• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.117-127
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• 2020

최근 보험사기는 의료인, 정비업체, 보험설계사 등 분야별 전문가와 보험가입자가 공모하여 조직화, 지능화되는 형태로 계획적이고 은밀하게 이루어지고 있어 그 혐의를 입증하는 것이 점점 더 어려워지고 있다. 자동차사고의 경우 고의를 입증하기가 쉽지 않으며 특히 수사권이 없는 보험사가 혐의를 입증하기는 현실적으로 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 공모형 보험사기 적발을 위한 Social Network Analysis(SNA), 혐의그룹 개체간 관계 시각화 기법 등 공모형 보험사기 혐의자 적발 기법을 통해 기존에는 알아내기 어려웠던 조직형, 공모형 보험사기 파악이 획기적으로 개선될 수 있다는 점을 살펴보고 조직적 공모형 보험사기 적발을 위한 데이터 분석기법의 발전적 연구 방향을 모색해 보고자 한다.

• 한국의류산업학회지
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• 제21권3호
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• pp.277-287
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• 2019

This study analyzes the online issues of design innovation by a fashion creative director. The study selected fashion house Gucci as the main subject and analyzed social media posts. As for study methods, a social matrix program Textom 2.0 collected 13,014 nouns and adjectives using 'Gucci Collection' as a search keyword from Naver Blogs from March to August 2014 and from March to August 2016. Design related issues were derived through semantic network analysis using Ucinet6 and the NetDraw program. The results of the keyword frequency analysis showed that social media user interest for the Gucci collection increased based on the rapid increase in the number of posts from 1,064 to 2,126 after changing the fashion creative director. The results of visualization of semantic network analysis and content analysis also showed that the main issues related to the Gucci collection design changed after the replacement of the fashion creative director. The study found that issues formed around the product information worn by celebrities for promotion purposes during the 2014 period; however, during the 2016 period, issues were formed around 'vintage' and 'retro' runway concepts with design styles related to Alessandro Michele, the new creative director.

• 한국의상디자인학회지
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• 제22권3호
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• pp.49-61
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• 2020

This study analyzed the social media accounts and performed a Big Data analysis of Z-generation fashion using Textom Text Mining Techniques program and Ucinet Big Data analysis program. The research results are as follows: First, as a result of keyword analysis on 67.646 Z-generation fashion social media posts over the last 5 years, 220,211 keywords were extracted. Among them, 67 major keywords were selected based on the frequency of co-occurrence being greater than more than 250 times. As the top keywords appearing over 1000 times, were the most influential as the number of nodes connected to 'Z generation' (29595 times) are overwhelmingly, and was followed by 'millennials'(18536 times), 'fashion'(17836 times), and 'generation'(13055 times), 'brand'(8325 times) and 'trend'(7310 times) Second, as a result of the analysis of Network Degree Centrality between the key keywords for the Z-generation, the number of nodes connected to the "Z-generation" (29595 times) is overwhelmingly large. Next, many 'millennial'(18536 times), 'fashion'(17836 times), 'generation'(13055 times), 'brand'(8325 times), 'trend'(7310 times), etc. appear. These texts are considered to be important factors in exploring the reaction of social media to the Z-generation. Third, through the analysis of CONCOR, text with the structural equivalence between major keywords for Gen Z fashion was rearranged and clustered. In addition, four clusters were derived by grouping through network semantic network visualization. Group 1 is 54 texts, 'Diverse Characteristics of Z-Generation Fashion Consumers', Group 2 is 7 Texts, 'Z-Generation's teenagers Fashion Powers', Group 3 is 8 Texts, 'Z-Generation's Celebrity Fashions' Interest and Fashion', Group 4 named 'Gucci', the most popular luxury fashion of the Z-generation as one text.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.3966-3991
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• 2018

Due to the lack of visualization services and organic combinations between public and private buildings data, the usability of the basic map has remained low. To address this issue, this paper reports on a solution that organically combines public and private data while providing visualization services to general users. For this purpose, factors that can affect building prices first were examined in order to define the related data attributes. To extract the relevant data attributes, this paper presents a method of acquiring public information data and real estate-related information, as provided by private real estate portal sites. The paper also proposes a pretreatment process required for intelligent machine learning. This report goes on to suggest an intelligent machine learning algorithm that predicts buildings' value pricing and future value by using big data regarding buildings' spatial information, as acquired from a database containing building value attributes. The algorithm's availability was tested by establishing a prototype targeting pilot areas, including Suwon, Anyang, and Gunpo in South Korea. Finally, a prototype visualization solution was developed in order to allow general users to effectively use buildings' value ranking and value pricing, as predicted by intelligent machine learning.

