• 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.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.131-143
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• 2022

본 연구는 핀테크를 중심으로 국내 디지털 금융 서비스 시장의 트렌드를 파악하고자 신문기사와 트위터 데이터를 대상으로 텍스트마이닝 기법을 사용하여 분석을 진행하였다. 핀테크 시장의 성장 과정에 있어서 간편결제 서비스 도입, 인터넷전문은행 출범, 데이터 3법 개정안 통과, 마이데이터 사업 신청 등 중요하게 작용을 한 4가지 시점을 기준으로 빈도분석을 수행하여 핵심 키워드 간의 차이를 살펴보았다. 또한 핀테크 선도 국가인 중국·미국과 미래 키워드를 핀테크 키워드와 결합한 빈도분석 결과를 통해 세계 시장 속에서 국내 핀테크 산업의 현 위치와 미래 시장 전망을 예측하였다. 마지막으로 트위터 트윗을 대상으로 감성분석을 진행하여 핀테크 서비스에 대한 소비자의 기대와 우려를 정량화하였다. 따라서 본 연구는 금융 생태계 변화 과정을 살펴보고, 분석 결과를 종합함으로써 정부와 기업이 향후 핀테크 시장 발전에 있어서 활용할 수 있는 전략적 방향성 및 대응 전략을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2009년도 정보통신설비 학술대회
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• pp.268-271
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• 2009

In this paper, we analyze social network status and suggest TV SNS Service. According to alexa.com's recent chart, there are three SNS sites (facebook, myspace, twitter) in global top 20 sites. SNS usage has increased dramatically. Recently many SNS are growing up by opening their platform that make it easy to develope new services and functions by third party developers. KT is implementing open platform that is support Widget and SNS service. And Recently Social TV comes into the spotlight. Social TV is combination of social media and TV contents. It is enable to exchange emotion and opinion by communication with other people when watching Video contents. We propose TV SNS Service that provides various services by using advantage of SNS system and Social TV.

• 지식경영연구
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• 제19권1호
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• pp.19-39
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• 2018

With the development of information technology, social network services (SNS) such as Facebook and Twitter became popular and many users disclose their personal and sensitive information like private story, photographs and location information through posting and sharing. Despite the privacy concerns in SNSs, individuals continue to disclose their identity online. This phenomenon is called 'privacy paradox'. The purpose of this study is to examine the role of collective efficacy on self-disclosure in SNS context and to explain privacy paradox phenomenon. Drawing upon the communication privacy management theory, research model was developed and empirically tested with cross-sectional data from 306 individuals. Results revealed that collective efficacy has a direct positive effect on self-disclosure while privacy risk is negatively related to self-disclosure. However, privacy concern is not directly related to self-disclosure. The relationship between privacy concern and self-disclosure was moderated by collective efficacy.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.217-222
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• 2011

최근 SNS가 급격하게 성장하고 있고 많은 사용자들이 이 SNS를 하나의 다른 커뮤니케이션 매체로 사용하고 있다. SNS를 이용하는 개인 사용자들은 자신의 소식과 감정의 변화를 표현하는 수단으로 SNS를 이용하고 있다. 이에 본 연구에서는 감정을 나타내는 감정 요소를 이용하여 메시지를 분류하는 프로그램을 구현하였다. 감정 성분 추출은 OMLS(Ocean-Monmouth Legal Services)에 있는 감정 어휘를 이용하여 로젯(Roget)의 시소러스와 워드넷(WordNet)을 이용하여 이루어졌다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제18권1호
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• pp.131-140
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• 2019

This study compares and analyzes the spatial distribution of people in two cities using location information in twitter data. The target cities were selected as Paris, a traditional tourist city, and Dubai, a tourist city that has recently attracted attention. The data was collected over 123 days in 2016 and 125 days in 2018. We compared the spatial distribution of two cities according to the two periods and residence status. In this study, we have found a hot place using a spatial statistical model called dart-shaped space division and estimated the urban area by reflecting the distribution of tweet population. And we visualized it as a CDF (cumulative distribution function) curve so that the distance between all the tweets' occurrence points and the city center point can be compared for different cities.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.25-33
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• 2016

