• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.7-18
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• 2017

트위터는 사용자들에게 정보를 받거나 교환하는 채널로써의 역할이 활발히 이루어지고 있고 새로운 사건이 발생했을 때 빠르게 반응하기 때문에 지진이나 홍수, 자살 등의 새로운 사건을 탐지하는 센서역할로 활용할 수 있다. 그리고 사건을 탐지하기 위해서 우선적으로 관련된 트윗 추출이 필수적이다. 하지만 관련된 트윗을 찾기 위해 관련 키워드를 포함한 트윗을 추출하기 때문에 해당 키워드가 없지만 의미적으로 사건과 관련이 있는 트윗은 찾지 못하는 문제점이 있다. 또한 기존의 연구들은 디스크에 저장된 데이터에 대한 분석이 주를 이루고 있어 원하는 결과를 얻기 위해서는 데이터를 수집하여 저장하고 분석에 이르기까지 오랜 시간이 소모된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 실시간 이슈 탐지를 위한 일반-급상승 단어 사전 생성 및 매칭 기법을 제안한다. 데이터 스트림 인메모리 기반으로 일반-급상승 단어 사전을 생성 및 관리하기 때문에 새로운 사건을 빠르게 학습하고 대응할 수 있다. 또한 분석을 원하는 주제의 일반 사전과 급상승 사전을 동시에 관리하기 때문에 기존의 방법으로 찾지 못하는 트윗을 검출해 낼 수 있다. 본 연구를 통해 빠른 정보와 대응이 필요한 분야에 즉시적으로 활용할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.45-67
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• 2016

최근 정보 유통의 주요 매체인 인터넷 뉴스와 SNS의 매체 간 특성 차이를 주목한 많은 연구가 있었음에도 불구하고, 양 매체의 차이를 정보의 수요 및 공급 관점에서 파악한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 일반적으로 새로운 정보는 언론사의 뉴스 기사를 통해 대중에게 노출되고, 대중은 이러한 기사에 대한 의견 또는 추가정보를 SNS를 통해 공유함으로써 해당 정보를 수용함과 동시에 확산시킨다. 이러한 측면에서 언론사가 뉴스를 제공하는 행위를 정보의 공급으로 파악할 수 있으며, 대중은 SNS를 통해 이에 대한 관심을 능동적으로 나타냄으로써 해당 정보에 대한 소비 수요를 표출하는 것으로 이해할 수 있다. 이는 상품 및 서비스의 가격이 수요와 공급의 관계에 의해 결정되는 것과 유사한 원리로, 정보의 가치를 정보 수요와 정보 공급의 관계에 기반을 두어 측정할 수 있음을 시사한다. 본 연구에서는 정보 공급의 대표 매체로 인터넷 뉴스 기사를, 정보 수요를 나타내는 대표 매체로 트위터를 선정하고, 특정 이슈에 대한 뉴스의 정보로서의 가치를 이와 관련된 트위터의 양으로 평가하는 뉴스가치지수(NVI, News Value Index)를 고안하여 제시한다. 구체적으로 제안 방법론은 각 이슈별로 NVI를 도출하고 이를 통해 시간의 흐름에 따른 정보 가치의 변화를 시각화하여 나타낸다. 또한 본 연구에서는 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해 인터넷 뉴스 387,018건과 트윗 31,674,795건에 대한 실험을 수행하였다. 그 결과 대부분의 이슈가 전체 정보 시장의 평균 가치에 수렴하는 형태로 변화함을 알 수 있었으며, 꾸준히 평균 이상의 가치를 가지며 정보 시장을 장악하는 등 특이한 양상을 보이는 흥미로운 이슈도 존재함을 파악할 수 있었다.

• 시큐리티연구
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• 제62호
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• pp.35-63
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• 2020

