• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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• 제6권1호
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• pp.5-39
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• 2016

Social networking applications (SNAs) are among the fastest growing web applications of recent years. In this paper, we propose a causal model to assess the success of SNAs, grounded on DeLone and McLean's updated information systems (IS) success model. In addition to their original three dimensions of quality, i.e., system quality, information quality and service quality, we propose that a fourth dimension - networking quality - contributes to SNA success. We empirically examined the proposed research model with a survey of 168 Facebook and 149 Twitter users. The data validates the significant role of networking quality in determining the focal SNA's success. The theoretical and practical implications are discussed.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.67-101
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• 2014

새로운 기술의 활용은 고객과의 관계를 맺기위한 기업들의 마케팅 전략을 변모시켜왔다. 새로운 기술 중에서 소셜 미디어는 기업들이 온라인 고객들에게 다가가기 위한 도구이며, 유명한 소셜 미디어 사이트 중의 하나는 마이크로 블로깅 플랫폼인 트위터이다. 매일 5억건이상의 트윗이 발생하기때문에 연구자들에게는 풍부한 데이터의 원천이며, 기업들에겐 매력적인 마케팅 채널이다. 그럼에도 불구하고 효과적인 트위터 활용전략을 수립하는 것이 어려우며, 이는 적절한 트위터 활용에 대한 이론적인 또는 실증적인 검증이 이루어지지 않았기 때문이다. 본 연구는 기업들이 마케팅 채널로서의 트위터를 어떻게 효과적으로 활용할 수 있는지에 대한 실증적인 근거를 브랜드 개성과 브랜드 관여를 중심으로 연구하여 제공하고자 한다. 본 연구는 Aaker의 브랜드 개성에 대한 연구에서 제시한 브랜드 개성 척도를 활용하여 트위터 메시지가 브랜드 개성을 띄고 있는지와 이에 따른 고객들의 참여와 반응을 분석하고자 한다. 또한, 제품의 관여도에 따라서 조절효과가 존재하는지도 분석하였다. 23개 브랜드의 8주간의 트위터 계정의 포스팅을 수집하였으며, 오피니언 마이닝을 통하여 연구 가설을 검증하였다. 구체적인 본 연구의 목적은 첫째로 마케팅 연구에서 제시된 브랜드 개성의 개념이 소셜 미디어인 트위터에도 적용이 가능한지 분석하는 것이다. 둘째는 오프라인 브랜드 개성과 온라인 브랜드 개성간의 일치여부와 소셜 미디어 브랜드 커뮤니티의 활성화간의 관계를 밝히고자 한다. 마지막으로, 제품의 관여도에 따라 온라인/오프라인 브랜드 개성의 일치도가 조절효과를 갖는지를 분석하고자 한다.

• 융합정보논문지
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• 제9권11호
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• pp.81-91
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• 2019

대중들의 소통의 창구로 자리매김 하고 있는 소셜 네트워크 서비스(SNS)에 작성된 글은 감성을 많이 포함하고 있다는 특징을 갖고 있다. 그 중 트위터는 공개 Application Programming Interface(API)를 통한 데이터의 수집이 편리하다는 장점을 지니고 있다. 본 논문에서는 트위터 상에 표현된 사용자들의 감성 정보를 통해 사회적 이슈를 분석하고 마케팅 분야 활용 가능성을 제시한다. 이는 국민 또는 소비자의 의견과 반응을 필요로 하는 정부, 기업 등에 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 최근 사회적 이슈에 대한 트위터 텍스트 데이터를 긍정 또는 부정으로 분류하여 질적 분석을 제공하였고, 각 트윗의 좋아요 수, 리트윗 수 등에 대한 상관관계 분석을 통해 양적분석을 제공하였다. 질적 분석의 결과로 국민의 지지를 얻기 위해 관세정책을 홍보하고, 버즈 사용자에게는 기술적 편의를 제공할 것을 제안하였다. 양적 분석의 결과, 트위터 사용자들의 관심을 끌기 위해서는 긍정적인 트윗을 짧고 간단하게 작성해야 함을 밝혔다. 데이터의 수집 기간이 짧고, 단 두 가지의 키워드만을 분석하여 일반화 가능성이 떨어지는 한계를 가져 향후, 보다 긴 기간의 다양한 사회적 이슈를 분석할 예정이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.567-581
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• 2014

최근 들어, 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)의 도입과 함께 이를 다양한 목적으로 활용하고자 하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 소셜 네트워크 서비스 활용을 위한 연구를 진행하기 위해서는 우선 관련 문헌을 검토하고 연구 경향을 파악하는 것이 필요하다. 하지만, 소셜 네트워크 서비스가 보편화된 2007년 이후부터 진행된 관련 연구는 그 양이 방대하여 많은 양의 관련 연구 문헌을 조사하는 것은 상당히 어려운 작업이다. 따라서 본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스 중 트위터를 중심으로 관련 연구들을 체계적으로 분석하여 연구의 경향성을 밝힌다. 특히 체계적인 문헌 조사와 분석을 위해 SLR(Systematic Literature Review) 기법을 이용한다. 문헌 조사를 위해 5개의 잘 알려진 문헌 제공처를 선정하고, 128개의 문헌 조사 대상 연구를 선정하였다. 다양한 경향성을 파악하기 위하여 2007년 이후 연구들의 그룹과 2011년 이후 연구들의 그룹으로 나누어 조사를 실시하였다. 조사 결과 2007년 이후 트위터 관련 연구는 "Application", "User Content Analysis" 및 "User Activity" 주요 연구주제와 관련한 연구가 가장 많이 이루어지고 있었다. 이외에도 주요 연구주제별 세부 연구주제의 경향, 피인용수에 따른 연구 경향, 실험자료의 규모에 따른 연구경향 및 저자의 특성 등 다양한 관점에서 결과를 분석한다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제14권3호
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• pp.183-191
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• 2012

