• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권8호
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• pp.377-384
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• 2016

본 연구의 목적은 트위터에서 수집된 트윗들의 감성을 분석하고 각 문장의 감성 정보를 반자동으로 부착하여 감성 말뭉치를 구축할 수 있는 시스템의 구현이다. 트위터 API를 이용해 트윗을 수집한 후 각 트윗이 어떤 감성을 갖는지 감성사전을 이용해 분석한다. 사용자는 감성 분석 결과를 확인하고 누락된 감성 정보를 추가하거나 의존구조 사이에 존재하는 감성 정보를 추가할 수 있다. 감성 정보는 JSON 구조로 부착함으로써 감성 말뭉치 구축 및 활용에 용이하게 하였다. 제안 시스템은 긍정, 부정, 중립 문장에 대한 감성 분석 결과 약 76%의 성능을 보였다.

• 정보관리연구
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• 제43권2호
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• pp.133-150
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• 2012

본 연구는 트위터를 활용한 공공도서관 서비스 활성화 방안을 제시하였다. 2개월 간 5개 미국 공공도서관 트위터의 1,373개의 트윗들을 모두 수집 분석하여, 내용 유형별로 그룹핑하고, 공공도서관 서비스로의 적용 가능성을 조사하였다. 도서관 홈페이지 정보의 자동 트윗, 시의성 있는 정보의 반복 트윗, 해쉬 태그의 생성, 다양한 소셜 미디어의 동시 사용, 적극적인 리트윗과 리플라이, 트윗봇과 같은 트위터 프로그램을 활용하여 공공도서관의 서비스를 활성화 시킬 수 있음을 제안하였다. 향후 연구에서는 트위터 서비스에 대한 이용자와 사서의 만족도 조사와 같은 서비스 평가가 이루어져야 한다고 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.267-270
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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, 감성사전을 기반으로 극성탐지 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 각 구간별 구제역의 사회적 파급효과를 분석한다. 사례 분석으로써, 2010년 7월부터 2011년 12월까지 국내에서 발생한 구제역에 관한 일반 시민들의 감성적 변화를 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.680-682
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• 2015

최근 스마트폰의 보급으로 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자들이 급증하였다. 그 중 트위터는 정보의 빠른 전파력과 확산성으로 인해 현실에서 발생한 이벤트를 탐지하는 도구로 활용하는 것이 가능하다. 따라서 트위터 사용자 개개인을 하나의 센서로 가정하고 그들이 작성한 트윗 텍스트를 분석한다면 이벤트 탐지의 도구로써 활용할 수 있다. 이와 관련된 연구들은 이벤트 발생 위치를 추적하기 위해 GPS좌표를 이용하지만 트위터 사용자들이 위치정보 공개에 회의적인 점을 감안하면 명확한 한계점으로 제시될 수 있다. 이에 본 논문에서는 트위터에서 제공하는 위치정보를 이용하지 않고, 트윗 텍스트에서 위치정보를 추적하는 방법을 제시하였다. 트윗 텍스트에서 키워드간의 관계를 고려하여 이벤트의 사실여부를 결정하였으며, 실험을 통해 기존 매체들보다 빠른 탐지를 보임으로써 제안된 시스템의 필요성을 보였다.

• Spatial Information Research
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• 제23권2호
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• pp.69-81
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• 2015

SNS사용자의 거주 지역을 유추하여 그들이 생성한 데이터에 거주위치를 부여하는 것은 위치희박(location sparsity)과 생태학적 오류문제로 인해 연구결과의 신뢰성이 떨어진다는 평가를 받아온 공간빅데이터 연구에 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 Tweet 사용자의 거주 지역을 유추하는 방법으로 사용자 타임라인데이터 속에서 찾아낸 일상생활활동패턴을 이용하는 방법을 고안하였다. 트윗 사용자의 일상생활활동패턴은 이동궤적과 사용자의 언어(text)에서 확인할 수 있었으며 전자를 활용한 모델을 일상이동패턴모델, 후자를 활용한 모델을 일상 활동장 모델이라 명명하고 각각 모델에 입력될 변수를 선정하였다. 자신의 거주 지역에서 가장 높은 빈도의 트윗 발생 여부와 가장 높은 빈도의 거주행정구역 표현 단어를 사용하는지 아닌지를 종속변수로 한 판별분석을 실시하여 모델을 작성하였으며 설명력은 일상 이동패턴모델, 일상 활동장 모델 각각 67.5%, 57.5%였다. 이 모델을 스트레스 관련 트윗을 작성한 사용자의 타임라인데이터로 구성된 테스트데이터에 입력해본 결과 전체 사용자 48,235명 중 5,301명의 거주 지역을 유추하였고 이를 활용하여 위치 부여된 스트레스 관련 트윗 9,606개를 확보하였다. 본 연구의 유추기법을 통해 기존 SNS데이터 분석연구에서 사용하는 데이터 수집 방법보다 44배 많은 위치 부여 트윗을 확보할 수 있었다. 본 연구방법론은 SNS데이터를 이용한 연구에서 위치 부여된 데이터를 확보하는데 활용 가능할 것으로 판단되며, 각종 지역통계와 상관관계파악을 통해 지역적 현상 분석에도 SNS데이터를 이용할 수 있는 가능성을 높일 것으로 판단된다.

