• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(D)
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• pp.316-321
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• 2010

웹 2.0의 기술이 보급됨에 따라 소셜 네트워크 서비스에 대한 관심이 증가하였다. 국내에서는 싸이월드, 미투데이 등과 같은 서비스가 널리 사용되고 있으며 최근 급부상한 트위터는 여러 분야에서 관심을 받고 있다. 트위터는 팔로워나 트윗 등 활동 정도에 따라 랭킹 서비스가 제공되고 있지만 랭킹은 그들 사이의 관계를 세부적으로 나타내지 못한다. 본 논문에서는 트위터의 사용자들 사이에 존재하는 관계를 시각적으로 나타내는 도구에 대해 개발한다. 국내 사용자 중 팔로워의 랭킹에 따른 사용자를 이용하고, 시각화를 위해 생물학적 데이터를 네트워크로 나타내는 Cytocape 플랫폼을 사용한다. 사용자 간의 관계를 나타내는 네트워크를 통하여 온라인상에서 영향력 있는 사용자들의 관계를 나타내고 그들의 관계를 수치로 분석한다. 또한 복잡한 네트워크로부터 선택된 노드와 관련된 연결만을 추출하는 기능을 제공하여 온라인상의 관계를 상세하게 나타낸다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.189-191
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• 2014

This paper provides an overview of the E-learning service education on the last decade, In the early 2000's the emphasis of educational technology was on interactive multimedia- stand alone packages on computer hard disks or portable memory, which integrated a range of media forms in the lately. Customers handle finding the best sources of content.The system then uses social signals such as those coming from Facebook, Twitter, LinkedIn, delicious as well as clicks and views. The SNS and network infrastructure is sufficiently mature that the focus should shift to how to use the technology most appropriately to facilitate learning. As we study environmental conditions of the traditional internet and the mobile internet users in some ways. In this paper, analyze the nature of learning, role of educational and suggest alternative policy, innovation of e-learning service and effective e-learning environment in developing technology.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제12권2호
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• pp.130-142
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• 2013

Social Networking Service (SNS) is prevailing rapidly in Japan in recent years. The most popular ones are Facebook, mixi, and Twitter, which are utilized in various fields of life together with the convenient tool such as smart-phone. In this work, a questionnaire investigation is carried out in order to clarify the current usage condition, issues and desired functions. More than 1,000 samples are gathered. Bayesian network is utilized for this analysis. After conducting the sensitivity analysis, useful results are obtained. Differences in usage objectives and SNS sites are made clear by the attributes and preference of SNS users. They can be utilized effectively for marketing by clarifying the target customer through the sensitivity analysis.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권4호
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• pp.853-864
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• 2019

Microblogging services (such as Twitter) are the representative information communication networks during the Web 2.0 era, which have gained remarkable popularity. Weibo has become a popular platform for information dissemination in online social networks due to its large number of users. In this study, a microblog information dissemination model is presented. Related concepts are introduced and analyzed based on the dynamic model of infectious disease, and new influencing factors are proposed to improve the susceptible-infective-removal (SIR) information dissemination model. Correlation analysis is conducted on the existing information dissemination risk and the rumor dissemination model of microblog. In this study, web hyper is used to model rumor dissemination. Finally, the experimental results illustrate the effectiveness of the method in reducing the rumor dissemination of microblogs.

• Spatial Information Research
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• 제23권2호
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• pp.69-81
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• 2015

