• 한국문헌정보학회지
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• 제47권1호
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• pp.269-286
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• 2013

웹 2.0과 소셜미디어의 출현은 빅 데이터의 생성을 주도하고 있다. 하지만 이와 정비례하여 권리침해 및 사회질서위반 등의 역기능도 가파르게 증가하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 소셜미디어를 통해 생산되는 방대한 양의 데이터 중에서 악의적 이용을 필터링하여 건전한 사이버 생태계 구현에 기여할 수 있는 자동화 기법을 고안하고자 하였다. 실험 결과, 악의적 이용의 효과적 분류를 위해 사전을 이용한 규칙기반 자동분류에서 통계적으로 유의미한 성능 향상률을 보였다. 이러한 연구결과를 바탕으로 효과적인 악의적 이용 자동분류를 위한 방법을 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.155-166
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• 2018

These days, online media, such as blogospheres, online communities, and social networking sites, provides the uncountable user-generated content (UGC) to discover market intelligence and business insight with. The business has been interested in consumers, and constantly requires the approach to identify consumers' opinions and competitive advantage in the competing market. Analyzing consumers' opinion about oneself and rivals can help decision makers to gain in-depth and fine-grained understanding on the human and social behavioral dynamics underlying the competition. In order to accomplish the comparison study for rival products and companies, we attempted to do competitive analysis using text mining with online UGC for two popular and competing ramens, a market leader and a market follower, in the Korean instant noodle market. Furthermore, to overcome the lack of the Korean sentiment lexicon, we developed the domain specific sentiment dictionary of Korean texts. We gathered 19,386 pieces of blogs and forum messages, developed the Korean sentiment dictionary, and defined the taxonomy for categorization. In the context of our study, we employed sentiment analysis to present consumers' opinion and statistical analysis to demonstrate the differences between the competitors. Our results show that the sentiment portrayed by the text mining clearly differentiate the two rival noodles and convincingly confirm that one is a market leader and the other is a follower. In this regard, we expect this comparison can help business decision makers to understand rich in-depth competitive intelligence hidden in the social media.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.89-105
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• 2014

Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권2호
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• pp.41-48
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• 2022

본 연구는 사회서비스원과 관련한 국내 언론보도기사를 주요 원자료로 삼고, 기사에 내재된 주요 키워드 및 토픽을 분석하여 사회서비스원과 관련한 이슈, 즉 사회적 인식이 어떻게 형성되었는지를 실증적으로 탐색하고자 하였다. 본 연구는 사회서비스원에 관한 사회 전반적인 인식 및 동향을 여론을 통해 파악한다는 점에서 의의가 있다. 언론동향의 데이터를 추출하기 위해 검색은 빅테이터 분석 시스템인 텍스톰을 사용하여 대표적 포털인 네이버 뉴스와 다음 뉴스에서 자료를 수집하였다. 수집된 기사는 2020년도 1,299개, 2021년도 총 1,410로, 총 2,709개였다. 분석결과로 첫째, 텍스트 출현빈도와 관련해서 가장 많이 도출된 단어는 '사회서비스원', '설립', '운영' 등으로 주로 사회서비스원의 설립과 관련한 내용이 주를 이루고 있었다. 둘째, N-gram분석결과 사회서비스원과 직접 관련된 단어의 쌍(pairs)은 '사회서비스원과 공공', '사회서비스원과 개원', '사회서비스원과 출범', '사회서비스원과 원장', '사회서비스원과 직원', '사회서비스원과 돌봄종사자' 등으로 나타났다. 셋째, TF-IDF 분석결과 및 단어 네트워크 분석결과에서는 단어출현빈도와 N-gram의 결과와 유사하게 '설립', '운영', '공공', '출범', '제공', '개원', '개최', '돌봄' 등의 결과가 도출되었다. 상기분석결과를 통해 긴급돌봄지원단의 강화, 구체적인 사업화, 일자리의 안정화 등을 제언하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권11호
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• pp.367-376
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• 2020

