• 융합보안논문지
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• 제13권4호
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• pp.69-75
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• 2013

기업에 있어 고객은 수입의 원천으로 기업의 발전을 위해서는 효과적인 고객관계관리(CRM: Customer Relationship Management)가 매우 중요하다. 이를 위해서는 고객의 요구를 파악하고 실제 고객이 필요로 하는 제품이나 서비스를 제공해야 한다. 그러나 점점 고객의 요구가 다양해지고 복합적인 형태를 갖게 되어 이를 파악하는 것이 어려워지고 있다. 최근 스마트 폰의 출현과 트위터, 페이스북과 같은 SNS의 발달로 실시간으로 다양한 고객의 목소리가 증가하고 있는 가운데 효율적인 CRM을 위해 이러한 빅 데이터를 이용 하는 것이 매우 효율적인 방법으로 부상하고 있다. 본 연구에서는 고객자체가 기업의 자산이며 서비스 산업의 대표라 할 수 있는 호텔기업의 CRM을 위해 빅 데이터를 활용하는 방법을 제안한다. 또한 빅 데이터 서비스를 이용하는데 있어 보안에 대한 문제점을 논의하고 대책을 강구한다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권9호
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• pp.201-208
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• 2015

SNS와 페이스북과 같은 서비스가 대중화되면서 마이크로블로그와 같은 작은 크기의 빅 데이터 사용이 증대되고 있다. 그러나, 현재까지 작은 크기의 빅 데이터의 탐색 결과의 정확성과 계산비용은 미해결 상태로 남아있다. 본 논문에서는 빅 데이터 환경에서 마이크로블러그와 같은 작은 크기의 텍스트 정보의 탐색 속도를 향상시키기 위한 확률기반의 서브넷 선택 기법을 제안한다. 제안 기법은 데이터의 속성 정보에 확률값을 부여하여 서브넷을 구성하여 데이터 탐색 속도를 높였다. 또한, 제안 기법은 분산된 데이터를 손쉽게 접근하기 위해서 서브넷을 구성하는 데이터 의확률값 간 연계 정보를 쌍으로 처리함으로써 데이터의 접근성을 향상시켰다. 실험결과, 제안 기법은 CELF 알고리즘보다 평균 6.8% 높은 탐지율을 보였으며, 처리시간은 평균 8.2% 단축시켰다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권2호
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• pp.33-40
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• 2016

최근 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 발전으로 빅데이터가 출현하였고, 이를 분석하기 위한 분산 병렬 플랫폼으로 하둡이 개발되었다. 하둡을 사용하는 기업은 개인적인 정보가 포함된 데이터를 분석하여 마케팅 등에 활용하고 있다. 이에 따라, 하둡에 저장된 센서티브(sensitive) 데이터의 유출을 방지하기 위한 데이터 암호화 연구가 수행되었다. 하지만 기존 데이터 암호화에 대한 연구는 국외 표준인 AES 암호화 알고리즘만을 지원하는 한계점이 존재한다. 한편 정부에서는 데이터 암호화 알고리즘으로 ARIA 알고리즘을 국내 표준으로 지정하였다. 본 논문에서는 하둡 상에서 ARIA 알고리즘을 이용한 HDFS 데이터 암호화 기법을 제안하였다. 첫째, 제안하는 암호화 기법은 하둡의 분산 컴퓨팅 환경에서 ARIA 암호화 및 복호화를 수행하는 HDFS 블록 분할 컴포넌트를 제공한다. 둘째, 제안하는 암호화 기법은 데이터의 마지막 블록이 128비트 단위의 데이터가 아닐 경우, 더미(dummy) 데이터를 추가하여 암호화 및 복호화를 수행하는 가변길이 데이터 처리 컴포넌트를 제공한다. 마지막으로 성능 평가를 통해, 제안하는 ARIA 기반 암호화 기법이 텍스트 문자열 처리 응용 및 과학 데이터 분석 응용에서 효과적으로 사용될 수 있음을 보였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.157-169
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• 2015

In digital marketing, means of public relations and marketing of enterprises are changing into marketing techniques of predictive analytics. A significant study can be carried out by an analysis of 'the patterns of customers' uses' using big data on major portal sites and SNSs and their correlation with related keywords. This study analyzes the origins of mythological characters in major brands such as Nike, Hermes, Versace, Canon and Starbucks. Also, it extracts related keywords and relevance using big data on portal sites and SNS and their correlation. Nike marketing that reminds people of 'the goddess of victory, Nike' formed a good combination of the brand with relevance. Most of them are based on Greek mythology and have rich materials for storytelling and artistic values in common. Hopefully, this case analysis of foreign brands would become a starting point of discovering the materials of the domestic mythological characters.

