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이동만 교수, 빅데이터로 SNS 분석해 맞춤형 장소 제공 기술 개발
<좌측부터 전산학부 이동만 교수, 신병헌 박사과정 학생, 최인경 박사과정 학생>
전산학부 이동만 교수 연구팀이 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사진과 글을 기반으로 장소의 특성을 분석해 사용자에게 맞춤형 장소를 제공하는 기술을 개발했다. 이 기술은 현재의 위치기반 추천서비스를 인공지능형 개인비서서비스로 도약시키는 원천기술이 될 것으로 기대된다.
이번 연구는 기존 위치기반 장소 검색 및 추천서비스의 검색 수준을 향상시켜 사용자들이 장소를 선택하는 기준을 다양하게 적용시킬 수 있다. 사용자의 트렌드를 반영해 실시간으로 변화된 장소 추천을 할 수 있을 것으로 보인다. 문화기술대학원 이원재, 박주용 교수와 전산학과 차미영 교수가 공동으로 참여한 이번 연구의 API(응용 프로그래밍 인터페이스)는 http://placeness.kaist.ac.kr:8080/ 을 통해 공개됐고 관련 정보는 http://placeness.kaist.ac.kr/wiki/doku.php 에서 열람할 수 있다.
맛집 추천서비스, 소셜 커머스 등 위치를 기반으로 정보 검색 및 추천서비스를 제공하는 업체들은 주로 고객의 후기를 수집하거나 직접 방문을 통해 경험한 내용을 토대로 음식점 혹은 매장을 평가한다. 이는 비교적 정확한 정보를 제공하지만 시간적, 경제적 비용이 많이 소모된다. 또한 사용자 전체의 관심과 선택의 평균에 중점을 두기 때문에 사용자 개인의 특성을 충분히 고려하지 못한다는 한계가 있다. 시간이 지날수록 사용자는 평균 중심의 예상 가능한 선택지를 추천받을 확률이 높아진다.
따라서 같은 장소라도 사용자가 방문하고자 하는 목적이 다르기 때문에(모임, 상견례, 소개팅 등) 방문 목적과 사회적 맥락을 파악할 수 있는 추가적인 기능이 필수적이다. 이를 위해 기본적으로 제공되는 정보 외에도 실제 사람들이 각 장소에서 어떤 세부적 활동을 하며 공간을 소비했는지에 대한 데이터 수집이 필요하다. 연구팀은 문제 개선을 위해 특정 소셜 네트워크 서비스(인스타그램)에 올라온 사진과 텍스트 자료를 바탕으로 이를 분석하는 알고리즘을 개발했다.
기존에 존재하는 딥러닝 방식을 이용해 사진을 분석하는 기술과 연구팀이 새로 개발한 텍스트 분석 기술인 워드백(Wordbag) 기술을 결합했다. 특정 상황이나 분위기에 사용되는 단어들을 분석하고 단어마다 가중치를 둬 분류하는 기술이다. 연구팀은 API에서 주요 연구 이슈에 따라 크게 4개의 세부 분야별 정보를 제공한다. ▲상위 장소의 장소성(장소의 성격 : placeness), ▲상위 장소 내에 있는 세부 장소의 장소성 추론, ▲감성분석 기반의 장소 분위기 추론, ▲사용자와 장소성 간 연관성을 제공한다.
연구팀의 API는 SNS에 존재하는 연구개발 대상으로 지정된 특정 상위장소(코엑스. 아이파크 몰) 및 그 내부의 세부장소에 대해 언급된 데이터를 분석해 행위, 방문자, 시간, 분위기 등 다양한 관점에서 공간의 활용 가능성을 제공한다. 이는 같은 장소라도 사용자가 시간대, 목적에 따라 다르게 활용했던 이력이나 기존 서비스에서 제공이 어려웠던 분위기(ex. 밝은, 전통적인 등)나 방문 목적(ex. 데이트, 공부, 회의)을 데이터로 수집할 수 있기 때문에 사용자의 의도에 따라 장소를 추천할 수 있다.
