• 경영정보학연구
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• 제20권2호
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• pp.63-85
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• 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.

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

• 디지털융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.191-197
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• 2017

SNS(Social Network Service)를 통해 개인의 의견을 표현하거나 논의가 이루어짐에 따라 SNS는 여론의 방향을 판단할 수 있는 새로운 근거로 사용되고 있다. 이러한 변화는 선거에서도 나타나고 있는데, 다수의 유권자들의 SNS를 통해 다양한 의견을 개진하기 때문에 후보자도 새로운 소통의 장으로 활용하고 있다. 본 논문에서는 선거에 대한 SNS 상의 관심 정도가 실제 선거결과에 어떠한 영향을 미치는지 알기 위해서 우리나라 20대 국회의원 선거과정에서의 SNS 관심도를 수집하고 분석하였다. 이러한 결과를 전통적인 여론조사 결과와 비교하여 어느 것이 더 결과를 잘 예측했는지 비교해 보았다. 결론적으로 전통적인 여론조사보다는 SNS관심도가 선거결과에 더 일치하였음을 알 수 있었다.

• 수산해양교육연구
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• 제29권2호
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• pp.593-606
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• 2017

This study aims to provide preliminary data capable of suggesting directivity of an initiating start by understanding consumer awareness through analysis of SNS social big data on marine sports. This study selected windsurfing, yacht, jet ski, scuba diving and sea fishing as research subjects, and produced following results by setting period of total 1 month from January 22 through February 22, 2017 on the SNS (twitter, blog) through the Social MatrixTM service of Daumsoft Co., Ltd., and analyzing frequency of mention, associated words etc. First, sports that was mentioned the most out of marine sports was yacht, which was 3,273 cases on twitter and 2,199 on blog respectively. Second, the word which was shown the most associated with marine sports was the attribute showing unique characteristic of marine sports, which was 6,261 cases in total.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.141-148
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• 2015

본 논문은 SNS와 Web에서 실시간으로 공유되는 정보를 추출하고, 추출한 데이터를 신속하게 분석하여 고객이 무엇을 원하는 지를 분석해서 온라인 마케팅 전략을 효율적으로 만드는 SNS와 Web기반 BDAS(Big data Data Analysis Scheme)을 제안한다. 제안하는 BDAS는 첫째, SNS와 Web에서 공유되는 데이터를 수집하고, 둘째, 수집된 데이터의 의미를 긍정과 부정으로 분석하여 그 결과를 시각화하여 제공한다. 그 결과, BDAS는 공유되는 SNS와 Web 데이터에 대한 의미를 판단하는데 있어서 평균 90%의 정확성을 보장한다. 따라서 본 논문에서 제안하는 BDAS를 이용하여 소비자의 성향을 정확하게 판단할 수 있으므로 온라인 마케팅에 보다 효율적으로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.670-674
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• 2018

최근 댓글 / 텍스트, 이미지, 비디오, 블로그 및 사용자 경험을 포함한 소셜네트워크서비스(SNS) 데이터에는 다양한 고객의 추천 시스템을 구축하고 비즈니스 분석가에게 통찰력 있는 데이터 / 결과를 제공하는데 사용할 수 있는 많은 정보가 포함되어 있다. 멀티미디어 데이터, 특히 이미지 및 비디오와 같은 시각적 데이터는 SNS 데이터 중에서도 특정(문화권) 지역을 반영할 수 있는 가장 풍부한 데이터이며, 문화적 가치 및 관심사는 전반적으로 데이터의 많은 부분을 차지하고 있다. 이러한 방대한 데이터로부터 원하는 데이터를 지능적으로 추출하고, 엄청난 양의 데이터를 마이닝 하려면 보다 효율적이고 지능적인 데이터 분석 방법이 필요하다. 따라서 본 논문의 목적은 이러한 데이터를 모델링하고, 색인하고, 검색하는 방법에 대해 제안하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권2호
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• pp.195-201
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• 2018

