• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제5권9호
• /
• pp.229-236
• /
• 2016

기존의 범죄 예측 방법들은 범죄 발생을 예측하기 위해 기존 기록을 이용하였다. 그러나 이러한 범죄 예측 모델은 데이터를 갱신하는데 어려움이 있다. 범죄 예측을 향상시키기 위해서 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 이용하여 범죄를 예측하는 연구들이 진행되었지만, SNS 데이터와 범죄 기록 사이의 관계에 대한 연구는 미흡하다. 따라서, 본 논문에서는 SNS 데이터와 범죄 발생 사이의 관계를 범죄 예측의 관점에서 분석하였다. 잠재 디리클레 할당(LDA)을 이용하여 범죄 발생과 관련된 단어를 포함하는 트윗을 추출하였고, 범죄 기록에 따른 트윗 빈도의 변화를 분석하였다. 범죄 관련 단어를 포함하는 트윗의 빈도를 계산하고, 범죄 발생에 따라서 트윗 빈도를 분석하였다. 범죄가 발생하였을 때, 범죄와 관련된 트윗의 빈도가 변화하였다. 게다가, 범죄 발생 전후에 트윗 빈도가 특정 패턴을 보이기 때문에 SNS 데이터가 범죄 예측 모델에 도움이 될 것이다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.289-300
• /
• 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
• /
• 제11권1호
• /
• pp.237-242
• /
• 2013

최근 페이스북(Facebook)과 트위터(Twitter) 등의 폭발적인 성장에 따라 SNS는 사회적 학문적인 관심의 대상으로 부상하고 있다. 그러나, SNS는 이용자의 신상 정보와 사적인 의견 교환을 근간으로 사용자의 프라이버시가 노출될 수 있는 문제가 존재한다. 본 논문에서는 현재 SNS에서 이용자의 개인 프라이버시를 보호하기 위해 사용되고 있는 블록킹 대신 데이터 분리와 데이터 허위 정보를 이용한 SNS 사용자 프라이버시 보호 모델을 제안한다. 제안 모델은 사용자의 내용 정보를 분리하여 분리된 내용 정보에 허위 정보를 추가함으로써 제3자가 사용자의 내용 정보를 수집하여도 정확한 정보를 추출하지 못하도록 하고 있다. 또한, 제3자가 이용자의 정보를 불법적으로 악용하지 않도록 SNS 서비스 제공자가 이용자의 정보를 활용할 경우 이용자에게 사전에 동의를 구한다.

• 융합보안논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.55-60
• /
• 2022

본 연구는 재생에너지와 관련된 에너지 분야의 동향과 관계구조를 분석하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 SNS Data를 포한한 Big Data를 중점으로 분석하였다. SNS는 Instragram 플랫폼을 활용하여 재생에너지 해시태그들을 수집하였으며, 빅데이터 분석, 소셜네트워크 분석을 위한 워드임베딩 방법으로 사용하였고, 본 연구에서 도출된 결과를 토대로 재생에너지 산업의 발전에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제19D권4호
• /
• pp.271-280
• /
• 2012

현재 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service: SNS)의 이용자 수가 늘어나면서 SNS에서 생성되는 콘텐츠 데이터의 양도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 이러한 SNS는 개인의 근황, 관심사를 전달하기 위해 사용하고, 친목도모, 엔터테인먼트, 제품 마케팅, 최신 뉴스 공유, 1인 미디어 등 다양한 목적으로 활용하고 있다. SNS가 스마트폰에서 사용 가능해지면서 사용자들은 언제, 어디서나 실시간으로 사회의 주요쟁점이나 사회구성원들의 주 관심사와 같은 콘텐츠를 기존 미디어 매체보다 빠르게 생성하고 확산시킨다. 기존 웹 콘텐츠 색인 기법은 색인대상이 다양하고 정확성에 중점을 두어 색인하므로 실시간으로 대량 생성되는 SNS 콘텐츠를 색인하는 기법으로 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 관계형 DBMS기반 실시간 색인 기법이 있으나 색인대상의 축소와 색인 절차의 복잡성이 높다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 생성된 SNS콘텐츠를 색인하기 위하여 NoSQL기반 SNS 콘텐츠 생성시간과 키워드를 각각 색인하는 TK-Indexing 기법을 제안하여 기존 색인 기법의 복잡성을 개선한다.

• 한국정보컨버전스학회논문지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.49-57
• /
• 2014

최근 대량의 SNS(Social Network Service) 데이터로부터 유용한 정보를 추출하고 사용자의 진의 정보를 평가하기 위한 오피니언 마이닝(opinion mning)이 소개되고 있다. 오피니언 마이닝은 대량의 SNS 데이터로부터 빠른 기간 내에 데이터를 수집하고 분석하여 목적에 적합한 정보를 추출하는 효율적인 기법이 필요하다. SNS에서 발생되는 다양한 비정형 데이터로부터 감성정보를 추출하기 위해, 본 논문에서는 하둡(Hadoop) 시스템 기반의 병렬적 HDFS(Hadoop Distributed File System)와 맵리듀스(MapReduce) 기반 감성분석 함수를 제안한다. 실험결과로 제안한 시스템과 함수는 데이터 수집과 적재시간에 대해 O(n)보다 빠르게 처리하며, 메모리와 CPU 자원에 대해 안정적인 부하분산이 이루어지는 것을 확인하였다.

