• 정보보호학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.1103-1110
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• 2013

본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 상에 공개된 개인정보의 소유자 식별 방법을 제안한다. 구체적으로는 트위터상에 언급된 지역 정보가 게시자의 거주지를 의미하는지를 자동으로 판단하는 방법이다. 개인정보 소유자 식별은 특정인의 개인정보가 온라인 상에 얼마나 노출되어 있는지 파악하여 그 위험도를 산정하기 위한 과정의 일부로서 필수적이다. 제안 방법은 트윗 문장의 어휘 및 구조적 특징 13개를 자질(feature set)로 활용한 소유자 식별 규칙들을 통해 지역정보가 게시자의 거주지를 의미하는지 판단한다. 실제 트위터 데이터를 이용한 실험에서 제안방법이 n-gram을 자질로 사용한 나이브베이지안 같은 전통적인 문서 분류 모델보다 더 높은 성능 (F1값 0.876)을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.105-117
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• 2014

소셜미디어 시장의 다매체 환경으로의 변화는 이용자가 요구하는 선호요인의 충족에 따라 소셜미디어를 선택할 수 있게 되었고, 각 소셜미디어 간 경쟁을 유발시키고 있다. 따라서, 본 연구는 이용자의 충족이라는 측면에서 소셜미디어 시장의 다매체 환경을 고려한 소셜미디어 간의 경쟁에 주된 관심을 두었다. 이를 확인하기 위해 한정된 자원에서의 미디어간 경쟁관계를 파악하기 위해 널리 이용된 적소이론을 이용하여 경쟁관계를 확인하였다. 연구결과에 따르면 (1) 페이스북과 카카오톡이 이용자의 기대를 가장 많이 충족시키고, (2) 페이스북과 카카오톡이 선두그룹으로 경쟁하고 있고, 블로그, 유튜브와 트위터가 이들을 추격하고 있으며, (3) 카카오톡이 이용자가 기대하는 다양한 기대를 가장 많이 충족시키는 것을 확인하였다. 이 연구결과는 소셜미디어가 시장에서의 경쟁력을 확보하기 위해서는 모바일 환경에서의 편리성, 즉시성을 제공하고, 이용자가 보다 쉽게 네트워크를 활용할 수 있도록 하는 서비스 개선이 필요하다는 점을 시사한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.597-604
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• 2011

현재 제공되고 있는 다양한 스마트폰 플랫폼은 효율적인 애플리케이션 개발을 어렵게 하고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 스마트폰 환경에 미들웨어를 도입하는 연구가 이루어지고 있다. 미들웨어의 도입은 서버 시스템과 스마트폰 플랫폼의 상호 운용성을 높여 효율적으로 스마트폰 애플리케이션을 개발하고 관리할 수 있도록 지원한다. 그러므로 급속하게 확장하는 스마트폰 환경에 능동적으로 대응하기 위하여 스마트폰 미들웨어 개발은 필수가 되고 있다. 본 연구에서는 다양한 스마트폰 플랫폼 환경에서 새로운 애플리케이션 서비스를 개발하고 유지하는데 소요되는 비용과 시간을 최적화할 수 있도록 스마트폰 미들웨어를 설계 및 구현하였다. 그리고 구현된 스마트폰 미들웨어의 성능 및 활용성을 검토하기 위하여 대학환경의 스마트폰 응용과 캠퍼스 트위터를 개발하였다.

• Spatial Information Research
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• 제22권3호
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• pp.1-8
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• 2014

최근 소셜 네트워크 서비스가 급격히 성장하면서, 소셜 네트워크 분석에 관련된 연구들도 많은 관심을 받고 있다. 특히 트위터는 사회적 이슈나 사건들에 대해 실시간으로 반응하기 때문에, 사회과학 분야나 정보검색 분야의 연구자들이 유용한 실험 데이터를 수집하는 데에 활용되고 있다. 그러나 정작 데이터를 수집하는 방법론에 관한 연구는 아직 미흡하다. 이에 본 논문에서는 위치 기반의 이벤트와 정치 사회적 이벤트 위주의 사용자의 성향을 고려한 트윗 수집 시스템을 제안한다. 우선 위치정보와 이벤트 관련 키워드를 포함하고 있는 트윗과 정치 사회적인 이벤트 검출에 필요한 ID들을 수집한 후, 사용자들의 성향을 분류할 ID 분석기를 설계했다. 또한 ID 분석기의 신뢰도 측정을 위해 상위 등급에 분류된 ID를 이용하여 트윗을 분석했다. 분석결과 1등급으로 분류된 ID는 88.8%의 신뢰도를 보였으며, 2등급으로 분류된 ID는 76.05%의 신뢰도를 보였다. 또한 ID 분석기는 77.5%의 신뢰도를 보였으며 소수의 ID를 사용함으로써 데이터의 수집시간을 줄였다.

