• 제목/요약/키워드: successful intelligence

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집단지성의 품질, 그 결정요인, 유용성의 관계: 수용자 관점에서 한국의 위키서비스와 Q&A 서비스의 비교 (Relationships between Collective Intelligence Quality, Its Determinants, and Usefulness: A Comparative Study between Wiki Service and Q&A Service in Perspective of Korean Users)

  • 주재훈;이스마틸라 노르마토프
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제22권4호
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    • pp.75-99
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    • 2012
  • Innovation can come from inside or outside organizations. Recently, organizations have begun turning to external knowledge more often, through various forms of collective intelligence (CI) as collaborative platform to solve complex problems. Several factors facilitate this CI utilization phenomenon. First, with the rapid development of Internet and social media, numerous web applications have become available to millions of the Internet users over the past few decades. Web 2.0 and social media have become innovative web applications that provide an environment for human social interaction and collaboration. Second, the diffusion of simple and easy-to-use technologies that enable users to interact and design web applications without programming skills have led to vast, previously unknown amounts of user-generated content. Finally, the Internet has enabled communities to connect and collaborate, creating a virtual world of CI. In this study, web enabled CI is defined as a composed ability of individuals who are acting as a single cognitive unit to achieve common goals, think reasonably, solve problems, make decisions, carry out complex tasks, and develop creative ideas collectively through participation and collaboration on the web. Although CI plays a critical role in organizational innovation and collaboration, the dubious quality of CI is still problem that is difficult to solve. In general, the quality level of content collected from the crowd is lower than that from professionals. Thus, it is important to identify determinants of CI quality and to analyze the relationship between CI quality and its usefulness. However, there is a lack of empirical study on the quality factors of web-enabled CI. There exist a variety of web enabled CI sites such as Threadless, iStockphoto or InnoCentive, Wikipedia, and Youtube. One of the most successful forms of web-enabled CI is the Wikipedia online encyclopedia, accessible all over the world. Another one example is Naver KnowledgeiN, a typical and popular CI site offering question and answer (Q&A) services. It is necessary to study whether or not different types of CI have a different effect on CI quality and its usefulness. Thus, the purpose of this paper is to answer to following research questions: ${\bullet}$ What determinants are important to CI quality? ${\bullet}$ What is the relationship between CI quality factors and the usefulness of web-enabled CI? ${\bullet}$ Does CI type have a moderating effect on the relationship between CI quality, its determinants, and CI usefulness? Online survey using Google Docs with email and Kakao Talk was conducted for collecting data from Wikipedia and Naver KnowledgeiN users. A totoal of 490 valid responses were collected, where users of Wikipedia were 220 while users of Naver KnowledgeiN were 270. Expertise of contributors, community size, and diversity of contributors were identified as core determinants of perceived CI quality. Perceived CI quality has significantly influenced perceived CI usefulness from a user's perspective. For improving CI quality, it is believed that organizations should ensure proper crowd size, facilitate CI contributors' diversity and attract as many expert contributors as possible. Hypotheses that CI type plays a role of moderator were partially supported. First, the relationship between expertise of contributors and perceived CI quality was different according to CI type. The expertise of contributors played a more important role in CI quality in the case of Q&A services such as Knowledge iN compared to wiki services such as Wikipedia. This implies that Q&A service requires more expertise and experiences in particular areas rather than the case of Wiki service to improve service quality. Second, the relationship between community size and perceived CI quality was different according to CI type. The community size has a greater effect on CI quality in case of Wiki service than that of Q&A service. The number of contributors in Wikipeda is important because Wiki is an encyclopedia service which is edited and revised repeatedly from many contributors while the answer given in Naver Knowledge iN can not be corrected by others. Finally, CI quality has a greater effect on its usefulness in case of Wiki service rather than Q&A service. In this paper, we suggested implications for practitioners and theorists. Organizations offering services based on collective intelligence try to improve expertise of contributeros, to increase the number of contributors, and to facilitate participation of various contributors.

