• 대한공간정보학회지
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• 제24권2호
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• pp.55-62
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• 2016

Economic and social damages are expected due to yellow dust, occurring every year in Korea and risk of citizens is getting higher accordingly. This study acquired tweet data for yellow dust, which had been the greatest since 2009 for 11 days before and after February 23, 2015. After that, it conducted an analysis on the issue words and association rule. Regarding acquired tweet data, the results of analyzing issue words by using open source R, statistics language shows that 'Mask' was ranked to be the highest, followed by health-related issue words. This indicates that people put the priority in the use of mask for keeping their health, as a result of the occurrence of yellow dust, and subsequently, they showed an interest in diseases, caused by yellow dust. In addition, yellow dust-related diseases, 'cold', 'rhinitis', 'flu', 'asthma', 'bronchitis' were found as issue words, revealing that people had a high concern on the disease occurrence of the respiratory system. The analytical results are judged to reflect the citizen's thought effectively in the process of establishing measures for the prevention of yellow dust.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.506-509
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• 2017

오피니언 마이닝은 텍스트 속의 감성을 분석해 낼 수 있는 방법으로 작성자의 정서 상태 파악이나 대중의 의견을 알아내기 위해 사용된다. 이를 통해서 개인의 감성을 분석할 수 있듯이 텍스트를 지역별로 수집하여 분석한다면 지역별로 가지고 있는 감정 상태에 대해서 알아 낼 수 있다. 지역별 감성분석은 개인 감성분석에서 얻어 낼 수 없었던 정보를 얻어낼 수 있으며 해당 지역이 어떠한 감정을 가지고 있을 때, 그 원인에 대해서도 파악할 수 있다. 지역별 감성 분석을 위해서는 각 지역별로 작성된 텍스트 데이터들이 필요하므로 트위터 크롤링을 통해서 데이터를 수집해야 한다. 따라서 본 논문에서는 지역별 감성분석을 위한 트위터 데이터 수집 시스템을 설계한다. 클라이언트에서는 특정 지역 및 시간대의 트윗 데이터를 요청하며, 서버에서는 클라이언트로부터 요청받은 트윗 데이터를 수집 및 전송한다. 지역이 가지는 위도, 경도 값을 통해 해당 지역의 트윗 데이터를 수집하며, 수집한 데이터들을 통해 텍스트를 지역 및 시간별로 관리할 수 있다. 본 시스템 설계를 통해 감성분석을 위한 효율적인 데이터 수집 및 관리를 기대한다.

• Spatial Information Research
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• 제23권5호
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• pp.1-7
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• 2015

트위터는 다른 SNS와 대비되는 정보의 빠른 전파력과 확산성을 갖고 있다. 따라서 트위터를 이용하여 현실에서 발생한 이벤트를 탐지하는 여러 연구가 진행되고 있다. 트위터 사용자 개개인을 하나의 센서로 가정하고 그들이 작성한 트윗 텍스트를 분석하여 이벤트 탐지에 이용하는 것이다. 이와 관련된 연구들은 이미 많은 성과를 보이며 진행되어 왔으나 여러 가지 문제점들로 인해 새로운 한계에 직면했다. 특히 선행 연구의 대다수가 이벤트의 발생 위치를 추적하기 위해 GPS좌표를 이용한다. 그러나 이는 최근 트위터 사용자들이 위치정보 공개에 회의적인 점을 감안하면 명확한 한계점으로 제시될 수 있다. 이에 본 논문에서는 트위터에서 제공하는 위치정보를 이용하지 않고 트윗 텍스트에서 위치정보를 추적하는 방법을 제시하였다. 트윗 텍스트에서 키워드를 추출하여 키워드간의 관계를 고려해 연관단어를 군집화 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 적용한 실험을 통해 이벤트가 발생한 지역과 실제로 발생한 이벤트의 탐지여부를 확인하였다. 또한 본 논문에서 제안한 기법이 기존 매체들보다 빠른 탐지를 보임으로써 제안된 기법의 우수성을 입증하였다.

• 융합정보논문지
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• 제9권11호
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• pp.81-91
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• 2019

대중들의 소통의 창구로 자리매김 하고 있는 소셜 네트워크 서비스(SNS)에 작성된 글은 감성을 많이 포함하고 있다는 특징을 갖고 있다. 그 중 트위터는 공개 Application Programming Interface(API)를 통한 데이터의 수집이 편리하다는 장점을 지니고 있다. 본 논문에서는 트위터 상에 표현된 사용자들의 감성 정보를 통해 사회적 이슈를 분석하고 마케팅 분야 활용 가능성을 제시한다. 이는 국민 또는 소비자의 의견과 반응을 필요로 하는 정부, 기업 등에 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 최근 사회적 이슈에 대한 트위터 텍스트 데이터를 긍정 또는 부정으로 분류하여 질적 분석을 제공하였고, 각 트윗의 좋아요 수, 리트윗 수 등에 대한 상관관계 분석을 통해 양적분석을 제공하였다. 질적 분석의 결과로 국민의 지지를 얻기 위해 관세정책을 홍보하고, 버즈 사용자에게는 기술적 편의를 제공할 것을 제안하였다. 양적 분석의 결과, 트위터 사용자들의 관심을 끌기 위해서는 긍정적인 트윗을 짧고 간단하게 작성해야 함을 밝혔다. 데이터의 수집 기간이 짧고, 단 두 가지의 키워드만을 분석하여 일반화 가능성이 떨어지는 한계를 가져 향후, 보다 긴 기간의 다양한 사회적 이슈를 분석할 예정이다.

