• Asian Journal for Public Opinion Research
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• 제10권3호
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• pp.178-199
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• 2022

Two surveys for exploring communicative paths toward political participation were conducted with relatively large samples of Americans (N = 1001) and South Koreans (N = 1166). Hierarchical regression modeling of the relationships among demographics, personal networks, news consumption, and cross-cutting discussion and political participation demonstrated mostly commonalities between the two samples, including the interaction between political diversity and Twitter usage for news access but with distinct effect sizes of cross-cutting discussion on political participation. We attribute the differences to the two countries' distinct histories of democracy and culture, and the commonalities to the general relationships between cross-cutting discussion and political participation moderated by strong ties political homogeneity.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권3호
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• pp.895-905
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• 2018

여론조사는 특정 사안에 대하여 사회 집단의 성향을 알아보기 위한 수단으로서 현대 사회에 강한 영향력을 미치고 있다. 이처럼 여론 조사의 영향력이 커짐에 따라 결과물의 위·변조의 문제점이 중요한 이슈로 나타나게 되었으며 여론조사의 신뢰성을 보장하기 위한 새로운 방안이 필요한 실정이다. 이더리움 블록체인은 이를 위한 해결방안으로서 신뢰성이 보장되는 블록체인 기술을 이용하는 분산 어플리케이션을 개발하기 위한 환경이다. 이더리움 분산 어플리케이션은 스마트 컨트랙트를 활용하여 사용자를 위한 서비스들을 투명하고 신뢰성 있게 제공할 수 있다. 본 논문에서는 위·변조가 사실상 불가능한 분산 장부 관리기법인 블록체인을 이용하여 신뢰성을 보장하는 여론조사 기법에 대하여 제안한다. 제안하는 기법은 여론조사 결과물에 대한 여론조사 대상자 개인 및 검증 기관의 견고한 검증 기능을 제공한다. 또한, 제안하는 기법의 유효성을 확인하기 위하여 프라이빗 이더리움 블록체인 네트워크에서 동작하는 여론조사 분산 어플리케이션을 개발한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.265-274
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• 2017

본 논문은 빅데이터 분석 교육의 문제점을 고찰해 그 개선 방안을 제시한다. 빅데이터의 특성은 V3에서 V5로 진화하고 있다. 이에 빅데이터 분석 교육도 V5를 감안한 데이터 분석 교육이 되어야 한다. 작금 불확실성의 증대는 데이터 분석의 리스크를 증가시키기에 내적 외적 구조화/비구조화 데이터를 비롯해 교란 요인마저 분석할 때 데이터의 신뢰성은 증가될 수 있다. 그리고 평판분석을 활용할 때 범하기 쉬운 오류가 가변성과 불확실성에 대한 상황 인식이다. 가변성의 측면을 고려해, 다양한 변수와 옵션에 의한 불확실성의 상황을 인식하고 대비한 데이터 분석이 이뤄질 때 데이터에 대한 신뢰성과 정확성은 증가할 수 있다. 사회관계망 분석에서 학생들과 일반 연구자들이 주로 활용하는 것이 텍스톰과 노드엑셀의 노드 분석이다. 사화관계망 분석은 매개중심성에 의한 상황 분석을 통해 다크 데이터를 찾아 이상 현상을 감지하고 현 상황을 분석하여 유용한 의미를 얻고 미래를 예측할 수 있어야 한다.

• 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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.15-26
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• 2018

