KR101760108B1 - Sns 키워드 경로 분석 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 SNS 키워드 경로 분석 시스템을 제시하고 있다. 본 발명에 따른 SNS 키워드 경로 분석 시스템은 SNS상의 데이터를 분석하는 시스템에 있어서 SNS데이터를 수집 및 저장하는 AsterixDB와, 키워드를 입력받는 입력부와, 상기 AsterixDB의 SNS데이터를 이용하여 상기 키워드에 대응하는 이동경로 또는 확산경로 중 적어도 어느 하나를 포함하는 경로 분석을 수행하는 제어부와, 상기 이동경로 또는 확산경로 중 적어도 어느 하나를 포함하는 경로 분석 결과를 나타내는 표시부를 포함한다. 본 발명에 따르면, AsterixDB를 이용하여 기존 DB 대비 SNS 정보 분석시 빠른 처리 속도를 가질 수 있고, SNS상에서 실시간으로 발생하는 대량의 데이터 중 동일한 키워드를 갖는 데이터의 시간적 및 지역적 경로를 분석할 수 있으며 이를 통해 질병 경로 및 자연재해 경로 분석 등에 활용 가능하다.

Description

SNS 키워드 경로 분석 시스템{KEYWORD TRAJECTORY ANALYZING SYSTEM ON SOCIAL NETWORK}
본 발명은 SNS 키워드 경로 분석 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 SNS상에서 실시간으로 발생하는 대량의 데이터 중 동일한 키워드를 갖는 데이터의 시간적 및 지역적 경로를 분석하는 기술에 관한 것이다.
최근 인터넷으로 대표되는 네트워크 기술이 발전함에 따라 온라인 웹사이트 상의 게시판을 비롯하여 블로그, 카페 및 소셜 네트워크 서비스(SNS)와 같이 다양한 소셜 네트워크 환경을 통해 사용자 자신의 의견 표현이나 주변상황 및 소식을 전하고 있으며, 계속적인 통신망의 발달로 인해 인터넷과 모바일 상에 존재하는 디지털 콘텐츠 및 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 빅데이터(Big data) 시대가 도래하였다. 대표적인 소셜 네트워크 서비스로는 트위터(Twitter), 페이스북(Facebook), 인스타그램(instagram) 등이 있으며, 이러한 소셜 네트워크 서비스는 실시간으로 대량의 데이터를 양산해내는 특징 있다.
대량의 데이터들 중에서도 특히 질병이나 자연재해와 같이 사건 발생 후 시간흐름에 따라 타지역에도 유사한 사건이 발생활 확률이 높은 연속성이 있는 데이터(연속성 이벤트)가 존재한다. 이러한 연속성 이벤트는 사회적으로 큰 사회적 파장을 일으킬 수 있으므로, 실시간으로 경로를 분석할 수 있다면 신속한 대응방안을 수립할 수 있다. 그러나 현재 소셜 네트워크 상의 정보 수집 및 분석과 관련된 기술은 이벤트들 간의 시간적 및 지역적 요소를 고려하여 연관성을 분석하거나, 이벤트의 이동 및 확산 경로 등을 제공하지 못하는 문제점이 있다.
한국등록특허공보 제10-1532252호 (소셜 네트워크 정보 수집 및 분석 시스템)
본 발명은 상기와 같은 문제점을 감안하여 안출된 것으로, SNS상에서 실시간으로 발생하는 대량의 데이터 중 동일한 키워드를 갖는 데이터의 시간적 및 지역적 경로를 분석하는 SNS 키워드 경로 분석 시스템을 제공하는 것을 일 목적으로 한다.
