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      • 트윗 텍스트의 유사 키워드 추출을 통한 이벤트 지역 탐지 기법

        임준엽,하현수,황병연,Yim, Junyeob,Ha, Hyunsoo,Hwang, Byung-Yeon 한국공간정보학회 2015 한국공간정보학회지 Vol.23 No.5

        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. Twitter has the fast propagation and diffusion of information compare to other SNS. Therefore, many researches about detecting real-time event using twitter are progressing. Twitter real-time event detecting system assumes every twitter user as a sensor and analyzes their written tweet in order to detect the event. Researches that are related to this twitter have already obtained good results but confronted the limits because of some problems. Especially, many existing researches are using the method that can trace an event location by using GPS coordinate. However, it can be suggested a definite limitation through the present user's skeptical responses about making personal location information public. Therefore, this paper suggests the method that traces the location information in tweet contents text without using the provided location information from twitter. Associated words were grouped by using the keyword that extracted in tweet contents text. The place that the events have occurred and whether the events have surely occurred are detected by this experiment using this algorithm. Furthermore, this experiment demonstrated the necessity of the suggested methods by showing faster detection compare to the other existing media.

      • 트위터를 활용한 이벤트 결정 모듈 설계

        임준엽 ( Junyeob Yim ),윤진영 ( Jinyoung Yoon ),이범석 ( Bumsuk Lee ),황병연 ( Byung-yeon Hwang ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.1

        최근 스마트폰의 보급과 더불어 소셜 네트워크 서비스의 사용자가 급증하였다. 그 중 트위터는 개방적인 네트워크 구조로 인한 정보의 빠른 확산성을 가지고 있다. 또한 트위터 사용자들은 주로 자신들이 경험하거나 겪은 일들을 글로 작성하여 다른 사용자들과 공유한다. 따라서 그들이 남긴 데이터를 수집하고 분석할 수 있다면 트위터를 이벤트 탐지의 도구로써 활용하는 것이 가능하다. 이에 본 논문에서는 트위터를 이용하여 이벤트를 탐지하는 시스템을 제안한다. 실험을 위해 6개월간 수집한 트윗을 이용하였으며 분석을 위해 트윗 발생량에 관한 각종 수치들을 제시하였다. 이를 이용하여 이벤트 후보 지역들을 선별하였고 실험 결과 최종 90%의 탐지율로 이벤트 지역들을 추출하였다.

      • KCI등재

        데이터 공학 : 트위터 기반의 실시간 이벤트 지역 탐지 시스템

        임준엽 ( Junyeob Yim ),황병연 ( Byung Yeon Hwang ) 한국정보처리학회 2015 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.4 No.8

        SNS는 사용자들의 관계 형성을 도와주는 웹 기반의 온라인 플랫폼 서비스이다. 기존의 SNS 사용자들은 이를 이용하기 위해 주로 데스크톱이나 노트북을 이용하였다. 그러나 최근 스마트폰의 보급으로 인해 웹 접근성이 확대되면서 SNS 사용자가 크게 증가하였다. SNS를 이용하는 사용자들은 주로 자신의 일상이나 경험한 일들을 다른 사용자들과 공유한다. 이때 사용자 개인을 하나의 센서로 가정하고 그들이 남긴 콘텐츠를 분석할 수 있다면, 이를 이용해 현실에서 발생한 이벤트를 탐지할 수 있다. 이러한 시도는 이미 많은 연구에서 진행되고 있다. 특히 트위터의 경우 이벤트 탐지에 적합한 구조적 특징들로 인해 관련 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 그러나 대부분이 제한적인 이벤트 탐지 및 이벤트가 발생한 지역을 탐지하는 것에 있어 명확한 한계점을 지니고 있다. 이에 본 논문에서는 트위터에서 언급 빈도가 급증한 지역들을 기반으로 이벤트가 발생한 지역을 실시간으로 탐지하는 TRED(Twitter based Realtime Event-location Detector) 시스템을 제안하였다. 이후 성능평가를 통해 제안하는 시스템이 실시간으로 동작할 수 있는지를 확인하였고, 실제 발생한 이벤트를 탐지함으로써 효율성을 입증하였다. 또한 노이즈 제거를 통한 탐지율 향상을 언급하였으며 향후 보다 높은 성능의 시스템에 대한 가능성을 보였다. SNS is a web-based online platform service supporting the formation of relations between users. SNS users have usually used a desktop or laptop for this purpose so far. However, the number of SNS users is greatly increasing and their access to the web is improving with the spread of smart phones. They share their daily lives with other users through SNSs. We can detect events if we analyze the contents that are left by SNS users, where the individual acts as a sensor. Such analyses have already been attempted by many researchers. In particular, Twitter is used in related spheres in various ways, because it has structural characteristics suitable for detecting events. However, there is a limitation concerning the detection of events and their locations. Thus, we developed a system that can detect the location immediately based on the district mentioned in Twitter. We tested whether the system can function in real time and evaluated its ability to detect events that occurred in reality. We also tried to improve its detection efficiency by removing noise.