최근 스마트폰과 PC 이용이 대중화됨 따라 웹상에 데이터가 기하급수적으로 축적되고 있다. 특히 SNS를 통해서 자유로운 의사소통은 물론 간편한 정보공유가 가능하여 다양한 의견들이 대량 데이터 형태로 축적된다. 이러한 데이터들을 분석하여 특정 주제에 대한 여론을 예견하는 빅데이터 기반의 여론분석기술이 주목받고 있다. 본 논문에서는 SNS 상에 표현된 사용자들의 의견을 수집하고 분석하여 대한민국 19대 대통령 후보자들에 대한 유권자들의 숨어있는 표심을 분석해 보았다. 이를 위해 19대 대선 후보에 관한 SNS상의 정보를 수집한 후 텍스트 마이닝 기법과 오피니언 마이닝 기법을 적용하여 언급 빈도수와 관련 키워드를 통한 평판 분석을 실시하였다. 본 논문에서 제시한 SNS를 통한 19대 대선후보의 평판분석 결과가 기존의 여론조사결과에 비하여 더 정확하게 예측했음을 확인할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.17-24
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• 2018

빅데이터 처리 분야에서 중요한 이슈 중 하나는 인터넷의 주요 키워드를 추출하고 이것을 이용하여 필요한 정보를 가공하는 것이다. 현재까지 제안된 대부분의 키워드 추출 방법들은 대형 포털 사이트의 검색기능을 기반으로 이미 게시된 글이나 작성된 문서 또는 고정된 내용에 기반하고 있다. 본 논문에서는 SNS에 게시되는 다양한 이슈, 대화, 관심 분야, 의견 등 동적인 메시지를 기반으로 이슈 키워드 및 연관 키워드를 추출하여 잠재적 쇼핑 연관 키워드 광고 마케팅에 도움을 주는 시스템(KAES: Keyword Advertisement Extraction System based on SNS)을 개발한다. KAES 시스템은 특정 계정 리스트를 작성하여 SNS에서 빈도수가 가장 많은 핵심 키워드 및 연관 키워드를 추출한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.229-235
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• 2018

본 연구의 목적은 효율적이고 효과적인 정책 발굴 과정에서 빅데이터의 활용이 점차 중요해지는 현실에서 지방자치단체의 정책 이슈 발굴에 빅데이터 분석을 활용하는 방안을 제시하는 데 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 수원시를 대상으로 지난 3년간의 수원시 약 18만 건의 기사를 분석하여 정책 이슈를 발굴하였으며, 이를 IPA분석을 통해 정책의 우선순위를 평가하였다. 본 연구의 분석 결과는 신문 기사를 통한 반정형 빅데이터의 분석으로 전국의 주요 이슈와는 차별화된 지방자치단체의 차별화된 정책 이슈를 도출하는데 효과적임을 보였으며, 특히 도출된 정책 이슈들이 대부분 그 우선순위가 높은 것으로 평가되었다. 이처럼 본 연구에서 제시한 빅데이터 분석을 통한 정책 이슈 발굴의 방법론은 지방자치단체가 효율적인 정책 이슈를 도출하고 민의를 효과적으로 파악할 수 있음을 의미한다. 또한, 본 연구에서 제시한 방법론은 지방자치단체의 온라인 민원 자료, 주민 SNS 등 다양한 반정형, 비정형 빅데이터의 분석을 통한 정책 이슈 발굴에 적용이 가능할 것으로 기대된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.51-58
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• 2018

SNS의 사용자와 데이터량이 폭발적으로 증가함에 따라, SNS 빅 데이터를 기반으로 한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 특히 소셜 마이닝 분야에서는 비 분류된 대용량 SNS 텍스트 데이터로부터 각 텍스트 별 유사성을 파악하고, 그로부터 트렌드를 추출하기 위해 대표적인 토픽 모델 기법인 LDA를 사용한다. 그러나 LDA는 단문 데이터에 대하여 비 빈발 단어 출현으로 인한 의미 희박성(semantic sparsity)으로 인해 양질의 주제 추론이 어렵다는 한계를 가진다. BTM 연구는 이와 같은 LDA의 한계점을 두 단어의 조합을 통해 개선하였으나, BTM 또한 조합된 단어 중 높은 빈도수의 단어에 더 큰 영향을 받아 각 주제와의 연관성을 고려한 가중치 계산이 불가능하다는 한계점을 지닌다. 본 논문은 단어 간의 의미적 연관성을 반영함으로써 기존 연구 BTM의 정확도를 개선하는 방안을 모색한다.