또한 본 발명은 SNS상에서 실시간으로 발생하는 대량의 데이터를 기존 DB 대비 응답 속도가 우수한 AsterixDB를 이용하여 설계한 SNS 키워드 경로 분석 시스템 제공을 또 다른 목적으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따른 SNS 키워드 경로 분석 시스템은, SNS상의 데이터를 분석하는 시스템에 있어서, SNS데이터를 수집 및 저장하는 AsterixDB와, 키워드를 입력받는 입력부와, 상기 AsterixDB의 SNS데이터를 이용하여 상기 키워드에 대응하는 이동경로 또는 확산경로 중 적어도 어느 하나를 포함하는 경로 분석을 수행하는 제어부와, 상기 이동경로 또는 확산경로 중 적어도 어느 하나를 포함하는 경로 분석 결과를 나타내는 표시부를 포함한다.
바람직하게는, 상기 제어부는 상기 AsterixDB의 SNS데이터를 이용하여 상기 키워드에 대응하는 이동경로 또는 확산경로 중 적어도 어느 하나를 포함하는 경로 분석을 수행하되, 상기 AsterixDB에 저장된 데이터 추출시 기 지정된 AQL을 사용할 수 있다.
바람직하게는, 상기 제어부는 상기 AsterixDB의 SNS데이터를 이용하여 상기 키워드에 대응하는 이동경로 또는 확산경로 중 적어도 어느 하나를 포함하는 경로 분석을 수행하되, 상기 SNS데이터를 지역별로 그룹화한 후 다시 시간별로 그룹화하여 상기 이동경로 또는 확산경로를 분석할 수 있다.
본 발명의 또 다른 일 측면에 따른 SNS 키워드 경로 분석 방법은, SNS상의 데이터를 분석하는 방법에 있어서, AsterixDB가 SNS데이터를 수집 및 저장하는 SNS 수집 및 저장 단계와, 입력부가 키워드를 입력받는 키워드 입력 단계와, 제어부가 상기 AsterixDB를 이용하여 상기 키워드에 대응하는 이동경로 또는 확산경로 중 적어도 어느 하나를 포함한 경로 분석을 수행하는 경로 분석 단계와, 표시부가 상기 제어부가 수행한 상기 이동경로 또는 확산경로 중 적어도 어느 하나를 포함한 경로 분석 결과를 나타내는 경로 분석 결과 표시 단계를 포함한다.
바람직하게는, 상기 경로 분석 단계는, 제어부가 상기 AsterixDB를 이용하여 상기 키워드에 대응하는 이동경로 또는 확산경로 중 적어도 어느 하나를 포함한 경로 분석을 수행하되, 상기 AsterixDB에 저장된 데이터 추출시 기 지정된 AQL을 사용하고, 상기 SNS데이터를 지역별로 그룹화한 후 다시 시간별로 그룹화하여 상기 이동경로 또는 확산경로를 분석하는 과정을 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, AsterixDB를 이용하여 기존 DB 대비 SNS 정보 분석시 빠른 처리 속도를 가질 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, SNS상에서 실시간으로 발생하는 대량의 데이터 중 동일한 키워드를 갖는 데이터의 시간적 및 지역적 경로를 분석할 수 있고, 이를 통해 질병 경로 및 자연재해 경로 분석 등에 활용 가능하다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 SNS 키워드 경로 분석 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 SNS 키워드 경로 분석 시스템 세부 구조의 예를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 SNS 키워드 경로 분석 시스템의 키워드 경로 분석을 위한 AQL을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 SNS 키워드 경로 분석 시스템의 키워드 경로 분석 결과의 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 SNS 키워드 경로 분석 시스템의 쿼리 응답속도 비교실험결과를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 SNS 키워드 경로 분석 방법의 흐름도이다.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 첨부 도면 및 도면에 기재된 내용을 참조하여야 한다. 또한 본 발명의 실시예에서 제시되는 특정한 구조 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있다. 