일반적으로 SNS (social network service) 데이터는 정형, 비정형 데이터가 섞여 빠르게 생성되는 빅데이터의 특성을 갖기 때문에 실시간 수집/저장/분석에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 SNS 데이터의 분석에 활용할 수 있는 Apache Storm 기반 실시간 동적 데이터 시각화 기술을 제안한다. Storm은 대표적인 빅데이터 기술 중 하나로, 실시간으로 수집되는 데이터를 분산 환경에서 처리 및 분석하는 소프트웨어 플랫폼이다. 본 논문은 Storm을 사용하여 빠르게 발생하는 트위터(Twitter) 데이터를 수집 및 집계하고, 태그 클라우드를 통해 그 결과를 동적으로 표현하고자 한다. 이를 위해, 사용자가 요구하는 키워드를 입력받고 해당 키워드를 통한 시각화 결과를 실시간으로 확인할 수 있는 웹 인터페이스를 설계 및 구현한다. 또한, 각각의 태그 클라우드 결과를 비교하여 올바로 시각화되었는지 확인한다. 본 연구를 통해, 사용자는 관심있는 주제가 SNS에서 어떻게 변화하고 있는지 직관적으로 판단할 수 있게 되며, 시각화 결과는 주제별 트렌드 분석, 고객 니즈 파악 등 다른 서비스에도 활용이 가능하다.
지도를 검색하는 사용자는 특정 장소에 대한 정식 명칭보다는 자신이 알고 있는 명칭이나 일반적으로 불리어지는 명칭을 이용해 검색을 수행하기 때문에 원하는 장소를 찾는데 빈번히 실패하게 된다. 또한 지도의 공간검색에 있어서 대표적인 웹 지도 서비스에서는 '근처'와 '주변'이라는 공간어휘를 가지고 공간상 인접 장소를 탐색하는데 2km 이상 떨어진 장소까지 검색되어 원하지 않는 위치의 장소 정보를 제공하기도 한다. 본 연구에서는 SNS 중 트위터를 이용하여 POI 데이터를 추출하고, 기구축되어 있는 기존POI로부터 공간관계를 구축해 사람이 인지할 수 있는 공간범위를 산정하였다. 그 결과, 다양한 장소 명칭을 획득하여 기존 POI 데이터의 다른 이름의 명칭으로 활용할 수 있었고, 기존에 없는 새로운 POI 데이터는 POI 변화가 많은 지역을 파악하는데 활용하여 POI 데이터 구축을 위한 지역선정에 도움이 될 것으로 기대된다. 또한 공간검색에 사용될 수 있는 다양한 공간어휘와 사람이 인지할 수 있는 공간범위를 이용해 보다 효율적인 공간검색을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
공간 웹 객체는 웹 문서에 지리정보를 포함하고 있는 문서들을 말한다. 최근 스마트폰과 같은 장치의 발달로 인하여 공간 웹 객체를 생성하는 서비스가 많이 늘어났다. 트위터나 페이스북 같은 서비스에서는 사용자가 게시한 간단한 글이 게시한 위치정보와 함께 저장된다. 이러한 공간 웹 객체의 검색을 위해서는 공간 정보와 문자 정보를 동시에 이용하는 검색이 필요하다. 기존의 공간 웹 객체 검색 방식은 R트리와 역색인 파일(inverted file) 방법을 많이 사용했다. 하지만 이 방법은 인덱스를 구축하는데 많은 공간을 필요로 한다는 단점이 있다. 또한 검색하는 키워드가 많을 때는 효율적이지만, 검색하는 키워드가 적을 때는 비효율적이다. 본 논문에서는 쿼드 트리(quad-tree)와 패트리샤 트라이(patricia trie)를 이용하는 공간 웹 객체 검색 방식을 제안한다. 제안하는 기법은 검색하는 키워드가 적을 때 기존의 기법보다 좋다는 것을 보여준다. 또한 인덱스를 저장하는 공간이 기존의 기법보다 훨씬 적게 사용된다는 것을 실험을 통하여 증명하였다.