4차 산업혁명은 빅데이터, 인공지능 등의 기술을 통해 사물들이 지능화 사회로 진입하는데 크게 기여한다. 혁명을 통해 인간의 행태와 인지를 파악할 수 있게 되었고, 인공지능의 활용을 통해 의료, 과학 등 다양한 분야에서 핵심 도구로서 자리매김하였다. 그러나 4차 산업혁명에는 긍정적인 미래와 함께 부정적인 이면이 자리 잡고 있다는 점에 주목하여, 본 연구에서는 소셜 미디어를 통해 수집된 비정형적인 빅데이터를 기반으로 텍스트 마이닝 기법을 활용한 분석을 실시하였다. 연도별(2016년, 2017년, 2018년) 4차 산업혁명과 관련된 키워드를 살펴보고, 각 키워드가 가지고 있는 의미에 대해 파악하고자 하였다. 또한, 연도의 변화에 따라 4차 산업혁명과 관련된 키워드가 어떻게 변화하는지 파악하였으며, R을 활용하여 키워드 연관 분석(Association Analysis)을 실시함으로써 4차 산업혁명과 연관된 키워드 흐름을 통해 4차 산업혁명과 밀접하게 연관된 인식 흐름을 알아보고자 하였다. 마지막으로 연도별 4차 산업혁명과 관련한 긍정적, 부정적인 감정을 살펴봄으로써 4차 산업혁명에 대한 사람들의 인식을 파악하였다. 분석결과, 부정적인 의견은 연마다 감소하고 있었으며 긍정적인 전망과 미래가 더 많아지는 것으로 나타났다.

• Child Health Nursing Research
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• 제27권1호
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• pp.34-42
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• 2021

Purpose: The purpose of this study was to identify the supportive care needs of parents of preterm children in South Korea using text data from a portal site. Methods: In total, 628 online newspaper articles and 1,966 social network service posts published between January 1 and December 31, 2019 were analyzed. The procedures in this study were conducted in the following order: keyword selection, data collection, morpheme analysis, keyword analysis, and topic modeling. Results: The term "yirundung-yi", which is a native Korean word referring to premature infants, was confirmed to be a useful term for parents. The following four topics were identified as the supportive care needs of parents of preterm children: 1) a vague fear of caring for a baby upon imminent neonatal intensive care unit discharge, 2) real-world difficulties encountered while caring for preterm children, 3) concerns about growth and development problems, and 4) anxiety about possible complications. Conclusion: Supportive care interventions for parents of preterm children should include general parenting methods for babies. A team composed of multidisciplinary experts must support the individual growth and development of preterm children and manage the complications of prematurity using highly accessible media.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.305-313
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• 2021

본 연구는 1995년부터 2020년까지 기간의 '미혼모', '싱글맘', '비혼모' 키워드를 중심으로 시기별 빅데이터를 수집, 분석하여, 미혼모에 대한 관점 변화에 따른 적절한 정부의 지원정책 방향성을 제시하고자 한다. 자료수집을 위해 빅데이터 수집 플랫폼인 텍스톰을 활용하여 포털검색 사이트 네이버, 다음에서 데이터 수집 후, 데이터를 정제하는 과정을 거쳤다. 최종 정제된 데이터는 텍스톰에서 제공하는 단어빈도분석, TF-IDF 분석, N-gram 분석, UCINET6 프로그램을 통한 Network 분석과 CONCOR 분석을 진행하였다. 연구결과, 단어빈도분석, TF-IDF 분석에서는 유사한 단어들이 출현하였으나 연도별로 차이를 보였고, N-gram 분석에서는 단어 출현의 유사점은 있었으나 빈도수와 연쇄적으로 출현되는 단어들의 형태에 많은 차이가 있었으며 CONCOR 분석결과, 연도별로 다른 군집을 이루는 것을 볼 수 있었다. 본 연구는 미혼모의 관점 변화를 빅데이터의 분석을 통해 확인하고, 독립적인 여성들의 다양한 선택권을 위한 미혼모 정책, 그리고 그에 맞는 차별 없는 임신, 출산, 양육이 새로운 가족의 형태 내로 포용 되는 정책의 필요성을 제언한다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권1호
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• pp.111-120
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• 2020

