• 제목/요약/키워드: Features of SNS

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반려동물 개인화서비스를 위한 융합 플랫폼 설계 (Design of Convergence Platform for companion animal Personalized Services)

  • 김삼택
    • 한국융합학회논문지
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    • 제7권6호
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    • pp.29-34
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    • 2016
  • 최근 스마트 강아지인식표 등의 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 기술을 활용하여 반려동물의 건강관리를 실시간으로 수행하는 기기가 개발되고 수요 또한 증가하고 있으나 반려동물용 IoT 기기들은 복잡한 처리가 어렵고, 단순히 센서 정보을 이용 건강상태를 파악하기 때문에 고급기능을 구현하는데 한계가 있다. 본 논문은 통계적 분석을 활용하여 맞춤형 사료제작, 의약품제작, 반려동물 건강관리 등의 반려동물에게 맞춤형 개인화서비스가 가능한 통합 플랫폼을 설계한다. 반려동물이 착용하고 있는 IoT기기로부터의 센서 정보와 쇼핑몰에서의 고객의 구매 패턴 정보, 소셜미디어(SNS) 정보를 수집하는 미들웨어를 설계 한다. 또한 이를 통해 수집한 데이터를 데이터 베이스화하고 개인화서비스에 활용될 수 있도록 수집된 정보를 정제하고 분석 및 추론 가능한 분석기를 설계 한다.

효과적 이모션마이닝을 위한 속성선택 방법에 관한 연구 (Exploring Feature Selection Methods for Effective Emotion Mining)

  • 어균선;이건창
    • 디지털융복합연구
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    • 제17권3호
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    • pp.107-117
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    • 2019
  • 블로그, 소셜 미디어 등의 발달로 인해 점점 더 많은 사람들이 본인의 의견이나 감정을 표현하기 위해 온라인상에서 텍스트 문장을 작성한다. 그리고 이같은 온라인 텍스트 문장속에 숨겨져 있는 긍정 또는 부정등의 감성을 찾아내는 연구분야를 감성분석 이라고 한다. 그중에서도 이모션 마이닝은 사람들의 구체적인 이모션을 찾아내는데 초점을 맞춘 연구분야이다. 본 연구에서는 속성선택 방법과 단일 및 앙상블 분류기를 조합하여 효과적인 이모션 마이닝 예측모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 두가지 대표적인 오픈 데이터인 Tweet와 SemEval2007 데이터를 이용하여 TF-IDF를 계산하고 백 오브 워즈(BOW: bag-of-words) 형태로 속성 셋을 구성하였다. 그리고 효과적인 이모션 마이닝이 될 수 있는 최적의 속성을 선택하기 위하여 상관관계 기반 속성선택(CFS), 정보획득 속성선택 (IG), 그리고 ReliefF 등 세가지 속성선택 방법을 적용하였다. 선택된 속성을 이용하여 아홉가지 분류기 모델로 이모션 마이닝의 정확도를 비교하였다. 실험 결과, Tweet 데이터는 의사결정나무(DT)가 CFS, IG, ReliefF에 의한 속성을 이용할 경우 정확도가 상승했고, 랜덤서브스페이스(RS)는 CFS, IG에 선택된 속성을 사용할 경우 정확도가 상승했다. SemEval2007 데이터는 ReliefF에 의해 선택된 속성으로 로지스틱 회귀분석(LR)을 적용하였을 때 정확도가 상승했고, 나이브 베이지안 네트워크(NBN)은 CFS, IG에 의한 속성을 사용할 경우 정확도가 상승하였다.

CNN-LSTM 조합모델을 이용한 영화리뷰 감성분석 (Sentiment Analysis of Movie Review Using Integrated CNN-LSTM Mode)

  • 박호연;김경재
    • 지능정보연구
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    • 제25권4호
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    • pp.141-154
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    • 2019
  • 인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

스마트 기기 도입이 과학탐구 활동을 어떻게 변화시킬 것인가? -교육대학원 초등과학 전공 교사의 인식 사례를 중심으로- (How does the introduction of smart technology change school science inquiry?: Perceptions of elementary school teachers)

