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저자정보
전원표 (바이브컴퍼니) 윤효근 (바이브컴퍼니) 안창원 (바이브컴퍼니)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제24권 제1호
발행연도
2023.1
수록면
79 - 89 (11page)
DOI
10.9728/dcs.2023.24.1.79

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최근 성숙기에 접어든 소셜 미디어 시장 성장률이 코로나 19를 기점으로 다시금 상승 추세로 돌아섰다. 그 수치는 2022년 1월 기준 45억 2천만 명이나 되고, 이에 따라 생산되는 데이터의 양도 급속도로 증가하고 이를 분석하기 위한 기술도 발전하고 있다. 이러한 소셜 미디어 데이터를 다양한 관점에서 분석하고 활용하기 위해서는 기존의 공간 정형데이터와 융합 분석이 필요하다. 소셜 미디어의 특성상 데이터를 실시간으로 분석할 수 있어야하고, 융합 분석을 위해 공간 정보 추출 할 수 있어야 한다. 이에 따라, 본 논문에서는 실시간 분석 프레임워크인 스톰을 활용하여 공간 정보를 실시간으로 추출하는 시스템을 제안한다. 실험 결과, 15개의 익스큐터를 사용할 경우 377.59㎳, 25.03㎳의 지연시간이 발생하였으나, 34개의 익스큐터를 사용한 결과 39.54㎳, 0.8㎳로 338.05㎳, 24.23㎳의 지연시간이 감소됨을 확인하였다.
#실시간 분석 #공간 정보 추출 #텍스트 마이닝 #개체명 인식 #아파치 스톰 #Real-time analysis #Spacial information extraction #Text mining #Named entity recognition #Apache storm

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 실시간 공간 정보 추출 시스템 설계 및 구현
Ⅳ. 분석 테스트
Ⅴ. 결론
참고문헌

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