• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.71-72
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• 2015

소셜 네트워크의 발달로 대량의 데이터로부터 원하는 정보를 빠르게 분석하고 유의미한 정보를 찾아내는 것이 중요해지면서 핫토픽 검출에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 단어의 출현 빈도수뿐만 아니라 사용자 영향력을 종합적으로 고려하여 이를 기반으로 트윗에 가중치를 부여함으로써 검출 결과의 신뢰성을 향상 시킬 수 있는 핫 토픽 검출 기법을 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.153-158
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• 2016

최근 소셜 네트워크 사용자들이 늘어나면서, 각 지역에서 관심 받고 있는 사회적인 이슈나 재해 등과 같은 이벤트에 대한 정보들이 소셜 미디어 사이트를 통해 실시간으로 빠르게 대량으로 게시되고 있으며, 사회적 파급효과도 매우 커지고 있다. 본 논문에서는 지역정보를 가진 트위터 데이터를 이용하여 특정 시간, 지역에 사용자들이 관심을 가지고 있는 이벤트를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 트위터 스트리밍 API를 이용해 데이터를 수집하고, 트윗의 키워드들의 시간에 따른 빈도수를 분석하여 정상적인 패턴과 다른 패턴을 가진 키워드를 이벤트로 추출하고, 같은 이벤트에 대한 키워드들을 군집화 하기 위해 co-occurrence 그래프를 이용하여 이벤트 감지 시스템을 구현하였다. 그리고 실험을 통해 제안한 기법의 유효성을 검증한다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권6호
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• pp.189-196
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• 2017

본 연구의 목적은 소셜 미디어 데이터에 대한 감성평가를 활용하여 대형항공사와 저비용항공사 이용 고객의 만족도를 정량적으로 분석하는 것이다. 이를 위해 2008년에서 2016년까지 대형항공사와 저비용항공사가 언급된 총 77,591개의 트윗을 취합하고 항공사 선택 속성별로 분류하였으며, 고객만족도 분석을 위해 3명의 평가자가 감성 평가를 시행하도록 하였다. 분석결과, 최근 7년 간 고객 만족도는 저비용항공사가 대형항공사보다 통계적으로 유의하게(p<0.001) 높은 것으로 나타났으며, 대형, 저비용항공사 모두 고객만족도가 지속적으로 하락하고 있는 것으로 파악되었다. 또한, 항공사 선택 속성 중 예약과 항공기 운항과 관련된 고객만족도가 낮은 것으로 나타났으며, 대형항공사의 경우, 예약과 기내서비스, 마케팅 측면에서 만족도 저하가 최근 심화되고 있는 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 대형항공사와 저비용항공사의 전반적인 고객만족도 향상을 위한 정량적 데이터로 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.527-538
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• 2014

수요 예측은 영화 산업에서 매우 중요한 문제이다. 최근 들어 트위터(Twitter), 페이스북(Facebook)과 같은 소셜미디어의 비정형 텍스트 데이터를 이용하여 영화 흥행을 예측하고 분석하는 시도들이 활발하게 이루어지고 있다. 기존에는 주로 데이터의 주기별 변화량을 측정하여 데이터 양과 영화 흥행간의 상관성을 분석하거나 데이터에 대해 감성의 극성 값을 부여하는 오피니언 마이닝을 통해 영화의 흥행 추이를 예측하였다. 하지만 이러한 정량적 접근만으로는 관객들이 영화를 선택하게 된 근거나 영화의 어떤 속성을 선호하는지를 알 수 없기 때문에 영화의 흥행 요인을 밝히는데 한계가 있었다. 따라서 본 연구는 트위터 데이터를 수집한 후 빈도수 측정을 통해 트윗의 내용을 대표하는 토픽(topic) 키워드를 추출하여 관객들의 관심을 반영하는 영화적 속성들이 무엇인지를 밝히고, 그 속성들에 대한 관객들의 반응을 분석함으로써 영화의 흥행에 영향을 미친 요인들을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.101-109
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• 2014

의학기술의 발전과 소득수준의 증가로 "건강하게 오래살기"에 관심이 높아지면서 적극적으로 건강을 증진하고 유지하는 웰니스가 확대되고 있다. 또한 맞춤형 의료서비스에 대한 수요가 증가하고 방대한 의료 빅 데이터를 이용한 질병 예방의 움직임도 나타나고 있다. 이 논문에서는, 의료 시장에서 주요 관심분야로 부각되고 있는 웰니스를 지원하기위해 빅 데이터 기반의 의료 질 향상을 통한 환자중심의 의료서비스를 목적으로 한다. 환자를 약물에 의존적으로 치료만 하는 것이 아니라 식생활 개선을 기반으로 질병예방과 치료를 위해 빅데이터를 분석한다. 개인 트윗터를 분석해서 일상생활정보를 획득하고 웰니스 사전을 기반으로 질병예방과 치료를 목적으로 한다. 효율적인 빅데이터 분석을 위해 하둡노드를 증가하면서 데이터 처리시간을 실험하였다. 실험결과 저장시간의 경우 63%, 데이터 통합의 경우 18%, 전체 테스트 시간을 기준으로 26%로 하나의 노드로 처리하는 경우보다 세 개의 노드로 처리하는 것이 효율적임을 실험을 통해 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권1호
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• pp.69-74
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• 2012

