• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.24 no.3
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• pp.45-66
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• 2018

Crowdfunding has become more popular than angel funding for fundraising by venture companies. Identification of success factors may be useful for fundraisers and investors to make decisions related to crowdfunding projects and predict a priori whether they will be successful or not. Recent studies have suggested several numeric factors, such as project goals and the number of associated SNS, studying how these affect the success of crowdfunding campaigns. However, prediction of the success of crowdfunding campaigns via non-numeric and unstructured data is not yet possible, especially through analysis of structural characteristics of documents introducing projects in need of funding. Analysis of these documents is promising because they are open and inexpensive to obtain. We propose a novel method to predict the success of a crowdfunding project based on the introductory text. To test the performance of the proposed method, in our study, texts related to 1,980 actual crowdfunding projects were collected and empirically analyzed. From the text data set, the following details about the projects were collected: category, number of replies, funding goal, fundraising method, reward, number of SNS followers, number of images and videos, and miscellaneous numeric data. These factors were identified as significant input features to be used in classification algorithms. The results suggest that the proposed method outperforms other recently proposed, non-text-based methods in terms of accuracy, F-score, and elapsed time.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.375-377
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• 2012

스마트폰과 같은 모바일 기기가 발전함에 따라 SNS, 모바일 메신저, SMS와 같은 단문 기반 메시지는 자신의 감정을 가장 잘 표현하는 매체이다. 그럼에도 불구하고 기존 연구는 주로 장문의 텍스트로부터 긍정, 부정 분류나 문서의 성향을 분석하는 것에 그치는 경우가 많다. 의미지향(Semantic Orientation)방법은 검색엔진을 통해 감정 키워드와 인지하고자 하는 단어의 동시 빈출 정도를 PMI로 계산한 것으로 WordNet과 같은 의미 사전이 존재하지 않는 한국어의 특성에서 적용 가능한 방법이다. 본 논문에서는 의미 지향성 및 다른 텍스트 기반 감정 분류 기술에 대해 비교하고 이들을 활용하여 한국어로 구성된 단문 텍스트에서 효율적인 감정 분류 기법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.403-404
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• 2018

최근 모바일 환경의 발달은 손안의 쇼핑을 완벽히 구현하고 있다. 특히, SNS 및 패션커머스의 발전으로 소비자는 자신이 원하는 의류를 간편하게 구매할 수 있다. 하지만, 모델 착용샷, 설명, 사진 및 댓글 등을 통해 판단하고 구입하기 때문에, 의류 특성상 직접 입어보고 판단해야 하는 실 소비자는 만족도가 떨어지고 판매자 입장에서는 반품이 증가하는 현상이 나타나고 있다. 본 논문에서는 소비자의 만족도를 최대한 높일 수 있는 2가지 요소를 감안한 모바일 쇼핑몰을 소개하고자 한다. 첫째, 소비자 체형과 유사한 모델 착용샷을 제공함으로써 구매 당시 소비자의 구매 만족도를 높인다. 둘째, 의류를 구매한 소비자가 자신이 착용한 사진을 쇼핑몰에 올림으로써 모델로써 활동할 수 있는 기능을 제공함으로써 커머스 SNS가 구축되도록 유도한다. 이를 위해 착용샷을 올리는 회원들을 위한 수수료 구조를 효율화하고 판매사, 소비자, 모델들이 활동하는 플랫폼을 구성한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.562-564
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• 2023

스마트폰 발전으로 인한 SNS(Social Network Service), 웹 검색 및 활용 등 편리함과 유용성을 가져다 주었지만 안드로이드 APP의 개방성으로 인하여 프로그램의 원칙적 특성을 악용한 취약점이 발생하고 있다. 이를 대응하는 해결방안으로 API에 대한 요청 데이터를 모듈을 통하여 로그 값을 수집한다. 수집된 데이터는 로그 값을 시간을 기준으로 라벨링하여 이상치 탐지 알고리즘인 OCSVM의 이상치 평균으로 사용하여 실시간 데이터 영향을 받는 하이퍼파라미터 C 와 r 값을 Grid Search 기법을 통해 조정함으로써 최적의 파라미터 값을 찾는 시스템을 제안한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.2
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• pp.309-318
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• 2017

