• Asia pacific journal of information systems
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• 제33권4호
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• pp.999-1015
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• 2023

Smart speakers represent a growing product in home electronics. However, their capability to record voices in their immediate surroundings has spurred concerns about privacy violations. In this paper, we assess the extent of those concerns in the opinions of smart speaker users by examining the reviews posted by smart speaker users. We focus on South Korea as a representative of advanced Asian economies. The results show that Korean smart speaker users are either unconcerned or unaware of privacy issues, confirming the results of previous studies about UK users, but with an even lower degree of interest in the topic. However, for the few users concerned about privacy, their attitude towards privacy influences their overall opinion about smart speakers.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.141-156
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• 2013

최근 소셜미디어는 전세계적 커뮤니케이션 도구로서 사용에 전문적인 지식이나 기술이 필요하지 않기 때문에 이용자들로 하여금 콘텐츠의 실시간 생산과 공유를 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식을 새롭게 변화시키고 있다. 특히 새로운 소통매체로서 국내외의 사회적 이슈를 실시간으로 전파하면서 이용자들이 자신의 의견을 지인 및 대중과 소통하게 하여 크게는 사회적 변화의 가능성까지 야기하고 있다. 소셜미디어를 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해지고 '빅데이터'라 불리는 정보의 '초(超)범람'을 야기하였으며, 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회이자 의미 있는 정보를 발굴해 내기 위한 새로운 연구분야로 각광받게 되었다. 빅데이터를 효율적으로 분석하기 위해 다양한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 지금까지 소셜미디어를 대상으로 한 연구는 개괄적인 접근으로 제한된 분석에 국한되고 있다. 이를 적절히 해결하기 위해 본 연구에서는 트위터 상에서 실시간으로 방대하게 생성되는 빅스트림 데이터의 효율적 수집과 수집된 문헌의 다양한 분석을 통한 새로운 정보와 지식의 마이닝을 목표로 사회적 이슈를 포착하기 위한 실시간 트위터 트렌드 마이닝 시스템을 개발 하였다. 본 시스템은 단어의 동시출현 검색, 질의어에 의한 트위터 이용자 시각화, 두 이용자 사이의 유사도 계산, 트렌드 변화에 관한 토픽 모델링 그리고 멘션 기반 이용자 네트워크 분석의 기능들을 제공하고, 이를 통해 2012년 한국 대선을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 본 연구를 위한 실험문헌은 2012년 10월 1일부터 2012년 10월 31일까지 약 3주간 1,737,969건의 트윗을 수집하여 구축되었다. 이 사례연구는 최신 기법을 사용하여 트위터에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝 할 수 있게 했다는 점에서 주요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 이슈의 변화를 효율적으로 추적하고 예측하기에 유용한 도구이며, 멘션 기반 네트워크는 트위터에서 발견할 수 있는 고유의 비가시적 네트워크로 이용자 네트워크의 또 다른 양상을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.506-509
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• 2017

오피니언 마이닝은 텍스트 속의 감성을 분석해 낼 수 있는 방법으로 작성자의 정서 상태 파악이나 대중의 의견을 알아내기 위해 사용된다. 이를 통해서 개인의 감성을 분석할 수 있듯이 텍스트를 지역별로 수집하여 분석한다면 지역별로 가지고 있는 감정 상태에 대해서 알아 낼 수 있다. 지역별 감성분석은 개인 감성분석에서 얻어 낼 수 없었던 정보를 얻어낼 수 있으며 해당 지역이 어떠한 감정을 가지고 있을 때, 그 원인에 대해서도 파악할 수 있다. 지역별 감성 분석을 위해서는 각 지역별로 작성된 텍스트 데이터들이 필요하므로 트위터 크롤링을 통해서 데이터를 수집해야 한다. 따라서 본 논문에서는 지역별 감성분석을 위한 트위터 데이터 수집 시스템을 설계한다. 클라이언트에서는 특정 지역 및 시간대의 트윗 데이터를 요청하며, 서버에서는 클라이언트로부터 요청받은 트윗 데이터를 수집 및 전송한다. 지역이 가지는 위도, 경도 값을 통해 해당 지역의 트윗 데이터를 수집하며, 수집한 데이터들을 통해 텍스트를 지역 및 시간별로 관리할 수 있다. 본 시스템 설계를 통해 감성분석을 위한 효율적인 데이터 수집 및 관리를 기대한다.

• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.292-297
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• 2014

최근 소셜 네트워크 서비스가 보편화되면서, 이를 활용하여 사람들의 의견이나 감성 등을 파악하기 위한 감성분석 연구가 다양한 분야 진행되고 있다. 기존의 영화 관련 연구의 경우, 대부분이 영화평에 대해 단순 긍/부정으로 감성분석을 하여, 영화에 대한 선호도를 파악하는 데 그쳤다. 사람의 감성은 단순 긍/부정이 아닌 다양한 감성으로 분류될 수 있는데 반해, 이분법적 감성분석은 영화의 평점 정보에서 손쉽게 얻을 수 있는 선호도와 유사한 분석을 하는데 그친다. 따라서 영화의 평점보다 다양하고 유용한 정보를 얻기 위해서는, 영화 리뷰를 세분화된 감성으로 분석하여 영화에 대해 느낀 감성을 다양한 기준으로 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 Thayer 모델을 기반으로 감성 분류 기준을 세우고, 수집한 영화 관련 트윗을 이용하여 각 영화에 대해 대중이 느끼는 감성을 분석한다. 분석된 영화에 대한 감성 비율을 유클리드거리, 코사인유사도, 피어슨 상관계수를 이용하여 영화간의 유사도를 측정하였다. IMDB에서 제공하는 유사 영화 정보를 바탕으로 본 논문에서 제안하는 방식의 유용성을 검증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.41-48
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• 2015

영화 리뷰 사이트에서 영화 평점은 네티즌들의 주관적 판단으로 결정된다. 이로 인해 그들이 남긴 영화평과 평점 사이의 극성이 서로 불일치하는 경우가 종종 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 영화의 평가에 영향을 미치는 감성 문장들의 집합을 만들고, 이들을 영화평에 적용하여 평점을 추론한다. 감성 문장들의 집합을 만들기 위한 과정은 감성 어휘 사전을 구축하는 단계와 감성 문장을 구성하는 단계로 이루어진다. 감성 어휘 사전은 영화평에서 쓰인 형용사와 형용사의 극성을 저장한다. 감성 문장은 영화와 관련된 명사를 주어로 갖고 감성 어휘 사전의 어휘를 서술어로 갖는 문장 구조이다. 감성 문장의 극성과 감성 문장에서 쓰인 서술어의 극성이 다른 문장들은 제거하여 감성 문장들이 감성 어휘 사전 어휘의 극성과 일치되도록 하였다. 영화평에서 쓰인 감성 문장들의 평균 점수를 구하면 영화평이 갖는 감성 점수가 된다. 본 연구 결과를 통해 네티즌들이 매긴 평점에 비해 감성 문장 집합을 적용하여 계산한 영화평의 감성 점수가 영화평에 대한 의견을 더 잘 반영한다는 것을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.1047-1050
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• 2015

IoT(Internet of Things)에 대한 관심과 함께 웨어러블 디바이스 또한 차세대 융합 기술의 핵심으로 그 관심이 증가하고 있다. 특히, 초기 단계인 스마트워치 시장의 선점을 위하여 여러 기업들이 경쟁하고 있으며, 사용자들은 이러한 경쟁 속에서 각 기기에 대한 의견을 SNS를 통하여 공유하며 그에 대한 선호도를 표출하고 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트워치에 관련된 속성과 감성단어들에 대한 감성사전을 먼저 구축한 뒤 이를 토대로 의견 데이터 모델을 통하여 수집된 SNS의 데이터를 속성별로 분류한다. 이후 수집된 데이터를 자연언어 처리 기법을 이용하여 전반적 극성 및 속성별 극성을 판단하고 이를 통하여 각 스마트워치 리뷰에 대한 분석을 수행하고자 한다. 그리고 수집된 자료 분석을 통하여 사용자들이 선호하는 스마트워치의 속성을 파악할 수 있도록 하고 이를 통해 각 기기별 발전방향을 판단하는데 기여하도록 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.1-8
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• 2017

