• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권5호
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• pp.390-394
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• 2009

시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크는 다양한 분야에서 높은 활용성을 가진다. 본 논문에서는 FOAF 기반 소셜 네트워크에 대하여 다양한 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 네트워크 내의 전문가를 추천하는 시스템을 제안한다. 분석 시스템은 SparQL, RDFS 추론, 그리고 시각화 도구를 이용하여 온톨로지 기반 소셜 네트워크에 대한 효과적인 활용 방안을 제시한다. 그리고 이러한 분석 시스템을 실제 소셜 네트워크에 적용시켜 Centrality, Small world, Scale free 특성 등의 다양한 분석을 수행하고, 특정 분야에 대한 전문가를 분석하는 방법을 제시한다. 이러한 활용방법은 마케팅, 조직 관리, 지식 경영 시스템 등 다양한 분야에서 이용될 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.19-29
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• 2016

This paper suggests a method to refine a massive collective intelligence data, and visualize with multilevel sentiment network, in order to understand information in an intuitive and semantic way. For this study, we first calculated a frequency of sentiment words from each movie review. Second, we designed a Heatmap visualization to effectively discover the main emotions on each online movie review. Third, we formed a Sentiment-Movie Network combining the MDS Map and Social Network in order to fix the movie network topology, while creating a network graph to enable the clustering of similar nodes. Finally, we evaluated our progress to verify if it is actually helpful to improve user cognition for multilevel analysis experience compared to the existing network system, thus concluded that our method provides improved user experience in terms of cognition, being appropriate as an alternative method for semantic understanding.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.1087-1094
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• 2009

온라인 커뮤니티가 활성화 되면서 사람들에게 인터넷은 제2의 공간이 되어버렸다. 온라인상에서 사람들은 상호작용을 통해 다른 구성원들과 관계를 맺고, 이를 통해 사회관계를 유지하고 확장시키고 있다. 이러한 사회관계는 Social Network Analysis를 통해 분석되고 시각화될 수 있다. Social Network Analysis는 복잡한 사회 관계망의 구조적 요소들을 구성한다. 본 논문에서는 국내 최대 규모의 인맥 기반 온라인 커뮤니티인 싸이월드를 기반으로 하여, Social Network를 시각화한 'Blow Blow Your 바람개비'라는 어플리케이션을 고안하였다. 싸이월드 내에서의 관계의 유무를 나타내는 '일촌' 개념을 바탕으로 '자아'라는 중심 어뎁터와 일촌들의 관계를 시각화하는데 주목적을 두었다. 친밀도 형성 요소를 근접성, 유사성, 친근성, 호의성으로 나누고 이를 이용하여 Social Network에서 자아와 일촌간 친밀도를 산정하기 위한 방법을 제시하였다. 객관적이고 체계적인 친밀도 점수 산정을 위해 싸이월드의 사용자들을 대상으로 설문조사를 실시했고. 속성에 따라 친밀도의 가중치가 다르다는 것을 알아냈다. 이를 그대로 적용시켜 친밀도의 점수 기준표를 수립할 수 있었고, 수집된 일촌들의 데이터를 수치화시켰다. 이러한 친밀도의 개념을 적용한 Social Network를 통해 보다 직관적으로 일촌과의 친밀도를 파악할 수 있고, 나아가 온라인 오프라인상의 인맥을 비교해봄으로써 Social Network에 대한 새로운 접근을 시도할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
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• pp.432-438
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• 2007

