• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권12호
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• pp.1193-1207
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• 2003

여러 분야에서 인터넷의 사용이 대중화되면서 다양한 웹 응용들이 개발되고 있으나, 대부분의 경우 체계적인 분석작업을 수행하지 못하고 개발에 뛰어들거나, 대규모 개발 방법론을 적용하면서 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 빠르고 효과적인 개발을 위하여 업무모델로부터 웹 응용을 위한 분석 모델들을 추출하는 방법을 제안하며, 이를 효과적으로 수행하기 위한 작업들과 기법들을 제시한다. UML 활동도의 표기법을 활용한 업무 모델로부터 사용사례도와 웹 페이지 리스트를 생성하며, 이를 기반으로 웹 페이지들의 흐름과 구조를 표현하는 페이지 다이어그램과 논리적, 물리적 데이타베이스 모델들을 작성한다. 이렇게 작성된 분석모델들은 상세설계 단계를 거쳐 정제된다. 제안한 분석방법과 기법들을 웹 기반의 경정비조합 지원시스템 개발에 적용하여 그 효용성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.