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KANO-TOPSIS 모델을 이용한 지능형 신제품 개발: 차량용 음성비서 시스템 개발 사례 (KANO-TOPSIS Model for AI Based New Product Development: Focusing on the Case of Developing Voice Assistant System for Vehicles)

  • 양성민;탁준혁;권동환;정두희
    • 지능정보연구
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    • 제28권1호
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    • pp.287-310
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    • 2022
  • 인공지능의 등장으로 과학기술 분야 뿐만 아니라 산업의 고도화가 가속화되고 있다. 기업은 인공지능 기술의 효과적인 도입을 통한 지능형 제품 개발로 고객 경험 혁신 및 가치 창출을 실현하고자 한다. 그러나 지능형 제품은 인공지능과 같은 급진적인 기술을 기반으로 하는 제품의 특성상 기존 제품과 개발 방식에 있어 차이를 나타내며, 기존 제품 개발 방법론을 그대로 적용하기에 명확한 한계가 존재한다. 본 연구에서는 차량용 음성비서를 예시로 기업들의 성공적인 지능형 신제품 개발을 위한 KANO-TOPSIS 기반의 새로운 연구 방법을 제안한다. 먼저 KANO 모델을 통해 고객들이 신제품에 필요하다고 생각하는 기능을 선별 및 평가하고, TOPSIS를 통해 고객들이 필요로 하는 기능의 중요도를 구해 신제품 개발을 위한 새로운 기능의 우선순위를 도출한다. 분석을 위해 차량 상태 확인 및 기능 제어 요소, 주행 관련 요소, 음성비서 자체의 특성, 인포테인먼트 요소, 일상생활 지원 요소 등 주요 카테고리를 선정 및 고객 요구속성을 세분화하였으며, 분석 결과, 높은 인식 정확도가 차량용 음성비서 개발에 있어 최우선으로 고려되어야 할 요소로 나타났다. 운전자의 생체 정보, 사용 습관 등에 맞춤화된 콘텐츠를 제공하는 인포테인먼트 요소는 예상과 달리 낮은 우선순위를 나타낸 반면 차량 상태 알림, 주행 보조 및 보안 등 운전자의 안전과 관련된 기능들은 보다 우선적으로 개발되어야 할 요건으로 밝혀졌다. 본 연구는 KANO와 TOPSIS를 결합한 우수한 모델을 통해 혁신적인 지능형 신제품의 특성에 맞는 새로운 제품 개발 방법론을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

전쟁 패러다임의 전환에 따른 잠수함의 역할 변화에 대한 고찰 (A Review on the Change in Submarine Roles in Naval Warfare: Based on Warfare Paradigm)

  • 장준섭
    • Strategy21
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    • 통권46호
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    • pp.89-122
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    • 2020
  • The longing for submarine manufacture and the fear of her power had exited for a long time, but submarine that could submerge and attack was built from 20th century by science technology development. The question, 'Submarine can exercise her power in naval warfare?' had exited before World War I, but the effective value of submarine was shown in the procedure of a chain of naval warfare during World War I and World War II. Germany and the United States made the best use of submarines at that time. The submarines of these nations mounted fierce attack on the enemy's battleships and merchant ships and blocked the sea lanes for war material. These fierce attack on ships became impossible After World War II, and the major powers reduced and coordinated the defence budget, so they considered the role of submarine. However, submarine is still powerful weapon system because she can secretly navigate under the water, and one of the most important force in the navy. The aim of this thesis is analyzing submarine roles in each naval warfare and integrating maritime strategy and weapon system technology into her roles. First, the research about represent submarine roles like anti-surfaceship warfare, anti-submarine warfare, intelligence gathering, land attack, supporting special operation and mine landing warfare will be presented, then the major naval warfare where submarine participated(during ex-World War I, World War I, World War II, The Cold War Era and post Cold War) and the analyzing of submarine roles by time will be presented. Submarine was developed for anti-surfaceship warfare during ex-World War I but could not make remarkable military gain in naval warfare because her performance and weapon was inadequate. However, the effective value of submarine in the procedure of a chain of naval warfare was shown during World War I and World War II. The major powers put battleships into naval warfare undiscriminatingly to command the sea power and submarines did massive damage to enemy navy power, so put a restraint the maritime power of enemy, and blocked the sea lanes for war material. After World War II, the battlefield situation changed rapidly and the concept of preemption became difficult to apply in naval warfare. Therefore, the submarine was unable to concentrate on anti-surfaceship mission. Especially during the Cold War era, nuclear submarine came to appear and her weapon system developed rapidly. These development gave submarines special missions: anti-submarine warfare and intelligence gathering. At that time, United States and Soviet submarines tracked other nation's submarines loaded with nuclear weapons and departing from naval their base. The submarines also collected information on the volume of ships and a coastal missile launching site in company with this mission. After Cold War, the major powers despatched forces to major troubled regions to maintain world peace, their submarines approached the shores of these regions and attacked key enemy installations with cruise missiles. At that time, the United States eased the concept of preemption and made the concept of Bush doctrine because of possible 911 terrorism. The missiles fired from submarines and surface battleships accurately attacked key enemy installations. Many nations be strategically successful depending on what kind of mission a submarine is assigned. The patterns of future naval warfare that my country will provide against will be military power projection and coalition/joint operations. These suggest much more about what future missions we should assign to submarines.