현대 사회에서 패션 시장의 규모는 해외와 국내 모두 지속적으로 증가하고 있다. 전자상거래를 통해 상품을 구입하는 경우 다른 소비자들이 작성한 상품에 대한 평가 데이터는 소비자가 상품의 구입 여부를 결정하는데에 영향을 미친다. 기업의 입장에서도 상품에 대한 소비자의 평가 데이터를 분석하여 소비자의 피드백을 반영한다면 기업의 성과에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 논문에서는 아마존 패션 상품의 리뷰 데이터를 학습하여 형성된 워드임베딩 공간을 이용하여 사용자의 감성을 분석하는 모델을 구축하는 방법을 제안한다. 실험은 아마존 리뷰 데이터 570만건을 학습하여 형성된 워드임베딩 공간을 이용하여 긍정, 부정 리뷰 데이터의 개수에 따라 총 3개의 SVM 분류기 모델을 학습하는 방식으로 진행하였다. 실험 결과 긍정 리뷰 데이터 5만건, 부정 리뷰데이터 5만건을 이용하여 SVM 분류기를 학습하였을 때 88.0%로 가장 높은 정확도(accuracy)를 나타냈다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.289-300
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• 2021

본 연구에서는 SNS 데이터를 수집하고 토픽모델링기법으로 분석하여 SW교육과 AI교육에 대한 키워드와 토픽을 도출하여 시사점을 살펴보고자 하였다. SNS 데이터 분석을 통해 SW교육에 대해서 인재양성 및 전국민 SW교육에 대한 내용과 학교현장에서의 수업설계 및 교수학습방법에 대한 내용이 관심이 높음을 살펴볼 수 있었다. 초등학교에서부터 별도의 교과를 통해 SW교육이 실시되어야 하며, 이는 AI교육에 대한 분석결과에서 정보교과를 토대로 위계를 고려한 교과편성 및 운영이 필요하다는 의견과 일치되었다. AI교육은 새롭게 도입되는 영역으로 현장학교의 지원이 필요하다는 의견이 있었으며, AI인재양성을 위해 대학교육에서도 추진되어야 함을 살펴볼 수 있었다. SNS 데이터 분석을 통해 살펴볼 수 있는 SW교육과 AI교육에 대한 동향은 결국 정보교육의 내실있는 운영과 교육과정 편성으로 귀결된다고 할 수 있으며 이는 국가수준교육과정 편성에 대한 시사점을 내포한다고 할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권3호
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• pp.145-156
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• 2018

배급사가 소매점을 통해 게임을 유통했던 과거와 다르게 현재는 디지털 콘텐츠인 게임을 온라인 기반의 유통채널을 활용하여 판매를 실시하고 있다. 본 연구는 온라인 디지털 콘텐츠 유통 채널인 스팀(Steam)에서 판매되는 게임의 판매량에 대해서 eWOM(전자구전효과)의 요인들이 어떤 영향을 미치는지 분석한다. 최근 빅데이터 기반의 데이터 마이닝 기법을 이용한 연구가 많이 진행되고 있는데, 본 연구에서 eWOM의 요인 중 각 리뷰의 감성을 분석할 수 있는 텍스트 마이닝 기법인 감성분석을 실시하여 eWOM의 감성지수를 도출한다. 감성분석은 나이브 베이즈(Naive Bayes)와 지지벡터기(SVM) 분류기를 활용하고, 정확도가 높은 지지벡터기(SVM) 분류기를 통해 감성지수를 산출한다. 도출한 감성지수와 eWOM의 크기인 각 게임의 리뷰의 수, eWOM의 평점인 각 게임의 유저점수를 독립변수로 하여 종속변수인 판매변화량에 대해서 회귀분석을 실시한다. 회귀분석 결과, 독립변수인 eWOM의 크기와 eWOM의 감성지수가 종속변수인 판매변화량에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구는 연구결과를 통해 국내 게임 기업들이 스팀을 기반으로 해외진출 시 판매량에 영향을 미치는 eWOM의 요인들을 제시할 수 있는 시사점을 가진다.