마찬가지로 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 되며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경물, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 SNS 키워드 경로 분석 시스템(1)의 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 SNS 키워드 경로 분석 시스템(1)의 세부 구조 예시도이다. 이를 참조하여 설명한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 SNS 키워드 경로 분석 시스템(1)은 AsterixDB(10), 입력부(20), 제어부(30), 표시부(40)를 포함할 수 있다. AsterixDB(10)는 SNS 데이터를 수집하고 저장하는 기능을 담당한다. AsterixDB(10)란 Apache project로 UCI (University of California, Irvine)의 빅데이터 그룹에서 개발한 오픈소스 BDMS (Big Data Management System)이다. 객체 지향 데이터베이스와 JSON을 확장시킨 NoSQL 스타일의 데이터 모델을 기반으로 반 구조화된 형태의 데이터를 처리하는 데에 있어 유연한 특성을 갖고 있다. 또한 비정형 데이터에 대한 분석과 쿼리를 제공하고 있다. 대량의 데이터 처리를 위해 클러스터를 쉽게 구성하여 분산 처리가 가능하고, 1000개 이상의 코어와 500개 이상의 디스크로 확장이 가능하다. 실시간으로 생성되는 데이터를 수용하기 위한 피드(feed) 기능 이외에도 B+ tree, R tree, inverted keyword 등 다양한 타입의 인덱싱을 지원하고 있다. 앞서 언급한 AsterixDB의 특징들은 반 구조화된 비정형 데이터이면서 실시간으로 계속하여 대량 생성되는 데이터인 SNS 데이터 즉 소셜 미디어 콘텐츠의 효율적인 처리가 가능 하도록 한다.
입력부(20)는 키워드를 입력받을 수 있다. 사용자가 얻고자하는 정보에 대한 핵심단어로서 ‘폭설’, ‘메르스’ 등과 같이 의미하는 것이 분명한 단어를 말한다.
제어부(30)는 키워드에 대응하는 이동경로 또는 확산경로 중 적어도 어느 하나를 포함하는 경로 분석 결과를 생성하며, 상기 AsterixDB의 SNS데이터를 이용하여 경로 분석을 수행할 수 있다. 즉 키워드 경로 분석을 수행한다. 키워드 경로는 특정 키워드가 발생하는 시간과 지역을 분석하여 어떠한 경로로 전파되어 갔는지 분석한 결과로서 폭설과 같은 단발성 이벤트가 발생한 경우 이동 경로일 수 있고, 감염성 질병과 같은 연속성 이벤트에 의한 경우 확산 경로일 수 있다. 일반적으로 특정 이벤트나 사건이 발생하면, 그와 관련된 SNS데이터들이 실시간으로 대량 생산되며, 특히 트위터의 경우 재해나 질병 등이 발생하면 해당 키워드가 포함된 관련 콘텐츠들을 빠르게 생성하고, 또 리트윗(RT)이나 공유를 통해 빠른 속도로 전파시킨다. 특정 키워드가 포함된 SNS데이터들이 발생한 시간과 위치를 분석하여 어떠한 경로로 발생하고 확장되는지를 키워드 경로 분석을 통해 파악할 수 있다.
제어부(30)가 전술한 키워드 경로 분석 및 추출을 하기 위해서는 AsterixDB(10)를 이용하게 되는데 AsterixDB(10)에 저장된 데이터 중 필요한 데이터 추출시 사용하는 기 지정된 AQL은 도 3과 같으며 이를 참조하여 설명한다. 키워드 경로 분석은 수집된 SNS 데이터의 전처리 과정을 거친 후, 경로를 분석하는 과정을 통해 이루어진다. 콘텐츠의 발생 시간과 지역을 기준으로 하기 때문에 모든 콘텐츠를 지역 별로 그룹화하고, 각 지역 별로 그룹화 된 콘텐츠들의 발생 시간대를 기준으로 콘텐츠 정량화 해야한다. 만약 ‘폭설’ 이라는 키워드의 SNS 데이터를 검색한다면, ‘폭설’이라는 단어가 포함된 모든 SNS데이터를 발생 지역에 따라 분류하게 된다. 지역 별로 분류된 SNS데이터는 각 지역 내에서 SNS데이터가 발생한 시간에 따라 다시 한번 분류된다. 각 시간대에서 가장 많이 SNS데이터가 발생된 순서에 따라 정렬하게 되면, 키워드 경로를 추출할 수 있다. 제어부(30)는 컴퓨터를 포함한 태블릿, 모바일 PC 등의 형태로 구현될 수 있다.
