• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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• pp.93-94
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• 2015

본 논문에서는 학교 교육환경에서 청소년들에게 발생 할 수 있는소 셜미디어의 역기능을 빅 데이터 처리를 통하여 분석 할 수 있는 방법을 제시하고, 특히 악성 댓글을 위주로 한 청소년들 간의 소셜미디어를 중심으로 빅 데이터의 마이닝 기술을 활용하여 대표적인 청소년 문제의 확산을 방지 할 수 있는 시스템 제안한다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권2호
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• pp.51-58
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• 2016

최근 국내는 물론 전 세계적으로 새로운 관심을 끌고 있는 기술은 무인 항공기이며, 과학, 군사, 마케팅, 스포츠, 엔터테인먼트 등 다양한 분야를 가리지 않고 발휘하는 다재다능함이 드론 열풍의 원동력이다. 또한 활용 범위가 광범위한 만큼 향후 산업화된다면 그 잠재력 또한 무궁무진할 것으로 기대된다. 본 논문에서는 무인항공기 기반의 빅데이터 처리 시스템의 프로토타입을 설계 및 제안 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.682-683
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• 2014

최근 IT업체들은 온라인 상에서 소비자들이 평소에 쏟아내는 의견들을 수집, 축적해서, 원하는 키워드를 중심으로 내용을 분석함으로써, 특정 주제에 대해 어떤 여론이 형성되고 있으며, 여론이 어떻게 전파되고 있는지 경로를 파악할 수 있는 소셜 빅데이터 분석 툴을 경쟁적으로 개발하고 있다. 본 논문에서는 소셜 빅 데이터를 분석함에 있어 이슈를 감지하고 예측하는 기술을 실제 사례에 적용하여 분석한 결과를 고찰해 보고자 한다. 소셜 미디어 데이터 패턴을 비교 분석하고 부정이슈 감지를 위해 부정 여론을 확산시키는데 영향을 미치는 내용과 작성자를 독립변수로 하고, 평균 이슈 도달 시간 및 속도를 종속변수로 정의한다. 부정 여론 형성의 영향력은 트윗수, 리트윗 수를 기준으로 이슈 감지한다. 분석결과 전체 트윗 중 리트윗 메시지가 큰 비중 차지하고 이슈에 대한 버즈가 증가할수록 리트윗 비중이 증가하였으며 크게 확산될 때는 리트윗량이 크게 증가하여 짧은 시간 안에 넓게 확산하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.629-630
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• 2014

서비스 산업에 있어 기업 간의 경쟁이 날로 심화되어 가고 있는 가운데 효율적인 경영을 위해서는 시시각각으로 변하는 고객의 니즈를 파악하기 위해 그 어느 때 보다도 고객피드백이 필요한 시대이다. 최근 기업에서는 다양한 고객의 목소리가 담겨 있는 소셜 미디어상의 빅 데이터를 이용하여 고객의 피드백을 파악하려는 노력을 하고 있다. 따라서 모바일 스마트 혁명의 핵심 자원인 빅 데이터를 어떻게 분석, 활용 할 것인지 많은 기업들의 관심이 집중되고 있다. 본 연구에서는 이러한 소셜 빅 데이터를 분석하는 기술로서 최근 이슈를 감지하고 예측하는 방법을 제안하다. 이것은 기관이나 기업 등 분석대상과 관련된 소셜 데이터 자체를 분석하거나 그 외 관련 데이터와 연관 관계 분석 등 여러 가지 방법을 조합하여 부정적 이슈 등의 탐지가 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.153-154
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• 2022

본 논문에서는 역연령으로 구분되었던 기존 생물학적 성숙도에 기반한 체력 지표가 아닌 골성숙도를 활용한 생물학적 성숙도에 기반하여 유소년의 신체에 맞는 체계적인 운동을 추천하는 기법을 제안한다. 이를 통해 유소년의 성장기에 개인화된 운동능력 발달을 성취하게 함으로써 국민 체력 증진에 기여하고 체육 공교육 활성화 및 유소년 피트니스 관리 산업 발전에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권1호
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• pp.23-29
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• 2020

ICT의 발전, ICT 기기와 서비스의 다양화, 소셜 미디어의 확장 등으로 생성된 데이터들은 그 데이터의 양, 다양성, 속도 등으로 특징 지워지는 빅데이터로 분류되고 있다. 빅데이터의 활용 확산은 모든 산업에서 데이터 분석에 의한 현상태 파악, 미래의 예측, 적용할 기회의 창출 등의 효과를 기대하고 있다. 그러나 이러한 일들이 이루어지려면 그 일을 수행할 인력의 배출이 절실하나 국내에서는 아직까지도 전문 인력 양성 기관이나 교육과정이 부족한 현실이다. 이에 본 사례연구에서는 국내의 빅데이터 인력양성 교육의 상태를 조사하고, 빅데이터에 대한 인식제고에 따라 교육의 필요성이 대두되고 있는 이 때 균형잡힌 전문 인력을 육성하기 위해서 어떤 단계와 수준으로 교육되고 있는지를 알아보고 학생들의 가치를 높일 수 있는 방안을 고민하는 계기를 마련하고자 한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권2호
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• pp.166-171
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• 2024

