트위터는 2006년 10월에 출시된 이래로 지속적으로 성장하고 있다. 특히 방문자 수 등의 수치적인 성장과 함께 마이크로 블로깅(micro blogging)이라는 새로운 소셜 네트워크의 양식을 확산시키고 있다. 국내에서도 me2day 등 '토종' 서비스가 등장했을 뿐 아니라, 향상된 모바일 디바이스의 인터넷 접근성이 마이크로 블로그의 확산을 자극 할 것으로 예측된다. 이런 맥락에서 본 연구는 마이크로 블로그라는 새로운 매체에 대한 예비 연구를 시도한다. 이를 위해, 국내 상황에 초점을 맞추어 국내 트위터 사용자 로그를 수집, 분석했다. 특히, 트위터라는 '외산' 서비스의 언어적, 문화적 장벽에도 불구하고 이를 극단적으로 활발하게 이용하는 "익스트림 헤비 유저"에 주목하여, 이들은 도대체 누구이며 왜, 어떤 방식으로 마이크로 블로그를 이용하는지 검토했다. 먼저, 무작위 추출 방식으로 일정 수준의 표본을 수집하여 팔로우와 메시지 작성 활동의 전반적인 양상을 검토하였다. 여기서 로렌츠 커브를 적용하여 활동의 쏠림 현상을 확인하였고, 이 곡선을 토대로 국내 트위터 강참여자 집단인 익스트림 헤비 유저 그룹을 도출하였다. 본 연구에서 확보한 표본 가운데에는 총 6명의 익스트림 헤비 유저가 있었고, 이들의 2010년 1월 중 일주일치의 실제 트위터 로그를 추가로 수집하여 분석하였다. 결과적으로 이들은 모바일과 데스크탑에서 다수의 클라이언트를 이용하여 다양한 방식으로 트위터에 접근하고 있었으며, 인터넷 이용 시간과 유사한 패턴으로 이용하되, 생활 속에서 "촘촘한(micro)" 시간 간격으로 꾸준히 많은 양의 메시지를 작성하고 있었다. 중요한 정보, 특별한 이벤트나 감정을 다룰 뿐 아니라, 습관적으로 트위터를 이용하고 있었으며 무엇보다 이들은 마치 SMS나 인터넷 메신저처럼 일종의 '대화의 도구'로써 트위터를 이용하고 있었다. 수집기간 중 이들이 작성한 트윗의 68%가 대화형에 속하는 것으로 나타났다. 또한 나머지 중 24%는 리트윗으로, 가상적으로(virtually) 연결된 '사람' 및 '관계'가 발화의 지배적인 동인(trigger)으로 작용하고 있음을 확인하였다.
연구는 세종대왕자태실의 문화적 가치에 따른 활용방안을 수립하기 위한 것으로 대중이 가지는 다양한 인식과 의견을 종합 분석하고자 SNS를 통하여 데이터를 수집하고 분석에 활용하였다. 수집기간은 2007년 06월 01일-2017년 06월 30일까지(약 10년 동안)이며, '태실, 성주태실, 세종대왕자태실' 키워드를 포함하고 있는 블로그, 카페, 지식IN에서 자료를 수집하였다. 그리고 빅데이터 분석 기법인 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 분석하였으며 주요 분석 결과에 따라 태실의 활용 방안을 도출하였다. 그 결과 세종대왕, 왕자, 성주, 풍수, 문화, 보존, 축복 등의 주요 키워드를 도출하였고, 키워드 '세계', '유산', '문화유산'의 연관성과 '태실', '경상북도', '문화재'의 연관성이 높아 세계문화유산으로서의 태실의 가치를 확인할 수 있었다. 그리고 태실 주변의 시설 재정비 및 환경개선을 통해 방문객들이 자극을 느끼거나 기분전환 할 수 있도록 유도할 수 있는 요인이 필요하다고 판단된다.
인터넷의 성장과 개인의 참여는 사생활 정보 보호에 관련된 비효율적 관리 방안에 대한 문제의식을 불러일으키고 있으며 이를 해결하기 위한 여러 연구들이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 기존에 존재하는 문서 분류 방법론을 이용하여 개인의 사적 공간을 나타내는 프라이버시의 항목 중 개인을 식별할 수 있거나 개인이 민감해 할 수 있는 사생활 정보를 담고 있는 문서를 탐지 혹은 분류하는 방법에 대해서 다룬다. 논문의 실험에서 기존의 학습데이터에 추가적으로 개인정보의 유형에 관련된 하위 학습 데이터를 추가함으로써 자동 문서 분류 알고리즘의 성능 측정치를 높이는 것을 시도하였다. 또한 개인정보의 유형에 따라 알고리즘에 효과적으로 적용하는 방향을 제시하기 위하여 기존 논문에서 나타난 개인정보의 유형들을 분석하였다. 개인정보 관련 문서로 분류된 학습 대상과 함께 개인정보에 영향력이 있는 개인정보 유형들을 추가 학습시켜 알고리즘이 학습하는 문서 자질(feature)의 질(quality)을 높였다. 높아진 학습 자질의 질로 인하여 기존의 Na$\ddot{i}$ve Bayes 방법론을 이용한 평가 측정치가 높아질 수 있었다.
