• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.316-317
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• 2017

본 논문에서는 영화산업에서 사용되고 있는 바이럴 영상의 발전 방향을 알아보고자 한다. 영화에서 사용되는 바이럴 영상은 네티즌의 입소문에 근거하여 영화를 미리 알리고자 하는 목적으로 제작되며 그 유형은 크게 인터뷰, 거짓뉴스 등으로 구분된다. 바이럴 마케팅과 연관되어 결국 적은 투자로 많은 효과를 거두는 것이 필요하다고 보면 영화산업에서 사용되는 바이럴 영상에 대해서도 체계적인 분석과 연구가 필요하다. 본 연구에서는 바이럴 영상의 기존 영화 적용에 대해서 알아보고 최근의 스토리기반 바이럴 영상에 대해 알아본다. 스토리기반 바이럴 영상은 제작에 많은 분석이 필요하다. SNS점유율에 따른 특성도 고려되어야 한다. 기존의 인터뷰나 뉴스보다는 새로우면서도 영화에 대한 직접적인 관심을 이끌어 낼 수 있다는 새로운 방식에 대해서도 발전방향을 알아보아야 한다.

• 경영정보학연구
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• 제21권3호
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• pp.1-26
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• 2019

기존에 오프라인에서만 발생하던 범죄들이 이제 사이버 공간에서도 발생하게 되었다. 특히, 최근 스마트폰 보급에 힘입어 SNS 사용이 증가하면서, 사이버범죄가 증가하게 되었다. 현재 심각한 사회문제로 언급되고 있는 사이버범죄와 그 유형들을 이해하고, 각 사이버범죄의 범죄 관련 요인들을 파악함으로써 사이버범죄를 예방하는 구체적인 방안 제시가 필요하다. 하지만, 사이버범죄 관련 기존 연구들은 대부분 문헌연구 또는 간접적 접근을 통해서 이루어졌다. 그리하여, 본 연구에서는 실제 사이버범죄를 저지른 피의자(범죄자)를 대상으로 인터뷰를 실시하여 범죄 관련 요인들을 파악하고, 이를 기반으로 사이버범죄의 구체적인 예방 및 대응방안을 제시한다. 특히, 다양한 사이버범죄의 유형 중에서 본 연구에서는 최근 급증하며 문제가 되고 있는 정보통신망이용 범죄의 '거래'와 '금융', 그리고 불법콘텐츠 범죄의 '명예훼손·모욕'에 집중하여 조사하고자 한다. 본 연구는 인터뷰를 실시하고, 도출된 주요 요인들 간의 관계를 나타낸 것에 학술적 의의가 있으며 사회적으로는 사이버범죄의 예방 및 대응방안을 제시함으로써 사이버범죄의 피해를 줄이고 이를 해결하는데 기여할 수 있다.

• 경영정보학연구
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• 제19권1호
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• pp.1-23
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• 2017

많은 사람들은 Social Networking Sites(SNS)를 그들 삶의 일부로 생각하며 사용하고 있다. SNS는 사람들 사이의 관계 형성과 존속에 유용하게 이용되기도 하지만 사이버불링과 같은 부작용을 초래하기도 한다. 특히 사이버블링과 같은 부작용은 나이가 어릴수록 많이 나타나는데, 청소년의 20% 가까이가 사이버블링를 겪었다고 고백하고 있다. 그럼에도 불구하고 사이버불링에 관한 연구는 아직 초기단계에 머물러 있어 용어의 정의와 그 실태의 조사 정도가 전부이다. 이에 본 연구에서는 사회적 교환 이론을 도입하여 SNS의 기본 특성인 자기노출과 인간관계에 중요한 자기 통제력이 사이버불링 피해에 미치는 영향을 연구하였다. 그리고 SNS를 많이 사용한다고 알려진 20대 대학생들에게 설문지를 돌려 그 결과를 알아 보았다. 본 연구에서는 특히 사이버불링을 사이버 따돌림과 사이버공격으로 분류하고 자기노출을 접속을 위한 자기노출과 존속을 위한 자기노출로 구분을 지었다. 그리고 두 종류의 자기노출과 자기 통제력이 두 유형의 사이버불링과 각각 어떻게 다른 상관관계를 갖는지 비교 설명하고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.941-956
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• 2017

