디지털 기술의 발전으로 사회적 이슈들이 SNS와 같은 디지털 기반 플랫폼을 통해서 소통되고 여론을 형성하기도 한다. 본 연구에서는 소셜미디어를 통해서 공유되고 있는 정보보호 이슈관련 여론을 살펴보기 위하여 대표적인 단문 소셜네트워크서비스인 트위터 빅데이터 분석을 진행하였다. 2021년 1년간 14개 정보보호 관련 키워드를 중심으로 데이터를 수집한 후, 데이터마이닝 기술을 활용하여 용어 빈도(TF)분석과 피어슨 계수를 활용한 상관분석을 통해 키워드간의 상관관계를 밝혔다. 또한 잠재적 확률기반 LDA 토픽모델링을 실시하여 정보보호분야에 많은 관심을 받았던 6개의 주요 토픽을 도출하였다. 이러한 결과는 관련 산업의 전략수립이나, 정부 정책수립 시 주요 키워드를 도출하는 기초데이터로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 기업정보 제공 소셜미디어 나타난 빅데이터 분석을 통해 전 현직 구성원의 직무 만족도에 영향을 미치는 내부평판 요인과 각 평판 요인별로 대기업과 중소기업간의 차이가 있는지를 분석하였다. 연구 결과 전체적으로는 '복지 및 급여'가 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 확인되었으며, 대기업에서는 '경영진' 항목이, 중소기업에서는 '복지 및 급여' 항목이 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 분석되었다. 대기업과 중소기업간 차이를 분석한 결과 '직무만족도', '복지 및 급여', '업무와 삶의 균형' 항목이 두 집단간에 통계적으로 유의미한 차이가 있는 수준에서 대기업 평균이 높은 것으로 확인되었으나, 정성적인 평가 내용이 포함된 비정형데이터 분석 결과 '직무만족도'와 '업무와 삶의 균형' 항목에 대한 만족도 비율은 중소기업이 높은 것으로 나타났다. 동 연구는 기존 평판 연구에서 활용된 설문이나 실험연구 방식이 아닌 소셜 미디어에 나타난 빅데이터 분석을 통해 직무만족도와 그 요인에 대한 연구라는 점에서 의의를 갖는다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권2호
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pp.79-88
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2024
The use of the social media has become part of our daily life activities. The social web channels provide the content generation facility to its users who can share their views, opinions and experiences towards certain topics. The researchers are using the social media content for various research areas. Sentiment analysis, one of the most active research areas in last decade, is the process to extract reviews, opinions and sentiments of people. Sentiment analysis is applied in diverse sub-areas such as subjectivity analysis, polarity detection, and emotion detection. Stance classification has emerged as a new and interesting research area as it aims to determine whether the content writer is in favor, against or neutral towards the target topic or issue. Stance classification is significant as it has many research applications like rumor stance classifications, stance classification towards public forums, claim stance classification, neural attention stance classification, online debate stance classification, dialogic properties stance classification etc. This research study explores different feature sets such as lexical, sentiment-specific, dialog-based which have been extracted using the standard datasets in the relevant area. Supervised learning approaches of generative algorithms such as Naïve Bayes and discriminative machine learning algorithms such as Support Vector Machine, Naïve Bayes, Decision Tree and k-Nearest Neighbor have been applied and then ensemble-based algorithms like Random Forest and AdaBoost have been applied. The empirical based results have been evaluated using the standard performance measures of Accuracy, Precision, Recall, and F-measures.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권3호
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pp.396-404
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2022
Online social networks contain a large amount of data that can be converted into valuable and insightful information. Text mining approaches allow exploring large-scale data efficiently. Therefore, this study reviews the recent literature on text mining in online social networks in a way that produces valid and valuable knowledge for further research. The review identifies text mining techniques used in social networking, the data used, tools, and the challenges. Research questions were formulated, then search strategy and selection criteria were defined, followed by the analysis of each paper to extract the data relevant to the research questions. The result shows that the most social media platforms used as a source of the data are Twitter and Facebook. The most common text mining technique were sentiment analysis and topic modeling. Classification and clustering were the most common approaches applied by the studies. The challenges include the need for processing with huge volumes of data, the noise, and the dynamic of the data. The study explores the recent development in text mining approaches in social networking by providing state and general view of work done in this research area.
