• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.117-126
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• 2013

최근 들어 트위터나 페이스북과 같은 SNS가 대중화되면서, 오피니언 마이닝에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재의 오피니언 마이닝 연구는 대부분 감성분류나 특징선택 방법에 중점을 두고 있으며, 오피니언 문서의 검색에 관한 연구는 아직 미진한 실정이다. 본 논문에서는 단문으로 구성된 오피니언 문서로부터 사용자가 원하는 문서들을 효율적으로 검색하는 기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 기존의 감성분류 방법을 활용함과 동시에 문서의 질적 평가를 위해 여러 가지 특징들을 적용한다. 검색 모델을 생성하기 위해 기계학습 기반 랭킹 기법을 활용하며, 감성 분류 모델을 기계학습 랭킹 모델에 통합하는 방법을 사용한다. 또한 실험을 통하여 제안된 방법이 오피니언 검색에 효율적으로 적용될 수 있음을 보여준다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.1381-1388
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• 2015

스마트워크는 정보통신기술을 활용하여 다양한 장소와 이동환경에서도 언제 어디서나 편리하게, 효율적으로 업무에 종사할 수 있도록 하는 미래지향적인 업무 환경이다. 본 연구에서는 다가구주택을 관리하는 소규모의 영세 주택관리업체들이 세입자와 임대사업자에게 양질의 주택관리업무 제공할 수 있도록 스마트 모바일 기기와 SNS를 연동하여 실시간 업무 처리가 가능하도록 하여 효율적 주택관리를 지원하는 주택관리 업무지원 스마트워크 플랫폼을 제시하였다. 본 논문에서는 주택관리 업무지원 스마트워크 플랫폼의 한부분인 SNS 연동 실시간 민원 처리 서비스 부분을 기술한다.

• 융합보안논문지
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• 제13권4호
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• pp.69-75
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• 2013

기업에 있어 고객은 수입의 원천으로 기업의 발전을 위해서는 효과적인 고객관계관리(CRM: Customer Relationship Management)가 매우 중요하다. 이를 위해서는 고객의 요구를 파악하고 실제 고객이 필요로 하는 제품이나 서비스를 제공해야 한다. 그러나 점점 고객의 요구가 다양해지고 복합적인 형태를 갖게 되어 이를 파악하는 것이 어려워지고 있다. 최근 스마트 폰의 출현과 트위터, 페이스북과 같은 SNS의 발달로 실시간으로 다양한 고객의 목소리가 증가하고 있는 가운데 효율적인 CRM을 위해 이러한 빅 데이터를 이용 하는 것이 매우 효율적인 방법으로 부상하고 있다. 본 연구에서는 고객자체가 기업의 자산이며 서비스 산업의 대표라 할 수 있는 호텔기업의 CRM을 위해 빅 데이터를 활용하는 방법을 제안한다. 또한 빅 데이터 서비스를 이용하는데 있어 보안에 대한 문제점을 논의하고 대책을 강구한다.

• 융합정보논문지
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• 제9권11호
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• pp.22-27
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• 2019

스마트폰 보편화와 함께 스마트폰 중독은 신체적/정신적으로 사회적인 문제가 되고 있다. 본 연구는 청소년, 성인, 노인 300명을 대상으로 중독으로 인한 문제점에 대한 관련성을 조사하였다. 분석결과 스마트폰 중독으로 나타나는 건강문제, 우울증, 반사회성, 정신분열, 자존감 저하, 사회적 기대감 저하 등 SNS와 메신저 사용이 부정적인 요소와 가장 관련이 높은 것으로 나타났다. 이외 게임과 동영상 등은 비교적 부정적인 문제점이 낮은 것으로 분석되었다. 주요 중독비율이 높은 항목을 중심으로 조사 대상자에게 문제점 해결책에 대한 선호도를 추가 분석하였고, 스마트폰 중독 감소를 위한 개선책을 논의하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.47-67
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• 2017