최근 대형복합 재난 및 테러 등 발생으로 국가위기 및 재난관리의 중요성이 한층 증가되고 있으며, 재난 및 안전사고 강도와 빈도가 높아짐에 따라 정부의 재난 대응과 복구능력만으로는 한계가 있다는 인식이 확산되기 시작했다. 즉, 범사회적 재난안전 관리의 역량 강화 및 복원력 제고를 위해서는 국가 위주의 재난안전 관리가 아닌, 민간영역과·지역사회와의 협력적 체계를 구축이 필수적이라는 것이다. 특히, 최근 스마트 정보통신기술을 이용한 재난 및 안전사고 대응 사례들을 볼 때, 새로운 스마트 모바일 기기를 활용한 민간의 참여확대가 현실적으로 가능해졌음을 알 수 있다. 실제 국가 재난 및 안전 관리 체계를 효율적으로 구축하기 위해서는 스마트 정보통신기술의 접목이 필수적이며, 특히 최근 스마트앱 사회연결망서비스(SNS) 등의 등장 및 이용 영향으로 기존 '명령과 통제' 방식의 재난 및 안전관리에도 변화가 요구되기 시작했다. 해외에서의 스마트 기술 기반 시민참여 사례로는 지난 2010년 아이티 대지진 당시 재난복구에 시민과 민간기업의 자발적 참여를 이끈 크라우드 소싱 플랫폼 우샤히디(Ushahidi) 사례, 2011년 3월 일본 대지진과 지진해일 발생 시 트위터, 페이스북 등과 같은 SNS 등을 통한 생사확인 등의 위기소통 사례, 2011년 5월 미국 조플린 토네이도 발생 시 페이스북 사이트를 통한 시민주도 실종자 찾기 및 생사확인 그리고 긴급구조와 지원 사례 등이 있다. 국내에서는 2010년 부산해운대 오피스텔 화재 발생 시 시민의 동영상 촬영 및 뉴스 제공, 2012년 대풍 볼라벤 북상시 SNS를 통한 시민주도 정보 공유 및 확산, 2014년 세월호 참사 당시 카톡 등 SNS를 통한 생사확인 및 구조현황 공유 등 다양한 스마트 기기와 소셜 미디어를 활용한 민간참여 확대가 재난 및 안전관리에 가져오는 시너지 효과를 볼 수 있었다. 이러한 맥락에서 본 연구는 스마트 기기를 활용한 민간참여에 대해 한국정부 재난안전 실무자가 느끼는 인식 및 기존 재난 및 안전관리에 스마트 민간참여를 수용할 수 있는 준비도(readiness)를 실증 조사해 분석하고자 한다. 스마트 민간참여 확대에 대비한 정부 재난관리 조직과 실무자의 준비 수준을 종합적으로 분석하기 위해 본 연구는 SMART 모델(System, Motivation, Ability, Response, Technology)을 제시한다. SMART 모델에 따라 재난안전 실무자의 법제도(System), 동기(Motivation), Ability(역량), 반응(Response), 및 기술(Technology) 등 5개 영역별 준비 수준을 측정, 분석해 향후 정책적 함의를 도출하고자 하였다.

• 기술혁신학회지
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• 제16권1호
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• pp.1-19
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• 2013

다양한 인터넷언론, 종합편성, 트위터 등 수많은 정보생산 및 정보교환 매체(media)들이 등장하고 서로 다른 이해관계자들이 등장하면서 잘못된 정보가 급속히 확산되고 있어 적절한 대응을 하지 못한다면, 아무리 우량기업, 우수한 제품이라도 순식간에 위험한 상황에 놓이기 때문에 홍보가 중요한 것이다. 국내에서 글로벌 홍보가 필요한 경우 공공기관, 대기업 그리고 중소기업 등 크게 3가지 유형의 홈페이지가 존재하며, 최소한 이중 하나에 속한다. 특히 국가의 이미지 및 경쟁력을 홍보해야 하는 공공기관이나 제품의 이미지를 적극적으로 알려 글로벌 마케팅을 추진하는 기업이라면 온라인 홍보에 관심을 갖게 된다. 본 연구에서는 국내 공공기관 및 수출기업의 글로벌 경쟁력을 높이기 위해 국내에서 제작된 홈페이지의 현 실태를 분석, 해외 온라인 마케팅에 필요한 기초적 특징을 검토하고, 홍보전략 중 기초적인 전략 방법을 제시한다. 본 연구에서는 해외 글로벌 홍보의 현주소를 유령형, 난파형, 백치 아다다형 홈페이지로 분류 정의하여 그 실태를 파악하였다. 2012년도 조상대상 99%는 백치 아다다, 67%가 난파선이며 마지막으로 유령 홈페이지가 1%였다. 글로벌 홍보마케팅에 필요한 기초적인 전략방법으로 전략적 기획 및 홍보교육, 검색엔진 최적화, 웹 표준준수, 웹 접근성 지원, 모바일 홈페이지 지원 등을 제시하여 효율적으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.208-223
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• 2020