본 연구는 여성의 인구학적 특성, 성경험, 선호하는 음경 유형, 성기능 장애 유무에 따른 성기능 및 성 선호도에 차이를 비교하고자 하였다. 72명의 성인 여성이 본 설문에 응답하였다. 응답한 자료 분석을 통해 불완전한 응답 및 성경험이 없었던 사람을 제외한 54건이 분석되었다. 수집한 모든 자료는 SPSS 22를 이용하여 독립 t 검정 및 카이제곱 검정을 통하여 분석하였다. 연구 결과, 기혼은 미혼보다 성교빈도와 성기능에서 유의하게 더 높았다(p<.05). 경제수준이 높은 자 또는 보통인 자는 낮은 자보다 주관적 성경험, 성기능에서 유의하게 더 높았다(p<.05). 주관적 성경험이 높은 자는 낮은 자보다 성교 빈도에서 더 높았으며, 음경의 길이 및 특성을 중요하게 생각하였다(p<.05). 귀두를 더 선호하는 자는 음경과 귀두의 굵기가 비슷한 유형을 선호하는 자보다 주관적 성경험이 더 많았으며, 음경의 굵기와 크기를 중요하게 생각하였다(p<.05). 성기능 장애가 있는 자는 없는 자보다 성교 빈도에서 더 낮았으며, 음경의 길이를 중요하게 생각하지 않았다(p<.05). 본 연구의 결과는 다양한 원인에 의하여 성기능 및 성 선호도가 차이가 있을 수 있음을 의미하며, 여성의 성기능 재활을 위한 심리상담 프로그램 개발의 기초자료로 쓰일 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.142-151
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• 2020

우리는 이제 초연결사회(Hyper-Connectivity)에 살고 있다. 오늘날 대중이 소셜 커뮤니케이션을 적극적으로 활용하게 된 이유는 필요한 정보가 웹(Web) 공간을 통해서 소셜 빅데이터(Social Big Data)라는 이름으로 수집되고 분류되어 정보의 생태계인 빅데이터 시대를 만들어 가고 있기 때문이다. 빅데이터 정보가 대중에게 꼭 필요한 정보로 이용되기 위해서는 알기 쉽고 명확하게 전달할 수 있는 빅데이터 시각화작업이 필요하다. 본 연구는 소셜 빅데이터의 정보에 따른 시각화 유형을 분류하였고, 경험 평가대상으로 실제 빅데이터 시각화를 직접 활용하고 연구해야 하는 관련 전공생들과 일반인을 포함한 체험자를 대상으로 하였다. 체험자들의 경험을 분석한 결과, 데이터를 관리·분석·활용할 수 있는 시각화 전달방법에 대한 중요한 시사점이 도출되었다. 이에 따른 빅데이터 시각화 전략은 SNS상의 데이터 환경과 사용자의 눈높이에 맞는 방식으로 표현되어야 한다는 것이다. 앞으로 사용자를 위한 빅데이터 시각화가 상품서비스나 사회적 트렌드에 적용하여 활용된다면 개인의 상품 구매, 취향, 문화 등 그 역할과 적용 범위가 넓어지고 적용 대상이 많아질 것이라는 측면에서 중요한 자료가 될 것으로 생각한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.235-244
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• 2022