다양한 소셜 미디어 활동과 인터넷 뉴스 기사, 블로그 등을 통해 유통되는 비정형 데이터의 양이 급증함에 따라 비정형 데이터를 분석하고 활용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 텍스트 분석은 주로 특정 도메인 또는 특정 주제에 대해 수행되므로, 도메인별 용어 사전의 구축과 적용에 대한 중요성이 더욱 강조되고 있다. 용어 사전의 품질은 비정형 데이터 분석 결과의 품질에 직접적인 영향을 미치게 되며, 분석 과정에서 정제의 역할을 수행함으로써 분석의 관점을 정의한다는 측면에서 그 중요성이 더욱 강조된다. 이렇듯 용어 사전의 중요성은 기존의 많은 연구에서도 강조되어 왔으나, 용어 사전이 분석 결과의 품질에 어떤 방식으로 어떤 영향을 미치는지에 대한 엄밀한 분석은 충분히 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서에서의 용어 빈도수에 기반을 두어 사전을 구축하는 일괄 구축 방식, 카테고리별 주요 용어를 추출하여 통합하는 용어 통합 방식, 그리고 카테고리별 주요 특질(Feature)을 추출하여 통합하는 특질 통합 방식의 세 가지 방식으로 사전을 구축하고 각 사전의 품질을 비교한다. 품질을 간접적으로 평가하기 위해 각 사전을 적용한 문서 분류의 정확도를 비교하고, 각 사전에 고유율의 개념을 도입하여 정확도의 차이가 나타나는 원인을 심층 분석한다. 본 연구의 실험에서는 5개 카테고리의 뉴스 기사 총 39,800건을 분석하였다. 실험 결과를 심층 분석한 결과 문서 분류의 정확도가 높게 나타나는 사전의 고유율이 높게 나타남을 확인하였으며, 이를 통해 사전의 고유율을 높임으로써 분류의 정확도를 더욱 향상시킬 수 있는 가능성을 발견하였다.
본 연구의 목적은 중·고등학생의 전통문화에 대한 관심을 고조하고 긍정적 인식을 높여주기 위해 전통요소를 활용한 가정과 방과후 선물포장 디자인 프로그램을 개발하는데 있다. 보다 효율적인 학습을 위하여 수공노작을 활용한 체험학습 위주의 프로그램을 구성하였다. 연구는 분석, 개발, 평가의 과정을 거쳤다. 분석의 단계에서는 전통미를 표현하는 핵심요소를 파악하기 위해 2009와 2015 개정 교육과정의 기술·가정 교과서, 백화점 매장에서 전통포장 디자이너로 근무하는 전문가의 인터뷰와 판매하는 작품, 선물포장 디자인 협회의 출판물과 블로그의 작품을 종합적으로 분석하였다. 분석 결과 전통선물 포장디자인에서 전통미를 표현하는 핵심요소는 전통적 상징 문양, 색채, 장식, 소품을 현대적인 재료를 함께 이용해 구현하는 데 있었다. 추출한 핵심 요소를 바탕으로 16주, 32차시의 방과후 프로그램을 개발하여 전문가 3인과 현장교육전문가 1인의 자문을 통해 개발한 프로그램의 우수성을 검증받았다. 개발한 프로그램은 인천 소재 G여자중학교의 57명의 학생들에게 적용한 후 설문조사 참여와 소감문을 작성하도록 요청하였다. 그 결과 학생들의 전통에 대한 관심과 인식이 긍정적으로 변화하였음을 확인하였다. 향후 다양한 전통문화 체험 프로그램을 통해 청소년들이 우리 고유의 전통문화를 일상에서 더욱 자주 접할 수 있는 여건을 마련한다면 우리 전통문화의 정체성을 더욱 창조적으로 발전시켜 나갈 수 있는 실질적 계기가 될 수 있을 것으로 사료된다.
최근 모바일 간편 결제 서비스의 확산은 사람들의 삶에 점점 더 많은 영향을 미치고 있다. 중국과 한국의 모바일 간편 결제 서비스에 대한 연구 증가를 통해 향후 모바일 간편 결제 서비스의 지속적인 발전이 매우 중요함을 알 수 있다. 본 논문은 소셜미디어 상에서 소비자의 카카오페이와 알리페이에 대한 반응의 차이를 알아보기 위해 카카오페이와 알리페이가 언급된 네이버 블로그 글을 수집하고 텍스트마이닝 기법을 활용해 키워드 분석을 했다. 품사별 키워드 빈도수 분석을 하였고 한 문장에 동시에 언급되는 공기어 빈도수 분석을 했다. 특히, 카카오페이와 알리페이를 언급한 글에서 공통적으로 언급된 단어를 추출하고 그에 대해 같이 언급된 단어들을 분석함으로써 같은 주제에 대해 어떤 다른 반응을 보이는지를 살펴봤다. 분석 결과 카카오페이의 신뢰성에 대한 소비자들의 우려가 존재했고 알리페이의 혜택에 대한 소비자들의 반응이 부정적이었다. 이러한 분석 결과를 토대로, 모바일 결제 서비스가 경쟁력을 갖추기 위해서는 다양한 부가 서비스를 추가하거나 보안 문제를 해결하는 노력을 할 필요가 있다는 점을 도출할 수 있다.