Recently, there has been an increasing trend in the role of social media in tourism marketing. We analyze changes in tourism marketing trends using tourism marketing keywords through social media networks. The aim is to understand marketing trends based on the analyzed data and effectively create, maintain, and manage customers, as well as efficiently supply tourism products. Data was collected using web data from platforms such as Naver, Google, and Daum through TexTom. The data collection period was set for one year, from December 1, 2022, to December 1, 2023. The collected data, after undergoing refinement, was analyzed as keyword networks based on frequency analysis results. Network visualization and CONCOR analysis were conducted using the Ucinet program. The top words in frequency were 'tourists,' 'promotion,' 'travel,' and 'research.' Clusters were categorized into four: tourism field, tourism products, marketing, and motivation for visits. Through this, it was confirmed that tourism marketing is being conducted in various tourism sectors such as MICE, medical tourism, and conventions. Utilizing digital marketing via online platforms, tourism products are promoted to tourists, and unique tourism products are developed to increase city branding and tourism demand through integrated tourism content. We identify trends in tourism marketing, providing tourists with a positive image and contributing to the activation of local tourism.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제26권2호
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• pp.1-23
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• 2017

Purpose Facebook is a social network service that has the highest number of Monthly Active Users around the world. Hence, marketers have selected Facebook as the most important platform to get customer engagement. With respect to the customer engagement enhancement, the most popular and engaging post type in the Facebook brand fan pages related to what was usually classified as 'sweepstakes'. Sweepstakes refer to a form of gambling where the entire prize may be awarded to the winner. Which makes customers more engaged with the brand. This study aims to explore sweepstakes-oriented social media marketing approaches based on the application of big data analytics. Design/methodology/approach we collect sweepstakes data from each company based on the data crawling from the Facebook brand fan pages. The output of this study explains how companies in each category of FCB grid can design and apply sweepstakes for their social media marketing. Findings The results show that they have one thing in common across the four quadrants of FCB grid. Regardless of the quadrants, most frequently observed type is 'Simple/Quiz or Comments/Quatrains [event type of sweepstakes] + Gifticon [type of reward prize] + Image [type of message display] + No URL [Link toother website] +Single-Gift-Offer [type of reward prize payment]'. So, if the position of the brand is hard to be defined by the FCB grid model, then this general rule can be applied to all types of brands. Also some differences between the quadrants of the FCB grid were observed. This study offers several research implications by analyzing Sweepstakes-oriented social media marketing approaches in Facebook brand fan pages. By using the FCB grid model, this study provides guidance on how companies can design their sweepstakes-oriented social media marketing approaches in the context of Facebook brand fan pages by considering their context.

• Journal of Contemporary Eastern Asia
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• 제13권1호
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• pp.1-4
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• 2014

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.95-117
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• 2022

인터넷 기술의 발전으로 인해 다양한 미디어가 등장하면서 광고주들은 기업의 광고 전략에 적합한 미디어를 선택하는데 어려움을 경험하고 있다. 전통적인 광고 마케팅 전략을 바탕으로 광고 미디어를 선택하면 소비자의 상황 정보를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 상황에서 소비자의 과거 데이터를 분석하여 소비자가 필요하거나 관심 있는 정보를 바탕으로 광고주에게 맞춤형 미디어를 제공하는 추천 시스템이 필요하다. 전통적인 추천 시스템은 정량적 선호도 정보를 기반으로 추천 서비스를 제공하기 때문에 다양한 상황 정보를 반영하기 어려운 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용하여 소비자의 미디어 시청 시간, 거주 지역, 나이, 성별 등 상황 정보를 고려하여 광고주에게 맞춤형 미디어를 추천하는 방법론을 제안한다. 본 연구는 한국방송광고진흥공사에서 제공하는 소비자행태조사 데이터를 사용하여 추천 시스템을 구축하였다. 또한, 기존 연구에서 널리 사용되는 여러 벤치마크 모델과 비교하여 추천 성능을 검증하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안하는 소비자의 상황 정보를 반영한 추천 모델이 기존의 벤치마크 모델보다 높은 정확성을 나타내는 것을 확인하였다. 이 연구는 향후 광고주들이 소비자의 여러 상황 정보를 바탕으로 맞춤형 미디어 선택할 때 효과적인 의사결정을 내릴 수 있도록 도움을 주는데 기여를 할 수 있을 것으로 기대한다