강판 표면 결함은 강판의 품질과 가격을 결정하는 중요한 요인 중 하나로, 많은 철강 업체는 그동안 검사자의 육안으로 강판 표면 결함을 확인해왔다. 그러나 시각에 의존한 검사는 통상 30% 이상의 판단 오류가 발생함에 따라 검사 신뢰도가 낮은 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 연구는 Simultaneous MTS (S-MTS) 알고리즘을 적용하여 보다 지능적이고 높은 정확도를 갖는 새로운 강판 표면 결함 진단 시스템을 제안하였다. S-MTS 알고리즘은 단일 클래스 분류에는 효과적이지만 다중 클래스 분류에서 정확도가 떨어지는 기존 마할라노비스 다구찌시스템 알고리즘(Mahalanobis Taguchi System; MTS)의 문제점을 해결한 새로운 알고리즘이다. 강판 표면 결함 진단은 대표적인 다중 클래스 분류 문제에 해당하므로, 강판 표면 결함 진단 시스템 구축을 위해 본 연구에서는 S-MTS 알고리즘을 채택하였다. 강판 표면 결함 진단 시스템 개발은 S-MTS 알고리즘에 따라 다음과 같이 진행하였다. 첫째, 각 강판 표면 결함 별로 개별적인 참조 그룹 마할라노비스 공간(Mahalanobis Space; MS)을 구축하였다. 둘째, 구축된 참조 그룹 MS를 기반으로 비교 그룹 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance; MD)를 계산한 후 최소 MD를 갖는 강판 표면 결함을 비교 그룹의 강판 표면 결함으로 판단하였다. 셋째, 강판 표면 결함을 분류하는 데 있어 결함 간의 차이점을 명확하게 해주는 예측 능력이 높은 변수를 파악하였다. 넷째, 예측 능력이 높은 변수만을 이용해 강판 표면 결함 분류를 재수행함으로써 최종적인 강판 표면 결함 진단 시스템을 구축한다. 이와 같은 과정을 통해 구축한 S-MTS 기반 강판 표면 결함 진단 시스템의 정확도는 90.79%로, 이는 기존 검사 방법에 비해 매우 높은 정확도를 갖는 유용한 방법임을 보여준다. 추후 연구에서는 본 연구를 통해 개발된 시스템을 현장 적용하여, 실제 효과성을 검증할 필요가 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권4호
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• pp.61-75
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• 2020

주식의 가격을 이해하고 예측하기 위해서 활용되는 데이터의 범위는 기존의 정형화된 데이터에서 비정형화된 다양한 종류의 데이터로 확대되고 있다. 본 연구는 SNS에서 수집된 댓글 데이터가 주식의 미래 가격의 변동에 영향을 미치는지를 조사한다. 가장 많은 주식투자자가 참여하는 커뮤니티인 네이버 주식토론방에서 20개 종목에 대한 6개월 간의 댓글 데이터를 수집하여, 이들 데이터가 1시간 후의 가격 변동의 방향과 가격 변동의 폭에 대한 예측력을 가지는지 조사한다. 예측 관계는 LSTM과 CNN등의 딥뉴럴네트워크 기법을 활용하여 모델링하였다. 20개 종목에 대해 조사하여 13개 종목에서 미래의 주가 이동 방향을 50% 이상의 정확도로 예측할 수 있다는 결과를 얻었고, 16개 종목에서 미래의 주가 변동폭을 50% 이상의 정확도로 예측할 수 있다는 결과를 얻었다. 본 연구는 네이버 주식토론방과 같은 SNS에서 형성된 여론이 주식 종목의 수급에 영향을 주어 가격의 변동 요인으로도 작용할 수 있다는 점을 확인한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.141-155
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• 2017

최근 SNS 이용이 활발해짐에 따라 많은 사람들이 특정 이벤트 등에 대한 자신들의 생각을 비정형 데이터인 텍스트 형태로 자신의 SNS에 게시하고 있다. 이에 따라 금융, 유통 등 다양한 분야에서 이미 SNS를 이용하여 서비스 만족도 조사, 소비자 요구사항 모니터링, 대선 후보 선호도 등을 수행하고 있다. 하지만 교통 분야에서는 감성분석과 같은 비정형 데이터 분석을 활용하는 사례가 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 한국도로공사에서 수집한 비정형 데이터인 고속도로 VOC 데이터를 이용하여 교통분야에서 사용할 수 있는 감성분석 방법론을 개발하였다. 개발된 감성분석 방법론은 수집된 비정형 데이터에 대한 형태소 분석, 감성사전 구축, 감성 판별 등으로 구성되어 있다. 개발된 방법론은 고속도로 관련 트윗 데이터를 이용하여 검증하였다. 분석 결과, 분석 기간 동안 고속도로와 관련하여 공사, 사고에 대한 정보 전달이 많이 이루어졌음을 짐작할 수 있었다. 또한 공사 및 사고로 인해 발생한 지체에 대하여 이용자들의 불만이 높았던 것으로 판단된다. 결론적으로 SNS 감성분석이 교통분야에서도 의미 있는 정보추출이 가능한 기법임을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.47-59
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• 2019