본 연구는 소셜네트워크서비스(SNS)상의 빅데이터를 이용한 텍스트 분석기법의 응용으로서 설문 조사 기반의 여론 조사 방법론과 달리 비정형적 언어 기반의 감성 여론 조사 방법론을 제안한다. 기존의 설문 기반 여론 분석모형에 대한 대안적 방법으로 주관성에 기초한 감성 분류 모형을 이용하였다. 이를 위하여, 제20대 국회의원 선거운동 기간 중 선거 관련 실시간 트위터 자료를 수집하여 속성 기반 감성 분석을 이용한 여론의 극성과 강도에 대한 실증 분석을 수행하였다. 개별 SNS에서 사용된 단어의 극성을 분류하기 위해 Lasso 및 Ridge 회귀 모형을 이용하여 극성에 영향력이 큰 변수를 추출하였다. 추출된 변수가 극성에 미치는 긍정 및 부정에 대한 영향을 구분하고, 영향력의 강도를 분석하였다. 대중들이 소셜네트워크상에서 표현한 내용을 바탕으로 한 여론에 대한 긍정 및 부정의 감성 분석을 통해 여론의 향방을 예측하고 극성분석 모형의 정확도를 측정하여, 여론 조사 분야에서 감성 분석 방법론의 적용가능성을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.167-172
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• 2021

이 연구의 목적은 언론에서 바라보는 객관적이고 거시적인 시선인 빅데이터 분석을 통해 청원경찰제도의 발전적 방향과 학문적 시사점을 제시하는데 목적을 두고 있다. 연구방법은 '청원경찰'에 대한 분석 및 키워드 트렌드와 연관성이 높은 키워드를 시각해 보여주는 연관어 분석을 실시하였다. 또한 1990년대, 2000년대, 2010년대로 구분하고 해당하는 기간의 매년 관련 기사 건수를 도출하여 흐름을 파악하였다. 연구결과에 따른 청원경찰의 언론보도 인식은 청원경찰의 채용, 관련 사건·사고에 대한 것으로 긍정적인 청원경찰의 채용에 대한 관심과 부정적인 청원경찰 관련 사건·사고에 대한 이미지가 공존한다는 것을 볼 수 있다. 하지만 결과적으로 청원경찰에 대한 필요성과 수요는 증가하고 있으며, 이를 통해 청원경찰을 국가의 안전을 책임지고 사회질서유지를 위한 한 축으로써의 윤리적 책임과 안전을 책임지는 역할에 대한 고민하고 청원경찰의 업무에 임해야 할 것이다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권2호
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• pp.89-96
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• 2015

위치기반 소셜 미디어 데이터는 빅데이터, 위치기반서비스 등 다양한 분야에서 활용가능성이 매우 큰 데이터이다. 본 연구에서는 위치기반 소셜 미디어 데이터의 텍스트 정보를 분석하여 주요한 키워드들이 공간적으로 어떻게 분포하고 있는지를 파악할 수 있는 일련의 분석방법론을 적용해보았다. 이를 위해, 위치태그를 지닌 트윗 데이터를 서울시 강남지역과 그 주변지역에 대하여 2013년 8월 한달 간 수집하였으며, 이 데이터를 대상으로 하여 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드들을 도출하였다. 이러한 키워드들 중 음식, 엔터테인먼트, 업무 및 공부의 세 카테고리에 해당하는 키워드들만 추출, 분류하였으며 각 카테고리에 해당하는 트윗 데이터들에 대해서 공간적 클러스터링을 실시하였다. 도출된 각 카테고리별 클러스터들을 실제 그 지역의 건물 또는 벤치마크 POI들과 비교한 결과, 음식 카테고리 클러스터는 대규모 상업지역들과 일치도가 높았고 엔터테인먼트 카테고리의 클러스터는 공연장, 극장, 잠실운동장 등과 일치하였다. 업무 및 공부 카테고리 클러스터들은 학원 밀집지역 및 사무용 빌딩 밀집지역과 높은 일치도를 나타내었다.