이 교수는 “이 연구에서 개발된 API를 통해 기존의 위치기반 장소 검색 및 추천 서비스의 검색 수준을 향상시키고 방문자들의 트렌드 변화에 따라 자동으로 변화된 장소를 추천할 수 있다”고 말했다. 또한 “기존 비정형 텍스트 데이터 분석의 한계를 극복하기 위해 사진과 텍스트를 동시에 분석해 공간에 대한 사회적 정보를 추론할 수 있어 현재의 위치기반 추천 서비스가 인공지능형 개인비서서비스로 도약하는 핵심 기술이 될 것이다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 디지털콘텐츠 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2017.08.29
조회수 12046
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SNS에서 떠도는 루머를 구분할 수 있을까?
권세정 박사과정 학생(좌)과 차미영 교수(우)
- “루머는 팔로워 수가 적은 사용자들을 중심으로 산발적으로 전파” -- 2006년 이후 발생한 100여개의 트위터 상 미국 루머 사례 조사 -
트위터, 페이스북 등 SNS상에서 떠도는 정보의 진위여부를 가릴 수 있을까?
우리 학교 문화기술대학원 차미영 교수 연구팀(제1저자 권세정 박사과정)은 서울대 정교민 교수 및 마이크로소프트 아시아 연구소의 Wei Chen, Yajun Wang 박사와 공동연구를 통해 트위터 내에서 광범위하게 전파되는 정보의 진위 여부를 90%까지 정확하게 구분해낼 수 있는 기술을 개발했다.
이번 연구를 통해 루머에 대해 SNS 데이터를 바탕으로 한 새로운 수리적 모델과 네트워크 구조 및 언어적 특징을 도출함은 물론, 향후 인터넷 루머의 특성과 규제에 도움이 되는 루머 구분 기술을 확보하는 계기가 될 것으로 기대된다.
SNS는 누구에게나 손쉽게 정보의 생산과 유통 및 전파 과정에 참여하는 긍정적인 기능을 한다. 하지만 역기능으로 검증되지 않은 정보가 빠르게 확산되어 개인·기업·국가에 해를 끼칠 수 있는 악성 루머의 발판을 마련하기도 한다. 따라서 인터넷 루머를 감지하고 확산을 방지하고자 하는 노력이 중요하다.
차 교수 연구팀은 2006년에서 2009년 사이 미국 트위터에서 광범위하게 전파된 100개 이상의 사례를 조사해 루머의 특성을 분석했다. 수집된 자료는 정치·IT·건강·연예인 등 다양한 분야를 포함하며, 이러한 분석을 통해 90%의 정확도로 루머 여부를 판단할 수 있었다. 특히 특정 인물이나 기관의 비방이나 욕설이 포함된 루머의 경우 더욱 높은 정확도로 루머 여부의 판단이 가능했다. 연구팀은 일반 정보의 전파와는 확연히 다른 루머 전파의 특징을 크게 세 가지로 분류했다.
첫째, 루머는 일반 정보와는 달리 지속적으로 전파되는 경향을 보인다. 뉴스와 같은 일반 정보의 경우 한 번의 광범위한 전파 이후 미디어 내에서 거의 언급되지 않지만, 루머는 수년간의 긴 기간 동안 지속적으로 언급된다.
둘째, 루머의 전파는 서로 연관이 없는 임의 사용자들의 산발적인 참여해 이뤄진다. 일반 정보는 온라인 내의 친구관계를 통해 전파의 경로가 유추되는 반면 루머는 연결되지 않은 개개인의 참여로 이루어지는 특징을 보였다. 아울러 루머는 인지도가 낮은 사용자들로부터 시작돼 유명인에게로 전파된다. 이 현상은 연예인이나 정치인과 관련된 루머에서 자주 관찰됐다.
셋째, 루머는 일반 정보와 다른 언어적 특성을 보인다. 루머는 정보의 진위 여부를 의심·부정·유추하는 심리학적 과정과 연관된 단어(아니다, 사실일지는 모르겠지만, 확실치는 않지만, 내 생각에는, 잘 기억나진 않지만) 사용이 월등히 높다.