• 경영정보학연구
• /
• 제20권2호
• /
• pp.63-85
• /
• 2018

최근 새롭게 등장하는 핫스팟 지역과 트렌드 중심지는 SNS를 이용하는 골목러(골목 구석구석을 탐색하며 자신 만의 멋집 및 맛집을 찾아 SNS로 공유/홍보하는 사용자)들에 의한 바이럴 효과로 인해 골목 및 블록 등으로 세분화되어 움직이는 현상이 나타나고 있다. 따라서 유의미한 트렌드 중심지(상권 및 핫 플레이스)를 파악함에 있어서, 국가에서 정의하는 상권분석 데이터 및 지하철역, 쇼핑몰 상가 등 대형집객시설과 유동인구수 등의 거시적인 지표만으로는 한계가 있으며, SNS 사용자 데이터를 활용한 면밀한 분석이 필요하다. 본 연구는 사용자에 의해 형성되는 트렌드 중심지 파악을 위해 최근 급부상하는 SNS인 인스타그램 데이터를 활용하여 "소셜 빅 데이터 분석 방법론"을 구축하고 검증하였다. 트렌드 중심지 도출을 위한 빅 데이터 분석 기법으로 국지모란지수법을 활용하여 공간분석 모델을 개발하였고, 개발된 분석 모델을 기반으로 인스타그램 데이터에 대한 공간분석을 수행하였다. 소셜 빅 데이터에 대한 공간분석 결과, 국가 지정의 국내 기존 상권 정보에는 나타나지 않는 "SNS 사용자 데이터 기반의 새로운 트렌드 중심지"가 도출되었다. 본 연구에서 제시된 분석 방법론을 통해, SNS를 활용하여 빠르게 변화하는 최신 트렌드 지역을 보다 명확하게 파악할 수 있으며, 소상공인 및 골목상권 상인들의 창업, 마케팅 등에 활용될 수 있는 유용한 실무 정보를 제공할 수 있을 것이다. 본 연구에서 제안된 분석 방법론은 앞으로 다양한 소셜 빅 데이터 연구에 활용될 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제10권4호
• /
• pp.257-263
• /
• 2012

스마트폰의 보급이 늘어나면서 Wi-Fi망을 사용 할 수 있게 되고 피쳐 폰보다 더 높은 연산능력으로 PC에서 사용하던 다양한 프로그램들을 사용 할 수 있게 되었다. 그중 하나로 SNS, 메신저등 커뮤니케이션 프로그램이 스마트폰에서 사용가능 해졌고 이는 3G통신망 데이터트래픽양 증가를 불러왔다. 아이폰(iPhone) 출시 후 2개월간 데이터 트래픽이 이전 11개월간 총 트래픽보다 122배 늘어났다. 이러한 현상은 통화 품질 저하와 데이터전송 정체를 야기한다. 본 논문은 Wi-Fi의 장점인 서비스 커버리지, 데이터전송 속도 그리고 비용이 무료인 특성을 혼합하여 개방형 Wi-Fi인프라를 구축하여 언제 어디서나 데이터통신을 이용 할 수 있는 시스템을 구현하며 이러한 인프라를 기반으로 SNS를 구현하고 각 기능에 대한 시뮬레이션을 실험하고 검증한다. 본 논문에서는 AP데이터와 서비스 구현을 위한 서버구성과 개방형 Wi-Fi망 설계 그리고 AP위치기반 SNS를 구현한다. 이렇게 구현된 망의 연결과 스위칭 성능 실험 결과와 AP위치기반 SNS의 기능 활용에 대한 내용을 제안한다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
• /
• 제21권1호
• /
• pp.35-51
• /
• 2014

The popularity of Social Network Service (SNS) providing web sites has increased continuously by using a variety of mobile devices. The study results show that security of SNS, efficiency of SNS, safety, empathy of SNS quality, easy of use of SNS, assurance of SNS, service variety of SNS are having positive impact to some degree on the user satisfaction. Further, the user satisfaction of SNS users have a positive impact on the continuance usage intention of SNS users. This results show that various SNS qualities are necessary to actively explore and obtain further information that users intend to find, while they are insufficient in function to provide the information other users require or exchange information with other users through the SNS.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
• /
• pp.438-440
• /
• 2014

최근 폭발적으로 증가하는 SNS서비스의 상업적으로 이용하려는 움직임이 활발하다. 따라서 본 논문은 실시간 SNS 환경에서 제조기업과 제품의 평판에 관련된 정보를 정확하게 분석 할 수 있는 방안을 제시한다. 크롤링 방식으로 수집된 SNS의 텍스트 데이터들에 대한 형태소 분석을 수행하여 단어 간 연관성을 파악한다. 또, 문장에서 추출된 형태소는 구축된 감성사전을 통해 통계적으로 분석하여 이를 시각화 하여 보여준다. 이때, 추출된 단어가 감성사전에 존재하지 않을 경우 이를 자동으로 추가하는 기법을 제안한다.