이번 2020년 4.15에 치른 21대 총선에서는 코로나 19와 맞물리면서 선거 캠페인으로써의 SNS에 대한 중요성이 더욱 두드러졌다. 이에 본 연구에서는 선거 캠페인으로서의 SNS 전략을 수립하기 위해 다양한 연구를 진행하였다. 본 연구는 선거 캠페인 도구로서의 SNS(페이스북, 트위터, 유튜브) 활동을 살펴보고자 2020년 제21대 국회의원 선거 기간 동안에 서울시 종로구 후보인 이낙연 후보와 황교안 후보의 SNS상의 메시지에 관한 내용 분석을 실시하였다. 자료 수집은 각 후보들의 공식계정의 올라온 글들을 위주로 분석했으며 조사방법은 R 프로그램을 활용하여 텍스트 분석을 했으며, 텍스트 분석 중 워드 클라우드, 비교 분석, q-graph 분석, LDA, STM 분석 등을 사용하였다. 그리고 분석결과는 상관관계 분석을 통하여 통계적으로 유의미한지를 확인하였다. 연구 결과 이낙연 후보의 선거 내용을 살펴보면 코로나, 국민, 문제, 위기, 고통, 지혜 등이 있는데, 이는 코로나로 인한 위기 문제를 지혜를 짜내어 극복해야 한다는 메시지를 나타내고 있다. 반면 황교안 후보의 선거 내용은 문재인, 정권, 살리다, 조국, 심판, 경제 등이 있는데, 이는 현재의 문재인 정권과 조국에 대한 심판과 더불어 나라를 살려야 한다는 메시지를 전달하고 있다. 그리고 정치홍보 관점에서 이낙연 후보는 칭송(acclaim)을 많이 하였고 반면에 황교안 후보는 공격(attack)을 많이 하였으며, 메시지 논제는 두 후보 모두 이미지보다는 정책에 대한 부분을 강조하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제25권2호
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• pp.3-12
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• 2017

위치 기반 서비스를 이용하여 자신이 방문한 장소에 대한 긍정 혹은 부정적 의견을 리뷰로 남기는 것이 일상화되고 있다. 실제 방문자가 작성한 장소 리뷰에 대한 감성분석 결과는 잠재적 소비자뿐 아니라 기업에게도 유용한 정보를 제공할 수 있다. 장소에 대한 감성분석을 실시하기 위해서는 감성분석의 기준이 되는 어휘에 대한 사전이 필요하다. 그러나 현재까지 장소를 표현하는 공간 감성어에 대한 사전이 구축된 바 없다. 이에 본 연구는 실제 방문자가 한국어로 작성한 장소 리뷰 데이터를 분석하여 공간 감성어 사전을 구축하는 방법을 제안하며, 여러 장소 카테고리 중 테마공원을 대상으로 공간 감성어 사전을 구축하였다. 이를 위해 자연어 처리 기법과 통계적 기법을 활용하였으며, 사전에 포함되는 공간 감성어는 감성의 극성에 대한 정보와 극성의 정도에 대한 확률점수를 포함하고 있다. 본 연구에서 구축한 공간 감성어 사전은 3개의 테이블(SSLex_SS, SSLex_single, SSLex_combi)로 구성되며, 총 219개의 어휘를 포함한다. 이를 바탕으로 트위터에서 테마공원에 대해 작성된 글을 대상으로 감성분석을 실시하였으며, 감성의 극성 분류에 대한 전체 정확도가 0.714로 산출됨에 따라 사전의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.711-713
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• 2013

페이스북, 트위터, 등의 소셜 네트워크의 확산으로 전 세계의 다양한 인적정보를 접할 수 있다. 과학기술 분야에서도 많은 인적정보가 있지만 과학기술자 정보가 체계적으로 정리되지 않아 협력 연구 파트너, 등 업무에 적합한 연구자를 찾기 어려운 문제점이 있다. 이런 문제점을 해결하고자 학술문헌 저자를 중심으로 과학기술 전거데이터를 구축하고 있다. 이 논문에서는 1994년부터 2012년까지 수집한 해외 학술논문 저자명 전거데이터를 구축하기 위하여 수백만건의 학술논문에서 저자 식별 요소를 추출한다. 저자 식별요소는 한글, 영문, 한문(일본어 포함)을 대상으로 저자명, 소속기관명, 학술지명, 발행년도, 키워드, 공저자와 공저자 소속기관, 등이 있다. 이 언어별 식별정보를 기반으로 해외 학술논문 정보에서 저자 식별 정보를 추출하여 데이터베이스를 구축하였다. 향후, 이 추출된 정보를 기반으로 저자 식별 정보를 클러스터링하고 수정, 편집하여 연구자에 대한 학술정보 활동내역을 정리할 예정이다. 구축될 해외 학술논문 전거 데이터는 연구 협력 파트너 찾기, 과제 심사위원 추천, 등 연구자 정보의 활용도를 높여 연구자 커뮤니티를 활성화시키는데 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.141-155
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• 2017