코로나19와 같은 팬데믹 현상이 사람들의 이동성에 어떤 변화를 일으켰는지 살펴보기 위해 서울시 공공자전거 대여이력 데이터를 분석하였다. 2019년과 2021년 데이터를 코로나 이전과 이후로 구분해 비교·분석하였다. 공공데이터 포털사이트에서 데이터를 수집하였고, 심층적인 분석을 위해 데이터마트를 만들었다. 주행방향유형 차원과 대여소유형 차원을 추가하였고, 파생변수(대당 회전율과 이용속도)를 생성하여 두 기간의 변화를 비교하였다. 코로나 이전과 이후 평균 이용시간에는 큰 차이가 없지만, 평균 이용거리와 평균 이용속도는 감소하였다. 생활 리듬이 다소 느려진 현상이 따릉이 이동성에서도 나타나고 있다. 평일의 경우 코로나 이전에도 출·퇴근 시간대에 가장 많은 임대가 일어났으나, 코로나 이후에 급증하였다. 감염을 염려하기 시작한 사람들이 마이크로 모빌리티 수단으로 마을버스보다 따릉이를 선호한다고 해석할 수 있다. 본 연구에 제안된 데이터마트 기반 시각화 및 분석 결과는 공공자전거 운영과 정책 개발에 인사이트를 제공할 수 있을 것이다. 향후 연구에서는 트위터, 인스타그램과 같은 SNS 데이터와 공공자전거 데이터를 병합하여 살펴볼 필요가 있다. 자전거를 이용한 사람이 여러 장소에서 보인 행동 패턴 등을 다양하게 살펴본다면, 관련 연구의 가치가 향상될 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.197-218
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• 2019

중국 화장품 전체 교역중 약 67% 정도가 전자상거래로 이루어지고 있는데 특히 한국 화장품인 K-Beauty 제품의 인기가 높다. 기존 연구에 의하면 화장품 같은 소비재의 경우 소비자의 80%는 제품 구매 전 제품정보를 인터넷으로 검색하며 구전정보에 영향을 받는다. 대부분의 중국 소비자들은 화장품과 관련된 정보를 주요 SNS에 다른 소비자들이 올린 댓글을 통해 획득하며 최근에는 뷰티 관련 동영상 채널 정보를 이용하기도 한다. 기존의 온라인 구전 관련 연구는 대부분 Facebook, Twitter, 블로그 등의 매체 자체가 중심이었다. 본 연구에서는 온라인 구전정보의 전달 형태와 정보의 형태를 고려하여 정보유형을 동영상과 사진 및 텍스트로 나누어 연구하고자 한다. 중국의 SNS대표 플랫폼인 SINA Weibo와 동영상 플랫폼 Meipai의 비정형 데이터를 분석하고 온라인 구전정보를 양과 방향성으로 나누어 K-Beauty브랜드 매출액에 미치는 영향을 분석하고자 한다. Meipai에서는 총 약 33만개의 데이터를 수집하였고 SINA Weibo에서는 총 약 11만개의 데이터를 수집하여 화장품의 기본 속성도 고려하여 분석하였다. 본 연구의 의의는 온라인 매출은 K-Beauty화장품에 대해서도 구전에 영향을 받는다는 것을 기본적으로 입증함과 동시에 특히 정보 유형에 대한 구분을 시도 했다는 것이다. 두가지 매체 모두 기존 연구와 같이 양이 매출에 영향을 미치고 있으나 매체풍부성으로 인해 텍스트보다 동영상이 정보를 더 주고 영향이 크다는 것을 입증하였다. 또한, 정보 방향성 측면에서는 색조화장품의 경우 부정 댓글의 영향이 크게 나타났다. 실무적으로는 화장품 판매 전략 및 광고 전략에 기초 및 색조 화장품을 구분하여 중국 K-Beauty화장품 매출증대를 위한 마케팅전략을 구사하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권5호
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• pp.903-913
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• 2015