이 연구의 목적은 이슈가 SNS를 통해 확산되는데 매체적 특성과 관계가 있는지 네트워크 분석을 통해 규명하는 것이다. 이를 위해 소셜 미디어를 매체 상호작용성과 이용자 상호작용성을 기준으로 유형화하고, 트위터와 유튜브를 통해 확산되는 이슈의 확산성을 비교했다. 노드엑셀 프로그램을 통해 자료를 수집할 수 있는 트위터와 유튜브를 분석 대상으로 했는데 트위터는 매체 상호작용성과 이용자 상호작용성이 낮은 트위터는 '제한형'으로, 유튜브는 매체 상호작용성과 이용자 상호작용성이 높은 '소통 확산형'으로 분류했다. 제한형에서는 이슈 확산 네트워크가 방사형으로 나타났고, 소통 확산형에서는 거미줄형으로 나타났다. 유튜브에서 의견의 다양성이 높았고, 트위터에서 보다 이슈가 더 활발하게 공유되면서 확산된 것으로 나타났다. 결론적으로 상호작용성을 기준으로 소셜 미디어의 구조적인 특성에 따라 이슈의 확산 양상에 차이가 있다는 것을 규명했다는 점에서 연구의 의의가 있다고 하겠다. 이용자들이 얼마나 쉽게 메시지를 공유하고, 댓글을 달면서 상호작용할 수 있는지가 플랫폼으로서 SNS의 활성화에 영향을 미친 것을 밝혔다. 정부와 기업, 소비자들은 이와 같은 트위터와 유튜브의 특성을 파악하고, 커뮤니케이션 채널로서 SNS를 어떻게 활용해야 할지 고려해야 할 것이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.35-46
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• 2016

특정한 관심이나 활동을 공유하는 관계망을 구축해주는 온라인 서비스인 소셜네트워크서비스(SNS), 자신의 관심사에 따라 자유롭게 글, 사진, 동영상 등을 올릴 수 있는 공간인 블로그(Blog) 등은 자신을 알리고 표현하는 사회현상으로 자리 매김하고 있다. 이러한 SNS나 블로그를 통해 사용자들이 자유롭게 표현한 글들을 분석하여 의미있는 정보와 가치, 그리고 패턴을 찾기 위한 텍스트 마이닝(Text Mining), 오피니언 마이닝(Opinion Mining), 의미 분석(Semantic Analysis) 등의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 또한, 연구자들의 연구 효율을 보다 높이기 위하여 키워드 기반 연구들도 이루어져있다. 하지만 대부분의 연구들은 한글의 맞춤법에 많은 한계점을 나타내고 있다. 본 연구는 어근을 찾기 힘든 이상한 외계 언어, 무분별하게 표현되는 속어, 알기 힘든 한글 이모티콘 인터넷 언어, 마이닝 처리 과정에서 파악하기 어려운 단어들을 데이터베이스에 구축하여 데이터 사전 기반 마이닝 처리 기법의 한계를 극복하고자 한다. 특정 주제에 대한 주관적 견해로 구성된 블로그를 사례 분석 대상으로 연구를 진행하였으며 유니코드를 활용한 비표준어 추출은 텍스트 마이닝 처리에 유용함을 발견할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1207-1219
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• 2014

본 연구의 목적은 1) 보험전문가인 보험회사에 근무하는 임직원들이 가지고 있는 채널의 유형, 채널평가 항목, 보험 상품과 보험판매 시 요구되는 채널특성들간의 적합성에 대한 의견을 가지고 생명보험업계와 손해보험업계 각각 2-mode 소셜네트워크 데이터를 구성하고 2) 생명보험업계와 손해보험업계 2-mode 소셜 네트워크 데이터를 1-mode 소셜 네트워크 데이터로 변환하여 생명보험업계와 손해보험업계 두 소셜 네트워크의 구조와 네트워크 특성 변수들을 찾아 비교 분석하고, 소셜 네트워크 기반 측면에서의 생명보험사와 손해보험사의 판매채널 전략의 방향을 제시하고자 한다. 보험 판매채널의 평가에 의한 소셜 네트워크를 비교한 결과, 생명보험업계 소셜 네트워크가 손해보험업계 소셜 네트워크보다 더욱 강한 연결을 보였다. 즉 생명보험업계의 소셜 네트워크의 중심성 변수들이 손해보험업계의 것 들 보다 모두 높게 나타나 생명보험회사들은 채널전략 운영 측면에서 한 방향으로 움직이기가 수월함을 보이는 반면, 손해보험사들은 회사의 규모나 처한 환경에 따라 판매채널 전략이 다를 수 있어 각사의 개별적인 보험 판매 채널전략을 운영해야 함을 의미한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권10호
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• pp.97-106
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• 2023

