• 한국지역지리학회지
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• 제23권2호
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• pp.376-387
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• 2017

본 연구는 트위터를 대상으로 트윗 공간 데이터에서 지리적 의미를 탐색하기 위한 방법을 모색하였다. 트윗 공간 데이터의 구축 과정 및 지리적 분석의 프레임워크를 정립하고 지리적 연구 방법론을 제안하였다. 이를 위해 본 연구는 제주도의 GPS 좌표 참조 트윗(geotweet)을 대상으로 트윗의 내용적 특성과 트윗 발생 위치의 공간 분포 특성을 확인하였다. 제주도 좌표 참조 트윗에서는 지명 또는 장소명이 많이 출현하였는데, 이는 자신의 위치를 알리고자하는 의도로 파악하였다. 트윗의 공간 분포는 제주공항을 중심으로 한 일부 관광지 주변으로 핫스팟이 확인되었고, 이는 제주도 유동인구 핫스팟과 유사한 패턴을 보였다. 주제 중심의 트윗 분석을 위해 본 연구에서는 토픽 모델링 알고리즘을 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 주제의 지리적 위치와 트윗의 내용은 서로 관련이 있음을 알 수 있었다. 마지막으로 본 연구는 토픽 모델링 분석을 통해 방대한 트윗 데이터의 내용에 상응하는 지역 분포 특성을 직관적으로 확인하는데 유용하게 활용될 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.254-256
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• 2017

본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 중 트위터를 마이닝하여 실시간으로 랜섬웨어 위험도 분석을 하는 시스템을 설계한다. 이를 위해 2017년 5월 12일에 가장 피해가 컸던 워너크라이 랜섬웨어를 중심으로 5월 10일에서 20일 사이의 트윗 데이터를 마이닝하고, 기존 시스템인 구글 트렌드와의 유사성을 비교 실험하여 트윗 데이터의 가치를 확인한다. 마지막으로 제안하는 시스템에 대한 향후 연구주제를 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.682-683
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• 2014

최근 IT업체들은 온라인 상에서 소비자들이 평소에 쏟아내는 의견들을 수집, 축적해서, 원하는 키워드를 중심으로 내용을 분석함으로써, 특정 주제에 대해 어떤 여론이 형성되고 있으며, 여론이 어떻게 전파되고 있는지 경로를 파악할 수 있는 소셜 빅데이터 분석 툴을 경쟁적으로 개발하고 있다. 본 논문에서는 소셜 빅 데이터를 분석함에 있어 이슈를 감지하고 예측하는 기술을 실제 사례에 적용하여 분석한 결과를 고찰해 보고자 한다. 소셜 미디어 데이터 패턴을 비교 분석하고 부정이슈 감지를 위해 부정 여론을 확산시키는데 영향을 미치는 내용과 작성자를 독립변수로 하고, 평균 이슈 도달 시간 및 속도를 종속변수로 정의한다. 부정 여론 형성의 영향력은 트윗수, 리트윗 수를 기준으로 이슈 감지한다. 분석결과 전체 트윗 중 리트윗 메시지가 큰 비중 차지하고 이슈에 대한 버즈가 증가할수록 리트윗 비중이 증가하였으며 크게 확산될 때는 리트윗량이 크게 증가하여 짧은 시간 안에 넓게 확산하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.143-159
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• 2015

