• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.7607-7616
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• 2015

본 연구는 청소년의 SNS(Social Network Service) 이용시간에 따른 우울 및 충동성의 차이에 대해 알아보고자 하였다. 이를 위하여 2013년 12월 27일부터 2014년 1월 3일까지 수집된 '2014년 청소년 전자기기 과몰입 실태와 예방방안' 연구 설문 중 서울지역 중 고등학생 1,008명의 데이터를 활용하였다. 이 중 SNS 이용시간 상위 33%(N=364)와 하위 33%(N=319)의 자료를 추출하여 두 집단을 구성하였고, 성별을 통제한 후 두 집단의 우울 및 충동성의 차이를 살펴보기 위하여 Mplus 7.31 프로그램을 사용해 최대우도법 추정을 적용한 구조방정식모형(SEM) 분석을 실시하였다. 분석 결과, SNS 이용시간에 따른 집단 간 우울 및 충동성 수준은 통계적으로 의미 있는 차이를 보였다. 즉 우울과 충동성에 성별이 미치는 영향력을 통제했을 때, 청소년의 우울 및 충동성 수준은 SNS 이용시간 하위집단 보다 SNS 이용시간 상위집단에서 더 높게 나타났다. 이것은 SNS 이용시간이 많을수록 청소년의 우울 및 충동성이 높아질 가능성이 있음을 의미한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.706-707
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• 2013

최근 스마트 폰 출현에 따른 모바일 환경의 발달과 지속적인 IT 발달로 인해 새롭게 창출, 유통되는 정보가 기하급수적으로 증가하여 실시간으로 소비자의 니즈를 파악할 수 있는 가장 효율적인 방법은 블로그나 SNS 등과 같은 빅 데이터를 이용하는 것이다. 따라서 기업이 효율적인 고객관계관리(CRM:Customer Relationship Management)를 실행하기 위해서 빅 데이터는 매우 필요한 자원이다. 그러나 고객에 대한 서비스와 관리가 매우 중요한 호텔기업에 있어 현재 우리나라에서는 빅 데이터를 이용한 CRM 은 매우 부족한 상황이다. 본 연구에서는 빅 데이터를 이용한 CRM에 대한 고찰을 하고 빅 데이터를 이용한 호텔 CRM을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.849-852
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• 2017

본 논문에서는 SNS에서 수집한 데이터를 이용하여 사회 불안의 시공간 분포를 시각화 하는 기법을 소개한다. Open API인 twitter4j를 이용하여 트위터로부터 시공간 정보를 포함한 데이터를 수집한 뒤, 이 트윗의 작성자가 불안한지 아닌지 표시한 훈련 데이터를 준비한다. 이 훈련 데이터와 한글 형태소 분석기 Open API인 KOMORAN을 이용해 사전을 구축하고, 불안 분류기를 개발한다. 트위터로부터 수집한 시공간 정보를 포함한 데이터를 분류기로 분류하여, 지도에 표시해줌으로써 사회 불안을 시각화 한다. 사회 과학자들이 이를 이용하여 불안을 체계적으로 연구함으로써 불안으로부터 생기는 다양한 사회 문제들을 해결할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.655-665
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• 2018

소셜 네트워크 서비스(social network service; SNS)는 개개인의 의견을 공유하거나 소통하는 일반적인 도구로 사용되고 있으며, 특히 정치적인 이슈의 전파 과정에서 타인과의 공유를 통하여 자신이 지지하는 후보에 대한 긍정적인 홍보 등을 통해 여론을 형성 또는 확장한다. 기존의 여론 조사 결과는 응답률, 표본 수집의 방식 등과 관련하여 예측의 정확성에 대한 끊임없는 논란이 되어왔다. 본 논문은 이러한 소셜 네트워크 서비스 상에 존재하는 수많은 비정형 데이터의 감성 분석을 통하여 여론조사의 예측력을 개선, 보완하는 방안을 제시하고자 한다. 제시하고자 하는 연구 내용은 비정형 데이터 크롤링 및 기존에 사용되던 감성 사전에 대한 추가적인 보정 과정을 포함하고 있으며, 이를 통하여 본 논문에서 제안하는 방식은 오차의 감소를 통하여 예측력을 개선하는 결과를 나타냈다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권2호
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• pp.57-66
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• 2017

프랜차이즈 경쟁의 심화에 따라 기업은 프로모션에 상당한 재원을 투자하고 있으며, 이에 프로모션의 효과 측정의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구는 프랜차이즈 외식 산업에서 이러한 프로모션의 효과를 조사하기 위해 대표적 소셜 네트워크 서비스인 트위터 데이터를 경험적으로 분석하였다. 먼저 프로모션의 간격과 기간, 그리고 계절이 프로모션의 효과에 영향을 미치는 요인임을 통계적으로 입증했고, 나아가 각 요인별로 프로모션의 효과에 영향을 미치는 배경을 파악하여 외식 산업 내 기업의 업종에 따른 프로모션 전략을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.386-389
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• 2016