최근 SNS 이용이 활발해짐에 따라 많은 사람들이 특정 이벤트 등에 대한 자신들의 생각을 비정형 데이터인 텍스트 형태로 자신의 SNS에 게시하고 있다. 이에 따라 금융, 유통 등 다양한 분야에서 이미 SNS를 이용하여 서비스 만족도 조사, 소비자 요구사항 모니터링, 대선 후보 선호도 등을 수행하고 있다. 하지만 교통 분야에서는 감성분석과 같은 비정형 데이터 분석을 활용하는 사례가 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 한국도로공사에서 수집한 비정형 데이터인 고속도로 VOC 데이터를 이용하여 교통분야에서 사용할 수 있는 감성분석 방법론을 개발하였다. 개발된 감성분석 방법론은 수집된 비정형 데이터에 대한 형태소 분석, 감성사전 구축, 감성 판별 등으로 구성되어 있다. 개발된 방법론은 고속도로 관련 트윗 데이터를 이용하여 검증하였다. 분석 결과, 분석 기간 동안 고속도로와 관련하여 공사, 사고에 대한 정보 전달이 많이 이루어졌음을 짐작할 수 있었다. 또한 공사 및 사고로 인해 발생한 지체에 대하여 이용자들의 불만이 높았던 것으로 판단된다. 결론적으로 SNS 감성분석이 교통분야에서도 의미 있는 정보추출이 가능한 기법임을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권2호
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• pp.209-215
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• 2022

본 연구의 목적은 '포스트 코로나 뉴노멀'에 관한 소셜 미디어(social media) 빅데이터를 분석하여 한국사회에서 '포스트코로나 뉴노멀'에 대한 대중 인식을 감성 측면에서 살펴봄으로서 포스트 코로나 시대를 선제적으로 대처하기 위한 기초자료를 제공하는 것이다. 자료 수집 및 분석을 위하여 빅데이터 분석 프로그램인 '텍스톰' (textom)의 감성분석 프로그램을 활용하였다. 데이터 수집기간은 2020년 10월 5일부터 2021년 10월 5일까지 1년이고, 수집 채널은 다음(daum)과 네이버(naver)의 블로그, 카페, 트위터 및 페이스북으로 설정하였다. 이 채널에서 수집된 총 3,770개의수집텍스트를 편집, 정제한 원문데이터가 본 연구를 위해 사용되었다. 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, '포스트 코로나 뉴노멀'에 대해 호감과 흥미 감성이 가장 높다. 즉 일상 회복과 기술 성장 및 새로워진 미래에 대한 기대 등 낙관적 감성이 77.62%로 주도적임을 알 수 있다. 둘째, 슬픔과 거부감 같은 부정 감성은 전체의 22.38%이나, 감성의 강도는 23.91%로 비율보다 높아 이 부정 감성이 강렬하다는 것을 시사한다. 본 연구는 '포스트 코로나 뉴노멀'에 대한 빅데이터 분석을 통해서 대중의 긍정 및 부정감성의 세부 요인분석의 기여도가 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.25-30
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• 2022

본 연구는 러시아-우크라이나 전쟁(2022)의 특징인 유튜브 등 SNS 추천알고리즘 필터버블 강화현상과 하이브리드 전쟁의 승패 요인에 관한 연구이다. 이 전쟁은 하이브리드전으로 규명되며, SNS 추천알고리즘 기반 뉴미디어의 활용은 정치적 레버리지를 넘어서 전쟁의 승부를 결정짓는 요소로 부상하고 있다. 이로 인해, 필터버블 현상이 시청자들에게 노출되는 정보의 제한을 가져온다는 확증편향의 사전적 의미를 넘어서고 있다. 우크라이나 젤렌스키 대통령이 키예프에서 항전을 독려한 유튜브 동영상의 경우 702만의 조회 수를 기록했지만, 푸틴의 연설은 80만에 그친 것은 추천알고리즘이 푸틴의 연설을 노출하지 않았다는 방증이다. 이러한 SNS 추천알고리즘의 노출 전쟁은 미국(유튜브, 트위터, 페이스북)과 중국(틱톡) 빅테크 기업의 알고리즘 전쟁으로 발전되는 경향을 보인다. 미국기업의 영향으로 우크라이나는 국제적인 지원을 받을 수 있게 되었고, 러시아는 중국기업의 영향으로 푸틴의 지지율이 80 프로가 넘는 상반된 결과가 도출되고 있다. 이러한 알고리즘 권력화는 '필터버블'에 의해 여론의 확증편향에 기반을 두고 있기에 이 왜곡 현상에 대한 새로운 가이드라인 설정을 이른 시일 안에 제시해야 한다는 정당성이 이번 러시아-우크라이나 전쟁을 통해서 주목받고 있다.