• 한국통신학회논문지
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• 제38A권10호
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• pp.908-917
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• 2013

본 논문에서는 기기 간 직접(device-to-device) 통신 시스템에서 근접한 디바이스의 모바일 어플리케이션 및 서비스를 발견하기 위한 디스커버리 프로토콜을 제안한다. 기기 간 직접통신 기술을 기반으로 모바일 소셜네트워크, 모바일 마케팅 등의 근접 기반 어플리케이션을 실현할 수 있다. 이를 위해 우선적으로 주변에 있는 수많은 디바이스에서 원하는 어플리케이션을 찾아내는 디스커버리 프로토콜의 설계가 필수적이다. 기반 시설이 없는 에드혹 망에서 디스커버리 프로토콜을 구현하기 위해서는 디바이스 내부의 어플리케이션 정보를 축약해서 디스커버리 코드를 생성하고 이를 주기적으로 방송하는 방법을 쓸 수 있다. 본 논문에서는 해시함수 및 블룸필터(Bloom filter)를 이용하여 디스커버리 프로토콜을 설계하고 이의 성능을 수학적으로 분석한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.223-224
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• 2014

최근 빅데이터 시대에 다가와서 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)가 중요한 정보 공유의 수단으로 발전함에 따라 그에 따른 예측분석, 동향분석, 이슈탐지 등이 증가하고 있으며, 콘텐츠 분야에서 빅데이터 기법 사례가 증가하는 추세이다. 모바일기기 보급이 빠르게 확산되면서 SNS 활성화와 함께 많은 양의 데이터가 증가하고 있으며, 인스타그램과 같은 해시태그 사용 가능 SNS 서비스에서 해시태그의 동시출현은 해시태그만의 연관성이 있음을 의미한다. 본 논문에서는 대상 SNS의 동시출현 해시태그를 분석하기 위해 발생되는 데이터를 가지고 현재 트렌드에 맞게 분석하여 정보를 제공하는 방법을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1199-1205
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• 2021

빅데이터 시대에는 단순히 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 실시간 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 빅데이터를 효과적으로 분석하는 것이 매우 중요하다. 빅데이터 분석은 데이터 저장소에 저장된 빅데이터 속에서 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세를 발견하여 새로운 가치를 창출하는 과정이다. 빅데이터 분석 도구인 R 언어를 이용하여 비정형 논문 데이터를 빈도분석을 통해 분석결과를 요약과 시각화하고자 한다. 본 연구에서 사용된 데이터는 한국정보통신학회 학회지 논문 중에서 2021년 1월호-5월호 총 논문 104편을 대상으로 분석하였다. 최종 분석결과 가장 많이 언급된 키워드는 "데이터"가 1,538회로 1위를 차지하였다. 따라서 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.2439-2446
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• 2013

최근 스마트 폰 출현과 함께 인터넷 검색, 트위터, 페이스북 등의 SNS(Social Network Service) 가 폭발적으로 성장하고 지속적인 IT 발달로 인해 새롭게 창출, 유통되는 정보 즉, 빅 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있다. 또한 기업 간의 경쟁이 날로 심화되어 가고 있는 가운데 효율적인 경영을 위해서는 시시각각으로 변하는 고객의 니즈를 파악하기 위해 그 어느 때 보다도 고객피드백이 필요한 시대이다. 이를 위해 다양한 고객의 목소리가 담겨 있는 소셜 빅 데이터는 꼭 필요한 자원이기 때문에 모바일 스마트 혁명의 핵심 자원인 빅 데이터를 어떻게 분석, 활용 할 것인지 많은 기업들의 관심이 집중되고 있다. 소셜 빅 데이터의 데이터 수집과 분석은 버즈(Buzz) 모니터링이라는 시스템을 통해 이루어지고 있다. 본 연구에서는 빅 데이터를 분석하는 버즈모니터링에 대해 고찰해 보고 실제 버즈모니터링을 통해 얻은 고객평판 사례를 제시하여 그 결과를 분석하고 시사점을 고찰해 본다. 의료기관 평판 사례분석 결과 각 병원과 평가항목에 따라 호감도가 다르므로 해당병원에서 구체적인 고객의 반응을 실시간으로 파악하여 개선점을 찾을 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.146-147
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• 2017

빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터 분석을 2011년 이래로 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 새로운 가치 창출을 위해 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석 도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 분석하였다. 2017년 10월 8일 시점 1개월 기간을 설정하여 "사물인터넷" 키워드에 대한 대중들의 인식을 분석하였다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 사물인터넷 키워드에 대한 1위 연관 검색어는 기술(995)인 것으로 나타났다. 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.140-141
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• 2017

빅데이터 분석은 데이터 저장소에 저장된 대용량 데이터 속에서 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세를 발견하여 새로운 가치를 창출하는 과정이다. 또한 빅데이터 분석은 소셜 빅데이터, 실시간 사물지능통신(M2M; Machine to Machine), 센서 데이터, 기업 고객관계 데이터 등 도처에 존재하는 다양한 성격의 빅데이터를 효과적으로 분석하는 것을 말한다. 빅데이터 시대에는 단순히 데이터 베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 폭발적으로 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 빅데이터를 효과적으로 분석하는 것이 무엇보다 중요해졌다. 그런데 메타분석은 여러 실증연구의 정량적인 결과를 통합과 분석을 통해 전체 결과를 조망할 기회를 제공하는 통계적 통합 방법이다. 따라서 본 연구는 우리나라에서 2000년-2017년 사이 혁신확산이론 모델을 기반으로 한 주제로 출판된 연구 50개 논문 750개 샘플을 대상으로 하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.525-530
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• 2023

최근 소셜 네트워크 서비스(SNS) 및 모바일 서비스가 증가함에 따라 사용자들은 다양한 종류의 위험에 직면하고 있다. 특히 온라인 그루밍과 온라인 루머 같은 위험은 한 개인의 삶을 완전히 망가뜨릴 수 있을 정도로 심각한 문제로 자리 잡았다. 그러나 많은 경우 이러한 위험들을 판단하는 시점은 사건이 일어난 이후이고, 주로 법적인 증거채택을 위한 위험성 판별이 대다수이다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 사전에 예방하는 것에 초점을 맞추었고, 계속적으로 발생하는 대화와 같은 event를 실시간으로 감지하고, 위험을 사전에 탐지할 수 있는 Real-Time Early Risk Detection(RERD) 문제를 정의하고자 한다. 온라인 그루밍과 루머를 실시간 조기 위험 감지(RERD) 문제로 정의하고 해당 데이터셋과 평가지표를 소개한다. 또한 RERD 문제를 정확하고 신속하게 해결할 수 있는 강화학습 기반 새로운 방법론인 RT-ERD 모델을 소개한다. 해당 방법론은 RERD 문제를 이루고 있는 온라인 그루밍, 루머 도메인에 대한 실험에서 각각 기존의 모델들을 뛰어넘는 state-of-the-art의 성능을 달성하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.311-325
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• 2016