불확실한 환경변화에 대처하고 장기적 전략수립을 위해 기업에게 있어서 IT 트렌드에 대한 예측은 오랫동안 중요한 주제였다. IT 트렌드에 대한 예측을 기반으로 새로운 시대에 대한 인식을 하고 예산을 배정하여 빠르게 변화하는 기술의 추세에 대비할 수 있기 때문이다. 해마다 유수의 컨설팅업체들과 조사기관에서 차년도 IT 트렌드에 대해서 발표되고는 있지만, 이러한 예측이 실제로 차년도 비즈니스 현실세계에서 나타났는지에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 현존하는 빅데이터 기술을 활용하여 서울지역을 중심으로 지난 8개월동안(2013년 5월1일부터 2013년12월31까지) 정보통신산업진흥원과 한국정보화진흥원에서 2012년 말에 발표한 IT 트렌드 토픽이 언급된 21,589개의 트윗 데이터를 수집하여 분석하였다. 또한 2013년에 나라장터에 올라온 프로젝트들이 IT트렌드 토픽과 관련이 있는지 상관관계분석을 실시하였다. 연구결과, 빅데이터, 클라우드, HTML5, 스마트홈, 테블릿PC, UI/UX와 같은 IT토픽은 시간이 지날수록 매우 빈번하게 언급되어졌으며, 이 같은 토픽들은 2013년 나라장터 공고 프로젝트 데이터와도 매우 유의한 상관관계를 가지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 전년도(2012년)에 예측한 트렌드들이 차년도(2013년)에 실제로 트위터와 한국정부의 공공조달사업에 반영되어 나타나고 있는 것을 의미한다. 본 연구는 최신 빅데이터툴을 사용하여, 유수기관의 IT트렌드 예측이 실제로 트위터와 같은 소셜미디에서 생성되는 트윗데이터에서 얼마나 언급되어 나타나는지 추적했다는 점에서 중요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 트랜드의 변화를 효율적으로 추적하기에 유용한 도구임을 확인하고자 할 수 있었다.

• 트랜스-
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• 제12권
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• pp.173-222
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• 2022

이 논문은 현재 K-pop분야 콘텐츠 전략으로 활용되고 있는 '세계관' 수용 현상에 대해 K-pop수용자 관점에서 살펴본 후, 그들의 수용 경험과 세계관의 의미 인식을 파악하고자 하였다. 이를 위해 현재 가장 활발하게 세계관을 콘텐츠 전략으로 활용하는 그룹 에스파의 세계관 수용경험과 관련된 트윗을 수집하여, 이 자료를 개인 경험의 의미구조 및 현상의 본질을 탐구하고자 하는 접근방식인 현상학적 접근방식에 따라 분석하였다. 무스타카스의 방식을 활용하여 분석한 결과, 총 21개의 주제를 통해 K-pop 수용자들의 세계관 수용 현상의 의미구조를 도출하였다. 현재 K-pop 수용자들은 세계관 수용을 통해 일방적이거나 수동적이기 보다는 능동적인 문화소비 경험을 하고 있는 것으로 나타났다. 이는 의미를 생산하고 팬덤 내부의 활발한 상호작용을 통해 외부 영향력을 행사하는 대안적 공동체인 능동적 수용자의 특성을 K-pop 수용자들이 지니고 있으며, 동시에 이 특성이 세계관을 수용하는 세부 행위들에 영향을 미치고 있음을 의미한다. 다음으로는 능동적 수용 경험을 통해 K-pop 수용자들이'마케팅 자산', '팬덤 공동체 자산', 'K-pop 산업 확장 자산'이라는 의미를 세계관에 부여하고 있음이 발견되었다. 이 중 '마케팅 자산'인식은 관련 선행연구들의 논의들을 뒷받침하는 근거로 재확인 되었다. 뿐만 아니라, 기존의 생산자적 측면의 선행연구들이 발견하지 못한 '팬덤 고유의 자산'과 'K-pop 산업의 확장 자산'의미를 발견하여 K-pop 분야 세계관의 새로운 가치를 도출하였으며, 향후 세계관의 가치 확장 측면에서 그 의미 및 방향성을 논의하여 제시하였다. 결과적으로, 이 연구는 세계관 수용 현상의 의미구조를 밝혀냈다는 것과, 기존에 논의되지 않았던 K-pop 세계관의 새로운 의미를 발견했다는 데 의의가 있으며, 관련 주제의 후속 연구를 다각도에서 제언하는 것을 통해 연구의 장을 넓히는데 기여하고자 하였다.