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초록·키워드

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인스턴트 메신저는 구성원간의 주요한 상호작용 도구이며, 코로나19와 같은 비대면 시대에는 더욱 그렇다. 현재까지 제안된 대다수 상호작용 분석 기법은 특정 목적 용도나, 오프라인 기준이다. 그러나 인스턴트 메신저사용자는 온라인에서 특정 목적 없이 일상적인 대화를 나눈다. 본 논문에서는 보상 값이 있는 이산시간 마코프 모델을 이용하여 채팅 구성원 간의 관계 분석 방법을 제안한다. 대화나 댓글을 말뭉치에 따라 분류하여 하나의 상태로 나타내어 마코프 모델을 생성한 후에, 의미적인 정보 추론을 위해 질의를 확률 시제 논리로 표현한다. 모델과 질의를 받아들여 확률 모델 체킹 도구인 PRISM을 이용하여 질의의 값을 추론하고, 그 값이 갖는 의미를 해석하였다. 사례 연구로, 카카오톡 채팅 데이터를 분석하였다. 그 결과, 지금까지의 분석 기법으로 도출하기 힘들었던 “누가 이 그룹에서 대화의 주도권을 갖고 있는가?”와 같은 다양한 의미적인 정보를 도출할 수 있었다.

Instant Messenger plays an important tool for interactions among participants, even more so in the non face-to-face era under COVID-19. To date, most of interaction analysis techniques have some specific purposes or are based on offline. However, the majority of users who uses instant messengers applies them for everyday conversations without specific purposes, which are done online. This paper proposes an analysis method of the relationship among members in a chat group using Discrete Time Markov Model with rewards. Each chat is classified with the corpus and regarded as a state in the generated model. Based on the state, queries are formalized with probabilistic temporal logic. PRISM, probabilistic model checking tool, then takes the model and the queries, and produces the results which gives a meaningful information on relationships among members in the chat group. As a case study, actual chat data from Kakao Talk was analyzed with the proposed method. The result shows that it can derive many meaningful information such as “who takes the initiative in a group?” which was difficult to derive with the previous ones.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 마코프 모델링 및 질의 작성
Ⅳ. 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (11)

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