트렌드 분석을 위한 이미지 데이터 수집 및 가공 방법에 대한 연구

초록

스마트폰이 대중화되고 인터넷 기반의 통신망이 필수가 되면서, Social Networking Service(이하 SNS)는 현대인들의 필수품으로 자리 잡아 현대의 문화를 관통하고 있다. 휴대폰의 기존의 문자 메시지 기능을 메신저가 대체하고, 소셜미디어 사용이 보편화되면서, 기존 텍스트 방식의 정보 공유에서 이미지 및 고용량 데이터를 중심으로 정보의 교환이 이루어지고 있다. SNS가 트렌드를 반영하고 또 생산하는 소비자와 생산자의 역할을 동시에 수행하면서, SNS 데이터 활용의 가치가 높아지고 있다. 본 연구에서는 SNS의 프로필 이미지에 주목하여 트렌드를 분석하고자 한다. 시간에 따라 프로필 이미지를 분류하여, 특정 이미지의 비율이 어떻게 변화하는지를 관찰하는 방법을 제안한다. Python을 이용하고 GUI기반의 프로그램을 통하여, Histogram, SSIM, Feature Matching(SIFT) 방법 중 통해 가장 적합한 방법을 제시한다.

키워드