SNS사용자의 거주 지역을 유추하여 그들이 생성한 데이터에 거주위치를 부여하는 것은 위치희박(location sparsity)과 생태학적 오류문제로 인해 연구결과의 신뢰성이 떨어진다는 평가를 받아온 공간빅데이터 연구에 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 Tweet 사용자의 거주 지역을 유추하는 방법으로 사용자 타임라인데이터 속에서 찾아낸 일상생활활동패턴을 이용하는 방법을 고안하였다. 트윗 사용자의 일상생활활동패턴은 이동궤적과 사용자의 언어(text)에서 확인할 수 있었으며 전자를 활용한 모델을 일상이동패턴모델, 후자를 활용한 모델을 일상 활동장 모델이라 명명하고 각각 모델에 입력될 변수를 선정하였다. 자신의 거주 지역에서 가장 높은 빈도의 트윗 발생 여부와 가장 높은 빈도의 거주행정구역 표현 단어를 사용하는지 아닌지를 종속변수로 한 판별분석을 실시하여 모델을 작성하였으며 설명력은 일상 이동패턴모델, 일상 활동장 모델 각각 67.5%, 57.5%였다. 이 모델을 스트레스 관련 트윗을 작성한 사용자의 타임라인데이터로 구성된 테스트데이터에 입력해본 결과 전체 사용자 48,235명 중 5,301명의 거주 지역을 유추하였고 이를 활용하여 위치 부여된 스트레스 관련 트윗 9,606개를 확보하였다. 본 연구의 유추기법을 통해 기존 SNS데이터 분석연구에서 사용하는 데이터 수집 방법보다 44배 많은 위치 부여 트윗을 확보할 수 있었다. 본 연구방법론은 SNS데이터를 이용한 연구에서 위치 부여된 데이터를 확보하는데 활용 가능할 것으로 판단되며, 각종 지역통계와 상관관계파악을 통해 지역적 현상 분석에도 SNS데이터를 이용할 수 있는 가능성을 높일 것으로 판단된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.1075-1081
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• 2013

한국에서의 SNS는 트위터, 페이스북, 카카오스토리로 대표된다. 이 공간을 통해 다수의 공동참여와 협업에 의한 사회적 지식생산이 이루어지고 있다. 유선 인터넷시대에는 위키백과나 지식iN 서비스가 집단적 지식생산의 대표적 산물이라 할 수 있었다. 그러나 이제 스마트폰을 중심으로 하는 무선 인터넷 시대에는 SNS를 통해 실시간으로 연결되어 다양한 형태의 집단적 지식생산을 이루게 될 것이다. 이 연구는 3대 SNS에서의 집단지성 참여자를 대상으로 한 설문에 응답한 자료를 비교분석하였다. 트위터, 페이스북, 카카오스토리 사용자 간 집단적 지식생산 메커니즘의 차이점을 밝히기 위해 크게 집단지성 동기, 집단적 지식생산모델 선호도, 집단적 지식문화인식 등 세 가지 변인을 통해 비교하였다. 3대 SNS에서의 참여자 집단을 판별하는 요인을 분석한 결과 다양성지향 이용동기, 개인적 기여동기, 집단적 지식성향인식이 가장 영향력 있는 변수로 작용할 수 있다는 사실이 나타났다. 이 논문은 컴퓨터과학의 눈으로 사회자본이나 집단지성 등 사회과학의 가치를 융합한 것과, 집단적 지식생산의 장을 유선 인터넷에서 무선 인터넷의 실시간 SNS로 문을 열었다는 데에 중요한 의의가 있다.

• 한국노년학
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• 제36권3호
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• pp.711-726
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• 2016

본 연구는 베이비부머 외식소비자가 온라인을 활용한 외식정보를 탐색 시 1)군집에 따른 인구통계학적 특성의 차이 2)군집별 온라인 채널 선택유형의 차이를 분석하고자 하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 최근 3개월 내 온라인 채널을 활용해 외식정보를 탐색한 수도권지역에 거주하는 베이비부머 외식소비자 총 280명을 대상으로 2016년 4월15일부터 4월 30일까지 조사하였다. 실증분석을 위해 빈도분석, 요인분석, 군집분석과 교차분석을 실시하였다. 요인분석결과 온라인 활용속성은 3개의 요인, 정보 유용성 몰입, 온라인 주도활동과 습관이 도출되었다. 요인분석을 바탕으로 베이비부머 소비자를 군집분석 하였다. 4개의 군집으로 온라인 적극활용형, 습관형, 온라인 주도 활동형과 소극활용형으로 세분화되었다. 군집별 인구통계학적 특성은 성별과 월평균소득에 유의미한 차이를 나타냈다. 개인형 온라인 채널에서 4개의 군집 모두 개인블로그, 페이스북, 트위터 순으로 선택하였다. 기업형 온라인 채널에서는 온라인 적극활용형과 습관형은 외식업체 공식홈페이지. 공식블로그, 공식페이스북, 공식트위터 순으로 선택하였다. 온라인 주도 활동형과 소극활용형은 외식업체 공식홈페이지. 공식블로그, 공식트위터, 공식페이스북 순으로 선택하였다. 또한 시사점과 향후도 논의하였다.