전 세계 소셜 미디어 사용자가 증가하면서 다양한 범죄의 수단으로 소셜 미디어가 악용되는 사례가 증가하고 있다. 특히, 소셜 미디어를 통한 마약 유통은 마약 판매자와 소비자의 높은 접근성으로 인해 청소년들의 마약 호기심을 자극하고, 구매를 용이하게 한다는 점에서 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 다양한 소셜 미디어 중, 국내 19세에서 24세 청소년이 가장 많이 사용하는 인스타그램을 대상으로 프로필 사진, 소개글, 게시물 사진과 게시글을 수집하고, 각 정보의 유사도 분석을 통해 수집한 다수의 계정을 활용하여 마약을 유통하는 마약사범 추적 기술을 개발한다. 4개 수집 정보 중, 이미지 형태의 프로필 사진 및 게시물 사진은 SSIM(Structural Similarity Index Measure) 기반으로 유사도를 분석하고, 텍스트 형태의 소개글 및 게시글은 자카드 유사도 및 코사인 유사도 기법을 사용하여 유사도를 분석한다. 이와 같은 유사도 분석을 통해, 각 수집 정보별 계정 간의 유사도를 측정할 수 있으며 유의수준 이상의 유사성을 갖는 계정들에 대해 동일 마약 유통 계정으로 판단할 수 있다. 또한, 수집한 4개 정보에 대해 로지스틱 회귀분석을 수행하여 게시물 사진을 제외한 프로필 사진, 소개글, 게시글이 동일 마약 판매 계정을 추적하는 데에 유효한 정보임을 확인하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권1호
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pp.77-84
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2022
The study highlights the features and trends of digital marketing for international business. To achieve these goals, the authors used a systematic approach that allows a comprehensive approach to the object of study, as well as used general and specific methods of scientific knowledge on the application of digital marketing for international business. The dynamics of the number of users of social networks in the world is analyzed, which allowed us to conclude about the steady trend of increasing the number of users of the Internet and social networks, as well as the time spent by users on social networks. The study of the dynamics of the number of users of social networks provides increased efficiency in the use of digital marketing tools to enhance international business. The most effective digital marketing tools for international business, including artificial intelligence, conversational marketing, chatbots, personalization, video marketing, live shopping, social media stories, interactive content, omnic marketing, augmented reality and technology immersion, native advertising, green marketing and mobile commerce.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권4호
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pp.59-66
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2022
Students can successfully connect with one another thanks to the introduction of Web 2.0 and the tools and technology linked with it. The fact that rising digital tools are systematically influencing the education system is not a secret. The purpose of the research article efficiently evaluates the influence of incorporation of media in the activities of the scientific library of the higher education institution. The research Methodology is the Concepts, techniques, and procedures to effectively inculcate primary and secondary data to conduct the research effortlessly. It's worth noting that in this case, quantitative primary research was provided in the form of a survey. The researchers have proposed a survey in order to successfully instil a comprehensive view on the "incorporation of media in the operations of the scientific library of higher education institutions." As a result, fifty-one higher education institution principals were asked to attend this session. This is necessary to understand that they are both well-educated and cognizant of the impact of technology innovation on schooling. As a result, the researchers were able to gain a comprehensive view of this situation thanks to this survey. The results effectively showed that most of the participants believe that social media plays a vital role in shaping up higher education and at the same time they believe that the libraries of famous educational institutions must adapt as per the new educational trend so that teachers and students both can tap into its benefit.The practical significance of the result is manoeuvred by the efficient survey analysis and at the same time, peer-reviewed journals have been employed to put forward authentic information. Therefore, efficient insight regarding this topic has been gathered by the researchers.
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.
소셜 네트워크 서비스는 생산자와 소비자의 구분 없이 모든 사용자가 직접 정보를 생산, 가공, 유통할 수 있는 양방향 미디어이다. 이용자 수가 빠르게 증가하면서 사용자들이 다양한 정보를 획득하고 공유할 수 있게 되었지만 서비스 상에서 신뢰할 수 없는 정보들의 확산으로 인한 문제점이 발생하고 있다. 또한, 개방적 환경이라는 점을 악용하여 사용자의 프라이버시를 침해하고 서비스 및 사용자의 신뢰도를 낮추는 문제가 확산되고 있다. 따라서 민감한 정보는 정보 생산자가 신뢰할 수 있는 사람에게만 전달될 수 있어야하고, 신뢰할 수 있는 사람으로부터 정보를 제공받아야한다. 이러한 필요성으로 인해 사용자의 신뢰도를 평가할 수 있는 효율적인 방법이 필요하다. 본 논문에서는 서비스에서의 신뢰를 정의하며, 서비스의 기능을 활용하여 Trust Parameter를 만들고 사용자의 신뢰도를 평가할 수 있는 동적 사용자 신뢰도 평가 스킴을 제안한다. 그리고 제안한 신뢰도 평가 스킴에 대한 분석을 통해 사용자들의 신뢰도에 대한 신뢰 범위를 도출한다.
본 논문에서는 다양한 재난안전 위협요소를 단위 산업체 시설물뿐만 아니라 지역 및 국가 단위에서 실시간으로 감지 예측하고 예방 대응하는 시스템에 대하여 알아본다. 예방 대비 대응 복구로 이뤄지는 재난관리의 전 단계를 체계적 효율적으로 관리할 수 있는 정보통신기술을 기반으로한 융복합 구현에 대하여 분석하였다. 또한 조기예측을 통한 선제적 예방과 대비 즉각적인 재난 정보 전달로 피해규모의 축소와 첨단 기술을 통해 재난현장에서의 인간한계 극복에 대하여 분석하였으며 스마트 재난안전관리의 전략으로 선제적 위험관리 및 예방 신속하고 효율적 현장 대응 및 복구와 민관 상호협력 및 효율적 연계협력의 사회안전 스마트 재난안전관리 시스템을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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