  • 장진아;정용재
    • 한국과학교육학회지
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    • 제37권2호
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    • pp.359-370
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    • 2017
  • 본 연구의 목적은 스마트 기기 도입이 '과학탐구' 활동을 어떻게 변화시킬 수 있을 것인지에 대한 교사들의 인식을 조사하고, 이를 토대로 스마트 기기 도입이 탐구 활동에서 갖는 여러 가능성과 어려움들을 탐색하는 것이다. 이를 위하여 교육대학원의 초등과학교육 전공 교사 12명을 대상으로 개방형 설문지, 모둠 토의, 전체 토의, 참여자 면담 등의 다양한 출처를 통해 자료를 수집하였으며 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 교사들은 스마트 기기를 통해 천체나 작은 생물과 같이 직접 관찰하기 어려운 현상에 대한 관찰 기회가 확대되어 학생들의 능동적인 참여를 독려할 수 있다고 설명하였다. 하지만 새로운 장치에 대한 조작의 부담으로 인해 학생들이 탐구에 집중하는 것을 방해할 수 있다는 의견도 있었다. 둘째, 교사들은 스마트 기기를 활용해 초등학교 과학탐구 활동에서 디지털식 측정 방식을 도입하기도 했다. 디지털식 측정은 간편하고 효율적으로 자료를 모을 수 있으며, 정확하고 정량적인 결과를 얻을 수 있다는 점에서 교사들에게 선호되었다. 하지만 새로운 측정 장치로 인해 추가 변인이 생기거나 탐구 활동의 본질이 달라지는 경우도 있었으며, 교사들은 아날로그식 측정 방식과 디지털 측정 방식 사이에서 자신의 탐구에 대한 신념에 따라 적절하다고 생각되는 방식을 선택하는 모습을 보였다. 셋째, 교사들은 스마트 기기를 활용해 다양한 형식의 축적된 자료 수집하여 양질의 과학적 증거로 활용할 수 있다고 설명했다. 양질의 과학적 증거들은 탐구 과정에 대한 학생들의 이해를 돕고 탐구 과정에 대한 의사소통에도 보탬이 된다고 보았다. 넷째, 교사들은 교육용 SNS를 활용하여 탐구 과정에서의 공유와 소통 기회를 확장시킬 수 있다고 설명했다. 하지만 학생들의 진지한 참여와 상호작용을 이끌어내기 위해서는 대화를 통해 적절한 규범을 형성하는 것이 중요하다고 주장하였다. 이러한 결과를 토대로 과학탐구와 스마트 기기의 의미 있는 통합을 위해 교사의 과학교육적 신념에 따른 디지털 기기 활용 방식, 과학탐구에서 요구되는 디지털 활용 역량의 유형과 특징, 스마트 기기를 활용한 탐구에서 형성되는 학급 규범의 특징에 대한 추가적인 분석들이 필요함을 논의하였다.

국내 주요 언론사 기자들의 소셜미디어 이용 가치체계 연구 -래더링 분석을 중심으로 (A Study on the Value System of Social Media Usage by Korean Journalists -Focusing on the Results of Laddering Method)

  • 방은주;김성태
    • 한국언론정보학보
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    • 제67권
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    • pp.209-240
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    • 2014
  • 기자들은 소셜미디어에 접속하여 정보를 찾고 사실을 확인하기도 하며 정보원과 접촉한다. 기자들은 소셜미디어를 통해 정보 확인 및 정보원과 소통하면서 왜 소셜미디어를 이용하는지 그 이용에 관한 내재된 가치를 정확히 알기 어렵다. 본 연구는 기자들의 소셜미디어 활용의 중요한 원인을 이해하는 것이 필요하다고 생각되는 바, 기자들이 소셜미디어를 활용하는데 내재하는 핵심 가치를 체계적으로 밝히고자 한다. 이를 통해 기자들이 소셜미디어 활용을 하게 되는 숨겨진 요인을 찾을 수 있고 기자 집단들의 소셜미디어 이용과 관련된 특정 가치와의 관계를 설명 할 수 있다. 소셜미디어 활용의 주요한 요인이 되는 가치를 밝히기 위해 수단-목적 사슬 이론을 기반으로 한 래더링 기법을 이용하였다. 분석을 위해, 기자 46명을 대상으로 심층 인터뷰함으로써 기자들이 소셜미디어를 활용하는 과정에서 중요한 속성, 결과, 가치 연결을 밝힌다. 그 결과, 소셜미디어 활용은 동질감/동화/공감, 균형적 지식, 알고자 하는 가치에 기여하고 있었다. 이는 소셜미디어를 활용하는 기자들이 트위터와 페이스북 활용을 통해 사람들과 동질감을 얻고 정보에 접근하여 균형적 지식 및 알고자 하는 욕구를 추구하고 있음을 검증 할 수 있었다. 래더링 기법을 통해 기자들이 소셜미디어를 활용하는데는 소셜미디어 활용으로 얻게 되는 가치가 중요하다는 점을 확인하였다. 이는 소셜미디어를 활용하는 기자들의 행위를 이해하기 위해 소셜미디어를 이용하는 동기로서 내재된 가치를 밝힐 필요가 있음을 보여준다.

