• 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.

• 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 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.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.163-176
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• 2014

소셜미디어 확산으로 많은 사용자들이 SNS를 통해 자신의 생각과 의견을 표출하며 다른 사용자들과 상호작용하고 있다. 특히 트위터와 같은 마이크로블로그는 짧은 문장을 통해 영화, TV, 사회 현상 등과 같은 공통의 주제에 대해 많은 사람이 즉각적으로 의견을 표출하고 교환하는 플랫폼의 역할을 수행하고 있다. TV방송 프로그램에 대해서도 의견과 감정을 마이크로블로그를 통해 표출하고 있는데, 본 연구에서는 마이크로블로그의 내용과 시청률과의 관계를 살펴보기 위해, 지난 공중파 방송 프로그램에 대한 트윗을 수집하고 부적절한 트윗들을 제거한 후 형태소 분석을 수행하였다. 추출된 형태소뿐 아니라 이모티콘, 신조어 등 사용자가 입력한 모든 단어들을 후보 자질로 삼아 시청률과의 상관관계를 분석하였다. 실험을 위해 2013년 1월부터 10개월간의 예능프로그램 트윗의 데이터를 수집하여 전국 시청률 데이터와 비교 분석을 수행하였다. 트윗의 발생량은 일주일 중 방송된 요일에 가장 많았으며, 특히 방송시간 부근에서 급격히 증가하는 모습을 보였다. 이것은 전국에 동시간에 방송되는 공중파 프로그램의 특성상 공통된 관심 주제를 제공하기 때문에 나타나는 현상으로 여겨진다. 횟수 기반 자질로 방송 일의 총 트윗 수와 리트윗 수, 방송시간 중의 트윗 수와 리트윗 수와 시청률과의 상관 관계를 분석하였으나 모두 낮은 상관 계수를 나타냈다. 이것은 단순한 트윗 발생 빈도는 방송 프로그램의 만족도 또는 시청률을 제대로 반영하고 있지 못함을 의미한다. 내용 기반 자질로 추출한 단어들 중에는 높은 상관관계를 보여주는 단어들이 발견되었으며, 표준어가 아닌 이모티콘과 신조어 중에도 높은 상관관계를 보여주는 자질이 나타났다. 또한 방송시작 전과 후에 따라 상관계수가 높은 단어가 상이함을 발견하였다. 매주 같은 시간에 방송되는 TV 프로그램의 특성상, 방송을 기다리고 기대하는 내용의 트윗과 방송 후 소감을 표현하는 트윗의 내용에 차이가 존재하였다. 이러한 분석결과는 단어에 따라 시청률과 연관성이 높은 시간대가 달라짐을 의미하며, 시청률을 측정하고자 할 때 각 단어들의 시간대를 고려해서 사용해야 함을 의미한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 표본 추출을 통해 이루어지는 TV 시청률 측정을 보완할 수 있는 방법에 활용할 수 있으리라 기대된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권1호
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• pp.112-119
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• 2023

Traditionally used for networking computers and communications, the Internet has been evolving from the beginning. Internet is the backbone for many things on the web including social media. The concept of social networking which started in the early 1990s has also been growing with the internet. Social Networking Sites (SNSs) sprung and stayed back to an important element of internet usage mainly due to the services or provisions they allow on the web. Twitter and Facebook have become the primary means by which most individuals keep in touch with others and carry on substantive conversations. These sites allow the posting of photos, videos and support audio and video storage on the sites which can be shared amongst users. Although an attractive option, these provisions have also culminated in issues for these sites like posting offensive material. Though not always, users of SNSs have their share in promoting hate by their words or speeches which is difficult to be curtailed after being uploaded in the media. Hence, this article outlines a process for extracting user reviews from the Twitter corpus in order to identify instances of hate speech. Through the use of MPCA (Modified Principal Component Analysis) and ECNN, we are able to identify instances of hate speech in the text (Enhanced Convolutional Neural Network). With the use of NLP, a fully autonomous system for assessing syntax and meaning can be established (NLP). There is a strong emphasis on pre-processing, feature extraction, and classification. Cleansing the text by removing extra spaces, punctuation, and stop words is what normalization is all about. In the process of extracting features, these features that have already been processed are used. During the feature extraction process, the MPCA algorithm is used. It takes a set of related features and pulls out the ones that tell us the most about the dataset we give itThe proposed categorization method is then put forth as a means of detecting instances of hate speech or abusive language. It is argued that ECNN is superior to other methods for identifying hateful content online. It can take in massive amounts of data and quickly return accurate results, especially for larger datasets. As a result, the proposed MPCA+ECNN algorithm improves not only the F-measure values, but also the accuracy, precision, and recall.

• 한국비블리아학회지
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• 제24권4호
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• pp.319-340
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• 2013

본 연구의 목적은 국내 공공도서관의 소셜 네트워크 서비스 도입 현황과 활용 실태를 파악하고 이를 바탕으로 앞으로 공공도서관의 소셜 네트워크 서비스 활성화 방안에 대해 제안하는 것이다. 이를 위해 국내 166개 공공도서관의 소셜 네트워크 서비스 활용 사례와 현황에 대해 조사하고 이 계정을 직접 운영하고 있는 도서관의 담당자 40명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며 198명의 이용자 설문도 함께 진행하였다. 공공도서관의 소셜 네트워크 서비스의 활성화 방안으로 담당자를 위한 교육과 연구 기회 제공, 전담인력의 배치, 다양한 소셜 네트워크 서비스의 제공, 이용자 모니터링 및 홍보 채널의 다양화, 이용자 참여 및 이용교육을 제안하였다.