• 방송과미디어
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• 제19권4호
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• pp.50-59
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• 2014

사용자들이 미디어를 접하는 디바이스 환경이 다양화되고 그 속에서 접할 수 있는 콘텐츠의 양은 많아졌다. 특히 급속도로 발전한 모바일 환경에서 사용자들은 개인화된 기기를 사용하여 콘텐츠를 소비하고 주변 사용자들과 경험을 공유한다. 콘텐츠 제공 서비스에서는 이러한 개인의 콘텐츠 소비 이력 및 SNS 관계에서 발생한 데이터를 분석하여 활용함으로써 콘텐츠 소비를 활성화하고자 한다. KBS에서도 이러한 동향에 맞추어 방송콘텐츠 추천검색 연구와 실시간 TV캡처 및 소셜 공유 연구를 진행하였으며, 그 과정에서 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 방법의 필요성을 절감하게 되었다. 데이터 분석이 필요한 두 과제에서 진행한 내용을 기술하고 대용량 데이터 처리기법을 활용하여 상용화 서비스를 구축할 계획을 소개한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.561-571
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• 2020

빅데이터를 활용한 위치정보 서비스가 지속적으로 발전하고 있다. 네비게이션의 측면에서는 지도 API서비스부터 선박 항해정보에 이르기까지 서비스의 범위가 확대되었고, 시스템 응용정보로서는 각 위치에 대한 SNS와 블로그 검색 기록에까지 확장되고 있다. 특히 최근에는 위치기반 검색 및 광고, 무인 자동차, IoT(Internet of Things) 및 O2O (Online to Offline) 서비스 등 신규 산업으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 사용자가 특정 경로를 이동할 때, 빅데이터를 활용하여 근처 상점에 대한 정보를 보다 효과적으로 수신할 수 있도록 하는 인터넷 서비스를 제안하였다. 또한 지역 상점은 이 시스템을 사용하여 저렴한 비용으로 효과적으로 홍보할 수 있도록 시스템을 설계하였다. 특히 실시간으로 웹 기반 정보를 분석하여 사용자에게 제공하는 상점 정보의 정확도를 높이고자 하였다. 이 시스템을 통해 시스템 이용자인 일반 사용자와 상점 업주는 보다 효과적으로 정보를 활용할 수 있게 될 것이다. 또한 시스템 관점에서, 다양한 웹서비스와 통합하여 신규 서비스를 창출하는 것에 활용할 수 있을 것이다.

• Spatial Information Research
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• 제23권2호
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• pp.69-81
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• 2015

SNS사용자의 거주 지역을 유추하여 그들이 생성한 데이터에 거주위치를 부여하는 것은 위치희박(location sparsity)과 생태학적 오류문제로 인해 연구결과의 신뢰성이 떨어진다는 평가를 받아온 공간빅데이터 연구에 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 Tweet 사용자의 거주 지역을 유추하는 방법으로 사용자 타임라인데이터 속에서 찾아낸 일상생활활동패턴을 이용하는 방법을 고안하였다. 트윗 사용자의 일상생활활동패턴은 이동궤적과 사용자의 언어(text)에서 확인할 수 있었으며 전자를 활용한 모델을 일상이동패턴모델, 후자를 활용한 모델을 일상 활동장 모델이라 명명하고 각각 모델에 입력될 변수를 선정하였다. 자신의 거주 지역에서 가장 높은 빈도의 트윗 발생 여부와 가장 높은 빈도의 거주행정구역 표현 단어를 사용하는지 아닌지를 종속변수로 한 판별분석을 실시하여 모델을 작성하였으며 설명력은 일상 이동패턴모델, 일상 활동장 모델 각각 67.5%, 57.5%였다. 이 모델을 스트레스 관련 트윗을 작성한 사용자의 타임라인데이터로 구성된 테스트데이터에 입력해본 결과 전체 사용자 48,235명 중 5,301명의 거주 지역을 유추하였고 이를 활용하여 위치 부여된 스트레스 관련 트윗 9,606개를 확보하였다. 본 연구의 유추기법을 통해 기존 SNS데이터 분석연구에서 사용하는 데이터 수집 방법보다 44배 많은 위치 부여 트윗을 확보할 수 있었다. 본 연구방법론은 SNS데이터를 이용한 연구에서 위치 부여된 데이터를 확보하는데 활용 가능할 것으로 판단되며, 각종 지역통계와 상관관계파악을 통해 지역적 현상 분석에도 SNS데이터를 이용할 수 있는 가능성을 높일 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.159-172
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• 2020

