• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.541-543
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• 2015

IT 기술 발전과 스마트 기기의 대중화로 인해 SNS(Social Networking Service)를 사용하는 사용자들이 증가하고 있다. 이로 인해 SNS에서 발생하는 데이터들도 급증하고 있고, 이러한 데이터에서 가치를 창출하기 위해 IT 기업들은 기술 개발을 하고 있다. 본 논문에서는 트위터에서 발생하는 데이터의 가치를 창출하기 위해 트위터에 접속하는 정보를 통계 내는 시스템을 설계하고 구현하고자 한다. 제안하는 시스템은 트위터 데이터를 수집하고 NoSQL 기반으로 저장한 뒤에 Mahout 사용하여 사용자들의 접속 정보를 통계 내는 시스템이다. 개발 시스템을 이용하면 트위터 데이터에서 가치를 창출하기 위해 필요한 기술 개발의 배경 마련에 도움이 될 것이라고 예상된다.

• 한국자기학회지
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• 제8권2호
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• pp.93-98
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• 1998

자성유체의 자기력, 점성, 비열등을 이용한 댐핑효과로 스피커의 대출력화, 고급화를 도모할수 있다. 공침법으로 합성한 magnetite에 올레인산을 피복하고 윤활유에 분산하여 스피커 댐퍼용 자성유체를 제조하였다. 제조한 자성유기체의 자기적 특성, 전도 및 열안정성을 측정하였고, 이를 고음스피커인 6cm tweeter에 적용하여 댐핑효과와 방열효과를 평가하였다. 일본 NFC의 APG-815 자성유체의 특성돠 비교하였을 때 고체비율 20%로 제조한 자성유페는 자기적특성, 온도상승에 따른 점도변화, 댐핑효과 및 방열특성이 APG-815와 같거나 우수하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2004년도 추계학술대회논문집
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• pp.317-322
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• 2004

In this paper, It was describe the processes of development of HiFi speaker system. Woofer and tweeter were fabricated by unskilled students and their 1.5 parameters were identified by known mass method. Based on T-S parameters port enclosure was designed and built by means of software. Acoustic radiation phenomena of port enclosure were simulated and compared to test result. Acoustic pressure difference between lower frequency and higher frequency was flattened by adopting optimal crossover network. Finally, built HiFi speaker system was showed good sound quality and sound pressure and electrical impedance was well agreed with test results each other.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.1051-1053
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• 2015

트위터는 140자를 한 번에 올릴 수 있는 트윗을 사용하여 전 세계적으로 다양한 사람들과 소통할 수 있다. 또한, 트위터는 팔로우 기능을 제공하여 메신저와 같은 신속성도 제공한다. 이로 인해 트위터를 사용하는 사용자의 수가 급증하였고, 스마트 폰의 대중화로 인해 생활의 일부분이 되었다. 하지만 트위터의 많은 데이터로 인해 사용자의 정보와 유사한 사용자나 정보가 추천되지 않는 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사용자의 정보 기반으로 유사성을 필터링하여 순위를 정하고 사용자에게 유사한 사용자나 정보를 추천하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 사용자의 트위터 계정을 사용하여 데이터를 수집하는 모듈과 수집된 데이터를 필터링 및 추천하는 모듈로 구성되어 있다. 이러한 모듈들은 Open API와 Mahout을 사용하여 설계 및 구현하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제46권1호
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• pp.115-133
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• 2015

본 연구는 서울시와 지방 광역도시의 대표 트위터들에서 제공하는 공공정보의 내용을 심층 분석하고, 시민들의 질의와 시 트위터에서 제공되는 정보를 비교 분석하여 트위터를 통한 정보서비스에 대해 평가하였다. 주 연구방법은 내용분석(content analysis)을 사용하였으며, 6개 도시의 트위터(서울, 부산, 대구, 인천, 대전, 광주)에 게재되었던 석 달 동안의 트윗 내용을 모두 기록하여 분석하였다. 트위터상의 정보게재에 대한 빈도수 분석에서 가장 많은 트윗을 게재한 도시는 부산시였으며, 서울시는 URL링크를 활용한 트윗글 게재 수가 가장 높았다. 트위터에서 제공되는 공공정보에 대한 내용분석 결과 가장 많이 제공되었던 정보는 시민의 생활 편의에 관련된 정보였으며, URL링크를 제공하는 트윗글 또한 생활정보, 공모, 서비스 안내 순이었다. 시민들의 질의를 분석하였을 때, 시민들은 생활정보와 교통에 관련된 더 많은 정보를 요구하였다. 끝으로 트위터를 통한 더 나은 공공 정보서비스를 위해 몇 가지의 의미있는 제안을 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.960-966
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• 2012