This study is for analyzing the tone, the frame and the characteristics of political news in social media. Social news media is not same as old media in sharing news freely by SNS like tweeter, facebook and reporting, editing by anyone using SNS with various opinions. With Content analysis, sampling 419 cases from 'Wikitree' by the keyword, 'presidential election', all the full text analysed each how is social media making public opinion differently and which frame is using in. As the result, the social media has different tone, frame, and characteristic due to the reported figure, type of report, information source, attitude to the government, specifically shows a lack of in-depth report and distinct soft-journalism just same as old media's. Because the tone of social news media is not probable, specific but improbable, vague, using the irrational, strategic and episodic frame mainly.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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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.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.3
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• pp.32-42
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• 2013

As the smartphone market grows, the needs for its new business model are also increased. However, most previous researches on smartphone applications focused on Technology Acceptance Model(TAM) and Rogers' Diffusion of Innovation Theory so that there was lack of researches on characteristics for actual smartphone users. In this research, we divided the smartphone applications into five category functions (Call & Text/Music & Video/Information Search/Game/Social Network Service (SNS)). We analyzed characteristic differences of users who used the each application category and found that the differences were statistically significant in both demographic and smartphone usage characteristics (frequency of downloading applications, and download experience of paid applications). Additionally, the smartphone usage characteristic is closely related to the usage duration. The representative result is that the characteristics of people used Music & Video function actively were women in their 20s who downloaded applications more than three times per week, and had a download experience of paid applications. It is positive result for players in the application markets, because it means the users are willing to pay for downloading the paid applications. However, large companies already occupied most of the market share in music applications so that small and medium-sized players should develop an innovative and distinguishable business model in order to success. We believe this research result would provide significant implications for the players in planning the successful business model and developing an user-specific application product.

• Information Systems Review
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• v.15 no.3
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• pp.1-37
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• 2013

This study is conducted to explore the possibility of service convergence to promote mobile learning. This study has attempted to identify how mobile learning service is provided, which services among them are considered most popular, and which services are highly demanded by users. This study has also investigated the potential opportunities for service convergence of mobile service and e-learning. This research is then extended to examine the possibility of active convergence of common services in mobile services and e-learning. Important variables have been identified from related web pages of portal sites using social network analysis (SNA) and association rules. Due to the differences in number and type of variables on different web pages, SNA was used to deal with the difficulties of identifying the degree of complex connection. Association analysis has been used to identify association rules among variables. The study has revealed that most frequent services among common services of mobile services and e-learning were Games and SNS followed by Payment, Advertising, Mail, Event, Animation, Cloud, e-Book, Augmented Reality and Jobs. This study has also found that Search, News, GPS in mobile services were turned out to be very highly demanded while Simulation, Culture, Public Education were highly demanded in e-learning. In addition, It has been found that variables involving with high service convergence based on common variables of mobile and e-learning services were Games and SNS, Games and Sports, SNS and Advertising, Games and Event, SNS and e-Book, Games and Community in mobile services while Games, Animation, Counseling, e-Book, being preceding services Simulation, Speaking, Public Education, Attendance Management were turned out be highly convergent in e-learning services. Finally, this study has attempted to predict possibility of active service convergence focusing on Games, SNS, e-Book which were highly demanded common services in mobile and e-learning services. It is expected that this study can be used to suggest a strategic direction to promote mobile learning by converging mobile services and e-learning.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.3
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• pp.380-388
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• 2016

Graph clustering is widely used to analyze a graph and identify the properties of a graph by generating clusters consisting of similar vertices. Recently, large graph data is generated in diverse applications such as Social Network Services (SNS), the World Wide Web (WWW), and telephone networks. Therefore, the importance of graph clustering algorithms that process large graph data efficiently becomes increased. In this paper, we propose an effective clustering algorithm which generates clusters for large graph data efficiently. Our proposed algorithm effectively estimates similarities between clusters in graph data using Min-Hash and constructs clusters according to the computed similarities. In our experiment with real-world data sets, we demonstrate the efficiency of our proposed algorithm by comparing with existing algorithms.