주식 시장 예측을 위한 π-퍼지 논리와 SVM의 최적 결합 (An Optimized Combination of π-fuzzy Logic and Support Vector Machine for Stock Market Prediction)

  • 다오두안훙;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제20권4호
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    • pp.43-58
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    • 2014
  • 최근 정보기술의 발전으로 복잡하고 방대한 양의 주가 데이터에 대한 실시간 분석이 가능해지면서 인공지능 기법을 활용해 주식 시장의 등락을 예측하고, 이를 기반으로 매매 거래를 수행하는 트레이딩 시스템에 대한 세간의 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 이러한 트레이딩 시스템의 시장 예측 알고리즘으로 활용될 수 있는 새로운 주식 시장 등락 예측 모형을 제시한다. 본 연구의 제안 모형은 ${\pi}$-퍼지 논리를 이용해 모든 입력변수의 차원을 low, medium, high로 퍼지변환한 입력값을 대상으로 Support Vector Machine(SVM)을 적용하여 익일 시장의 등락을 예측하도록 설계되었다. 그런데 이 경우 입력변수의 수가 3배로 늘어나기 때문에, 적절한 입력변수의 선택이 요구된다. 이에 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 활용하여 입력변수 선택 집합을 최적화하도록 하였으며, 동시에 ${\pi}$-퍼지 논리 및 SVM에 적용되는 조절 파라미터들의 값도 함께 최적화 하도록 하였다. 모형의 성능을 검증하기 위해, 본 연구에서는 지난 2004년부터 2013년까지의 10년치 국내 주식시장 데이터를 기반으로 한 KOSPI 200 지수의 등락 예측에 제안모형을 적용해 보았다. 이 때, 비교모형으로 로지스틱 회귀모형, 다중판별분석, 의사결정나무, 인공신경망, SVM, 퍼지SVM 등도 함께 적용시켜 성과를 정밀하게 검증해 보고자 하였다. 그 결과, 제안모형이 예측 정확도는 물론 투자수익률(Return on Investment) 측면에서도 다른 모든 비교모형들에 비해 월등히 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

BRE 도입을 위한 의사결정 모델 (A Decision Model for BRE Introduction)

  • 주정은;구상회
    • 지능정보연구
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    • 제11권3호
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    • pp.103-115
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    • 2005
  • 오늘날과 같이 급변하는 경영 환경 속에서 기업이 생존하기 위해서는 다양한 환경 변화에 대하여 효과적으로 그리고 민첩하게 대응하는 것이 매우 중요하다. 하지만 오늘날 기업이 사용하고 있는 대부분의 정보시스템은 기업 자신이 가지고 있는 비즈니스 룰을 적시에 적절하게 활용하거나 체계적으로 관리하지 못하고 있다. 대부분의 비즈니스 룰이나 지식은 기업의 다양한 정보시스템에 산재해 있거나 때로는 기업 구성원의 메모나 머릿속에 존재하기도 한다. BRE(Business Rule Engine)는 기업이 가지고 있는 지식과 비즈니스 룰을 체계적이며 집중적으로 관리하도록 해주는 기업형 솔루션이다. BRE를 도입하면, 기업의 경영자, 분석가, 일반 사용자 등이 정보기술 부서 전문가의 도움 없이 지식과 룰을 저장, 수정, 삭제, 활용할 수 있게 되고, 기업은 지능수준을 향상시킬 수 있으며, 경쟁기업에 대한 전략적 우위도 확보할 수 있을 것으로 기대된다. 현재 기업들은 BRE의 유용성 및 도입 효과에 대하여 중요하게 인식하고 있으면서도 고가의 기업형 솔루션인 BRE를 과연 어떤 업무에 우선적으로 도입하여야 하는지를 판단하기 위한 기준을 가지고 있지 못하기 때문에 BRE 도입에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 BRE도입 여부를 결정할 수 있는 의사결정 모델을 제시하여 이러한 문제를 해결하는 방안을 제시하고자 한다.