연구팀이 루머로 구분한 사례 중에는 미국 대선 당시 버락 오바마 대통령 후보가 무슬림이며 반기독교적 성향이 있고 미국 시민권을 부당 취득했다는 내용 등 그를 음해하는 정치적 루머도 포함됐다. 또 영화배우 니콜 키드먼이 성전환 수술을 했으며 그녀가 양성애자라고 언급한 사례 역시 연구팀의 기술을 통해 루머로 명백히 구분됐다.
차 교수는 “이 연구는 통계·수학적 모델은 물론 사회·심리학 이론의 융합 연구로 사회적으로 주목을 받는 루머의 특성을 풍부한 데이터를 통해 도출했다”며 “루머 전파 극초기에 해당 정보의 진위여부를 판별하는 것은 아직 어렵지만, 일정시간 경과 혹은 정보확산이 이루어질 경우 해당 빅데이터를 기반으로 하여 진위여부를 판단하는 것이 가능하다"고 밝혔다.
이번 연구결과는 지난해 12월 미국 텍사스주에서 열린 데이터마이닝 분야의 최고 학술대회인 IEEE 데이터마이닝 국제 회의(IEEE International Conference on Data Mining)에서 발표됐다. 또 해외 유명 과학 잡지인 New Scientist에 Bigfoot found? AI tool sifts fact from myth on Twitter 라는 제목으로 소개됐으며 Washington Post에도 Korean scientists create a tool that can help separate fact from fiction on Twitter의 기사명으로 소개됐다.
그림1. 각 주제 별로 관련 내용을 트위터 내에서 언급한 수(x축: 관찰일, y축:트윗수). 루머의 경우 일반적인 정보가 한 번의 광범위한 전파 후 거의 퍼지지 않는 것과 달리 지속적으로 언급되고 있음을 보여준다.
그림2. 트위터 내 사용자들 간 정보 전파를 네트워크의 형식으로 표현한 확산 네트워크. 각 점은 사용자를 의미하며, 선은 사용자들 간의 관계를 통한 정보 확산이 있었음을 의미한다.
2014.01.09
조회수 15998
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이덕희 칼럼 SNS, 집단지혜 발휘하고 있는가
이덕희 경영과학과 교수가
디지털타임스 2012년 2월 2일(목)자 칼럼을 실었다.
제목: SNS, 집단지혜 발휘하고 있는가
신문: 디지털타임스
저자: 이덕희 경영과학과 교수
일시: 2012년 2월 2일(목)
기사보기: [디지털 산책] SNS, 집단지혜 발휘하고 있는가
* 해당 언론사 홈페이지 문제로 기사가 뜨는데 좀 오래걸립니다.
2012.02.02
조회수 8349
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장영재 칼럼 DB·SNS 세상, "누이 좋고 매부 좋은 사업"은 널렸다
장영재 산업및시스템공학과 교수가
조선일보 2011년 2월 19일(토)자 칼럼을 실었다.
제목: DB·SNS 세상, "누이 좋고 매부 좋은 사업"은 널렸다
신문: 조선일보
저자: 장영재 산업및시스템공학과 교수
일시: 2011년 2월 19일(토)
기사보기: DB·SNS 세상, "누이 좋고 매부 좋은 사업"은 널렸다
2011.02.19
조회수 8913
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정보통신정책학회 가을 정기학술대회 개최
- 방송통신융합기반의 신산업 육성 및 규제패러다임 모색 -
정보통신정책학회(회장: 한양대 장석권 교수)는 오는 11월 26일(금) 오후 1시, 서울 중구 대한상공회의소에서 ‘방송통신융합기반의 신산업 육성 및 신 규제패러다임 모색’을 주제로 가을 정기학술대회(조직위원장: KAIST 권영선 교수)를 개최한다.
이번 학술대회의 세부 논의주제는 ‘방송통신융합 환경에서 경쟁 및 규제이슈’, ‘통신시장에서의 요금과 시장성과’ 등으로 통신 산업의 현안 문제를 다루게 된다.