트위터, 블로그, 위키 등과 같은 web 2.0 서비스는 구조화가 덜 되어 있고, 정보량 폭증을 감당하기 어렵다는 한계를 갖고 있는 기존의 정보조직 방법을 향상시킬 것을 요구하고 있다. 이 같은 정보조직 방법을 향상시킬 수 있는 방안의 하나로 지난 10년간 온톨로지가 연구자의 주목을 받았음에도 불구하고 현행 시스템에까지 이것이 적극 활용되고 있지는 않은 것으로 보인다. 이 연구는 온톨로지 구축 및 방법론을 제안함으로써 향후 온톨로지의 방향성을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 이 연구는 기존의 정보조직 방법론의 한계점을 살펴보고, 온톨로지 표현을 위한 데이터 모델을 서로 비교하고 분석하였다. 또한 토픽맵 기반 의학 정보시스템을 통해 온톨로지 구축 단계 및 방법론을 기술하였다.
Since social network service (SNS) has been widely used as a effective way for people to connect and communication with each other, the use of corporate SNS account also has increased. However, compared to a private SNS account, only few people have a continuous relationship with their corporate SNS account because the use of corporate SNS account tends to be one-time and temporary activity whenever the users just need events and information. Given the psychological side effects of using SNS, the relative lack of empirical studies on the impacts of emotional factor in SNS prevents the deeper understanding of the intention to continuous using corporate SNS account. Therefore, this study aims to explore key determinants of the intension to continuous using the corporate SNS account from a habit and emotional perspective. To bridge research gap, we attempt to divide emotional factor into the following 5 factors based on Mehrabian and Russell model (1974): intimacy, enjoyment (positive factor), privacy concern, anxiety (negative factor), arousal (arousal factor) and (dominant factor). The basic model is proposed to explore the effects of habit and emotional factors on the intension to continuous using the corporate SNS account. We then examine how the effects of habit and emotional factors differ depending on social media types (e.g., facebook and twitter). The results indicates that habit is related to emotional factors, and each emotional factor differently influences the intension to continuous using the corporate SNS account. The results also confirm that the effects of the habit and emotional factors on the intension to continuous using the corporate SNS account differ according to social media types. This study provides practical and useful guidance and the strategic marketing insight for managers in maintaining and improving the intension to continuous using the corporate SNS account.
SNS는 친구들의 친목과 인맥유지를 위한 순기능을 가지고 있다. 그러나 각종 기업, 개인 스패머들이 팔로잉을 통해 스팸 트윗하여 다수의 이용자들에게 노출, 불편을 끼치고 있다. 기존 연구에서 이러한 스팸 트윗에 대해 연구를 실시한경우가 있다. 그러나 정교함의 부족함과 여러 원인들로 인해 보다 정확한 분류 및 검출이 어려운 결과를 나타내었다. 본 논문에서는 스패머들의 특징, 분류기준, 분류방법에 대해 기술하였다. 또한 이러한 특징 중 링크율과 자신을 팔로워한 부류와 자신이 팔로잉한 부류와의 차이를 통하여 스패머 계정에 대한 분류기준을 제시하였다. 실험은 무작위 스팸 계정과 일반 계정을 선정하였으며 분류기준에 따라 진행하였다. 결과로 스팸 계정은 링크율 68%, 팔로워 / 팔로잉 비율은 27581.5 였고 일반 계정은 6.12%, 팔로워 / 팔로잉 비율은 1.26 였다.
최근 소셜 네트워크 서비스가 보편화되면서, 이를 활용하여 사람들의 의견이나 감성 등을 파악하기 위한 감성분석 연구가 다양한 분야 진행되고 있다. 기존의 영화 관련 연구의 경우, 대부분이 영화평에 대해 단순 긍/부정으로 감성분석을 하여, 영화에 대한 선호도를 파악하는 데 그쳤다. 사람의 감성은 단순 긍/부정이 아닌 다양한 감성으로 분류될 수 있는데 반해, 이분법적 감성분석은 영화의 평점 정보에서 손쉽게 얻을 수 있는 선호도와 유사한 분석을 하는데 그친다. 따라서 영화의 평점보다 다양하고 유용한 정보를 얻기 위해서는, 영화 리뷰를 세분화된 감성으로 분석하여 영화에 대해 느낀 감성을 다양한 기준으로 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 Thayer 모델을 기반으로 감성 분류 기준을 세우고, 수집한 영화 관련 트윗을 이용하여 각 영화에 대해 대중이 느끼는 감성을 분석한다. 분석된 영화에 대한 감성 비율을 유클리드거리, 코사인유사도, 피어슨 상관계수를 이용하여 영화간의 유사도를 측정하였다. IMDB에서 제공하는 유사 영화 정보를 바탕으로 본 논문에서 제안하는 방식의 유용성을 검증하였다.