모바일 인스턴트 메신저를 통한 커뮤니케이션이 지닌 특성 중 하나인 이모티콘의 사용 비중은 최근 비약적으로 증가하며 관련 시장도 커지고 있다. 이처럼 모바일 인스턴트 메신저 내 이모티콘 시장 가치가 증대되고 있음에도 불구하고, 이에 대한 학문적 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 이러한 학문적 간극(gap)을 메우고, 모바일 인스턴트 메신저 서비스 내 이모티콘 시장 확대를 위한 전략 방향을 제안하기 위해 수행되었다. 보다 구체적으로 본 연구는 국내 스마트폰 사용자들이 가장 많이 사용하고 있는 모바일 인스턴트 메신저 앱인 카카오톡을 대상으로 카카오톡 내 이모티콘 구매의도에 영향을 미치는 요인들에 대해 탐색해보고자 한다. 본 연구는 카카오톡 대학생 사용자 193명을 대상으로 설문조사를 통해 진행되었으며, 구조방정식 모형의 경로분석을 사용하여 가설 검증을 하였다. 분석 결과, 모바일 인스턴트 메신저에 대한 소비자의 지각된 혜택은 시스템 신뢰도에 양(+)의 영향을 주었고, 지각된 위험은 음(-)의 영향을 주었다. 또한 이모티콘에 대한 지각된 유용성과 플로우는 각각 이모티콘 사용태도에 양(+)의 영향을 주었다. 그리고 시스템 신뢰도와 이모티콘 사용태도는 이모티콘 구매의도에 각각 양(+)의 영향력을 주는 것으로 밝혀졌다. 본 연구는 게임이나 소셜 네트워크 서비스 등 다른 모바일 관련 서비스 컨텐츠에 비해 상대적으로 연구가 많이 진행되지 않은 모바일 인스턴트 메신저 내 이모티콘 구매에 대한 연구로서 구체적인 이론적, 실무적함의 역시 논하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제2권1호
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• pp.93-98
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• 2016

최근 정보통신기술의 발달로 인한 각종 모바일 기기와 스마트 기기를 통해 소셜 네트워크 서비스가 많이 대중화 되고 있다. SNS는 오프라인에 존재하는 사회적 관계망이 온라인으로 이동한 친목기반 인맥 형성 서비스이다. SNS는 온라인 커뮤니티와 혼동되어 사용되기도 하지만 차이점이 있다. 이러한 기기들로부터 수집된 정보를 모델링하는 알고리즘으로는 연관성, 군집화, 신경망, 결정 나무 등의 다양한 기법이 제안되고 있다. 이러한 기법들을 활용하여 여러 가지 방대한 자료를 효과적으로 사용 하는데 연구할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 특히 군집화에서 좋은 성능으로 평가받는 EM 알고리즘에 대해서 페이스북 인사이트 데이터를 이용하여 군집화를 수행한 결과를 기반으로 알고리즘의 성능을 평가하였다. 이를 통하여 EM알고리즘에 따른 성능의 변화와 남호주 주립도서관 의 실험데이터의 적용결과를 기반으로 분석하였다.

• 통상정보연구
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• 제14권3호
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• pp.539-558
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• 2012

본 연구는 모바일 SNS 사용자들의 몰입 및 충성도에 따라 집단을 구분하고, 각 집단이 인식하는 모바일 SNS의 정보품질과 시스템품질 차이를 측정하는 것이 목적이다. 실증연구를 위해, 먼저 빈도분석을 통해 표본의 특성을 제시하였다. 요인분석과 신뢰도분석을 통해 각 요인을 구분하고 타당성 및 내적일관성에 대해 검정하였다. 또한, 몰입 및 충성도를 바탕으로 계층적 군집분석과 비계층적 군집 분석을 통해 집단을 분류하였다. 분류된 군집별로 모바일 SNS의 품질요인에 대한 차이가 있는지를 규명하기 위해 분산분석을 실시하였다. 분석결과 정보품질과 시스템 품질에 대한 몰입과 충성도의 차이에 따른 집단 간 차이가 있으며, 몰입의 정도와 충성도가 높은 집단일수록 모바일 SNS의 서비스 품질에 대한 인식이 높게 나타나고 있음을 알 수 있었다. 이는 기업은 급변하는 모바일 환경에서 SNS를 통한 제품 및 서비스의 정보제공이 소비자들을 유인할 수 있는 중요 전략이 될 수 있다는 것을 인식해야 하며, 몰입 및 충성도의 정도에 따른 집단별 맞춤화 전략을 시행해야 함을 시사한다. 또한 몰입의 정도가 낮은 집단을 대상으로 모바일 SNS의 사용자들의 몰입의 효과를 극대화 시킬 수 있는 컨텐츠와 어플리케이션을 개발해야 한다.