• 적정기술학회지
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• 제7권1호
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• pp.85-92
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• 2021

적정기술연구 분야는 환경, 의료, 교육 및 에너지 등 다양한 주제를 포함하고 있다. 따라서, 한 분야의 연구자가 적정 기술 전체 분야에 대한 연구 동향을 파악하기에는 어려움이 있다. 소셜 네트워크 분석, 즉, 사회 연결망 분석은 네트워크에 어떤 전체적인 연결관계가 있는지를 분석하여 특정 관계망을 보기 쉽게 시각화 하거나 인사이트를 도출할 수 있는 방법이다. 이 논문에서는 소셜 네트워크 분석을 적정기술학회에서 개최한 2017-2019년까지의 적정기술 국제학회 초록집 자료를 이용하여 적정기술 분야의 학술 동향을 파악하고자 하였다. 적정기술학회에서 확보한 자료를 바탕으로 데이터 전처리 과정을 거쳐 공저자 네트워크를 분석하고 그와 관련된 통계적 지표를 해석하였다. 또한, 적정기술학회의 일반 현황 자료를 기반으로 연차별 발표자 및 연구 내용 변화를 분석하고 결과를 도출하였다.

• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.85-107
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• 2022

본 연구는 수상 운송업이 전체 산업들과의 관계 속에서 경제 전반에 미치는 유발 효과 및 네트워크 연결성과 네트워크 시각화 분석을 시행하는 것이다. 이를 위하여 산업연관분석과 단위구조행렬을 활용하여 수상 운송업의 각종 유발계수를 분석하며, 단위구조행렬과 역행렬함수를 작성하고 Ucinet 6을 이용하여 네트워크 연결성과 NetDraw를 활용하는 네트워크 시각화 분석을 시행한다. 연구결과 수상 운송업의 각종 유발계수로서 투입계수, 생산유발계수, 부가가치유발계수, 산업간 연쇄효과의 분석 결과를 제시 하였으며, 네트워크 연결성으로서 연결중앙성, 인접중앙성, 사이중앙성 및 네트워크 시각화 분석의 내용을 제시하였다. 본 연구를 통하여 수상 운송업의 현재 위치와 현황 및 전체 산업들과의 관계를 확인하였으며 어떠한 산업들과 전략적 관계를 가져야 하는가를 제시하였다. 향후에는 2000년대 이후 발간된 산업연관분석을 활용하여 각종 유발 효과 및 연결성(중앙성), 네트워크 시각화 분석의 변동 현황과 추이에 대한 사항을 추가로 분석하는 것이 필요하다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권1호
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• pp.164-172
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• 2023

In this study, we identify the recognition of 'The First Slam Dunk', which is gaining popularity as a sports-based cartoon through big data analysis of social media channels, and provide basic data for the development and development of various contents in the sports industry. Social media channels collected detailed social big data from news provided on Naver and Google sites. Data were collected from January 1, 2023 to February 15, 2023, referring to the release date of 'The First Slam Dunk' in Korea. The collected data were 2,106 Naver news data, and 1,019 Google news data were collected. TF and TF-IDF were analyzed through text mining for these data. Through this, semantic network analysis was conducted for 60 keywords. Big data analysis programs such as Textom and UCINET were used for social big data analysis, and NetDraw was used for visualization. As a result of the study, the keyword with the high frequency in relation to the subject in consideration of TF and TF-IDF appeared 4,079 times as 'The First Slam Dunk' was the keyword with the high frequency among the frequent keywords. Next are 'Slam Dunk', 'Movie', 'Premiere', 'Animation', 'Audience', and 'Box-Office'. Based on these results, 60 high-frequency appearing keywords were extracted. After that, semantic metrics and centrality analysis were conducted. Finally, a total of 6 clusters(competing movie, cartoon, passion, premiere, attention, Box-Office) were formed through CONCOR analysis. Based on this analysis of the semantic network of 'The First Slam Dunk', basic data on the development plan of sports content were provided.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.39-58
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• 2014