• 지식경영연구
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• 제13권3호
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• pp.1-16
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• 2012

Nowadays, many first-time Internet users start off heavily using SNSs (Social Network Sites), such as Cyworld, Facebook, and Twitter. The reason for the growth of SNS use is closely related to the various services of gaming, playing, using entertainment items, sharing knowledge etc., provided by the SNS; technically, the most important of the services provided would be the behavior of sharing knowledge among people connected and networked in the site. In sum, we assume that the users may communicate well with each other and pay attention to building a close social network using the abovementioned activities. However, researchers have just begun to focus on the issues explaining why Internet users rush into SNSs and enjoy their time there. Therefore, we investigated the reasons for posting and sharing knowledge voluntarily on the SNS and how others respond to the posted knowledge and are actually affected by the behavior. We applied social identity theory and social capital theory in this study to find which network externalities in SNSs may affect online identity-based attachment and cause them to produce a knowledge sharing generation. We found that people's online identity in SNSs is closely related to and influences knowledge sharing. This empirical study resulted in the importance of social relations in SNSs, which leads to sharing knowledge.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2871-2877
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• 2015

SNS(Social Network Service)의 등장으로 쇼핑 패턴이 변화하고 있다. 최근의 쇼핑몰은 고객의 니즈를 반영한 상품정보 제공에 관심을 갖고 있다. 일반적으로 제공되는 정보는 사용자의 단순 검색 이력을 기반으로 한 상품정보를 제공하는 수준이며, 추천되는 상품 목록은 대중의 선호도를 반영하여 제공된다. 그러나 제공되는 상품 정보는 개인의 선호도와는 무관하다. 이 논문에서는 각 개인의 관심 상품에 대한 대중의 선호도를 분석하기 위한 내 외부 SNS 활용 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 내 외부 SNS 모듈로 이루어져 있다. 내부 분석 모듈은 사용자가 지정한 두 개 상품의 비교를 통하여 커뮤니티 사용자의 선호도를 수집 및 분석한다. 외부 분석 모듈은 트위터(Twitter)를 활용하여 그룹 및 타인의 니즈를 분석할 수 있도록 지원한다. 구현 결과 기존의 쇼핑몰과 달리 개별 사용자의 선호도에 따라 상품을 추천할 수 있음을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.407-419
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• 2015

근래 소셜미디어 이용이 대중화되면서 누가, 어떻게, 왜 이용하는지에 대한 관심이 높아졌다. 본 연구는 이용과 충족 관점에서 대표적 소셜미디어 카카오스토리, 페이스북, 트위터의 이용행태와, 소셜미디어 이용자가 인식하는 사회적 지지감에 어떤 영향을 미치는지에 대한 검토이다. 이를 위해 전국규모 대학 학생대상 온라인 설문조사를 실시한 자료 240건을 분석하였다. 분석결과, 이용자 개인성향과 이용동기에 따라 이용정도에 차이가 있고 소셜미디어 이용방식에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 쓰기 등 적극적 이용방식은 대인관계나 자기이미지 노출동기와, 보기만 하는 소극적 이용은 습관적 동기와 연관되었다. 또한 소셜미디어 이용이 빈번할수록 이용자의 사회적 지지감이 증가해서 소셜미디어에 자주 접속하는 것으로 세상과 연결되어 있다고 인식함을 알 수 있었다. 소셜미디어에서 활동하는 방식은 사회적 지지감에 영향을 미치지 않았다. 소셜미디어 소통행위 자체만으로 사회적 지지감을 갖게 된다는 점이 확인되었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.105-117
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• 2014

소셜미디어 시장의 다매체 환경으로의 변화는 이용자가 요구하는 선호요인의 충족에 따라 소셜미디어를 선택할 수 있게 되었고, 각 소셜미디어 간 경쟁을 유발시키고 있다. 따라서, 본 연구는 이용자의 충족이라는 측면에서 소셜미디어 시장의 다매체 환경을 고려한 소셜미디어 간의 경쟁에 주된 관심을 두었다. 이를 확인하기 위해 한정된 자원에서의 미디어간 경쟁관계를 파악하기 위해 널리 이용된 적소이론을 이용하여 경쟁관계를 확인하였다. 연구결과에 따르면 (1) 페이스북과 카카오톡이 이용자의 기대를 가장 많이 충족시키고, (2) 페이스북과 카카오톡이 선두그룹으로 경쟁하고 있고, 블로그, 유튜브와 트위터가 이들을 추격하고 있으며, (3) 카카오톡이 이용자가 기대하는 다양한 기대를 가장 많이 충족시키는 것을 확인하였다. 이 연구결과는 소셜미디어가 시장에서의 경쟁력을 확보하기 위해서는 모바일 환경에서의 편리성, 즉시성을 제공하고, 이용자가 보다 쉽게 네트워크를 활용할 수 있도록 하는 서비스 개선이 필요하다는 점을 시사한다.