      • 영화 흥행 예측을 위한 영화 관객 수와 관련 트윗간의 상관관계 분석

        임준엽 ( Junyeob Yim ),황병연 ( Byung-yeon Hwang ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.2

        최근 들어 영화에 대한 수요가 증가하면서 국내 영화시장규모는 지속적으로 성장하고 있다. 이와 관련하여 여러 가지 위험요소를 제거하고 시장에서의 성공을 위해 영화의 흥행을 예측하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 그러나 그러한 예측을 위한 관련 요소들 간의 상관관계를 정확한 수치로 표현하는 일은 매우 어려우며 관련연구 또한 아직 미흡하다. 본 논문에서는 트위터에서 발생되는 트윗을 설문 표본으로 삼고 영화 관련 트윗과 영화의 흥행을 의미하는 관객 수와의 상관관계를 분석하여 상관계수를 도출하였다. 실험 결과 실험에 사용된 영화 10편의 관객 수에 대한 데이터 모두 관련 트윗의 발생비율과 양의 상관관계를 가짐을 알 수 있었으며 이를 통해 트위터를 이용한 영화의 흥행 여부 예측에 대한 가능성을 제시했다.

      • 트위터 사용자의 위치정보와 성향을 고려한 트윗 수집 시스템

        최우성,임준엽,황병연,Choi, Woosung,Yim, Junyeob,Hwang, Byung-Yeon 한국공간정보학회 2014 한국공간정보학회지 Vol.22 No.3

        최근 소셜 네트워크 서비스가 급격히 성장하면서, 소셜 네트워크 분석에 관련된 연구들도 많은 관심을 받고 있다. 특히 트위터는 사회적 이슈나 사건들에 대해 실시간으로 반응하기 때문에, 사회과학 분야나 정보검색 분야의 연구자들이 유용한 실험 데이터를 수집하는 데에 활용되고 있다. 그러나 정작 데이터를 수집하는 방법론에 관한 연구는 아직 미흡하다. 이에 본 논문에서는 위치 기반의 이벤트와 정치 사회적 이벤트 위주의 사용자의 성향을 고려한 트윗 수집 시스템을 제안한다. 우선 위치정보와 이벤트 관련 키워드를 포함하고 있는 트윗과 정치 사회적인 이벤트 검출에 필요한 ID들을 수집한 후, 사용자들의 성향을 분류할 ID 분석기를 설계했다. 또한 ID 분석기의 신뢰도 측정을 위해 상위 등급에 분류된 ID를 이용하여 트윗을 분석했다. 분석결과 1등급으로 분류된 ID는 88.8%의 신뢰도를 보였으며, 2등급으로 분류된 ID는 76.05%의 신뢰도를 보였다. 또한 ID 분석기는 77.5%의 신뢰도를 보였으며 소수의 ID를 사용함으로써 데이터의 수집시간을 줄였다. While SNS services such as Twitter or Facebook are rapidly growing, research for the SNS analysis has been concerned. Especially, twitter reacts to social issues in real-time so that it is used to get useful experimental data for researchers of social science or information retrieval. However, it is still lack of research on the methodology to collect data. Therefore, this paper suggests the tweet acquisition system by considering tendency of twitter user oriented location-based event and political social event. First the system acquires tweets including information of location and keyword about event and secure IDs for acquisition of political social event. Then we plan ID-analyzer to classify the tendency of users. In addition for measuring reliability of ID-analyzer, it acquires and analyzes the tweet by using high-ranked ID. In analyses result, top-ranked ID shows 88.8% reliability, 2nd-ranked ID shows 76.05% and ID-analyzer shows 77.5%, it shortens collection time by using minority ID.

      • 트위터에서의 연관어 군집화를 이용한 이벤트 지역 탐지 기법

        하현수 ( Hyunsoo Ha ),우승민 ( Seungmin Woo ),임준엽 ( Junyeob Yim ),황병연 ( Byung-yeon Hwang ) 한국정보처리학회 2015 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.22 No.1

        최근 스마트폰의 보급으로 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자들이 급증하였다. 그 중 트위터는 정보의 빠른 전파력과 확산성으로 인해 현실에서 발생한 이벤트를 탐지하는 도구로 활용하는 것이 가능하다. 따라서 트위터 사용자 개개인을 하나의 센서로 가정하고 그들이 작성한 트윗 텍스트를 분석한다면 이벤트 탐지의 도구로써 활용할 수 있다. 이와 관련된 연구들은 이벤트 발생 위치를 추적하기 위해 GPS좌표를 이용하지만 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 키워드간의 관계를 고려하여 이벤트의 사실여부를 결정하였으며, 실험을 통해 기존 매체들 보다 빠른 탐지를 보임으로써 제안된 시스템의 필요성을 보였다.

      • RTFIDF·VT: 트윗의 다양성을 고려한 새로운 TF-IDF 알고리즘

        오평화 ( Pyeonghwa Oh ),김석중 ( Seokjung Kim ),윤진영 ( Jinyoung Yoon ),임준엽 ( Junyeob Yim ),황병연 ( Byung-yeon Hwang ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.2

        스마트 폰의 보급으로 웹 접근성이 향상되면서 모바일을 기반으로 성장한 소셜 네트워크 서비스들은 폭발적인 사용자 증가를 이루었다. 그중에서도 트위터는 개방적인 사용자간 네트워크 연결 방식과 강력한 전파능력으로 사용자 개개인이 정보를 생산하고 소비하는 소셜 저널리즘의 형태를 띠며 영향력을 더해가고 있다. 이에 트위터를 이용해 이벤트를 탐지하고자 하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 그러나 이벤트를 탐지할 때 기존의 TF-IDF 알고리즘을 적용할 경우 트위터의 특징을 적절히 반영하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 TF-IDF 알고리즘에 트위터의 특징을 반영하도록 가중치를 변형하고 여기에 다시 보정계수를 적용하여 새로운 TF-IDF 알고리즘을 제안하였으며 두 번의 이벤트에 적용한 실험을 통해 새로운 알고리즘의 성능향상을 보였다.

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