본 연구는 선거캠페인 도구로써의 SNS 역할을 살펴보고자 2015년 4 29 재 보궐 선거 기간 동안의 정동영 후보와 변희재 후보의 SNS 상 메시지에 대한 내용 분석을 실시하였다. 본 연구의 결과로 첫째, 두 후보자의 SNS에 나타난 메시지의 내용적 측면을 분석한 결과 두 후보자 모두 '단순홍보'와 관련된 메시지를 가장 적극적으로 사용한 것으로 나타났다. 둘째, SNS상에 나타난 메시지의 목적을 베노이트(1999)가 제안한 설득적 전략방법에 따라 분석한 결과 두 후보자 모두'주장'의 전략을 가장 두드러지게 사용한 것으로 드러났다. 셋째, SNS상 메시지의 논제를 분석한 결과, 정동영 후보는 '인간적 특성'을, 변희재 후보는 '정책'에 관한 언급이 더 많은 것으로 나타났다.
본 논문에서는 SNS에 게시된 글의 내용을 통해 사용자의 우울함을 검출하는 기계학습 기반 감성 분석 시스템을 제안한다. 게시한 글의 작성자가 기분을 파악하는 시스템을 구현하기 위해 먼저 감정 사전에서 우울한 감정의 단어와 그렇지 않은 감정과 관련된 단어를 목록화하였다. 그 후, SNS를 대표하는 서비스 중 하나인 트위터의 텍스트 자료에서 검색 키워드를 선정하고 크롤링을 시행하여 우울한 감정을 띤 문장 1297개와 그렇지 않은 문장 1032개로 이뤄진 학습 데이터셋을 구축하였다. 마지막으로 텍스트 기반 우울감 검출 목적에 가정 적합한 기계학습 모델을 찾기 위해 수집한 데이터셋을 바탕으로 순환신경망, 장단기메모리, 그리고 게이트 순환 유닛을 비교 평가하였고, 그 결과 GRU 모델이 다른 모델들보다 2~4%가량의 높은 92.2%의 정확도를 보임을 확인하였다. 이 연구 결과는 SNS상의 게시글을 토대로 사용자의 우울증을 예방하거나 치료를 유도하는 데 활용될 수 있을 것이다.
Microblog is emerging as a new communication service because of its usefulness and real-time accessability. Recently, microblog services, such as twitter and me2day in Korea, are getting a great attention. Continuous use intention is critical to sustain the service. However, most recent studies are based on Technology Acceptance Model(TAM) and Expectation Confirmation Model(ECM). These models are only focused on individual factors and overlook social influence factors. Social influence has been indicated as a critical factor of technology adoption and diffusion in social context(Davis, 1989; Fulk et al., 1987). In this study, we explore factors related to social influence which effect on continuous use intention for 'me2day' that is one of the most famous microblog in Korea. The purpose of this study is to understand continuous use intention and examine the relationship among social influence factors, social presence, and continuous use intention. To understand the phenomenon of continuous use intention in microblog service, this study employed social influence theory and expanded it by adding personal network exposure and group norm as additional social influence factors. The results show that social identity, group norms, and social presence positively influences continuous use intention. Contrary to our expectation, personal network exposure does not influence on continuous use intention. Academically, this research can contribute to microblog research field through elucidating the relationship among social influence factors, social presence, and continuous use intention. Although there is not enough research which is considered social influence factors as major explanation for continuous use intention, this study can give novel point of view to understand continuous use intention of microblog. Practically, service providers could consider ways to encourage users to continually use microblog service by reinforcing social influence factors and social presence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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