표시부(40)는 이동경로 또는 확산경로 중 적어도 어느 하나를 나타내는 역할을 수행한다. 즉 키워드 경로 분석 결과를 나타낸다. 표시부(40) 역시 모바일PC, 모니터 등의 형태로 구현할 수 있는 것은 당연하다.
본 발명의 일 실시예에 따른 SNS 키워드 경로 분석 시스템의 세부구조의 예를 도 2를 참조하여 설명하면 먼저 SNS데이터를 수집하는 크롤링 모듈, 수집된 SNS데이터를 처리하여 AsterixDB(10)에 저장하는 전처리 모듈, SNS데이터를 통한 키워드 경로를 분석하는 제어부(30)에 포함되는 분석 모듈과 분석된 결과를 구현하여 사용자가 보기 쉽게 해 주는 표시부(40)에 해당하는 시각화 모듈로 이루어질 수 있다. 도 2와 같이 상기 크롤링 모듈을 통해 수집한 SNS데이터를 한국 지도에 맵핑시킨후 전처리 모듈에서 ADM형식으로 변환하여 AsterixDB(10)에 저장하며 AQL(AsterixDB Query Language)을 이용하여 관리할 수 있다. 상기 분석 모듈은 사용자가 원하는 정보에 대응하는 키워드를 AQL을 통해 AsterixDB(10)에서 SNS데이터를 검색하고 시간별 지역별 빈도수를 계산한다. 상기 시각화 모듈은 상기 분석 모듈의 분석 결과들을 시간별로 빈도수가 높은 지역을 연결하여 지도에 나타낼 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 SNS 키워드 경로 분석 시스템의 예로써‘폭설’ 키워드 경로 분석 결과를 나타낸 도면으로써, 이를 참조하여 설명한다.
실험예로써 소셜 네트워크 서비스(SNS) 중 대표적인 소셜 미디어 콘텐츠 제공 사이트라고 할 수 있는 트위터와 사진과 동영상 콘텐츠를 기반으로 하고 있는 인스타그램 데이터를 대상으로 하였으며, 2016년 1월 25일부터 1달 간, 약 500만 건의 트위터 데이터와 약 200만 건의 인스타그램 데이터를 각각 제공하고 있는 스트리밍 API와 Media, TagEndpoints를 이용하여 수집하였다. 또한 국내 지도 데이터를 매핑하기 위해 KOSTAT에서 제공하는 지역 정보 기반의 사전을 만들었다.‘폭설’ 키워드를 트위터와 인스타그램 데이터에서 각각 입력했을 때의 경로 분석 결과 예를 도3에 나타내었으며 (a)가 트위터 (b)가 인스타그램의 결과이다.