Sentiment analysis using social network platforms such as Twitter has achieved tremendous results. Twitter is an online social networking site that contains a rich amount of data. The platform is known as an information channel corresponding to different sites and categories. Tweets are most often publicly accessible with very few limitations and security options available. Twitter also has powerful tools to enhance the utility of Twitter and a powerful search system to make publicly accessible the recently posted tweets by keyword. As popular social media, Twitter has the potential for interconnectivity of information, reviews, updates, and all of which is important to engage the targeted population. In this work, numerous methods that perform a classification of tweet sentiment in Twitter is discussed. There has been a lot of work in the field of sentiment analysis of Twitter data. This study provides a comprehensive analysis of the most standard and widely applicable techniques for opinion mining that are based on machine learning and lexicon-based along with their metrics. The proposed work is helpful to analyze the information in the tweets where opinions are highly unstructured, heterogeneous, and polarized positive, negative or neutral. In order to validate the performance of the proposed framework, an extensive series of experiments has been performed on the real world twitter dataset that alter to show the effectiveness of the proposed framework. This research effort also highlighted the recent challenges in the field of sentiment analysis along with the future scope of the proposed work.

• 한국비블리아학회지
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• 제27권3호
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• pp.151-171
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• 2016

본 연구는 언어네트워크 분석방법을 통해 광역도시 대표 트위터의 정보 내용을 연도별 도시별로 심층 분석하고 정보제공 매체로서 트위터 활용에 대해 조사하였다. 언어네트워크 분석을 위한 분석도구는 KrKwic, Ucinet6, Netdraw 프로그램을 이용하였다. 연구 결과, 2014년도에는 시정 관련 정보(시민, 운영, 개최, 참여)와 시민생활 관련 정보(문화, 공원, 출근길)를 중심으로 하는 네트워크가 형성되었다. 반면 2015년에는 시정홍보에 관련 정보(시민, 문의, 개최, 시정, 행사)가 네트워크의 핵심적 역할을 차지하고 있었다. 도시별 네트워크 분석에서 연도별 도시별로 각기 다른 키워드들이 도출되었다.

• 융합보안논문지
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• 제18권5_1호
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• pp.113-120
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• 2018

오늘날 정보 통신 기술의 발전은 네트워크 기반의 서비스 사용자 수를 빠르게 증가시키고 있으며, 인터넷 상에서 사용자 상호간 실시간 정보 공유를 가능하도록 한다. 정보의 공유 과정에는 다양한 방법들이 존재하지만 일반적으로 포털서비스 기반의 정보 공유가 대중화 되어있다. 그렇지만 이러한 정보 공유 과정은 특정 이해 당사자 상호간 해당 정보의 사회적 관심도 증폭을 위한 불법 행위를 유발시키는 원인이 되고 있다. 그 중 매크로 기능을 이용한 여론 조작 공격은 정상적인 여론의 방향을 왜곡시키기 때문에 이에 대한 보안 대책이 시급한 실정이다. 일반적으로 매크로 공격이란 불법적인 사용자들이 다수의 IP나 아이디를 확보한 후 특정 웹 페이지의 내용에 대하여 여론을 조작하는 공격으로 정의한다. 본 논문은 특정 사용자의 매크로 공격에 대하여 트레이스 백 기반의 네트워크 경로 정보를 분석한 후 해당 사용자의 다중 접속을 탐지할 수 있도록 하였다. 즉, 특정 웹 페이지에 대한 전체적인 접근 경로 정보와 사용자 정보가 일치하는 접근이 2회 이상 발생하면 이를 매크로 공격으로 판정하였다. 또한 동일한 지역에서 특정 웹 페이지에 대하여 다수의 아이디를 이용한 접근이 발생하는 경우, 이에 대한 임계 카운트 값 분석을 통하여 특정 웹 페이지에 대한 전체적인 여론 결과를 왜곡 할 수 없도록 하였다.