GPS, WiFi 등을 이용한 위치정보수집이 보편화되고, 트위터와 같은 SNS와 접목을 통해 LBSNS가 증가하고 있다. LBSNS에서 작성된 메시지에는 메시지가 생성된 지역에 대한 위치정보 또는 메시지가 언급하는 지역에 대한 위치정보가 포함될 수 있으므로 위치정보 기반의 관심정보 전파가 가능해진다. 트위터에서는 자신이 전달받은 메시지를 재전송하는 리트윗(retweet)을 통해 정보의 전파가 급속히 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 위치기반의 사용자 관심정보를 효율적으로 전파시키기 위해서 위치기반의 자동 리트윗 기능, 즉 사용자 관심정보를 자동으로 리트윗하는 기능을 스마트 리트윗으로 정의하였다. 트위터를 기반으로 사용자의 관심지역을 설정하고 관심지역이 같은 사용자들 간의 소셜관계를 형성할 수 있도록 한다. 스마트 리트윗 서비스는 트위터 Open API, 구글맵 Open API 등을 기반으로 매쉬업 서비스로 구현하였다. 본 논문에서 제안한 스마트 리트윗 서비스를 통해 관심정보의 공유가 활성화 될 것으로 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.1286-1295
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• 2014

This paper suggests the way that it could improve the reliability about preference of user's feedback by adding weighting factor on sentiment analysis, and efficiently make a sentiment analysis of users' emotional perspective on the big data massively generated on twitter. To solve errors on earlier studies, this paper has improved recall and precision of sensibility determination by using sensibility dictionary subdivided sentiment polarity based on the level of sensibility and given impotance to sensibility determination by populating slang, new words, emoticons and idiomatic expressions not in the system dictionary. It has considered the context through conjunctive adverbs fixed in korean characteristics which are free to the word order. It also recognize sensibility words such as TF(Term Frequency), RT(Retweet), Follower which are weighting factors of preference and has increased reliability of preference analysis considering weight on 'a very emotional tweet', 'a recognised tweet from users' and 'a tweeter influencer'

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권3호
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• pp.352-359
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• 2022

The study examined a sentiment analysis based on Tweeter messages between contemporary pop musicians and classical music composers. Musicians of each genre were carefully selected for the sentiment analysis. Many opinion messages on Tweets that users have discussed were collected, and the messages were evaluated by using Naïve Bayes Classifier. The results demonstrated that users showed high positive sentiments for the two different genres. However, on average, the positive sentiment values for classical music composers are higher than for contemporary pop musicians. In addition, the rankings of the highest positive sentiments among contemporary pop musicians and classical music composers did not coincide with the popularity of the two different genres of musicians. This study will contribute to the study of future sentimental analysis between music and musicians.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권3호
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• pp.206-211
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• 2021

Internet users are increasingly invited to express their opinions on various subjects in social networks, e-commerce sites, news sites, forums, etc. Much of this information, which describes feelings, becomes the subject of study in several areas of research such as: "Sensing opinions and analyzing feelings". It is the process of identifying the polarity of the feelings held in the opinions found in the interactions of Internet users on the web and classifying them as positive, negative, or neutral. In this article, we suggest the implementation of a sentiment analysis tool that has the role of detecting the polarity of opinions from people about COVID-19 extracted from social media (tweeter) in the Arabic language and to know the impact of the pre-processing phase on the opinions classification. The results show gaps in this area of research, first of all, the lack of resources when collecting data. Second, Arabic language is more complexes in pre-processing step, especially the dialects in the pre-treatment phase. But ultimately the results obtained are promising.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권1호
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• pp.97-106
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• 2021

Social networking platforms have become a smart way for people to interact and meet on internet. It provides a way to keep in touch with friends, families, colleagues, business partners, and many more. Among the various social networking sites, Twitter is one of the fastest-growing sites where users can read the news, share ideas, discuss issues etc. Due to its vast popularity, the accounts of legitimate users are vulnerable to the large number of threats. Spam and Malware are some of the most affecting threats found on Twitter. Therefore, in order to enjoy seamless services it is required to secure Twitter against malicious users by fixing them in advance. Various researches have used many Machine Learning (ML) based approaches to detect spammers on Twitter. This research aims to devise a secure system based on Hybrid Similarity Cosine and Soft Cosine measured in combination with Genetic Algorithm (GA) and Artificial Neural Network (ANN) to secure Twitter network against spammers. The similarity among tweets is determined using Cosine with Soft Cosine which has been applied on the Twitter dataset. GA has been utilized to enhance training with minimum training error by selecting the best suitable features according to the designed fitness function. The tweets have been classified as spammer and non-spammer based on ANN structure along with the voting rule. The True Positive Rate (TPR), False Positive Rate (FPR) and Classification Accuracy are considered as the evaluation parameter to evaluate the performance of system designed in this research. The simulation results reveals that our proposed model outperform the existing state-of-arts.