최근 남녀노소를 불문하고 피부 관리에 대한 관심이 증가하면서, 피부 개선에 효과적인 화장품의 선택에 관심이 높아지고 있다. 하지만 다양한 화장품들을 대상으로 자동화된 고객 맞춤형 화장품 추천은 그 발전이 더디고, 이와 관련된 연구 또한 아직 미미한 실정이다. 또한, 다양한 특성을 가지는 고객 피부 데이터 셋의 확보가 어려운 상황에서, 소수의 데이터 표본만을 이용하여 화장품 추천이 진행되고 있어 추천의 정확도를 확보하지 못하고 있다. 본 논문은 스마트폰용 휴대용 카메라를 이용하여 고객의 피부 상태를 진단한 후, 고객의 피부 개선에 적합한 화장품을 자동으로 추천하는 기법을 제안한다. 먼저, 화장품 추천을 위해 사용자의 SNS 데이터와 피부 데이터를 수집 및 분석하여 추천 리스트를 생성한다. 이를 기반으로, 추천된 각 화장품의 스코어를 계산한다. 그 다음, 피부 개선 순위와 스코어 기반의 화장품 특성 순위 간의 상관계수를 이용하여 가장 높은 상관계수의 화장품을 우선 추천한다. 성능 평가를 위해 실제 화장품 회사에서 제시한 화장품 추천 리스트와 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 화장품 추천 리스트를 비교함으로써 효용성과 타당성을 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.403-405
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• 2018

도시 속 상업 공간에서는 공간적 위치에 따른 지리적 이점이나 판매하는 상품뿐만 아니라, 해당 공간 속에서 소비자가 느낄 수 있는 문화와 감성이 소비자가 소비를 유하게 하는 중요한 요소가 되기도 한다. ICT 서비스 환경이 자리를 잡아 감과 동시에 제4차 산업 혁명이 도래하고 있는 현대 정보화 환경 속에서 소비자들은 자신의 심리나 감성, 정서에 들어맞는 공간에 방문하며 소비하고 SNS를 통해 공유한다. SNS는 Social Network Service의 줄임말로 너무나 일반적으로 우리 일상에 들어와 있는 개념이다. SNS의 시작은 마케팅의 한 분야로 시작된 것으로 판단된다. SNS를 이용한 홍보마케팅은 21세기에 접어들면서 고객들의 주관적인 개개인의 욕구 충족과 감성을 중시하게 됨으로써 예전보다 더 복합적이며 정교해졌다. 본 연구는 SNS 데이터를 블로그, 카페, 페이스북, 인스타그램에서 지역 명칭을 키워드로 1년간 콘텐츠를 크롤링하며, 형태소 분석기를 통해 학습할 수 있도록 데이터 전처리 작업을 한다. 마지막으로 딥러닝 알고리즘인 RNN 중 LSTM을 사용하여 감성 분석 학습 모델을 만들어서 지역별 콘텐츠의 주요분야, 긍/부정을 판별한다. 이렇게 분석한 데이터를 이용해 각 지역만의 특색과 인기 분야, 비인기 분야, 더 나아가 유망한 분야를 알아본다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.335-336
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• 2022

본 논문에서는 시간대와 대화 주제를 활용하여 카테고리별로 적절한 SNS 광고 시간대 예측 방법을 제시한다. 위의 분석으로 광고주들에게 적절한 광고시간을 제안할 수 있다. 연관규칙분석 알고리즘인 apriori를 사용하였다. 주제는 상거래(쇼핑), 미용과 건강, 시사/교육, 식음료, 여가생활로 추려서 분석하였다. 연관분석 결과, 미용과 건강이 18시, 17시, 16시에 가장 활발히 대화를 나누었다. 상거래(쇼핑)이 14시, 16시, 17시 순으로 가장 활발히 대화를 나누었으며, 시사/교육이 15시, 17시, 16시 순으로 많은 대화를 나누었으며, 식음료가 18시, 17시, 19시 순으로 대화를 많이 나눈 것을 확인했다. 마지막으로, 여가생활은 22시, 23시, 21시 순으로 각각의 대화 주제별로 가장 많이 대화를 나눈 시간대가 달라지는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 소비자 입장에서는 알맞은 광고를 적절한 시간대에 추천받을 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권10호
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• pp.137-145
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• 2016

스마트기기 대중화에 따른 소셜 네트워크 서비스의 폭발적인 증가로 온라인상의 관계와 활동이 오프라인상의 실생활까지 영향을 미침에 따라 온라인상의 소셜 네트워크 활동에 대한 관심과 중요성이 지속적으로 증가하고 있다. 본 연구에서는 SNS 활동에 영향을 미치는 요소를 대상(object, 사용자(User), 영향력 방향(Influence direction), 영향력 강도(Influence distance) 4가지 요소로 정의하고 SNS 사용자 상호간 영향을 유기적 관점에서 측정하는 방법을 제안하였다. 기존 영향력 측정 요소를 반응횟수, 친구의 수, 접촉횟수 등 정형 데이터와 원인시간과 반응시간의 차이, 호감도, 반응의 유형 등 비정형 데이터까지 확대하여 영향력 방향(Influence Directio)과 영향력 강도(Influence Strength or Distance)의 측정 기법을 정교화 하였다. 또한, 영향력 측정을 위한 data를 수집하고 분석하는 시스템과 facebook으로 수집한 sample data를 이용한 영향력 측정 기법 프로세스를 실험하고 구현 가능성을 설명하였다.