• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2005.12a
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• pp.398-406
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• 2005

현재 인터넷상의 개인미디어로 각광 받고있는 블로그는 개인의 일상적인 정보라는 기본적 기능에서 사용자에게 빠른 속도로 사용이 전파되기 시작하여 그 영역을 확대해 기업 마케팅 채널의 일환으로 시장에 급격하게 수용되고 있다. 본 연구에서는 문헌연구를 통하여 블로그의 개념을 이론적으로 파악한 후 어떤 기술적인 특징을 가지고 마케팅 분야에 활용되는지를 고찰하였다. 이어서 블로그 본연의 개인적인 공간이라는 영역을 최대한 부각시키면서 블로그 상에서 전자상거래를 구현할 수 있는 논리적인 방안을 제시한 다음, 블로그 기반의 Yard-Sale시스템의 데이터베이스와 구성물(Class)의 설계, 이에 기반한 아키텍쳐의 실제적인 구현과 운영을 수행하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.4
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• pp.1-9
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• 2010

In the new generation of Web, commonly called "Web 2.0", blogging has facilitated the publishing information or his/her opinion on the web. Various blog retrieval algorithms have been proposed to search for blogs more effectively. However, actually keyword-based searching or link-analysis blog ranking system cannot satisfy the user's requirement. In this paper, we suggest a topic-based weighting blog retrieval system in which the links between blog writings and searching words are considered to improve the search results. Our system extracts topics from each blog and weights them much higher than other guide words. In the comparison with other systems, we see that the proposed topic-base system has better recall rate of search results.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.7
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• pp.580-589
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• 2009

Today, most web pages are being created in the blogspace or evolving into the blogspace. A blog entry (blog page) includes non-traditional features of Web pages, such as trackback links, bloggers' authority, tags, and comments. Thus, the traditional rank algorithms are not proper to evaluate blog entries because those algorithms do not consider the blog specific features. In this paper, a new algorithm called "Blog-Rank" is proposed. This algorithm ranks blog entries by calculating bloggers' reputation scores, trackback scores, and comment scores based on the features of the blog entries. This algorithm is also applied to searching for information related to the users' queries in the blogspace. The experiment shows that it finds the much more relevant information than the traditional ranking algorithms.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.1
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• pp.19-29
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• 2011

As people have heightened attention to blogs that are individual media, a variety rank algorithms was proposed for the blog search. These algorithms was modified for structural features of blogs that differ from typical web sites, and measured blogs' reputations or popularities based on the interaction results like links, comments or trackbacks and reflected in the search system. But actual blog search systems use not only blog-ranks but also search words, a time factor and so on. Nevertheless, those might not produce desirable results. In this paper, we suggest a topic-rank technique, which can find blogs that have significant degrees of association with topics. This technique is a method which ranks the relations between blogs and indexed words of blog posts as well as the topics representing blog posts. The blog rankings of correlations with search words are can be effectively computed in the blog retrieval by the proposed technique. After comparing precisions and coverage ratios of our blog retrieval system which applis our proposed topic-rank technique, we know that the performance of the blog retrieval system using topic-rank technique is more effective than others.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.4
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• pp.219-233
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• 2008

This paper suggests an intelligent semantic blog model to systematically analyze and manage biogosphere with ontology as its conceptual knowledge base. In the model, the system managers may support users to easily find appropriate blog resources by tracking and analyzing various relationships between ontology - they may intelligently recommend Interest blog communities to relevant users by monitoring interaction activities in blogoshpere, dynamically grouping the communities with the ontology. To systematically specify the functionality of our model, 1) we first express the structure of blog resources in terms of objects and relationships between them and then 2) we formalize a set of operators designed to be applied to the resources. System queries are implemented by the combination of the operators.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.109-113
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• 2010

