Social network service (SNS) data related to green tourism were used to estimate preferred tour sites and users' interests. Keywords related with green tour activities were employed to search the SNS data. SNS data were collected from Korean blogs such as Naver and Daum from June $1^{st}$ to August $31^{st}$ between 2015 and 2017 using text-mining solution. During the study period, seven hundred and five posts were analyzed. Associated words that frequently co-occurred with keywords were classified into different categories depending on the nature of associated words. Associated words included swimming pools and camping sites (location); experience and swimming pools (attribute); and water play and culture (culture/leisure). Our data suggest that SNS users with experience of green tourism in Korea exhibited interest in green tourism with swimming pools, camping sites, experience, water play and/or culture rather than particular popular sites. Based on the findings, it is recommended that preferred facilities such as swimming pools should be provided at green tourism sites to meet the users' needs and to facilitate green tourism.
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.
International journal of advanced smart convergence
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제10권3호
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pp.131-142
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2021
Recently, there has been an active service that provides customized news to news subscribers. In this study, we intend to design a customized news service system through Deep Learning-based Social Network Service (SNS) activity analysis, applying real news and avoiding fake news. In other words, the core of this study is the study of delivery methods and delivery devices to provide customized news services based on analysis of users, SNS activities. First of all, this research method consists of a total of five steps. In the first stage, social network service site access records are received from user terminals, and in the second stage, SNS sites are searched based on SNS site access records received to obtain user profile information and user SNS activity information. In step 3, the user's propensity is analyzed based on user profile information and SNS activity information, and in step 4, user-tailored news is selected through news search based on user propensity analysis results. Finally, in step 5, custom news is sent to the user terminal. This study will be of great help to news service providers to increase the number of news subscribers.
기업은 자사의 브랜드 이미지 제고, 제품의 홍보와 고객관리를 위해 소셜 네트워크 서비스를 적극적으로 활용하고 있다. 나아가 기업의 위기상황에 대한 실시간 대응 채널로서 소셜 네트워크 서비스의 사용은 확장되고 있다. 특히, 기업의 예상치 못한 위기상황이 소셜 네트워크 서비스를 통해 전파되는 경향이 있다는 점에서 기업의 소셜 네트워크 서비스를 통한 위기대응은 효과적이다. 이러한 대응은 소비자의 기업의 이미지 형성에 큰 영향을 끼친다. 본 연구는 기업의 소셜 네트워크 서비스 대응 사례를 태도(수용적 vs. 방어적)와 속도(빠른 대응 vs. 느린 대응)로 구분하여 소셜 네트워크 서비스 상의 위기 관련 트위터 버즈의 지속기간을 분석하였다. 12개의 기업 위기 대응 사례에 대한 트워터 데이터를 분석자료로 하여 분석하였다. 분석결과는 기업의 위기대응 전략 수립 및 위기별 대응전략 수립에 기본자료로 활용될 수 있다.
1995년 드라마 <모래시계> 촬영지가 유명 관광지로 각광받고 수많은 관광객들을 불러 모은 이후, 각 지자체는 영화 드라마 촬영을 유치하고자 다양한 노력을 기울이고 있다. 지자체 중에서도 특히 전주시는 국제영화제 개최, 전주영상위원회 및 전주영화종합촬영소 설립 등 촬영을 유치하고자 적극적으로 노력하고 있다. 그러나 이러한 풍부한 기반 환경을 갖췄음에도 불구하고, 촬영 이후에 이를 장기적으로 활용하고자 하는 노력은 타 도시에 비해 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 이와 같은 한계를 보완하기 위하여 대표적인 SNS(Social Network Service)인 트위터(twitter)를 대상으로 특정 구문을 포함한 트윗을 수집, 그 추이를 분석하였다. 이러한 트윗 멘션의 내용 분석을 통해, 본 연구는 전주 지역의 촬영지와 관광지에 실제로 방문하는 관광객의 주요 방문 요인을 알아보고, 나아가 촬영지의 관광자원화를 위한 방안을 제안하였다.
오늘날 SNS를 사용하는 사람들이 증가함에 따라, 생성되는 데이터도 많아지고 종류도 매우 다양해졌다. 하지만 유익한 정보만 존재하는 것이 아니라, 부정적, 반사회적, 사행성 등의 부적절한 콘텐츠가 공존한다. 때문에 사용자에 따라 적절한 콘텐츠를 필터링 할 필요성이 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 SNS Instagram을 대상으로 콘텐츠의 해시태그를 수집하여 데이터화 했다. 또한 k-평균 군집화 기법을 적용하여, 유사한 특성의 콘텐츠들을 군집화하고, 각 군집은 실루엣 계수(Silhouette Coefficient)와 키워드 다양성(Keyword Diversity)을 계산하여 콘텐츠의 적절성을 판단하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제11권2호
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pp.50-58
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2019
The clear and specific objective of this study is to design a false news discriminator algorithm for news articles transmitted on a text-based basis and an architecture that builds it into a system (H/W configuration with Hadoop-based in-memory technology, Deep Learning S/W design for bigdata and SNS linkage). Based on learning data on actual news, the government will submit advanced "fake news" test data as a result and complete theoretical research based on it. The need for research proposed by this study is social cost paid by rumors (including malicious comments) and rumors (written false news) due to the flood of fake news, false reports, rumors and stabbings, among other social challenges. In addition, fake news can distort normal communication channels, undermine human mutual trust, and reduce social capital at the same time. The final purpose of the study is to upgrade the study to a topic that is difficult to distinguish between false and exaggerated, fake and hypocrisy, sincere and false, fraud and error, truth and false.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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