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학습 장애아 진단 도구로 기초 학습 기능 검사의 유용성에 관한 연구 (A USEFULNESS OF KEDI-INDIVIDUAL BASIC LEARNING SKILLS TEST AS A DIAGNOSTIC TOOL OF LEARNING DISORDERS)

  • 김지혜;이명주;홍성도;김승태
    • Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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    • 제8권1호
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    • pp.101-112
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    • 1997
  • 본 연구의 목적은 학습 장애를 진단하는데 있어 성취도 검사인 기초학습기능검사의 유용성을 살펴보는 것이다. 학습 장애 집단은 두 유형으로 나누어 언어적 학습 장애 집단(VLD:Verbal Learning Disorder) 34명, 비언어적 학습 장애 집단(NVLD:Nonverbal Learning Disorder) 14명으로 총 48명으로 구성되었으며, 비교 집단으로는 Dysthymia 집단 11명, 정상아 20명을 대상으로 지능 검사 및 기초학습 기능검사의 수행을 비교하였다. 지능 검사에서 VLD집단은 어휘력 및 언어를 통한 학습 과제, 언어-청각적인 주의과제에서 의미있는 저하를 나타내었고, NVLD 집단은 시-지각의 정확도, 정신-운동성 기능의 협응 속도, 시각-공각적인 조직력 등 동작성 기능 전반에 걸쳐 비효율성을 나타내었다. 기초학습기능검사에서는 VLD 집단은 음운 부호화과제, 셈하기 능력, 단어 재인 과제에서 의미있는 저하를 나타내었다. 또한 지능 검사의 소검사들에 기초학습기능검사의 소검사들을 포함하여 판별 분석을 한 결과, 기초학습기능검사를 포함시키지 않은 경우보다 판별율이 높아졌을 뿐 아니라, VLD집단을 유의미하게 판별해 주는 판별 함수를 도출하였다. 각 소검사들의 속성을 분석하기 위하여 요인 분석을 실시하였으며 이를 통하여 소검사들을 유목화하였으며 마지막으로 현 논문의 제한점 및 기초학습기능검사의 제한점을 논의하였다.

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Application of AI based Chatbot Technology in the Industry

  • Park, Arum;Lee, Sae Bom;Song, Jaemin
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권7호
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    • pp.17-25
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    • 2020
  • 본 연구는 챗봇기술을 성공적으로 활용한 사례를 기반으로 각 기업들이 어떤 비즈니스적 가치를 창출하고 가지고 있는지 살펴보았다. 챗봇 서비스는 기업 내부 직원 또는 고객들의 질문에 빠르게 답변하거나 대응하게 도와줌으로써 기업의 업무 생산성 향상 향상에 기여하고 있으며, 교육분야에서는 수강생들의 질문 및 피드백을 인공지능 기술이 대신 함으로써 강사진의 업무를 줄여주는데 도움을 준다. 상거래 분야의 오프라인 매장에서는 제품 구매와 매장에서의 개인화 서비스 제공과 인공지능 스피커를 통한 구매 서비스를 제공함으로써 고객에게 편리하고 새로운 구매 경험을 제공하고 있다. 챗봇 서비스가 일부 기업사례에서 비즈니스 가치를 창출하고 있으나 여전히 특정 기업의 프로세스에 국한되고 있으며, 사용자가 기대했던 것보다 서비스 범위와 편리성 및 유용성이 크지 않아 확산속도가 늦어지고 있어 일부 챗봇 개발 서비스 업체는 사용성을 향상시키기 위해 통합 개발 플랫폼을 제공하고 있다, 챗봇은 인간 수준으로 질문에 대한 답변을 대신하여 편의성을 제공한다는 특징과 장점이 있다. 하지만, 다양한 인간의 주관적 견해를 축소시키고 객관화된 답변을 주로 주게되어 커뮤니케이션의 수준이 떨어질 수 있다는 단점이 있다. 본 연구를 통하여 챗봇 서비스들의 특징과 장점, 단점 등을 비교하며 논의를 해보도록 한다.

논문 및 특허 기반의 ICT 동향 분석 연구 (ICT Trend Analysis Based on Research Papers and Patents)

  • 손연빈;김솔하;최예림
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권12호
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    • pp.1-18
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    • 2021
  • ICT(Information Communication Technology)는 우리나라 경제 성장의 주요 동력이다. 우리나라는 세계 최고수준의 ICT 경쟁력을 보유하고 있으며, 이 경쟁력을 유지하기 위해 다수의 정책을 시행하고 있다. 성공적인 정책 시행을 위해서는 ICT 동향을 정확하게 파악하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 빈도수 분석, 네트워크 분석, 기술 유형화를 기반으로 ICT 분야 핵심 기술 18개의 동향을 분석한다. 특히, 논문 분석을 통해 기술별 과학적 발전 정도를, 특허 분석을 통해 상용화의 정도를 알아본다. 그리고 두 분석 결과를 토대로 문서의 유형별로 나타난 동향을 비교 분석한다. 분석 결과, 인공지능과 가상현실은 과학적 발전을 지나 상용화가 활발히 이루어지는 동시에 연구도 이루어지고 있어 지속적인 발전이 기대되는 기술이며, 로봇, 블록체인, 차세대이동통신은 상용화 시작 단계로 시장의 현황 및 니즈 발굴이 필요하다. 반면, 양자컴퓨터, 체내삽입형디바이스는 아직 기초 연구 단계이며, 현 연구 상황에 대해 파악하고 앞으로의 지원 방향이 결정될 필요가 있다. 본 연구에서 수행된 ICT 동향 분석 결과는 ICT 분야 핵심 기술의 현황을 정확하게 이해하고 우리나라 정책의 향후 방향을 결정하는 기준으로 활용 가능할 것이다.

