알그레인즈 Proposal

1. proposal
PURE:Sum
한재현
웹 스크레이핑
학습 모델 생성
김재희
iOS UI/UX
Web Server 구축
컴퓨터공학부
201501494
컴퓨터공학부
201601692
팀장 팀원
1

2. 막대한
데이터
편향적인
정보 습득
동기 및 배경
알그레인즈 PURE:Sum
2

3. 선행 기술
알그레인즈 PURE:Sum
Daumsoft
소셜 미디어를 통한
사용자 감정 분석
- Konan Analytics4
- pulseK
- 국립국어원 말뭉치 구축
- 한국여성정책연구원 여성 정책
빅데이터 분석
- 심층 분석
- 속성 분석
- 모니터링
KONAN Technology
비정형 데이터 통합
분석 플랫폼
Saltlux
데이터 과학 기술을
통한 분석 서비스 제공
TIBUZZ
SNS, 커뮤니티 사이트
분석 / 시각화
- BC Social Media Analysis
- 방송사 Trend Insight Platform
- 브랜드 리포트
3

4. 관련 기술
알그레인즈 PURE:Sum
기계학습
- 학습데이터 선별
- 워드 임베딩 (Word2Vec)
- 학습 모델 생성
데이터 분석
학습 모델을 토대로
Data Set 감정 분석
Web Server 구축
- Django의 Rest Framework를 활용한
- RESTful 서비스
데이터 정형화
- BeautifulSoup을 이용한
- 웹 스크레이핑
- KoNLPy 클래스 성능 비교를 통한
형태소 분석
-
시각화
- 워드클라우드
- 누적빈도그래프
PURE:Sum
Step 01
Step 05
Step 02
Step 03
Step 04
4

5. 검색
- 키워드를 검색하거나
카테고리 이용
고성능 분석
- 카테고리에 저장된 항목들은 미리 분석된
데이터를 서버에서 불러옴
시각화
- 워드클라우드를 활용한
긍부정 비율 및 키워드 출력
- 리뷰 요약 출력
활용 방안 및 기대 효과알그레인즈 PURE:Sum
5

6. 개발 일정
알그레인즈 PURE:Sum
주요내용 1월 2월 3월 4월 5월
웹 Data 수집 ㅇ ㅇ ㅇ
형태소 분석 및 감정 식별 ㅇ ㅇ ㅇ
서버 설계 ㅇ ㅇ
Mobile Application 제작 ㅇ ㅇ
6

7. Q&A
7