농림수산식품교육문화정보원에서는 2015년 1월부터 공공데이터 포털 서비스를 시작하였으며 포털 내에 구축된 빅데이터 기반 농식품 추천 시스템을 이용한 맞춤소비정보를 제공하고 있다. 추천시스템의 특징은 첫째, SNS오피니언마이닝, 소비자패널의 모든 구매내역 정보, 기후데이터, 도매가격 데이터와 같은 빅데이터의 성격을 가진 농식품분야의 다양한 데이터들을 이용하기 때문에 데이터 양의 관점에서 추천의 정확도를 높일 수 있다. 둘째, 추천시스템 구축 초기에는 사용자 정보 기반 추천이 어려운 한계를 극복할 수 있는 방법으로 식생활 라이프스타일과 메가트렌드 요인을 이용한 소비자 세분화방법을 사용한다. 이는 사용자 개인정보가 없는 상황에서도 다양한 식품 선호를 반영할 수 있도록 하여 추천실패율을 낯춘다. 셋째, 디리슐레-다항분포를 이용하는 추천 알고리즘을 적용하여 다양한 상황적 요인들의 선호가 반영된 농식품 추천이 가능하도록 하였다. 이 외에도 추천 농식품에 대한 SNS 맛집정보와 버즈량, 관련 식재료를 판매하는 주변 소매점 위치 및 가격정보 등 다양한 정보를 제공하여 농식품 분야 정보에 관심을 높일 수 있도록 시스템을 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.281-282
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• 2021

본 논문에서는 항공 수요예측을 위한 빅데이터 기반 플랫폼의 설계 및 실증 결과를 제시한다. 항공 수요예측 통합 플랫폼은 항공산업 관련 데이터를 Open API, RSS Feed, 웹크롤러(Web Crawler) 등을 이용하여 수집 및 분석하여 자체 개발한 항공 수요예측 알고리즘을 기반으로 결과를 시각화하여 보여주도록 구현되어 있다. 또한, 제안하는 플랫폼의 사용자 인터페이스를 통해 변수 설정을 하여 단위별(Global, National 등), 기간별(단기, 중장기 등), 유형별(여객, 화물 등) 예측 통계 자료를 도출할 수 있다. 플랫폼의 성능 검증을 위해 정형화된 데이터를 비롯하여 소셜네트워크서비스(SNS), 검색엔진 등에서 수집한 비정형 데이터까지 활용하여 특정 키워드의 빈도와 특정 노선에 대한 항공 수요간 상관관계를 분석하였다. 개발한 통합 플랫폼의 지능형 항공 수요예측 알고리즘을 통해 전반적인 공항 운영 및 공항 운영 정책 수립에 기여할 것으로 예상한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.193-193
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• 2021

전 세계적으로 기후변화가 지속되면서 그에 따른 자연재난의 강도와 발생 빈도가 증가하고 있다. 자연재난의 발생 유형 중 집중호우와 태풍으로 인한 수문학적 재난이 대부분을 차지하고 있으며, 홍수피해는 지역적 수문학적 특성에 따라 피해의 규모와 범위가 달라지는 경향을 보인다. 이러한 이질적인 피해를 관리하기 위해서는 많은 홍수피해 정보를 수집하는 것이 필연적이다. 정보화 시대인 요즘 방대한 양의 데이터가 발생하면서 '빅데이터', '머신러닝', '인공지능'과 같은 말들이 다양한 분야에서 주목을 받고 있다. 홍수피해 정보에 대해서도 과거 국가에서 발간하는 정보외에 인터넷에는 뉴스기사나 SNS 등 미디어를 통하여 수많은 정보들이 생성되고 있다. 이러한 방대한 규모의 데이터는 미래 경쟁력의 우위를 좌우하는 중요한 자원이 될 것이며, 홍수대비책으로 활용될 소중한 정보가 될 수 있다. 본 연구는 인터넷기반으로 한 홍수피해 현상 조사를 통해 홍수피해 규모에 따라 발생하는 홍수피해 현상을 파악하고자 하였다. 이를 위해 과거에 발생한 홍수피해 사례를 조사하여 강우량, 홍수피해 현상 등 홍수피해 관련 정보를 조사하였다. 홍수피해 현상은 뉴스기사나 보고서 등 미디어 정보를 활용하여 수집하였으며, 수집된 비정형 형태의 텍스트 데이터를 '텍스트 마이닝(Text Mining)' 기법을 이용하여 데이터를 정형화 및 주요 홍수피해 현상 키워드를 추출하여 데이터를 수치화하여 표현하였다.