인터넷 사용자들은 어떠한 이슈에 대해 소셜 네트워크 서비스를 통해 빠르고 간결하게 다른 사람들과 지속적인 커뮤니케이션을 원한다. 사회적 이슈에 대해 어떠한 사건이 일어나게 되면 그날의 트윗 글과 리트윗 개수에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 트위터 자료에서 사회적인 핵심 사건을 추출하기 위해 시간 분석과 감성 자질 및 리트윗 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 비교실험으로 어휘 빈도수를 이용하여 핵심 사건을 추출하는 방법, 어휘 빈도수와 감성 자질을 함께 이용한 방법, 시간 분석을 반영하기 위해 카이제곱만을 이용한 방법과 제안 방법인 어휘 빈도수, 감성 자질, 리트윗 및 카이제곱을 함께 이용한 방법으로 성능을 비교하였다. 성능 평가를 위해서는 추출된 사건리스트에서 상위 10개 결과에서 정확도를 계산하였는데, 제안 방법이 94.9%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안한 방법이 핵심 사건 추출에 효과적인 방법임을 알 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.1795-1805
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• 2015

본 연구는 온라인 저널리즘의 추천기사가 대학생들의 뉴스기사 선택에 미치는 영향을 두 차원에서 분석하였다. 하나는 추천기사이고, 다른 하나는 이들 뉴스기사의 배치순위와 이용지수이다. 분석결과 11개의 추천기사 유형 중 7개 유형은 뉴스기사 선택에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 4개 유형은 유의미하지 않은 것으로 나타났다. 뉴스기사 선택에 영향을 미치지 않은 것으로 나타난 추천기사 유형의 대부분은 댓글이나 SNS의 트윗과 관련된 것들이다. 또한 뉴스기사 및 검색어 배치순위는 뉴스기사 선택에 영향을 미치는 것으로 나타났으나 이용지수는 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 한편, 뉴스기사 이용시간과 추천기사 유형 간 그리고 추천기사 유형 간 상관관계는 대부분 유의미한 것으로 나타났다. 분석결과를 종합하면, 뉴스기사 게재위치와 온라인 저널리즘의 추천기사와 같은 형식적 요인은 뉴스기사 헤드라인과 검색어 등의 내용과 더불어 뉴스 이용자들의 뉴스기사 선택에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 결론지을 수 있다.

• 정보화정책
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• 제20권2호
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• pp.73-90
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• 2013

소셜 네트워크 공론장에서의 이성적 토론과 공개적 대화는 숙의 민주주의 실현에 중요한 조건이다. 그런데 온라인 공간에서는 현실 공간보다 빈번하게 부정적 커뮤니케이션이 이뤄질 수 있으며 상호 적대적인 메시지가 나타나고 있다. 2011년 10.26 서울시장 재보궐 선거과정에서는 특정 지지자를 중심으로 결집한 시민들이 후보를 인신공격하거나 욕설, 비방하는 행동이 나타났다. 그렇다면 서울시장 재보궐 선거에서 플레밍 현상은 어떻게 그리고 어떤 수준으로 나타났는가? 플레밍 현상을 선동하는 영향력자가 존재하는가? 이들 영향력자의 플레밍 정도는 일반 사용자와 비교할 때 어떤 수준인가? 본연구는 선거과정에서 나타나는 플레밍 현상에 주목하여 메시지의 파급정도를 데이터 마이닝하여 이슈별로 분석하고 영향력자(Influencer)와 일반 트윗의 차이를 내용 분석하였다. 후보자 개인을 비판, 조롱, 악의적으로 공격하거나 편향된 정보가 유통되는 플레밍 현상이 빈번하게 나타났고 의견을 선도하는 영향력자들이 일반 이용자보다 더 높은 플레밍 수준을 나타내고 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권4호
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• pp.177-184
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• 2017

최근 점차 복잡해져가는 사회구조 속에서 사회적 재난은 빈번하게 발생되고 있으며, 그 피해 규모 또한 점차 대형화되고 있다. 따라서 사회적 재난에 신속하게 대응함으로써, 추가 피해를 방지할 수 있는 체계화된 방법이 필요하다. 그 중에서도 소셜미디어, 특히 트위터는 신속성 및 확장성이 높아 재난에 대한 대응책으로 새롭게 주목받고 있다. 다양한 대중들의 관심이 드러나는 트위터의 여론을 수렴하는 것은 재난 발생에 신속하게 대응하고, 추가적인 피해를 방지하는데 유용한 수단으로 활용될 수 있다. 따라서 본 연구는 키워드 분석 및 이슈 트윗 추출, 시계열 분석 과정을 통해 사회적 재난에 대한 트위터 여론 수렴 방법을 제안하였으며, 최근 사회적으로 이슈화된 가습기 살균제 사건을 연구 대상으로 선정, 실제 적용가능성을 보이는데 의의가 있다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제51권3호
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• pp.251-279
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• 2020

본 연구는 최근 코로나바이러스감염증-19(코로나19)가 도서관 내외부 환경에 미친 파장에 주목하고, 감염병의 사회적 확산에 따른 도서관계의 대응 활동 양상을 살펴보았다. 또한 도서관을 둘러싼 환경 변화를 가늠하기 위하여 텍스트 마이닝 기술을 활용해 뉴스의 보도 양상과 주요 이슈 변화를 분석함으로써 코로나19에 대한 국내 도서관계의 대응을 파악하였으며, 소셜미디어를 통해 도서관에 대한 이용자들의 인식과 요구가 어떻게 변화하였는지 알아보았다. 수집된 뉴스보도 1,852건과 도서관 관련 트윗 227,983건을 대상으로 주요 이슈를 도출한 결과, 비대면 상황의 장기화, 전자책 대출의 증가, 온라인 서비스 및 사서에 대한 기대감 향상, 도서관 공간 요구의 재조명이라는 시사점을 도출하였다. 마지막으로 언택트(비대면) 상황에서 제공된 도서관 서비스들의 대표 사례를 선정하여 장서, 서비스, 공간으로 구분·정리함으로서 향후 포스트 코로나 시대에 대응하는 도서관 서비스의 방향성을 가늠하고자 하였다.