본 연구는 대학생의 SNS 중독 경향성 실태를 파악하고, 인구통계학적 특성과 자아존중감 및 성인애착 중 불안정 애착(애착불안, 애착 회피)이 SNS 중독경향성과의 관계를 조사하고자 하였다. 대학생의 SNS 중독경향성에 미치는 영향 요인을 파악하기 위해, 수도권 4년제 대학교 재학생 330명을 오프라인과 온라인 질문지를 통하여 조사하였고, 그 중 유효한 271명을 분석하였다. 분석에는 빈도분석, 기술통계분석, 변량분석, Pearson의 상관분석, 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 대학생의 87.4%가 SNS를 사용하고 있었고, 주로 사용하는 SNS는 '페이스북(82.3%)'이었다. 일별 SNS 사용시간은 '1시간 이상~2시간 미만(24.7%)'가 가장 많았다. 둘째, 여성이 남성보다 SNS중독경향성이 유의미하게 높았다. 셋째, 자아존중감과 SNS 중독경향성은 유의미한 부적 상관이 있는 것으로 나타났다. 넷째, 성인애착의 불안정 애착 중에 애착불안와 애착회피는 SNS 중독경향성과 정적 상관을 보였다. 다섯째, 대학생의 자아존중감은 SNS 중독경향성에 부적 영향을 미쳤으며, 불안정 애착 중 애착불안만이 중독경향성에 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 끝으로, 대학생의 신분적 특성에 따른 SNS 중독 위험성에 대하여 논의하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.13-24
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• 2022

SNS는 일상생활에 매우 밀접한 서비스가 되었다. SNS를 통해 마케팅이 이루어지면서 흔히 핫플레이스라 불리는 장소가 생겨나고, 이곳으로 사용자들이 몰리고 있다. 하지만 단기간 많은 사람이 몰리며 혼잡한 경우가 빈번하게 발생하여 방문자와 서비스 제공자 모두 부정적인 경험을 하게 되는 경우가 많다. 이러한 문제를 개선하기 위해 혼잡도를 파악해야 하지만 개인적 수준에서 특정 지역의 혼잡도를 알아볼 방법은 매우 한정적이다. 이에 본 연구에서는 SNS상의 데이터를 활용하여 특정 관광지에 대한 혼잡도 정보 및 방문자들의 특성을 파악할 수 있는 시스템을 제시하고자 하였다. 이를 위해 사용자들이 업로드한 포스팅 데이터와 이미지 분석을 사용하였으며 네이버 DataLab 시스템을 이용하여 제안 시스템의 성능을 검증하였다. 관광지 유형별로 3개 장소를 선정하여 비교 검증한 결과 본 연구에서 산출한 결과와 DataLab에서 제공하는 혼잡도 수준이 유사한 것으로 나타났으며, 특히 본 연구는 특정 기업이나 서비스에 종속되지 않는 사용자의 실 데이터에 기반한 혼잡도를 제공하였다는 것에 의의가 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제20권1호
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• pp.1-22
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• 2015

최근 IT 산업의 급격한 성장과 스마트폰의 출현으로 인해, 우리는 시와 장소를 가리지 않고 인터넷 환경에 접속할 수 있게 되었다. 하지만, 이로 인한 부정적인 영향도 발생하였다. 그중 하나는 피싱(Phishing), 스미싱(SMishing)과 같은 금융 범죄의 증가이다. 피싱, 스미싱과 같은 범죄로부터 이용자를 보호하기 위한 많은 연구들이 진행 중에 있지만, SNS에서의 보안 관련 지식공유를 통한 범죄 완화에 대한 연구는 현재 찾아보기 어려운 실정이다. 본 연구에서는, SNS 이용자가 보안 관련 지식공유 의도를 불러일으키는 영향 요인에는 무엇이 있는지 알아보고자 한다. 연구를 통해 다음을 알 수 있었다. 지식제공 자기효능감은 자기표현에 유의미한 영향을 미친다. 그리고 자기표현, 정보보안 의식, 소속감은 SNS 내에서 보안 관련 지식공유 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 반면에, 이타성은 SNS 내에서 보안 관련 지식공유 의도에 유의미한 영향을 미치지 않았다. 향후에는 본 연구를 토대로, SNS 뿐만 아니라 모든 형태의 온라인 공동체로 연구의 범위를 넓혀, 가설을 일반화시키려는 노력이 필요할 것으로 보인다.