Since June 25th 1950, the beginning of the cold war (Korean war), Korean peninsula is still in a state of war. Officially South and North Korean government call a truceafter three years from the beginning day, however both countries are still having several combats in these days. So every Korean citizen male has duty for serving military duty and this lasts even after the serving regular military force, as reserved military. Although South Korea is very small country, the size of military is very large so informing all reserved military takes some time. Since this nation is confronting the enemy and considering the global potential threat, South Korean military needs expedite informing system to call up the reserved military to active duty. In this project, the current informing system has been analyzed and compared with the new method which is using social network service such as Twitter. However mobilization order is very critical. So in our new model there are two ways combined. Using twitter to inform and then use traditional ways to finish the order. This method will provide more efficient and accurate way to cover the call ups.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.515-516
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• 2011

재난상황에 활용 가능한 소셜 네트워크 서비스를 제시하고, 소셜 네트워크 서비스를 정보 전달 목적으로만 활용하고 있는 단점을 개선하기 위해 클라우드 소싱 방식을 도입했다. 최종적으로는 소셜네트워크 서비스에 등록되는 가장 신속한 재난 정보를 활용하여 전파하는 것이 목표이며, 이 매시업의 설계는 기존에 활용되고 있던 전용 어플리케이션을 이용하여 재해정보를 제보하는 방식과 차별화되며, 결국 소셜 네트워크 서비스를 재난 및 재해 상황 전파 도구로 사용하는 것이 아니라 자료 수집 목적으로 활용하기 위한 연구이다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제30권4호
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• pp.785-807
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• 2020

The novel Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is unprecedentedly changing the world since its outbreak in late 2019. Using the collected the data related to COVID-19 and the social media user data from a mobile application market research agency from January 25 to April 7, this study empirically examines the effect of the number of confirmed COVID-19 cases worldwide, the number news COVID-19, and the enforcement of social distancing measures on the daily active users (DAU) of two social media services - Twitter and Facebook - in South Korea. There are three important findings from the results of econometric analysis. First, the number of confirmed COVID-19 cases worldwide has a negative effect on the DAU of social media. Second, the number of COVID-19 news is negatively associated with the DAU of social media. Finally, the implementation of social distancing measures has no significant effect on the DAU of the social media. Theoretical implications and managerial guidelines are also discussed.

• 문화기술의 융합
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• 제6권1호
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• pp.111-120
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• 2020

본 연구는 소셜네트워크서비스(SNS)상의 빅데이터를 이용한 텍스트 분석기법의 응용으로서 설문 조사 기반의 여론 조사 방법론과 달리 비정형적 언어 기반의 감성 여론 조사 방법론을 제안한다. 기존의 설문 기반 여론 분석모형에 대한 대안적 방법으로 주관성에 기초한 감성 분류 모형을 이용하였다. 이를 위하여, 제20대 국회의원 선거운동 기간 중 선거 관련 실시간 트위터 자료를 수집하여 속성 기반 감성 분석을 이용한 여론의 극성과 강도에 대한 실증 분석을 수행하였다. 개별 SNS에서 사용된 단어의 극성을 분류하기 위해 Lasso 및 Ridge 회귀 모형을 이용하여 극성에 영향력이 큰 변수를 추출하였다. 추출된 변수가 극성에 미치는 긍정 및 부정에 대한 영향을 구분하고, 영향력의 강도를 분석하였다. 대중들이 소셜네트워크상에서 표현한 내용을 바탕으로 한 여론에 대한 긍정 및 부정의 감성 분석을 통해 여론의 향방을 예측하고 극성분석 모형의 정확도를 측정하여, 여론 조사 분야에서 감성 분석 방법론의 적용가능성을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권6호
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• pp.202-206
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• 2023

Today, social media has become a vital tool. The world communicates and reaches the news and each other's opinions through social media accounts. Recently, considerable research has been done on analyzing social media due to its rich data content. At the same time, since the beginning of the COVID-19 pandemic, which has afflicted so many around the world, the search for a vaccine has been intense. There have been many studies analyzing people's feelings during a crisis. This study aims to understand people's opinions about available Coronavirus vaccines through a learning model that was developed for this purpose. The dataset was collected using Twitter's streaming Application Programming Interface (API) , then combined with another dataset that had already been collected. The final dataset was cleaned, then analyzed using Python. Polarity and subjectivity functions were used to obtain the results. The results showed that most people had positive opinions toward vaccines in general and toward the Pfizer one. Our study should help governments and decision-makers dispel people's fears and discover new symptoms linked to those listed by the World Health Organization.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.35-43
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• 2023

This paper emphasizes that information received in disaster situations can lead to disparities in the effectiveness of communication, potentially causing damage. As a result, there is a growing demand for disaster and safety information among citizens. A user-centered disaster and safety information application service is designed to address the rapid dissemination of disaster and safety-related information, bridge information gaps, and alleviate anxiety. Through the Open API (Open Application Programming Interface), we can obtain clear information about the weather, air quality, and guidelines for disaster-related actions. Using chatbots, we can provide users with information and support decision-making based on their queries and choices, utilizing cloud APIs, public data portal open APIs, and solution knowledge bases. Additionally, through Mashup techniques with the Google Maps API and Twitter API, we can extract various disaster-related information, such as the time and location of disaster occurrences, update this information in the disaster database, and share it with users.