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가상 인간의 정체성 노출이 소비자의 광고 태도와 정보원 공신력에 미치는 영향 (Effectiveness of Virtual Human Disclosure: The Impact of Identity Exposure on Users' Attitude Toward the Ad and Source Credibility)

  • 손영준;정윤혁
    • 경영정보학연구
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    • 제25권2호
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    • pp.205-227
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    • 2023
  • 최근 가상 인간(Virtual Human: VH)이 SNS뿐만 아니라 음원, 광고, 드라마 등 다양한 매체에서 등장하기 시작했다. 가상 인간은 기업의 새로운 마케팅 수단으로 자리를 잡아 가고 있으나 이에 대한 소비자 반응은 여전히 불확실하다. 따라서, 본 연구는 가상 인간이 등장하는 콘텐츠에 대한 소비자의 반응을 살펴보고자 한다. 보다 구체적으로 가상 인간에 대한 표기 여부가 소비자의 인식에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 본 연구에서는 가상 인간에 대한 정체성을 노출시키는 '가상 인간 디스클로저(Virtual Human Disclosure: VHD)'의 개념을 제시하고 광고 태도(유희성, 실용성, 그리고 흥미)와 정보원 공신력(신뢰성과 전문성)을 변인으로 활용하여 가상 인간 디스클로저의 영향을 탐색하였다. 이를 위해 302명의 응답자를 대상으로 실험 설문 연구를 진행하였다. 주요 연구결과는 영상에 등장하는 모델이 가상 인간인 경우와 사람인 경우 모두 소비자들의 광고 태도와 정보원 공신력의 차이가 크지 않은 것으로 나타났다. 그리고 가상 인간 디스클로저가 영상에 직접적인 텍스트 형태로 제시되는 것보다 광고시청 후 SNS와 소개글을 통해 간접적으로 모델이 가상 인간임을 인지하게 되는 것이 더 긍정적인 효과를 가져왔다. 본 연구는 가상 인간 디스클로저라는 새로운 개념을 활용하여 가상 인간에 대한 이해를 증진시키며, 이를 활용한 콘텐츠 제작 시 마케팅 측면에서 소비자에게 최적화된 전략 수립에 기여할 수 있다.

일상생활 계획을 위한 스마트폰-사용자 상호작용 기반 지속 발전 가능한 사용자 맞춤 위치-시간-행동 추론 방법 (Smartphone-User Interactive based Self Developing Place-Time-Activity Coupled Prediction Method for Daily Routine Planning System)

  • 이범진;김지섭;류제환;허민오;김주석;장병탁
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제21권2호
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    • pp.154-159
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    • 2015
  • 과거 어플리케이션 다양성만 지향하던 사용자의 수요가 최근 스마트폰의 고도화된 센서와 기계학습이 결합된 지능형 어플리케이션으로의 선호로 전향되고 있다. 이러한 경향을 반영하여 본 논문에서는 스마트폰에 축적된 사용자의 라이프로깅 데이터에서 의미있는 정보를 추출하고, 추출한 정보를 통해 사용자의 인지적 행동을 대신 가능한 인지 에이전트(Cognitive Agent)개념의 스마트폰-사용자 상호작용 사용자 맞춤 위치-시간-행동 추론 기법을 제안한다. 제안 방법은 사용자의 라이프로깅데이터를 DPGMM (Dirichlet Process Gaussian Mixture Model) 클러스터링 기법으로 사용자 주요 관심지역 POI(Point of Interest)를 자동으로 추출하고, 평생학습이 가능한 강화학습의 한 종류인 POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)를 사용하여 사용자의 위치-시간-행동을 추론 한다. 제안 방법으로 구현한 사용자 맞춤 일과 계획 시스템의 시간별 사용자 일과 추론 결과는 70%이상의 성능을 보였으며, 하루 일과 계획 지능형 서비스의 새로운 방향을 제시하고 있다.