이 연구는 정보 간의 관계에서 도출되는 특징을 적합하게 보여줄 수 있는 시각화를 위한 선행연구이다. 정보의 관계에 주목하는 이유는 관계 구조를 통해 정보의 성격과 특징을 파악할 수 있기 때문이다. 정보의 관계는 사회연결망 분석을 통해서 파악할 수 있다. 정보를 구성하는 개체와 개체 사이의 관계는 다양한 요소를 지니고 있으며, 연결망의 관계 분석 지표를 통해 관계의 성격과 특징을 도출해 낼 수 있다. 이 연구에서는 사회연결망에서 관계의 성격을 도출하는데 중요한 지표로 다뤄지는 영향력을 연구범위로 설정하고, 연결망 내의 관계의 요인과 영향력의 지표를 분류하고 연결한다. 이를 통해 사회연결망에서 영향력을 나타내는 관계의 요소를 중심으로 관계의 시각화 과정에 있어 적합한 시각화 프로세스를 온톨로지 개념을 사용하는 시멘틱 그래프에 적용해 보았다. 영향력의 각 관계 요소는 공통적인 개념과 성격, 측정 요소를 통하여 노드와 링크의 네트워크 형태의 그래프로 형성되었다. 영향력 시멘틱 그래프는 사회연결망의 영향력 요소를 이해하고, 분석하는데 유용하게 사용될 수 있음을 확인할 수 있다. 또한 시멘틱 그래프의 적용 범위를 연결망 시각화 전반을 확장하여, 합리적이고 효율적인 시각화 프로세스의 설정이 가능함을 알 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권8호
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• pp.3216-3230
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• 2015

A hot-issued research topic in the workflow intelligence arena is the emerging topic of "workflow-supported organizational social networks." These specialized social networks have been proposed to primarily represent the process-driven work-sharing and work-collaborating relationships among the workflow-performers fulfilling a series of workflow-related operations in a workflow-supported organization. We can discover those organizational social networks, and visualize its analysis results as organizational knowledge. In this paper, we are particularly interested in how to visualize the degrees of closeness centralities among workflow-performers by proposing a graphical representation schema based on the Graph Markup Language, which is named to ccWSSN-GraphML. Additionally, we expatiate on the functional expansion of the closeness centralization formulas so as for the visualization framework to handle a group of workflow procedures (or a workflow package) with organizational workflow-performers.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권2호
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• pp.80-85
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• 2021

This study is to analyze the structure of the networks of tourism marketing on Twitter, identifying the most prominent users, the flow of information about tourism marketing, and the interaction between the users posting tweets. This study employs NodeXL pro as a visualization software package for social network analysis. The number of vertices or nodes is 171, and the number of the unique edges or links is 128, but there are 101 edges with duplicates, so the total links are 229, which means that there are fewer Twitter accounts in the social network on tourism marketing, but they have a few close relationships by sharing information. The research can map the social network of communicators of tourism marketing using Twitter data. The network has a complicated pattern, including one independent network and some connected networks. Some mediators connect each network and can control the information flow of tourism marketing. More communicators are getting the information than the ones providing it, which means that there is likely to be the dependence of information among communicators that can cause an obstacle and distortion of the information flow system, especially in the independent network.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권3호
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• pp.131-145
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• 2020

전 세계적으로 SNS(social network service) 사용자와 사용 시간이 매년 증가하고 있으며, SNS의 영향력 또한 점점 커져가고 있다. 이에 따라 SNS는 일상적인 의사결정에서부터 기업의 경영활동에 이르기까지 광범위하게 영향을 미치고 있다. 따라서 SNS를 적절히 분석하는 것은 매우 의미 있는 작업이 될 수 있는데, 이에 많은 연구들이 SNS에서의 다양한 활동과 관계를 들여다보려는 많은 노력들을 하고 있다. 본 연구에서는 대표적인 SNS 서비스 가운데 하나인 트위터를 이용해서 SNS 팔로잉 관계를 분석하고자 한다. 즉, 기존의 SNS 분석과는 달리 두 개 계정이 공통으로 팔로잉하는 계정들을 추출하고 시각화 함으로써 해당 계정들의 관심사를 분석하고자 한다. 이를 위해서 마이크로소프트 액셀 매크로를 사용해 공통 팔로잉 계정을 추출하였으며, 인접행렬를 이용해 추출된 계정들 간의 관계를 정의하였다. 또한 팔로잉 관계 분석을 용이하게 하기 위해 방향 그래프를 이용해 시각화 하였으며, 이 같은 시각화에는 R 프로그래밍을 사용하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권2호
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• pp.177-190
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• 2023