• 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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• 제20권1호
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• pp.163-176
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• 2014

소셜미디어 확산으로 많은 사용자들이 SNS를 통해 자신의 생각과 의견을 표출하며 다른 사용자들과 상호작용하고 있다. 특히 트위터와 같은 마이크로블로그는 짧은 문장을 통해 영화, TV, 사회 현상 등과 같은 공통의 주제에 대해 많은 사람이 즉각적으로 의견을 표출하고 교환하는 플랫폼의 역할을 수행하고 있다. TV방송 프로그램에 대해서도 의견과 감정을 마이크로블로그를 통해 표출하고 있는데, 본 연구에서는 마이크로블로그의 내용과 시청률과의 관계를 살펴보기 위해, 지난 공중파 방송 프로그램에 대한 트윗을 수집하고 부적절한 트윗들을 제거한 후 형태소 분석을 수행하였다. 추출된 형태소뿐 아니라 이모티콘, 신조어 등 사용자가 입력한 모든 단어들을 후보 자질로 삼아 시청률과의 상관관계를 분석하였다. 실험을 위해 2013년 1월부터 10개월간의 예능프로그램 트윗의 데이터를 수집하여 전국 시청률 데이터와 비교 분석을 수행하였다. 트윗의 발생량은 일주일 중 방송된 요일에 가장 많았으며, 특히 방송시간 부근에서 급격히 증가하는 모습을 보였다. 이것은 전국에 동시간에 방송되는 공중파 프로그램의 특성상 공통된 관심 주제를 제공하기 때문에 나타나는 현상으로 여겨진다. 횟수 기반 자질로 방송 일의 총 트윗 수와 리트윗 수, 방송시간 중의 트윗 수와 리트윗 수와 시청률과의 상관 관계를 분석하였으나 모두 낮은 상관 계수를 나타냈다. 이것은 단순한 트윗 발생 빈도는 방송 프로그램의 만족도 또는 시청률을 제대로 반영하고 있지 못함을 의미한다. 내용 기반 자질로 추출한 단어들 중에는 높은 상관관계를 보여주는 단어들이 발견되었으며, 표준어가 아닌 이모티콘과 신조어 중에도 높은 상관관계를 보여주는 자질이 나타났다. 또한 방송시작 전과 후에 따라 상관계수가 높은 단어가 상이함을 발견하였다. 매주 같은 시간에 방송되는 TV 프로그램의 특성상, 방송을 기다리고 기대하는 내용의 트윗과 방송 후 소감을 표현하는 트윗의 내용에 차이가 존재하였다. 이러한 분석결과는 단어에 따라 시청률과 연관성이 높은 시간대가 달라짐을 의미하며, 시청률을 측정하고자 할 때 각 단어들의 시간대를 고려해서 사용해야 함을 의미한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 표본 추출을 통해 이루어지는 TV 시청률 측정을 보완할 수 있는 방법에 활용할 수 있으리라 기대된다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.305-306
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• 2016

식품안전 사고가 발생했을 때 뉴스, 인터넷 기사를 통해 정보를 인지하기 전에 그 음식을 섭취하는 경우가 발생하는 문제점 최소화하기 위하여 실시간 트윗 분석으로 현재 발생한 식품안전 키워드와 어느 지역에서 발생했는지를 신속하게 파악하고, 키워드 연관관계 분석 프로그램을 활용하여 정확한 정보를 추출한다. 이와 더불어, SNS 등 다양한 정보 소스로부터 추출한 정보를 간단명료하게 파악하기 위해서 워드 클라우드 등 데이터 시각화 기법을 활용하여 시각화로 정보를 제공한다. 이 기법은 식품안전 뿐만 아니라 최근 발생한 콜레라 감염 발생과 같은 문제를 해결하기 위한 방법으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.123-125
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• 2012

본 논문은 기계 학습을 이용한 감정 분류에 필요한 학습 말뭉치를 효율적으로 확장하는 방법에 대하여 기술한다. 학습 말뭉치는 일반적으로 그에 알맞은 레이블을 정해야 하는데, 그 양이 어마어마하기 때문에 이 과정을 일일이 사람이 할 수는 없다. 그에 대한 해결책으로써 이미 많은 준지도학습 방법이 연구되었고, 그것을 트윗이라는 짧은 문서를 감정 분류하는 것에 적용해도 감정 문서 분류기의 성능이 좋다는 결과를 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.649-651
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• 2018

본 논문에서는 CNN에서 클래스 활성화 맵과 원샷 러닝을 결합하여 트위터 분류를 위한 딥 러닝 모델을 제안한다. 클래스 활성화 맵은 트윗 분류에 대한 분류 주제와 연관된 핵심 어휘를 추출하고 강조 표시하도록 사용되었다. 특히 작은 학습 데이터 셋을 사용하여 다중 클래스 분류의 성능을 향상시키기 위해 원샷 러닝 방법을 적용한다. 제안하는 방법을 검증하기위해 TREC 2018 태스크의 사건 스트림(TREC-IS) 학습데이터를 사용하여 비교실험을 했다. 실험 결과에서 CNN 기본 모델의 정확도는 58.1%이고 제안 방법의 정확도는 69.6%로 성능이 향상됨을 보였다.