• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.52-53
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• 2011

• 정보과학회 논문지
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• 제41권12호
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• pp.1066-1074
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• 2014

본 논문에서는 시공간 정보를 포함하는 트윗 스트림에서 비정상적인 이벤트에 대한 상관관계를 사용자에게 시각적으로 분석하는 방법을 다양한 실험을 통하여 제안한다. 제안하는 방법으로는 트윗에서 토픽 모델링을 수행한 다음 계절요인과 추세요인을 반영한 시계열 분석 기법을 이용하여 비정상적인 이벤트 후보군을 추출한다. 추출된 토픽이 포함되어 있는 데이터를 대상으로 다시 한 번 토픽을 추출하여 시계열 분석을 수행한 다음 앞서 추출한 토픽과의 상관관계를 분석하여 비정상적인 이벤트를 탐지할 수 있도록 하였다. 비정상 이벤트를 탐지하는 모든 과정에 시각적 분석 방법을 이용하여 단순한 수치 정보가 아닌 시각적 패턴 형태로 나타냄으로써 사용자는 직관적으로 비정상 이벤트의 동향과 주기적인 패턴을 분석할 수 있도록 하였다. 실험은 2014년 1월 1일부터 2014년 6월 30일까지 국내에서 발생한 트윗을 대상으로 2개의 사건[경주 마우나 리조트 붕괴 사건(2014.02.17.), 진도 여객선 침몰 사건(2014.04.16.)]에 대해 시각적 분석 시스템을 적용하여 사용자는 쉽게 데이터를 분석하고 이해할 수 있음을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.131-140
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• 2013

이 연구는 트윗과 리트윗 행위가 기존 매스미디어의 기능을 제한적으로 대체한다고 가정하고, 트위터 사용자의 리트윗 행위에 내재한 동기를 파악하는 것을 목적으로 하였다. 래더링 방법을 이용하여 트윗된 메시지의 속성 (Attributes), 리트윗을 함으로써 얻는 결과(Consequences), 그리고 이를 통해서 궁극적으로 추구하는 가치(Values)에 대한 참가자들의 응답을 토대로 질적인 데이터를 구성하고, 여기에서 떠오르는 중요한 테마들(theme)을 기록, 분석했다. 그 결과 리트윗의 이유로 두드러지는 것은 공감과 공유를 통한 자기만족의 가치였고, 이를 위해서 화제성과 정보성이 포함된 트윗 메시지들을 리트윗하는 경향이 많다는 것을 밝혔다. 또 다른 테마로는 공감과 공유를 통해서 남들에게 필요한 도움을 직, 간접적으로 주고자 하는 이타적인 목적과 사회발전추구, 공동체적 의식 등의 공동체적 가치 또한 발견되었다. 연구결과 추출된 총 48항목은 요인분석을 이용하여 몇 개의 잠재변인으로 나눌 수 있는가를 살펴보는 후속연구에 사용되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.43-51
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• 2014

소셜 네트워크 서비스는 편리한 접근성과 뚜렷한 사용자 주관 점에서 사회 여러 분야에서 폭 넓고 유용하게 사용될 충분한 가능성을 가지고 있다. 그 중에서도 트위터는 사용자간의 네트워크 형성이 간단하고 개방적이며 실시간 전파력이 뛰어난 특징을 가지고 있다. 그러나 140글자로 제한된 글에서 의미 분석을 시도해야 한다는 점과 한글 자연어처리의 한계, 트위터 자체의 제약과 기술적 문제들로 실제 분석에는 많은 어려움이 따른다. 본 논문은 특정 계정이나 키워드에 의존하여 개별 트윗을 분석한 기존의 방법 대신 항구성을 띄는 인간의 정치적 성향을 분석에 적용할 경우 정확도 향상에 기여할 수 있음을 가정하고 2012년 4월 11일 제19대 국회의원선거 기간 동안 수집한 트윗 코퍼스에 적용한 실험을 통해 보였다. 실험 결과는 실제 선거 결과와 정확히 일치하였으며, 75.4%의 정확도와 34.8%의 재현율을 보인 개별 트윗 분석보다 사용자의 타임라인별 정치 성향 분석이 약 8%의 정확도와 5%의 재현율 향상을 가져옴을 보였다.