• 디지털융복합연구
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• 제9권4호
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• pp.169-179
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• 2011

본 연구의 목적은 인구통계학적 특성에 따른 디지털컨버전스 수준을 분석하며, 디지털기기와 디지털서비스의 사용빈도에 다른 컨버전스 수준을 분석하고자 한다. 연구방법으로는 FGI, 전문가 자문그룹과 인터뷰와 설문분석을 수행하였다. 연구결과, 30대, 대학원이상의 고등교육을 받은 사람들이 디지털컨버전스 기기와 서비스에 적극적으로 참여하였으며, 소비자들이 사용하는 컨버전스 기기중 컨버전스 수준이 높은 기기는 스마트폰, 타블렛 PC, 넷북의 순서로 높이 나타났으며, 컨버전스 서비스에서는 SNS, 트위터, UCC, 포탈 메시지, 앱스토아, e-Book 웹하드의 순서로 나타났다. 컨버전스 세대들은 스마트폰을 활용한 앱스토아, 무선 게임을 즐기며, 페이스북/싸이월드, 트위터, 포탈과 인터넷 커뮤니티 서비스에 많이 참여하고 있는 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.98-101
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• 2011

최근 웹 2.0의 등장과 함께 매쉬업 서비스는 매우 각광 받는 신개념 웹 서비스이다. 매쉬업과 같은 서비스와 더불어 개인의 인맥구축을 목적으로 한 커뮤니티 형 웹서비스인 소셜 네트워크 서비스가 생겨나고 우리의 생활 깊숙이 들어와서 거대한 축을 형성 하였다. 트위터는 인맥의 구조가 단방향이고 수평적이어서 정보이동에도 적합하다. 트위터의 방대한 인맥네트워크에서 사람들은 자신의 관심 지역과 일치하는 사람들과 정보를 공유하고 싶어 한다. 본 논문에서는 관심지역이 일치하는 사람들 간에 정보 공유를 목적으로 스마트 리트윗 매쉬업 서비스를 개발한다. 공유할 정보의 대상을 선별 하기위하여 추가 정보가 요구된다. 정보가 파생된 지역과 사용자가 지정한 관심지역으로 공유할 정보의 대상을 선별한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권9호
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• pp.579-586
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• 2015

스마트폰 보급률이 증가함과 함께 SNS(Social Networking Service) 이용자도 늘어가고 있다. SNS는 실시간으로 사람들 간의 개인적인 의견을 빠르게 주고받을 수 있다는 특징이 있어 이를 통해 개인의 반응을 실시간으로 수집, 분석이 가능하다. 한편, TV광고 효과 분석에 있어 사람들의 의견을 실시간으로 수집하고 분석하기 위해 새로운 접근 방법이 필요해졌다. 이에 본 연구에서는 트위터라는 특정 SNS를 대상으로 광고에 대한 데이터를 수집하여 실시간으로 광고 효과를 분석하는 시스템을 설계 및 구축하였다. 특히, 하둡을 이용하여 빅데이터 분석을 병렬화하여 효율적으로 수행하도록 하였으며, TV광고에 대해 언급도와 선호도, 신뢰도를 각각 분석하여 다양한 분석을 가능하게 하였다. 오피니언 마이닝 기법을 신뢰도 분석에 사용하여 분석의 정확도를 높였다. 구축한 시스템을 통해 트위터 SNS를 대상으로 TV광고에 대한 분석을 세분화하여 신속하게 처리할 수 있음을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권11호
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• pp.419-426
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• 2018

구제역으로 인하여 국내 축산업계 및 관련 산업분야는 매년 막대한 피해를 입고 있다. 구제역과 관련한 다양한 학술적 연구들이 현재 진행되고는 있으나, 구제역의 발병에 따른 사회적 파급효과에 관한 공학적 분석 연구는 매우 제한적이다. 본 연구에서는 구제역에 관한 일반 시민들의 감성적 반응을 텍스트 마이닝 방법론을 사용하여 분석하는 체계적인 방법론을 제안한다. 제안하는 시스템은 먼저, 트위터에 게시된 트윗 중 구제역과 관련된 데이터를 수집한 후, 딥러닝 기법을 사용하여 극성 분류 과정을 거친다. 둘째, 토픽 모델링의 대표적인 기법 중 하나인 LDA를 활용하여 트윗으로 부터 키워드들을 추출하고, 추출된 키워드들로부터 극성별 동시출현 키워드 네트워크를 구성한다. 셋째, 키워드 네트워크을 통해 구제역의 위기단계 구간별 사회적 파급효과를 분석한다. 사례 분석으로써, 2010년 7월부터 2011년 12월까지 국내에서 발생한 구제역에 관한 일반 시민들의 감성적 변화를 분석하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권5호
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• pp.240-245
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• 2016

본 연구에서는 댓글(음식점/영화/모바일제품) 및 도메인이 없는 트위터 데이터에 대한 감성 분석을 수행하고, 각 문장에 대한 object(or aspect)와 opinion word를 추출하는 시스템을 개발하고 평가한다. 감성 분석을 수행하기 위해 Structural SVM 알고리즘과 Latent Structural SVM 알고리즘을 사용하여 비교 평가하였으며, 실험 결과 Latent Structural SVM이 더 좋은 성능을 보였으며, 구문 분석을 통해 분석된 VP, NP정보를 활용하여 object(aspect)와 opinion word를 추출할 수 있음을 보였다. 또한, 실제 서비스에 활용하기 위해 감성 탐지기를 개발하고 평가하였다.

• 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.