SNS을 활용한 실시간 이슈 전조 관리 방안 연구
저자
발행사항
서울 : 연세대학교 공학대학원, 2015
학위논문사항
학위논문(석사)-- 연세대학교 공학대학원 : 컴퓨터공학전공 2015. 8
발행연도
2015
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
기타서명
A study on strategies of precursory signal management system for real-time issues with analyzed data from SNS
형태사항
vi, 38장 : 삽화 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 이원석
소장기관
The former CEO of Google Inc, Eric Schmidt, once said that ‘every 2 days we create as much information as we did up to 2003.’ In this big-data era, countless numbers of researches are being done for innovative technology improvement through the data analysis.
Lately, the data analysis by utilizing Social Network Service(SNS) stands out in the industry. If it is capable of analyzing or forecasting the trends through the messages on SNS which are projected users’ ideas or thoughts, this will provide beforehand counter-measure or marketing strategies. For this reason, our research for analyzing issues from Twitter messages among the typical domains.
The research will be processed by three steps of compiling processes.
First, Data Preconditioning. From the aggregate data, preconditioning process will filter scripts in Korean alphabet or Hangeul only. By generating formal dictionary rather than slang dictionary, the preconditioning process will be done. The formal dictionary is technically difficult or limitedly possible to extract neologism or proper nouns. In order to overcome these technical difficulties, we added the Wikipedia data and compile.
Second, Extracting issue keywords on a real-time basis. After the preconditioning process, frequent occurred keywords get extracted as an ‘issue keyword’.
Third, compiling the frequent occurred issue keyword from the extracted issue keywords and defines the ‘final issue keyword’ among the suddenly increased keywords.
All of these steps explained above will be processed on a real-time basis.
Throughout this analysis, we are able to figure out the trends of media or opinions on a real-time basis.
‘전 세계에서 2일 단위로 생성되는 데이터양이 인류 문명의 시작부터 2003년까지 생성된 데이터의 양과 같다’ 라고 구글의 전 CEO, 에릭 슈미츠가 말했다. 이러한 빅 데이터 시대에 우리는 데이터 분석을 통한 진보된 기술 향상에 많은 연구들을 진행하고 있다.
최근에는 SNS을 활용한 데이터 분석이 각광받고 있다. 사용자의 생각이 투영된 SNS의 메시지를 통해 여론을 분석하고 동향을 예측할 수 있다면 우리는 발 빠른 대처 또는 마케팅 전략으로 활용할 수 있다. 이를 위해 특정 도메인을 대상으로 트위터 메시지에서 이슈를 실시간으로 분석할 수 있는 연구를 진행한다.
연구는 크게 3가지 방안으로 진행한다.
첫째는 데이터 전처리이다. 실시간으로 수집된 데이터에서 실험을 위해 한글 데이터만을 추출한다. 이후 불용어 사전 보다는 가용 사전을 생성하여 데이터 전처리를 수행한다. 이때 가용 사전은 ‘신조어’ 와 ‘고유명사’를 추출할 수 없는 한계점을 지닌다. 이를 보완하기 위해 wikipedia 데이터를 추가하여 진행한다.
둘째는 실시간 이슈 키워드 추출이다. 전처리 단계를 거친 데이터를 대상으로 빈발하는 키워드를 이슈 키워드로 추출한다.
셋째는 추출된 이슈키워드에서 전조 관리체계를 수립하여 급상승 하는 키워드를 최종 이슈 키워드로 정의한다.
이 모든 과정은 실시간 환경에서 진행된다. 이러한 분석을 통해 여론의 동향을 실시간으로 파악할 수 있다.
분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)