소셜 네트워킹 서비스(SNS)가 인터넷, 스마트폰과 함께 크게 발전하고 있다. 친근한 SNS이지만 그 실체를 깊이 생각해 보면 정말 다양한 얼굴을 갖고 있다는 것을 알게 된다. 사용자간의 커뮤니케이션 툴이기도 하고, 정보를 전달하는 매체이기도 하며, 어플리케이션을 제공하는 인프라이기도 하고, 공통의 관심을 가진 사람들이 모이는 커뮤니티이기도 하다. 최근 몇 년간은 사업도구와 쇼핑, 결제수단도 삼키려 하고 있다. SNS의 확산이 현실 사회에 미치는 영향도 확대되고 있으며 사회학의 관점에서 다루어지는 일도 늘어나고 있다. 또한 SNS의 기술적인 측면에 주목하면, 대규모 액세스를 처리하는 인프라, 쾌적한 이용을 지지하는 유저 인터페이스, 사람들의 행동을 보다 깊게 이해하기 위한 빅데이터 분석인 아무래도, 여러 가지 기술요소로 구성되어 있다. 그러나 이렇게 평소에는 아무렇지 않게 이용하고 있다. 하지만 SNS를 통해 들여다보면 그 실태는 의외로 심오하고 다면적인 것을 알 수 있다. 본 연구는 SNS의 역사와 현황을 조감하는 것으로 시작하여 다른 매체와의 비교를 통해 그 위상을 찾고자 시도하였다. 사회와의 관계 관점에서는 악플이나 SNS를 이용한 범죄 등의 SNS 활용시의 리스크, 법적 문제가 될 수 있다. SNS상의 행위나 사업자가 제정하는 가이드라인에 대해 해설도 필요하다. 따라서 SNS에 대한 다양한 법적 문제를 논의하도록 할 것이다. 또, SNS의 활용 사례로서 재해대응에 있어서의 SNS 활용 사례를 소개하겠다. 더 기술적인 관점에서, SNS의 네트워크 기반 기술과 SNS의 정보활용에 대한 해설을 받고, 이런 기사들이 SNS를 이해하고 안전하게 이용하는데 도움을 주고 SNS를 더욱 활용하거나 발전시키는 데 도움이 될 것이다.

• 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.

• 융합보안논문지
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• 제16권2호
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• pp.25-34
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• 2016

이 연구는 소셜네트워크 분석(SNA: Social Network Analysis)기법을 활용하여 SNS상에서 위험한 인물들의 활동을 파악하고 그들의 불법행위에 대한 차단, 분리 또는 대응하여 큰 위협을 사전에 예방하는데 목적이 있다. SNA는 시스템적으로 많은 사람들의 개인정보와 관계를 분석하여 수사의 효과성과 효율성을 높이고 개인과 용의자와의 복잡한 사회적 관계를 찾아내어 어떻게 그들이 온라인상에서 만나 관계를 맺을 수 있었는지를 보여준다. 소셜네트워크는 전 세계 사람들이 거리와 지리적인 제약을 받지 않고 관계를 맺고 교류할 수 있고 엄청난 양의 정보 또한 공유가 가능케 될 만큼 빠르게 확산되었다. 세계적으로 많이 사용되고 있는 페이스북(Facebook)이나 트위터(Twitter) 같은 소셜네트워크 서비스(SNS: Social Network Service)를 이용한 범죄행위가 급증하고 있는 가운데 최근 테러리스트 그룹인 IS는 그들의 웹사이트를 통해서 자신들의 활동을 외부에 알리기도 하고 그들의 테러행위를 위한 모병활동도 하고 있다. 테러리스트 집단들은 소셜네트워크가 비교적 비용이 적게 들면서도 그들의 목적을 쉽게 달성 할 수 있기에 이를 많이 활용한다. 그러나 그 파급효과가 너무나 크기에 그들의 활동을 차단하는 것이 급선무이다. 따라서 이 연구는 소셜네트워크 상에서 범죄자나 테러리스트들의 활동에 대해 자세히 설명하고 어떻게 그들의 활동을 효과적으로 감지하고 차단하고 대응 할 수 있는지 보여준다. 그리고 앞으로 필요한 연구에 대해서도 제시한다.