아울러 미디어산업의 당면 이슈인 ‘지상파 재전송 및 유료방송시장의 정책과제’, ‘인터넷기업의 탈 컨버전스 전략’, ‘미디어산업의 진화’, ‘뉴스보도의 편향성’ 등 다양한 시의성 있는 주제로 발표되고 논의된다.
또한, 최근 떠오르는 소셜 네트워킹서비스(SNS)와 정보보안 정책에 관한 논문도 발표된다.
이번 학술행사는 무료로 누구나 참석가능하다.(끝)
2010.11.24
조회수 10125
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전산학과 한동수 교수팀 무선 데이터 전송시스템 이용한 실내 스마트폰 위치 인식기술 개발
- Google 앱스토어를 통해서 전 세계 스마트폰 사용자에게 프로그램 배포 예정
- Wi-Fi 신호기반 스마트폰 위치 인식기술 개발
구글 안드로이드 폰, 애플 아이폰과 같은 Wi-Fi(무선 데이터 전송 시스템)기능을 갖춘 스마트폰에 탑재돼 활용될 수 있는 새로운 Wi-Fi 신호기반 실내 위치 인식기술을 우리대학 전산학과 한동수 교수 연구팀이 최근 개발했다.
이 기술은 스마트폰 사용자의 참여 방식을 통해 무선랜(Wireless LAN)의 신호강도, 중계기(AP) 고유번호 등을 담은 Wi-Fi 위치지문과 장소정보를 제공해 만들어진 오픈 라디오 맵(Wi-Fi Open Radio Map)을 바탕으로 위치를 인식하는 독특한 방식이다.
이 기술을 적용한 위치인식 프로그램은 이 MAP을 이용해 휴대기기의 위치를 판단해 정보를 사용자에게 제공한다. 이번 연구기술은 국내,외 특허가 출원중이다.
한 교수팀은 KAIST 내부 건물과 주변 건물을 대상으로 오픈 라디오 맵(Wi-Fi Open Radio Map)을 구축하고 몇몇 위치기반 응용서비스를 만들어 베타 테스트를 진행하고 있다.
2010년 상반기 중으로 구글과 애플 앱스토어를 통해 전세계 스마트폰 사용자에게 개발된 프로그램을 공개하고 배포할 예정이다.
국내에는 Wi-Fi 신호를 중계하는 중계기(Access Point, AP)가 200만기 이상 설치되어 있고, 최근 KT, SKT에서 스마트폰이 경쟁적으로 출시되면서 개발된 기술이 점차 확산, 보급될 것으로 예상된다.
이번에 개발된 위치 인식 기술은 GPS 신호가 도달하지 않는 실내에서 별도의 기기를 설치하지 않고 Wi-Fi 신호 정보만을 사용하여 룸 단위로 스마트 폰의 위치 정보를 인식하는 기술로서 다양한 실내 위치 기반 서비스 개발에 광범위하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
스마트폰을 사용한 실내 네비게이션 서비스, 위치 기반 SNS(Social Networking Service) 서비스, 위치 기반 노트 서비스, 위치 기반 명함 교환 서비스, 근무 위치 모니터링 서비스, 장소 기반 할인 카드 정보 제공 서비스, 장소 기반 휴대 기기 동작 자동 제어와 같은 서비스가 실내에서의 위치 인식을 통해서 새롭게 제공할 수 있는 서비스들이다. 그 밖에도 수많은 서비스가 스마트 폰 상에서 위치 기반 정보에 기반하여 개발될 수 있을 것으로 기대된다.
이번에 개발된 Wi-Fi 신호를 이용한 실내 위치 인식 기술은 학술적으로도 그 가치가 인정돼 2010년 4월초 독일 만하임(Mannheim)에서 열리는 퍼베이시브 컴퓨팅(Pervasive Computing) 국제 학술 대회인 IEEE PerCom 2010에 데모와 함께 소개될 예정이다.
향후에는 SK, KT, 삼성 등과 같이 스마트폰을 제조하고 판매하는 국내 업체와 위치 기반 서비스 회사와 협력도 모색할 예정이다.
관련 사이트(기술소개 동영상): http://elekspot.appspot.com/
2010.02.08
조회수 12632