트위터는 전라남도, 충청남도, 경기도, 전라북도, 부산의 순으로 경로가 추출되었는데, 실제로 해당 시기인 2016년 1월 25일부터 28일까지 추출된 지역들에서 폭설에 관한 일기예보가 다수 있었다. 인스타그램의 경우 전라북도, 광주, 강원도 순으로 전파되는 경로가 추출됐다. 트위터와 다르게 해당 단어에 대해 청주시에서 단양군으로 경로가 추출된다. 트위터와 인스타그램에 동일한 키워드를 입력하여도 매우 다른 결과를 보여주게 된다. 이는 트위터와 인스타그램이 각각 갖고 있는 특성에 의한 결과로 볼 수 있다. 트위터는 140자의 짧은 글로 작성이 가능한 특징 때문에 다른 소셜 미디어 사이트들 보다 빠르고 즉각적인 SNS데이터들이 많이 발생하여 실시간 트렌드 파악에 용이하기 때문에 자연 재해나 정치 관련 키워드에 대한 경로 추출에 용이하다. 반면 인스타그램은 사진과 동영상을 기반으로 콘텐츠를 작성하기 때문에 맛집이나 콘서트 등 일상 생활이나 개인의 취향에 관련된 키워드 경로 분석에 이용할 때 의미가 있다. 이렇듯 본 발명의 일 측면에 따른 SNS 키워드 경로 분석 시스템을 이용하면 각 소셜 미디어 사이트에 동일한 키워드를 적용하여 비교 분석이 가능할 뿐만 아니라, 키워드의 특성에 따라 필요한 미디어 사이트에서 경로 분석 및 추출이 가능하다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 SNS 키워드 경로 분석 시스템의 AsterixDB(10)와 기존 MySQL의 쿼리 응답속도 비교실험결과를 나타낸 도면이다. AsterixDB(10)를 사용함으로써 성능적인 향상을 이루었는지 검증하기 위해 일반적으로 많이 사용되는 MySQL을 이용하였을 때와의 속도 차이를 측정했다. 정확한 실험을 위해 동일한 환경의 리눅스 시스템에서 동일한 데이터를 각각 AsterixDB(10)와 MySQL에 저장하고, 경로 분석에 필요한 정보를 가져오는 기능의 수행이 가능한 쿼리를 전송한 뒤 그에 따른 응답 속도를 측정하여 비교했다. 지역 별로 그룹화한 뒤 시간대 별로 또 다시 그룹화 해야 하기 때문에 쿼리가 복잡해진다. AstirxDB(10)의 수집 및 저장을 통해 제어부(30)가 분석해야 할 대상인 SNS데이터의 수가 많아질수록 MySQL 보다 AsterixDB(10)에서 훨씬 빠른 속도를 보이는 것을 알 수 있다. AsterixDB가 대량의 SNS데이터를 실시간으로 처리하는 데에 있어 보다 효율적인 처리가 가능하다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 SNS 키워드 경로 분석 방법의 흐름도로서 이를 참조하여 설명하면. 본 발명의 일 실시예에 따른 SNS 키워드 경로 분석 방법은 SNS데이터 수집 및 저장 단계(s1), 키워드 입력 단계(s2), 경로 분석 단계(s3), 경로 분석 결과 표시 단계(s4)를 포함할 수 있다. 전술한 도 1 내지 도 5를 참조한 설명을 토대로 본 발명의 일 실시예에 따른 SNS 키워드 경로 분석 방법을 설명하면, SNS데이터 수집 및 저장 단계(s1)는 AsterixDB(10)가 SNS데이터를 수집 및 저장하는 과정을 말하고, 키워드 입력 단계(s2)는 입력부(20)가 키워드를 입력받는 과정을 말하며, 경로 분석 단계(s3)는 제어부(30)가 AsterixDB(10)를 이용하여 상기 키워드에 대응하는 이동경로 또는 확산경로 중 적어도 어느 하나를 포함한 경로 분석을 수행하는 과정이다. 경로 분석 단계(S3)는, 제어부(30)가 AsterixDB(10)를 이용하여 상기 키워드에 대응하는 이동경로 또는 확산경로 중 적어도 어느 하나를 포함한 경로 분석을 수행하되, AsterixDB(10)에 저장된 데이터 추출시 기 지정된 AQL을 사용하고, 상기 SNS데이터를 지역별로 그룹화한 후 다시 시간별로 그룹화하여 상기 이동경로 또는 확산경로를 분석하는 과정을 포함할 수 있다. 경로 분석 결과 표시 단계(s4)는 표시부(40)가 제어부(30)가 수행한 상기 이동경로 또는 확산경로 중 적어도 어느 하나를 포함한 경로 분석 결과를 나타내는 단계를 말하는 것이다.