온라인 공간에서 관심집단 대상 비정상 정보의 특징 분석과 탐지 (Characterization and Detection of Opinion Manipulation on Common Interest Groups in Online Communities)

  • 이시형
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.57-69
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    • 2020
  • 인터넷 포털과 사회관계망 서비스(SNS) 등의 온라인 공간에서 사용자 간의 의견 공유가 활발해짐에 따라 이를 악용하여 특정 개인이나 집단의 이익을 위해 유포되는 비정상 정보도 증가하고 있다. 특히 비정상 정보가 정치적인 목적으로 유포되면 선거 결과뿐 아니라 다양한 사회 정책과 시민 생활에도 영향을 미친다. 이러한 비정상 정보는 불특정 다수에 대한 유포에서 시작하였으며 이들의 특성을 분석하고 탐지하기 위한 기존 연구도 이러한 불특정 다수 대상 유포에 초점을 맞추었다. 하지만 최근에는 더욱 효과적으로 영향을 미치기 위해 공통 관심사를 가진 집단(예: 부동산에 관심 있는 사람들의 모임)을 대상으로 내용과 형식을 조정한 맞춤형 정보를 유포하고 있다. 본 논문에서는 이러한 관심 집단을 대상으로 한 비정상 정보의 특성을 분석하고 이를 탐지하는 방법을 제시한다. 이를 위해 선거 전후에 10개의 공통 관심 집단에 게시된 의견을 수집하여 분석하였다. 그 결과, 각 집단에 맞춤화된 정보가 실제 유포되고 있으며 선거일이 가까워짐에 따라 점차 증가함을 보였다. 또한, 비정상 정보를 탐지하기 위한 시스템을 제안하였는데, 이 시스템은 개별 의견에서 보이는 특징뿐 아니라 의견 게시자의 전반적인 행위 및 게시자와 협력한 사용자의 특성을 종합적으로 분석한다. 제안한 시스템을 수집한 데이터에 적용한 결과 90% 이상의 정확도로 비정상 의견을 탐지하였으며 다수의 사용자가 조직적으로 비정상 의견을 유포한 정황을 발견하였다. 제안한 시스템으로 관심 집단에 게시된 의견을 주기적으로 검사한다면 비정상 정보의 유포를 더 빠르게 차단하고 영향을 줄일 수 있을 것이다. 또한, 탐지에 활용한 특징은 정치적인 목적 이외의 비정상 정보 판별에도 활용될 수 있을 것이다.

정보시스템의 지속적 사용에서 경험의 역할에 대한 분석 (An Analysis of the Roles of Experience in Information System Continuance)

  • 이웅규
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제21권4호
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    • pp.45-62
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    • 2011
  • The notion of information systems (IS) continuance has recently emerged as one of the most important research issues in the field of IS. A great deal of research has been conducted thus far on the basis of theories adapted from various disciplines including consumer behaviors and social psychology, in addition to theories regarding information technology (IT) acceptance. This previous body of knowledge provides a robust research framework that can already account for the determination of IS continuance; however, this research points to other, thus-far-unelucidated determinant factors such as habit, which were not included in traditional IT acceptance frameworks, and also re-emphasizes the importance of emotion-related constructs such as satisfaction in addition to conscious intention with rational beliefs such as usefulness. Experiences should also be considered one of the most important factors determining the characteristics of information system (IS) continuance and the features distinct from those determining IS acceptance, because more experienced users may have more opportunities for IS use, which would allow them more frequent use than would be available to less experienced or non-experienced users. Interestingly, experience has dual features that may contradictorily influence IS use. On one hand, attitudes predicated on direct experience have been shown to predict behavior better than attitudes from indirect experience or without experience; as more information is available, direct experience may render IS use a more salient behavior, and may also make IS use more accessible via memory. Therefore, experience may serve to intensify the relationship between IS use and conscious intention with evaluations, On the other hand, experience may culminate in the formation of habits: greater experience may also imply more frequent performance of the behavior, which may lead to the formation of habits, Hence, like experience, users' activation of an IS may be more dependent on habit-that is, unconscious automatic use without deliberation regarding the IS-and less dependent on conscious intentions, Furthermore, experiences can provide basic information necessary for satisfaction with the use of a specific IS, thus spurring the formation of both conscious intentions and unconscious habits, Whereas IT adoption Is a one-time decision, IS continuance may be a series of users' decisions and evaluations based on satisfaction with IS use. Moreover. habits also cannot be formed without satisfaction, even when a behavior is carried out repeatedly. Thus, experiences also play a critical role in satisfaction, as satisfaction is the consequence of direct experiences of actual behaviors. In particular, emotional experiences such as enjoyment can become as influential on IS use as are utilitarian experiences such as usefulness; this is especially true in light of the modern increase in membership-based hedonic systems - including online games, web-based social network services (SNS), blogs, and portals-all of which attempt to provide users with self-fulfilling value. Therefore, in order to understand more clearly the role of experiences in IS continuance, analysis must be conducted under a research framework that includes intentions, habits, and satisfaction, as experience may not only have duration-based moderating effects on the relationship between both intention and habit and the activation of IS use, but may also have content-based positive effects on satisfaction. This is consistent with the basic assumptions regarding the determining factors in IS continuance as suggested by Oritz de Guinea and Markus: consciousness, emotion, and habit. The principal objective of this study was to explore and assess the effects of experiences in IS continuance, with special consideration given to conscious intentions and unconscious habits, as well as satisfaction. IN service of this goal, along with a review of the relevant literature regarding the effects of experiences and habit on continuous IS use, this study suggested a research model that represents the roles of experience: its moderating role in the relationships of IS continuance with both conscious intention and unconscious habit, and its antecedent role in the development of satisfaction. For the validation of this research model. Korean university student users of 'Cyworld', one of the most influential social network services in South Korea, were surveyed, and the data were analyzed via partial least square (PLS) analysis to assess the implications of this study. In result most hypotheses in our research model were statistically supported with the exception of one. Although one hypothesis was not supported, the study's findings provide us with some important implications. First the role of experience in IS continuance differs from its role in IS acceptance. Second, the use of IS was explained by the dynamic balance between habit and intention. Third, the importance of satisfaction was confirmed from the perspective of IS continuance with experience.

