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최근 4차 산업혁명으로 다양한 환경에서 데이터가 발생하고 그 양이 급격하게 증가하고 있으며, 그중 대부분을 차지하는 비정형 데이터 분석에 대한 수요가 늘어나고 있다. 특히 온라인 커뮤니케이션의 필수요소인 소셜미디어에서 발생하는 데이터는 마케팅 전략 도출, 사회 동향 분석 등 다양하게 활용되며 매우 중요한 역할을 하고있다. 하지만 소셜미디어 마이닝을 위해서는 프로그래밍 언어와 함께 복잡한 텍스트 마이닝 기법의 학습이나 유료 애플리케이션 사용이 요구되어 쉽게 접근하기 어려운 실정이다. 이에 본 논문은 프로그램 언어에 의존하지 않고, 누구나 쉽고 간편하게 소셜미디어 마이닝을 수행할 수 있게 도와주는 애플리케이션인 Korean Natural Language Application (KoALA)을 개발한다. KoALA는 소셜미디어 마이닝을 위한 애플리케이션으로써, 데이터 수집, 전처리, 분석에 이르는 과정을 처리하는 통합 애플리케이션이다. 본 논문에서는 디자인 사이언스 방법론을 적용한 KoALA의 설계 및 구현 과정과 소셜마이닝 수행 프로세스를 설명하고, 대선관련 소셜미디어 마이닝 사례를 들어 KoALA의 실제 활용방안을 서술한다. 본 논문을 통해 소셜 네트워크 서비스(SNS), 온라인 리뷰 등 다양한 소셜미디어에서 발생하는 데이터를 활용한 비즈니스와 전략 수립과 연구 활성화를 통해 실무적, 학술적으로 기여하고자 한다.

목차

요약
 1. 서론
 2. 개념적 배경
  2.1. 디자인 사이언스(Design science)
  2.2. 소셜미디어(Social media)
  2.3. 텍스트 마이닝(Text mining)
 3. 애플리케이션 설계 및 개발
  3.1. 개발 절차
  3.2. 분석 파이프라인 설계 및 구현
  3.3. 분석 파이프라인 패키지화 및 인터페이스 구현
  3.4. 개발 결과
 4. 적용사례: 19대 대선 트렌드 분석
  4.1. 데이터 수집
  4.2. 데이터 분류 및 전처리
  4.3. 데이터 분석 및 결과 해석
 5. 결론
  5.1. 한계점 및 향후 연구
  5.2. 기대효과 및 활용방안
 참고문헌

저자

• 전병진 [ 연세대학교 정보대학원 ]
• 최윤진 [ 연세대학교 정보대학원 ]
• 김희웅 [ 연세대학교 정보대학원 ]

참고문헌