Purpose Recently, as a new business marketing tool, short form content focused on fun and interest has been shared as hashtags. By extracting positive and negative keywords from media audiences through comment analysis of social media news, various stakeholders aim to quickly and easily grasp users' opinions on major news. Design/methodology/approach YouTube videos were searched using the YouTube Data API and the results were collected. Video comments were crawled and implemented as HTML elements, and the collection results were checked on the web page. The collected data consisted of video thumbnails, titles, contents, and comments. Comments were word tokenized with the R program, comparing positive and negative dictionaries, and then quantifying polarity. In addition, social network analysis was conducted using divided positive and negative comments, and the results of centrality analysis and visualization were confirmed. Findings Social media users' opinions on issue news were confirmed by analyzing and visualizing the centrality of keywords through social network analysis by dividing comments into positive and negative. As a result of the analysis, it was found that negative objective reviews had the highest effect on information usefulness. In this way, previous studies have been reaffirmed that online negative information has a strong effect on personal decision-making. Corporate marketers will analyze user comments on social network services (SNS) to detect negative opinions about products or corporate images, which will serve as an opportunity to satisfy customers' needs.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
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• pp.424-431
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• 2007

본 연구는 관계망 시각화에 이용되는 데이터의 특성을 분석하고 그에 맞는 시각화 요소를 추출하여 시각화하는 것에 관한 연구이다. 사회 관계망 시각화는 점과 선을 기초 요소로 하여 점은 사회적 요소(actor), 선은 관계(relation)를 의미한다, 점과 선은 시각화에 사용되는 데이터의 특성에 따라 다양한 형태를 갖게 된다. 이 논문에서는 관계망 시각화에 사용되는 데이터의 특성을 데이터의 형태, 관계, 상태에 따라 분류하고, 각각의 특성에 맞는 관계망 시각화의 형태를 추출하고, 그에 따른 시각화 요소를 추출하였다. 이를 바탕으로 모바일 커뮤니케이션을 통해 형성되는 인맥 네트워크를 시각화함으로써, 인맥 네트워크 구성원 간의 친밀도를 효과적으로 파악할 수 있는 방법에 대해 제시하였다. 또한, 시각화의 결과를 이용하여 휴대전화로 인맥 네트워크를 유지, 관리하기 위한 서비스를 제안하였다. 이러한 연구는 데이터의 특성에 맞는 시각화의 요소를 추출하고, 데이터의 형태, 관계, 상태를 직관적으로 제공함으로써 사용자로 하여금 자신의 인맥 네트워크 구성원들의 친밀도와 관계 형태, 상태를 파악하여 자신의 인맥을 유지, 관리하고 보수할 수 있도록 한다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권4호
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• pp.279-285
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• 2023

This study provides academic implications by considering trends of domestic research regarding therapy for Mental disorder schizophrenia and psychosocial. For the analysis of this study, text mining with the use of R program and social network analysis method have been used and 65 papers have been collected The result of this study is as follows. First, collected data were visualized through analysis of keywords by using word cloud method. Second, keywords such as intervention, schizophrenia, research, patients, program, effect, society, mind, ability, function were recorded with highest frequency resulted from keyword frequency analysis. Third, LDA (latent Dirichlet allocation) topic modeling result showed that classified into 3 keywords: patient, subjects, intervention of psychosocial, efficacy of interventions. Fourth, the social network analysis results derived connectivity, closeness centrality, betweennes centrality. In conclusion, this study presents significant results as it provided basic rehabilitation data for schizophrenia and psychosocial therapy through new research methods by analyzing with big data method by proposing the results through visualization from seeking research trends of schizophrenia and psychosocial therapy through text mining and social network analysis.