• 기록학연구
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• 제50호
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• pp.139-175
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• 2016

본 연구는 2014년과 2015년 국가기록원과 관련된 트윗을 수집, 내용분석에 기반한 이슈 파악에 대한 연구이다. 이를 위하여 2014년과 2015년에 생산된 트윗 중 '국가기록원'이라는 키워드가 언급된 모든 트윗을 수집하고, 내용을 분석, 세부 유형과 이슈들에 대해 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 국가기록원 소장 기록물 공개 및 소개에 대한 트윗들은 2년에 걸쳐 그 양은 증가하였지만 비슷한 생산 유형을 보이고 있었다. 둘째, 정치 사회적 트윗의 특징은 정치 사회적 이슈에 관한 국가기록원의 역할에 대한 내용으로 일반 트윗 이용자들에 의해 작성되었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권1호
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• pp.79-100
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• 2018

Twitter is one of the most popular social platforms for online users to share trendy information and views on any event. Twitter reports an event faster than any other medium and contains enormous information and views regarding an event. Consequently, Twitter topic summarization is one of the most convenient ways to get instant gist of any event. However, the information shared on Twitter is often full of nonstandard abbreviations, acronyms, out of vocabulary (OOV) words and with grammatical mistakes which create challenges to find reliable and useful information related to any event. Undoubtedly, Twitter event summarization is a challenging task where traditional text summarization methods do not work well. In last decade, various research works introduced different approaches for automatic Twitter topic summarization. The main aim of this survey work is to make a broad overview of promising summarization approaches on a Twitter topic. We also focus on automatic evaluation of summarization techniques by surveying recent evaluation methodologies. At the end of the survey, we emphasize on both current and future research challenges in this domain through a level of depth analysis of the most recent summarization approaches.

• 정보관리학회지
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• 제33권3호
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• pp.263-285
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• 2016

요즘 커뮤니케이션 수단으로 가장 각광받고 있는 도구는 소셜네트워크서비스(Social Network Service, 이하 SNS)로, 이용자들의 접근성과 편의성을 증진시키는 가장 효과적인 서비스로 자리 잡았다. 본 연구에서는 가장 대표적인 SNS 서비스 중 자동수집이 가능한 서비스인 트위터(Twittter)를 선정, 국내외 국립기록관의 트위터 운용 현황을 비교 분석하고 그 특징을 파악함으로써 이용자들의 관심도를 향상시키기 위한 활성화 방안을 제언하고자 한다. 이를 위해 미국의 NARA를 비롯해 영국의 TNA, 호주의 NAA와 국내의 국가기록원의 트윗(tweet)을 수집하고 이에 대한 정보 유형 분석과 시계열 분석을 실시하였다. 정보 유형 분석은 국립기록관이 제공하는 정보가 이용자의 정보 요구에 부응하는가를 살펴보는데 목적이 있으며 시계열 분석은 시간의 추이에 따른 이용자의 반응 추이를 살펴보는데 그 목적이 있다. 각국의 국립기록관 트위터 운용의 비교분석을 통해 4가지의 특성을 도출하였으며 이를 바탕으로 우리나라 국가기록원의 트위터 활성화 방안을 제언하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.43-51
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• 2014

소셜 네트워크 서비스는 편리한 접근성과 뚜렷한 사용자 주관 점에서 사회 여러 분야에서 폭 넓고 유용하게 사용될 충분한 가능성을 가지고 있다. 그 중에서도 트위터는 사용자간의 네트워크 형성이 간단하고 개방적이며 실시간 전파력이 뛰어난 특징을 가지고 있다. 그러나 140글자로 제한된 글에서 의미 분석을 시도해야 한다는 점과 한글 자연어처리의 한계, 트위터 자체의 제약과 기술적 문제들로 실제 분석에는 많은 어려움이 따른다. 본 논문은 특정 계정이나 키워드에 의존하여 개별 트윗을 분석한 기존의 방법 대신 항구성을 띄는 인간의 정치적 성향을 분석에 적용할 경우 정확도 향상에 기여할 수 있음을 가정하고 2012년 4월 11일 제19대 국회의원선거 기간 동안 수집한 트윗 코퍼스에 적용한 실험을 통해 보였다. 실험 결과는 실제 선거 결과와 정확히 일치하였으며, 75.4%의 정확도와 34.8%의 재현율을 보인 개별 트윗 분석보다 사용자의 타임라인별 정치 성향 분석이 약 8%의 정확도와 5%의 재현율 향상을 가져옴을 보였다.

• 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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권11호
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• pp.419-426
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• 2018

구제역으로 인하여 국내 축산업계 및 관련 산업분야는 매년 막대한 피해를 입고 있다. 구제역과 관련한 다양한 학술적 연구들이 현재 진행되고는 있으나, 구제역의 발병에 따른 사회적 파급효과에 관한 공학적 분석 연구는 매우 제한적이다. 본 연구에서는 구제역에 관한 일반 시민들의 감성적 반응을 텍스트 마이닝 방법론을 사용하여 분석하는 체계적인 방법론을 제안한다. 제안하는 시스템은 먼저, 트위터에 게시된 트윗 중 구제역과 관련된 데이터를 수집한 후, 딥러닝 기법을 사용하여 극성 분류 과정을 거친다. 둘째, 토픽 모델링의 대표적인 기법 중 하나인 LDA를 활용하여 트윗으로 부터 키워드들을 추출하고, 추출된 키워드들로부터 극성별 동시출현 키워드 네트워크를 구성한다. 셋째, 키워드 네트워크을 통해 구제역의 위기단계 구간별 사회적 파급효과를 분석한다. 사례 분석으로써, 2010년 7월부터 2011년 12월까지 국내에서 발생한 구제역에 관한 일반 시민들의 감성적 변화를 분석하였다.