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.
본 연구는 SNS 빅데이터를 활용하여 소비자들이 인지하는 무인계산대에 대한 사용자 경험을 분석하고자 한다. 이 연구를 위하여 네이버(NAVER)와 다음(Daum)에서 블로그, 뉴스, 지식인, 카페, 지식인(팁), 웹 문서를 대상으로 분석하였고 자료 검색을 위한 키워드는 '무인계산대'를 사용하였다. 자료 분석 기간을 2020년 1월1일부터 2021년 12월 31일까지 2년으로 선정하였다. 자료수집 및 분석을 위해서는 텍스톰(TEXTOM)을 통하여 빈도 및 매트릭스 데이터를 추출하였고 UCINET 6 프로그램의 NetDraw 기능을 이용해 네트워크 분석과 시각화 분석을 실시하였다. 그 결과 무인계산대는 소비자들의 경험요소 정의에 따라 접근성, 사용성, 지속사용의도, 기타로 군집화하였다. 공급자 측면에서 최저임금 인상과 근로시간 단축에 따른 문제를 해결하기 위해 무인계산대가 무분별하게 확산된다면 사회적 관점에서 더 큰 고용문제가 발생할 것이다. 아울러 무인계산에 익숙하지 않은 노인과 젊은 세대, 어린이, 외국인 등을 위해 쉽고 편리한 무인계산대 보급을 위한 제도화가 필요하다.
본 연구는 COVID-19 대유행에 의한 우울감과 공원 이용행태의 관계를 온라인상에 게시된 공원 이용에 대한 게시물을 이용하여 분석하고자 하였다. COVID-19 방역이 활발해진 기간 동안 네이버와 다음의 블로그 및 카페에서 '공원'과 '우울'을 포함한 텍스트 데이터를 수집하여 텍스트 마이닝(Text Mining)과 소셜 네트워크(Social Network)분석을 하였다. 연구결과, 우울감을 언급한 공원 이용자는 '보다', '산책/걷다', '먹다'의 이용행태를 주로 보였고, 소통 행태인 '보다'를 중심으로 다른 이용행태들이 연결되는 것으로 나타났다. CONCOR 분석 결과, 소통 행태 및 동적 행태의 군집의 경우, 단일 행태 유형으로 군집이 형성되어, 우울감을 언급한 이용자는 공원을 소통활동과 신체활동을 위한 공간으로 인식하는 경향이 나타났다. COVID-19의 대유행으로 소통활동과 신체활동의 결핍이 증가되었고 공원에서 이를 해소하려는 것으로 해석되었다. 또한 우울감의 발생으로 상대적으로 소극적인 이용행태가 주요한 이용행태로 나타났다. 본 연구결과는 도시민에게 효과적인 공원의 조성 및 관리 계획에 유용할 것으로 판단되었다. 후속 연구에서 COVID-19 대유행과 우울감의 유무를 연계한 공원 이용자의 이용행태 분석이 필요한 것으로 판단되었다.
본 연구는 국내 소셜미디어를 기반으로 코로나 확산 시기에 따른 코로나19 관심사 변화를 텍스트 기반으로 살펴 보았다. 연구자료는 2020년 1월 20일부터 8월 15일까지 네이버와 다음의 블로그와 카페에 올라온 글이다. 코로나 확산시기는 총 3단계로 분류하였다. 중국에서 발견된 코로나19가 한국에 확산되기 시작한 1월 20일부터 2월 17일을 '전조기', 대구를 중심으로 본격적 확산을 진행된 2월 18일부터 4월 20일을 '심각기', 그리고 일 확진자 수가 안정화되는 4월 21일부터 8월 15일을 '안정기'로 명명하였다. 코로나19와 연관된 상위 50개 단어를 추출하여 TF-IDF를 이용하여 군집 분석 하였다. 분석결과 전조기는 코로나 '상황'에 관련된 텍스트가 많았고, 심각기에는 '국가'와 '감염경로'에 관련된 텍스트가 많았다. 안정기에는 '치료'가 주로 언급되었다. 시기와 무관하게 공통적으로 언급이 많이 된 단어는 '감염', '마스크', '사람', '발생', '확진', '정보'이다. 시기별 감정의 변화를 살펴보면 시간이 지남에 따라 긍정의 비율이 높아지고 있다. 카페와 블로그는 글쓴이의 생각과 주관이 담긴 글을 인터넷을 통해 공유하므로 코로나19로 인한 비대면 시대의 주요 정보공유 공간이다. 그러나 정보전달의 선택성과 임의성이 존재하므로 소셜미디어에서 생산되는 정보를 비판적으로 바라보는 시각이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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