인터넷진흥원의 자료에 따르면 2009년 5월을 기점으로 전체가구의 80%가 인터넷을 사용하고 있으며 이중 만 3세 이상의 사용자들도 77.2%에 달한다. 또한 전체 사용자 중 블로그 서비스 사용률은 59.7%에 달하고 있다. 블로그와 같은 온라인 커뮤니케이션 서비스의 확대는 생산적 소비자의 확대를 가져왔고 동시에 블로그를 기업 마케팅의 전략 창구로서 변화 시키고 있다. 기업이 직접 블로그를 운영하게 될 때는 콘텐트를 블로그에 게시하는 것 만으로 끝나지 않는다. 언제, 어디서, 어떻게 콘텐트가 읽혀졌는지, 콘텐트가 기업의 브랜드 이미지에 어떤 영향을 가지는가 등의 콘텐트 분석 또한 필수적인 요소가 되는 것이다. 이에 본 논문에서는 브랜드 블로그의 콘텐트를 분석하기 위한 분석 시스템을 개발하고 이를 적용시켜 브랜드 블로그 상의 콘텐트 추적 결과를 논해보고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.1
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• pp.163-168
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• 2011

Blogs are an easy way to publish information, engage in discussions, and form communities on the Internet. Recently, there are several varieties of spam blog whose purpose is to host ads or raise the PageRank of target sites. Our purpose is to develope the system which detects these spam blogs (splogs) automatically among blogs on Web environment. After removing HTML of blogs, they are tagged by part of speech(POS) tagger. Words and their POS tags information is used as a feature type. Among features, we select useful features with X2 statistics and train the SVM with the selected features. Our system acquired 90.5% of F1 measure with SPLOG data set.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.724-726
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• 2005

인터넷이 생활의 일부로 자리 잡은 최근 개인의 개성을 표출할 수 있는 블로그가 각광받고 있다. 본 논문에서는 이러한 블로그 환경에 교육계 분야에서 최근 화두가 되는 E-Learning을 접목시켜 각 개인의 블로그를 조직화하여 협업 학습을 할 수 있는 E-Learning 시스템을 제안한다. 현재 E-Learning 시스템들이 다양한 시도에도 불구하고, 아직은 학교 교육에 대한 과외 대체 교육에 머물고 있고 학습자 개개인에게 개별적인 학습 피드백을 제공하기 위해 많은 시간이 소요되며, 전통적인 교실 수업에 존재하는 사회적 교류를 제공하지 못하고 있다. 따라서 이 논문에서는 블로그 환경에서 학습자끼리의 코멘트에 의한 상호작용을 통해 자발적인 협업 학습 서비스를 제공하고자 한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.5
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• pp.817-824
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• 2009

In recent years, Weblog has become the most typical social media for citizens to share their opinions. And, many Weblogs reflect several social issues. There are many internet users who actively express their opinions for internet news or Weblog articles through the replying comments on online community. Hence, we can easily find internet blogs including more than 10 thousand replying comments. It is hard to search and explore useful messages on weblogs since most of weblog systems show articles and their comments to the form of sequential list. In this paper, we propose a visualizing and clustering system called TRIB (Telescope for Responding comments for Internet Blog) for a large set of responding comments for a Weblog article. TRIB clusters and visualizes the replying comments considering their contents using pre-defined user dictionary. Also, TRIB provides various personalized views considering the interests of users. To show the usefulness of TRIB, we conducted some experiments, concerning the clustering and visualizing capabilities of TRIB, with articles that have more than 1,000 comments.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.284-287
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• 2011

블로그는 검색 서비스에 노출되는 주요 사용자 생성 콘텐트 중 하나이며 스팸과 SEO를 위한 주요 대상이 되어왔다. 최근에는 인터넷 보급의 보편화로 비영어권 국가에서의 블로그 사용자가 증가하면서 블로그 검색에서도 여러 언어로 작성된 블로그와 스팸이 노출되고 있다. 일반적인 블로그 검색엔진에서의 스팸 필터의 경우 특정 국가나 언어를 위한 스팸 필터 시스템을 각기 구성하여 이를 별도로 사용하지만이는 자원 소모의 문제와 함께 크롤을 통해 유입되는 다양한 언어로 작성된 블로그 스팸을 미리 감지하기 어렵다. 본 논문에서는 블로그를 크롤하여 서비스하는 국제화를 지원하는 블로그 검색엔진에서 스플로그를 탐지하기 위해 속성 및 단어 기반 자질들을 이용한 다국어 공용 스플로그 감지 모델을 생성 하는 방법과 효과를 확인하기 위해 실험을 수행하였으며 가능성이 있음을 확인하였다.