• 정보관리학회지
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• 제38권4호
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• pp.113-128
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• 2021

본 연구는 코로나바이러스감염증-19(이하 코로나바이러스) 백신에 대한 사회적 의견을 파악하기 위해 트위터에서 작성된 백신 관련 게시물들을 분석하였다. 2020년 3월 16일부터 2021 3월 15일까지 1년간 트위터에서 작성된 코로나바이러스 백신 이름을 키워드로 포함한 45,413개의 게시물을 수집하여 분석하였다. 데이터 수집을 위해 활용된 코로나바이러스 백신 키워드는 총 12개이며, 수집된 게시물 수순으로 '화이자', '아스트라제네카', '모더나', '얀센', '노바백스', '시노팜', '시노백', '스푸트니크', '바라트', '캔시노', '추마코프', '벡토르'이다. 수집된 게시물들은 수기와 자동화된 방법을 동시 활용하여 키워드 분석, 감성 분석, 및 토픽모델링을 통하여 백신들에 대한 의견을 탐색하였다. 연구결과에 따르면 전반적으로 백신에 대한 부정적인 반응이 많았으며, 백신 접종 후유증에 대한 불안 및 백신의 효능에 대한 불신이 백신들에 대한 부정적인 주요 요소로 파악되었다. 이와는 반대로, 백신 접종에 따른 코로나바이러스 확산 억제에 대한 기대감이 백신에 대한 긍정적인 사회적 요소인 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존의 선행연구들이 뉴스 등 대중매체 데이터를 통해 코로나바이러스 백신에 대한 사회적 분위기를 파악하고자 했던 것과 달리, 소셜 미디어 데이터 수집 및 이를 활용한 키워드 분석, 감성 분석, 토픽 모델링 등의 여러 분석방법들을 사용하여 대중들의 의견을 파악하는 것으로 학술적 의의를 지닌다. 또한, 본 연구의 결과는 백신에 대한 사회적 분위기를 반영한 백신 접종 권장 정책 수립 기여라는 실질적 함의를 시사한다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.7-18
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• 2017

트위터는 사용자들에게 정보를 받거나 교환하는 채널로써의 역할이 활발히 이루어지고 있고 새로운 사건이 발생했을 때 빠르게 반응하기 때문에 지진이나 홍수, 자살 등의 새로운 사건을 탐지하는 센서역할로 활용할 수 있다. 그리고 사건을 탐지하기 위해서 우선적으로 관련된 트윗 추출이 필수적이다. 하지만 관련된 트윗을 찾기 위해 관련 키워드를 포함한 트윗을 추출하기 때문에 해당 키워드가 없지만 의미적으로 사건과 관련이 있는 트윗은 찾지 못하는 문제점이 있다. 또한 기존의 연구들은 디스크에 저장된 데이터에 대한 분석이 주를 이루고 있어 원하는 결과를 얻기 위해서는 데이터를 수집하여 저장하고 분석에 이르기까지 오랜 시간이 소모된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 실시간 이슈 탐지를 위한 일반-급상승 단어 사전 생성 및 매칭 기법을 제안한다. 데이터 스트림 인메모리 기반으로 일반-급상승 단어 사전을 생성 및 관리하기 때문에 새로운 사건을 빠르게 학습하고 대응할 수 있다. 또한 분석을 원하는 주제의 일반 사전과 급상승 사전을 동시에 관리하기 때문에 기존의 방법으로 찾지 못하는 트윗을 검출해 낼 수 있다. 본 연구를 통해 빠른 정보와 대응이 필요한 분야에 즉시적으로 활용할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.332-340
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• 2013

온라인에서의 상호작용을 위한 수단으로서, 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)는 사용자의 인간관계를 기반으로 사회적 인맥 형성에 초점을 맞추고 있다. 또한, SNS는 인맥 관계를 관리하고 인맥관계를 기반으로 정보를 공유할 수 있도록 다양한 기능들을 제공한다. 따라서 SNS 사용자의 행동 특성과 인맥 관계 형성 과정의 분석은 온라인 인간관계에 대한 모델의 특징을 파악하는데 유용하다. 본 논문에서는 트위터에서 영향력 있는 사용자가 게시된 메시지의 특성을 기반으로 사용 패턴을 분석한다. 또한, 페이스북 내에서 인맥 관계 수를 기준으로 영향력이 큰 그룹과 그렇지 않은 그룹으로 분류하고, 두 그룹의 인맥 형성 특성을 비교하고 분석한 후 이에 따라 패턴 분석에 따라서 소셜 네트워크에서의 인간관계 모델의 특징을 설명한다.