인공지능 모델에 따른 한국 프로야구의 승패 예측 분석에 관한 연구 (A Study on the Win-Loss Prediction Analysis of Korean Professional Baseball by Artificial Intelligence Model)

  • 김태훈;임성원;고진광;이재학
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제5권2호
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    • pp.77-84
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    • 2020
  • 본 연구에서는 인공지능 모델에 따른 한국 프로야구의 승패 예측 분석에 관한 연구를 했다. 승리할 팀과 해당 팀의 최종 리그 순위를 예측했고, 사용자의 편의를 위해 웹사이트도 구축했다. 각 1·3·5이닝 별로 가장 정확도가 높으면서도 오차가 적은 모델을 최적 모델로 선정해 승·패 결과를 예측했고, 이를 토대로 순위표를 작성했다. 결과표는 2020년 개막인 5월 5일부터 8월 30일까지의 예측 결과를 바탕으로 작성했다. 기아타이거즈가 아닌 다른 구단끼리의 경기는 실제 결과를 사용했다. 머신러닝 모델은 KNN과 AdaBoost가 최적 모델로 선정되었으며, 실제 순위와 비교해 본 결과, 경기가 진행될수록, 예측 결과의 순위 오차가 점점 작아지는 것을 확인했다. 딥러닝 모델은 89%의 정확도를 기록했고, 머신러닝 모델과 마찬가지로 경기를 진행할수록 예측 결과 순위 오차가 작아지는 것을 확인했다. 실험 결과는 한국 프로야구 승·패 결과 예측뿐 아니라 다양한 분야에서 사용할 수 있을 것으로 사료된다. 방송국에서 야구 경기를 중계하는 중 이닝별로 인공지능 알고리즘이 예상한 승·패 여부를 중계화면에 띄울 수 있다. 시청자들에게 새로운 흥미를 일으킬 수 있을 것이고, 나아가 구단의 감독들이 이닝마다 데이터를 분석해 경기 중 유동적으로 승리하기 위한 전략을 세울 수 있을 것으로 기대된다.

Detecting Stress Based Social Network Interactions Using Machine Learning Techniques

  • S.Rajasekhar;K.Ishthaq Ahmed
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제23권8호
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    • pp.101-106
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    • 2023
  • In this busy world actually stress is continuously grow up in research and monitoring social websites. The social interaction is a process by which people act and react in relation with each other like play, fight, dance we can find social interactions. In this we find social structure means maintain the relationships among peoples and group of peoples. Its a limit and depends on its behavior. Because relationships established on expectations of every one involve depending on social network. There is lot of difference between emotional pain and physical pain. When you feel stress on physical body we all feel with tensions, stress on physical consequences, physical effects on our health. When we work on social network websites, developments or any research related information retrieving etc. our brain is going into stress. Actually by social network interactions like watching movies, online shopping, online marketing, online business here we observe sentiment analysis of movie reviews and feedback of customers either positive/negative. In movies there we can observe peoples reaction with each other it depends on actions in film like fights, dances, dialogues, content. Here we can analysis of stress on brain different actions of movie reviews. All these movie review analysis and stress on brain can calculated by machine learning techniques. Actually in target oriented business, the persons who are working in marketing always their brain in stress condition their emotional conditions are different at different times. In this paper how does brain deal with stress management. In software industries when developers are work at home, connected with clients in online work they gone under stress. And their emotional levels and stress levels always changes regarding work communication. In this paper we represent emotional intelligence with stress based analysis using machine learning techniques in social networks. It is ability of the person to be aware on your own emotions or feeling as well as feelings or emotions of the others use this awareness to manage self and your relationships. social interactions is not only about you its about every one can interacting and their expectations too. It about maintaining performance. Performance is sociological understanding how people can interact and a key to know analysis of social interactions. It is always to maintain successful interactions and inline expectations. That is to satisfy the audience. So people careful to control all of these and maintain impression management.