포인트 속성의 위치 기반 소셜 네트워크 서비스(Location-Based Social Network Services, LBSNS) 데이터를 멀티스 케일의 타일맵상에 효과적으로 시각화하기 위해서는 격자 기반으로 군집화하여 표현해야 할 필요성이 있다. 이때 격자의 크기 및 개수를 결정해야 하는데, 이에 대한 기준은 정해진 것이 없으며 데이터의 종류와 분석 목적에 따라 달라지므로 연구자의 주관이 개입될 수밖에 없다. 이때 연구 결과에 영향을 끼치는 공간단위 임의성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem, MAUP)가 발생한다. 본 연구에서는 LBSNS 중 지오태깅(geotagging)된 트위터(Twitter) 데이터를 대상으로 하여 이러한 MAUP의 영향을 스케일 효과(scale effect)의 측면에서 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 공간오차모델(spatial error model)을 이용하여 데이터의 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation)의 정도를 조절하였으며, 이에 대해 격자의 크기를 달리함에 따른 공간적 자기상관성의 변화를 Moran's I를 통해 분석하였다. 실험 결과, 원 데이터에는 양의 공간적 자기상관성이 존재하는 것을 확인하였으며, 이러한 경우에는 공간오차모델의 공간자기회귀계수(spatial autoregressive coefficient)의 값이 증가할수록 공간적 자기상관성이 감소하는 것을 알 수 있었다. 이러한 특성을 이용하여 트위터 데이터의 공간적 자기상관성의 강도를 5단계로 조절하였으며, 각 단계에 대하여 격자의 크기를 9단계로 나누어 각각에서의 Moran's I를 계산하였다. 그 결과, 합역 수준이 높아질수록 공간적 자기상관성이 증가하다가 격자의 크기가 600m에서 1,000m 사이일 때 감소하는 것을 알 수 있었으며, 공간적 자기상관성이 강할수록 MAUP에서의 스케일 효과는 감소하는 경향이 있는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2878-2884
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• 2015

온라인 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 트위터는 가장 보편적으로 사용되는 마이크로 블로그인데, 트위터의 개방적 구조로 인해 자동화 프로그램인 트윗 봇이 많이 생성되고 있다. 이 트윗 봇은 적법한 봇과 악성 봇으로 분류되는데, 이 중 악성 봇은 일반 사용자들에게 많은 양의 스팸 정보나 유해한 컨텐츠를 배포하기 때문에 트윗 봇을 검출하는 작업은 반드시 필요하다. 기존 연구에서는 시간적 정보를 활용하여 사람과 트윗 봇을 분류하였다. 본 논문에서는 먼저 사용자들의 고 정밀 위치 정보를 알려주는 공간 태그된 트윗 정보를 활용하여 트위터 사용자들의 정확한 위치를 알아낸다. 그리고, 각 사용자의 공간 변수에 대한 엔트로피 값 및 사용자의 장치 정보를 사용하여 새로운 봇 검출 알고리즘을 제안한다. 주요 결과로써, 시간 정보만을 이용한 기존 연구결과보다 각 신뢰도별 봇 검출 확률 및 거짓 경보 확률이 모두 우수하게 나타난다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제15권3호
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• pp.211-221
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• 2016

The human spatial mobility information is in high demand in various businesses; however, there are only few studies on human mobility because spatio-temporal data is insufficient and difficult to collect. Now with the spread of smartphones and the advent of social networking services, the spatio-temporal data began to occur on a large scale, and the data is available to the public. In this work, we compared the movement behavior of residents and tourists by using geo-tagged tweets which contain location information. We chose Seoul to be the target area for analysis. Various creative concepts and analytical methods are used: grid map concept, cells visited concept, reverse geocoding concept, average activity index, spatial mobility index, and determination of residents and visitors based on the number of days in residence. Conducting a series of analysis, we found significant differences of the movement behavior between local residents and tourists. We also discovered differences in visiting activity according to residential countries and used applications. We expect that findings of this research can provide useful information on tourist development and urban development.

• 한국경영과학회지
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• 제38권1호
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• pp.69-87
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• 2013

Recently a large number of people have been using social networking and microblogging services such as Facebook and Twitter. These mediums play a pivotal communication channel in a business-to-customer (B2C) relationship. Given its importance in today's business, companies have invested in the strategic application of social network services to reach out to customers. This study provides a blueprint for mechanisms for successful execution of social network services in the context of developing an effective B2C relationship, such as customer participation behavior. The S-O-R(Stimulus-Organism-Response) framework lays out the foundation for developing our research model and provides a structured view for understanding customer participation behavior on brand loyalty. For the methodology, this study employed a mixed-method approach. Additionally, in order to provide empirical evidences, a total of 121 respondents have completed the survey. All the data were compiled and analyzed through structural equation modeling and were implemented in partial least square (PLS). To sum up, this study presented theoretical and practical implications by providing the effect of customer participation behavior on brand loyalty through B2C microblogging.