지금까지 본 발명을 바람직한 실시예를 참조하여 상세히 설명하였다. 그러나 본 발명이 상기한 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 또는 수정이 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 사상이 미친다 할 것이다.

Claims (5)

  1. SNS상의 데이터를 분석하는 시스템에 있어서,
    SNS데이터를 수집하는 크롤링 모듈;
    상기 크롤링 모듈에서 수집된 SNS데이터를 한국 지도에 맵핑시킨후 ADM형식으로 변환하는 전처리 모듈;
    상기 전처리 모듈에서 ADM형식으로 변환된 SNS데이터를 저장하는 AsterixDB;
    키워드를 입력받는 입력부;
    상기 AsterixDB에 ADM형식으로 저장된 SNS데이터를 이용하여 상기 키워드에 대응하는 이동경로 또는 확산경로 중 적어도 어느 하나를 포함하는 경로 분석을 수행하는 분석모듈;
    상기 이동경로 또는 확산경로 중 적어도 어느 하나를 포함하는 경로 분석 결과를 나타내는 표시부를 포함하며,
    상기 분석모듈은, 상기 AsterixDB에 저장된 SNS데이터 중 상기 키워드가 포함된 모든 SNS데이터를 발생 지역별로 그룹화하고, 상기 지역별로 그룹화된 SNS데이터를 상기 각 지역 내에서 발생한 시간에 따라 다시 분류한 후, 각 시간대에서 상기 분류된 SNS데이터가 가장 많이 발생된 순서에 따라 정렬하여 상기 경로 분석을 하고,
    상기 표시부는, 상기 분석모듈에서 한 경로 분석 결과에 따라 정렬된 지역들을 시간별로 빈도수가 높은 지역을 연결하여 지도에 나타냄으로써 상기 경로 분석 결과를 나타내는 것을 특징으로 하는 SNS 키워드 경로 분석 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. SNS상의 데이터를 분석하는 방법에 있어서,
    크롤링 모듈이 SNS데이터를 수집하는 수집 단계;
    전처리 모듈이 상기 수집 단계에서 수집된 SNS데이터를 한국 지도에 맵핑시킨후 ADM형식으로 변환하는 전처리 단계;
    AsterixDB가 상기 전처리 단계에서 ADM형식으로 변환된 SNS데이터를 저장하는 저장 단계;
    입력부가 키워드를 입력받는 키워드 입력 단계;
    분석모듈이 상기 저장 단계에서 ADM형식으로 저장된 SNS데이터 중 상기 키워드가 포함된 모든 SNS데이터를 발생 지역별로 그룹화하고, 상기 지역별로 그룹화된 SNS데이터를 상기 각 지역 내에서 발생한 시간에 따라 다시 분류한 후, 각 시간대에서 상기 분류된 SNS데이터가 가장 많이 발생된 순서에 따라 정렬하여 경로 분석을 수행하는 경로 분석 단계;
    표시부가 상기 경로 분석 단계에서 수행된 경로 분석 결과를 시간별로 빈도수가 높은 지역을 연결하여 지도에 나타내는 경로 분석 결과 표시 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 SNS 키워드 경로 분석 방법.
  5. 삭제
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20190136337A (ko) * 2018-05-30 2019-12-10 가천대학교 산학협력단 소셜미디어 컨텐츠 기반 감정 분석 방법, 시스템 및 컴퓨터-판독가능 매체

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20190136337A (ko) * 2018-05-30 2019-12-10 가천대학교 산학협력단 소셜미디어 컨텐츠 기반 감정 분석 방법, 시스템 및 컴퓨터-판독가능 매체
KR102111672B1 (ko) * 2018-05-30 2020-05-15 가천대학교 산학협력단 소셜미디어 컨텐츠 기반 감정 분석 방법, 시스템 및 컴퓨터-판독가능 매체

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