빅데이터의 중요성에 대한 인식이 확산되고, 관련한 기술이 발전됨에 따라, 최근에는 빅데이터의 처리와 분석의 결과를 어떻게 시각화할 것인지가 매우 관심 받는 주제로 부각되고 있다. 이는 분석된 결과를 보다 명확하고 효과적으로 전달하는 데에 있어서 데이터의 시각화가 매우 효과적인 방법이기 때문이다. 시각화는 분석 시스템과 사용자가 소통하기 위한 하나의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 담당하는 역할을 한다. 통상적으로 이러한 GUI 부분은 데이터의 처리나 분석의 결과와 독립될 수록 시스템의 개발과 유지보수가 용이하며, MVC(Model-View-Controller)와 같은 디자인 패턴의 적용을 통해 GUI와 데이터 처리 및 관리 부분 간의 결합도를 최소화하는 것이 중요하다. 한편 빅데이터는 크게 정형 데이터와 비정형 데이터로 구분할 수 있는데 정형 데이터는 시각화가 상대적으로 용이한 반면, 비정형 데이터는 시각화를 구현하기가 복잡하고 다양하다. 그럼에도 불구하고 비정형 데이터에 대한 분석과 활용이 점점 더 확산됨에 따라, 기존의 전통적인 정형 데이터를 위한 시각화 도구들의 한계를 벗어나기 위해 각각의 시스템들의 목적에 따라 고유의 방식으로 시각화 시스템이 구축되는 현실에 직면해 있다. 더욱이나 현재 비정형 데이터 분석의 대상 중 대부분을 차지하고 있는 텍스트 데이터의 경우 언어 분석, 텍스트 마이닝, 소셜 네트워크 분석 등 적용 기술이 매우 다양하여 하나의 시스템에 적용된 시각화 기술을 다른 시스템에 적용하는 것이 용이하지 않다. 이는 현재의 텍스트 분석 결과에 대한 정보 모델이 서로 다른 시스템에 적용될 수 있도록 설계되지 못하는 경우가 많기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 텍스트 데이터 분석 사례와 시각화 사례들의 공통적 구성 요소들을 식별하여 표준화된 정보 모델인 텍스트 데이터 시각화 모델을 제시하고, 이를 통해 시각화의 GUI 부분과 연결할 수 있는 시스템 모델로서의 시각화 프레임워크인 TexVizu를 제안하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.606-615
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• 2015

본 연구는 기존의 서양 중심 세계사를 바탕으로 한 암기식 교육의 문제를 개선 하고자 거대사 관점의 새로운 역사 교육 콘텐츠 개발 방향을 제시하는 것이 목적이다. 연구의 범위는 인류문화가 시작된 농업혁명부터 산업혁명까지의 역사적 사건으로 설정하였다. 전문가들을 대상으로 한 델파이 기법을 통해 총 56개의 주요 역사적 콘텐츠를 도출하였고, 이를 사회연결망 분석의 데이터로 활용하였다. 사회연결망 분석을 통한 개별 콘텐츠의 영향력 분석 결과, 총 56개의 역사적 핵심사건 가운데 가장 영향력이 큰 사건의 키워드는 문명의 발생으로 나타났다. 또한 역사적 사건 키워드 네트워크를 구축하여 시각적으로 응집 분석한 결과 7개의 그룹으로 키워드가 분류되는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 현행 교과과정의 시대별 분류기준과는 다른 새로운 분류기준으로 본 연구에서 제안한 역사 교육 콘텐츠 개발 체계는 거대사 관점에서 역사교육 콘텐츠 네트워크를 구성한 새로운 역사 해석 방법이 될 것으로 기대한다.

• 한국의류학회지
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• 제40권6호
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• pp.1034-1044
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• 2016

This study seeks a method to objectively evaluate sensibility based on Big Data in the field of design. In order to do so, this study examined the sensibility responses on design factors for the public through a network analysis of texts displayed in social media. 'Hanbok', a formal clothing that represents Korea, was selected as the subject for the research methodology. We then collected 47,677 keywords related to Hanbok from 12,000 posts on Naver blogs from January $1^{st}$ to December $31^{st}$ 2015 and that analyzed using social matrix (a Big Data analysis software) rather than using previous survey methods. We also derived 56 key-words related to design elements and sensibility responses of Hanbok. Centrality analysis and CONCOR analysis were conducted using Ucinet6. The visualization of the network text analysis allowed the categorization of the main design factors of Hanbok with evaluation terms that mean positive, negative, and neutral sensibility responses. We also derived key evaluation factors for Hanbok as fitting, rationality, trend, and uniqueness. The evaluation terms extracted based on natural language processing technologies of atypical data have validity as a scale for evaluation and are expected to be suitable for utilization in an index for sensibility evaluation that supplements the limits of previous surveys and statistical analysis methods. The network text analysis method used in this study provides new guidelines for the use of Big Data involving sensibility evaluation methods in the field of design.