인공지능 기술에 관한 가트너 하이프사이클의 네트워크 집단구조 특성 및 확산패턴에 관한 연구 (Structural features and Diffusion Patterns of Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence using Social Network analysis)

  • 신선아;강주영
    • 지능정보연구
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    • 제28권1호
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    • pp.107-129
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    • 2022
  • 기술경쟁이 심화되고 있는 오늘날 신기술에 대한 선도적 위치의 선점이 중요하다. 선도적 위치의 선점과 적정시점에 기술 획득·관리를 위해 이해관계자들은 지속적으로 기술에 대한 탐색활동을 수행한다. 이를 위한 참고 자료로서 가트너 하이프 사이클(Gartner Hype Cycle)은 중요한 의미가 있다. 하이프 사이클은 기술수명주기(S-curve)와 하이프 수준(Hype Level)을 결합하여 새로운 기술에 대한 대중의 기대감을 시간의 흐름에 따라 나타낸 그래프이다. 새로운 기술에 대한 기대는 기술사업화뿐만 아니라 연구개발 투자의 정당성, 투자유치를 위한 기회의 발판이 된다는 점에서 연구개발 담당자 및 기술투자자의 관심이 높다. 그러나 산업계의 높은 관심에 비해 실증분석을 시도한 선행연구는 다양하지 못하다. 선행문헌 분석결과 데이터 종류(뉴스, 논문, 주가지수, 검색 트래픽 등)나 분석방법은 한정적이었다. 이에 본 연구에서는 확산의 주요한 채널이 되어가고 있는 소셜네트워크서비스의 데이터를 활용하여 'Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021'의 단계별 기술들에 대한 집단구조(커뮤니티)의 특성과 커뮤니티 간 정보 확산패턴을 분석하고자 한다. 이를 위해 컴포넌트 응집규모(Component Cohesion Size)를 통해 각 단계별 구조적 특성과 연결중심화(Degree Centralization)와 밀도(Density)를 통해 확산의 방식을 확인하였다. 연구결과 기술을 수용하는 단계별 집단들의 커뮤니케이션 활동이 시간이 지날 수록 분절이 커지며 밀도 역시 감소함을 확인하였다. 또한 새로운 기술에 대한 관심을 촉발하는 혁신태동기 집단의 경우 정보확산을 촉발하는 외향연결(Out-degree) 중심화 지수가 높았으며, 이후의 단계는 정보를 수용하는 내향연결(In-degree) 중심화 지수가 높은 것으로 나타났다. 해당 연구를 통해 하이프 사이클에 관한 이론적 기초를 제공할 것이다. 또한 인공지능기술에 대한 기술관심집단들의 기대감을 반영한 정보확산의 특성과 패턴을 소셜데이터를 통해 분석함으로써 기업의 기술투자 의사결정에 새로운 시각을 제공할 것이다.