• 정보관리학회지
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• 제33권2호
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• pp.135-156
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• 2016

최근 이용자 중심의 기록관리에 대한 중요도가 높아짐에 따라, 공공기록관에서도 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service: 이하 SNS)를 통해 기존 방식인 단방향이 아닌 쌍방향 활동으로 이용자와 소통을 유도하여 이용자 중심 서비스를 시도하고 있다. 본 연구의 목적은 공공기록관의 소셜미디어 이용 현황을 분석하고 그에 대한 이용자들의 관심도를 파악하는데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 국가기록원과 대통령기록관 트위터를 선정, 2010년부터 2016년 4월 15일까지의 공공기록관과 관련 트윗(tweet)들을 수집하였고, 계량분석과 소셜미디어 분석 방법(노출추이분석, 시계열분석)을 적용하였다. 공공기록관에서 자체적으로 게시한 트윗과 일반 사용자가 게시한 트윗 집합간의 차이점을 분석하고, 공공기록관에 대한 이용자 관심이슈와 시계열에 의한 사회적 이슈간의 상관관계를 파악하였으며, 이를 통해 효과적인 소셜미디어 환경에서의 공공기록관 서비스 활용 방안을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.252-255
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• 2011

스마트폰 수요 급증과 데이터 통신의 제약이 줄어들면서 스마트폰 자체보다 트위터(twitter)와 페이스북(facebook)이 관심의 대상이 되었다. 페이스북 사용자들은 관계 맺음에 있어서 상대방의 동의를 얻어야 하는 반면에, 트위터는 절차가 비교적 단순하기에 정보 파급력이 뛰어나다. 트위터는 단순한 소셜 네트워크 서비스를 넘어 대중의 미디어의 하나로 자리 잡고 있고 리트윗(retweet)이라는 강력한 기능을 가지고 있다. 리트윗은 자신이 공감 가는 타인의 트윗(tweet)을 자신의 구독자들에게 보내는 기능으로 정보를 빠르게 확산 시킬 수 있다. 본 연구에서는 기존의 리트윗을 확장 시켜 시스템 능동적으로 리트윗을 하는 스마트 리트윗(smart retweet)을 제안한다. 스마트 리트윗을 실현하기 위해서는 리트윗 대상을 결정하는 기준과 추가의 정보가 요구된다. 트윗을 생성한 지역 또는 트윗에서 언급하는 지역정보를 기반으로 리트윗 대상을 결정한다. 스마트 리트윗을 통해 정보전달의 속도와 범위가 확장될 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.434-441
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• 2016

본 연구에서는 빅데이터 분석기법을 이용하여 트위터 이용자들을 대상으로 언어에 따른 자기노출과 경계불투과성에 대한 양상을 파악하였다. 6개월 동안 5천4백만 명의 트위터 이용자가 작성한 4억여 개의 트윗을 수집하였으며, 이들 중 트윗 수 상위 10개 언어권 이용자의 프로파일 및 관련 데이터를 조사하였다. 이를 통해 트위터 이용자의 언어가 이용자 프로파일, 프로파일 이미지, 지리정보, URL, 사용자 설명 등 자기정보 공개 항목의 공개비율과 경계불투과성에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과, 경계 불투과성과 자기노출 비율(프로파일, 프로파일 이미지, URL, 이용자 설명, 지리정보)은 언어권에 따라 각각 통계적으로 유의한(p<0.001) 차이가 있는 것으로 나타났다. 자기노출 비율과 평균 점수는 포르투갈어, 인도네시아어 및 스페인어 이용자가 아랍어, 일본어, 터키어, 한국어 이용자에 비해 높은 것으로 파악되었다. 또한 리트윗을 포함한 트윗 수가 많은 이용자일수록 경계 불투과성이 높아지는 것으로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.910-919
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• 2012

