동영상의 모든 프레임을 사용하여 특징을 추출하는 것은 현실적으로 불가능하다. 이로 인해, 기존 연구에서는 전체 프레임 중 일부만 샘플링해서 사용하거나, 주제의 특성을 활용한 샘플링 방법을 개발하여 이를 통해 위 문제점을 개선하고, 모델의 성능도 향상시켰다. 기존의 Video to shop 연구에서는 프레임을 샘플링 할 때, 무작위로 일부분의 프레임을 샘플링하거나 균등한 간격으로 샘플링 한다. 하지만 이러한 샘플링 방법은 상품이 존재하지 않는 노이즈 프레임을 샘플링 하면서 패션 상품 검색 모델의 성능을 저하시킨다. 이에 본 연구는 노이즈 프레임을 제거하고 검색 모델의 성능을 향상시키는 샘플링 방법 MF(Missing Fashion items on frame) sampler를 제안한다. MF sampler는 키 프레임 메커니즘(Mechanism)을 발전시켜 자원 한계의 문제점을 개선했다. 또한, 노이즈 탐지 모델을 활용한 노이즈 프레임 제거를 통해 검색 모델의 성능을 향상시켰다. 이와 같은 결과는 실험을 통해 확인되었고, Video to shop 패션 상품 검색에 있어 성능 향상과 효과적인 학습이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.