트위터와 페이스북 같은 소셜 네트워크 서비스가 급격히 성장하면서, 소셜 네트워크 분석에 관련된 연구들도 많은 관심을 받고 있다. 특히 최근에는 트위터 상에 사용자가 관찰한 방대한 양의 정보가 실시간으로 생산된다는 점에 착안하여, 트위터 데이터 분석을 통한 이벤트 감지를 시도하는 연구가 진행되어왔다. 이를 통해 지진 발생을 감지하여 알려주는 시스템이나 지역 축제를 탐지하는 시스템의 개발 등 다양한 연구가 있었다. 그러나 이러한 시스템은 이벤트 발생위치를 탐지할 때 사용자가 제공한 위치정보나 트윗 작성위치를 사용하면서도 그 정확성에 대한 분석은 수행하지 않았다. 본 논문에서는 이벤트 감지 시스템 개발의 사전연구로써, 사용자가 입력한 프로필의 위치정보와 트윗에 포함된 GPS 좌표 사이의 관계와 신뢰성을 분석한다. 이 실험을 위해 52 만개 이상의 국내 사용자 계정과 280 만개 이상의 해외 사용자 계정을 분석하였고, 그 결과 국내 사용자의 경우 49.73%가, 해외 사용자의 경우 90.64%가 프로필 위치에서 주로 트윗을 작성한 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 통해 사용자 위치정보의 신뢰성 수준을 알 수 있었으며, 이 결과는 추후 트위터의 위치정보를 활용하는 응용을 개발할 때 참고할 수 있을 것으로 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권3호
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• pp.165-170
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• 2016

본 연구의 목적은 SNS 활용에 있어 사용자 언어 간 감성의 평균차이가 있는지를 검증하는 것이다. 가장 많이 이용되는 SNS 중 하나인 트위터를 대상으로, 영어, 독일어, 러시아어, 스페인어, 터키어 및 네덜란드어 등 6개 언어로 작성된 약 2억 개 트윗을 스트리밍 API를 이용하여 수집하였으며, SentiStrength를 이용하여 주관적/객관적 비율, 감성강도, 긍정/부정 비율, 리트윗 횟수 및 경계불투과도 등에 대한 분석을 시행하고, 트위터를 통한 감성표현의 경향성과 변동을 파악하였다. 분석결과, 언어권에 따라 주관적/객관적 트윗 비율과 긍정/부정 트윗 비율이 각각 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.001). 또한, 언어의 종류는 감성강도와 경계 불투과도 그리고 리트윗 횟수에 통계적으로 유의한(p<0.001) 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 이러한 결과는 SNS를 활용한 감성분석에 있어 언어, 문화 별 경향성 및 수준차이를 반드시 고려하여야 한다는 것을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제7권10호
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• pp.251-258
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• 2018

파일을 암호화시켜 몸값을 요구하는 악성 소프트웨어인 랜섬웨어는 빠른 전파력과 지능화로 더욱 위협적이 되고 있다. 이에 빠른 탐지 및 위험 분석이 요구되고 있지만, 실시간 분석 및 보고가 미비한 상태이다. 본 논문에서는 실시간 분석이 가능하도록 소셜 빅데이터 마이닝 기술을 활용하여 랜섬웨어 전파 감지 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 트위터 스트림을 실시간 분석하여 랜섬웨어와 관련된 키워드를 가진 트윗을 크롤링한다. 또한 뉴스피드 분석기를 통해 뉴스서버를 크롤링하여 랜섬웨어 관련 키워드를 추출하고, 보안업체의 서버나 탐색 엔진을 통해 뉴스나 통계데이터를 추출한다. 수집된 데이터는 데이터 마이닝 알고리즘으로 랜섬웨어 감염 정도를 분석한다. 2017년 전파가 많이 되었던 워너크라이와 록키 랜섬웨어 감염전파 시 관련 트윗의 수와 구글 트렌드(통계 정보) 정보, 관련 기사를 비교하여 트윗을 이용한 본 시스템의 랜섬웨어 감염 탐지 가능성을 보이고, 엔트로피와 카이-스퀘어 분석을 통해 제안 시스템 성능을 보인다.