• 한국비블리아학회지
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• 제22권3호
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• pp.189-206
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• 2011

본 연구는 정보채집(information foraging) 이론을 적용하여 웹 정보자원을 조직, 검색, 공유하는 폭소노미 이용자의 상호작용을 체계적으로 연구, 분석하는 개념적 틀을 제시하고자 한다. 폭소노미 상호작용 이해를 위한 개념적 틀은 최종 이용자의 세 가지 정보행위간의 유기적인 관계로 구성되어 있다: (1) 태그를 활용하여 웹 정보자원을 분류하고 조직하는 태깅; (2) 폭소노미 내에서 유용한 정보 자원을 발견하고 검색하는 정보탐험; (3) 폭소노미를 통해 유사한 관심을 갖고 있는 다른 이용자를 발견하고 커뮤니티를 구성하며, 협업을 통해 새로운 정보자원을 창출해내는 지식공유. 이 틀에서 최종이용자는 정보환경에 유연적으로 적응하며 폭소노미를 통해 줄곧 관심사에 관한 정보를 수집, 모니터하며 다른 이용자와의 효율적인 공유와 검색을 위해 끊임없이 탐험하는 정보채집자(information forager)로 이해된다. 본 연구에서 제시한 개념적 틀은 이용자와 폭소노미의 역동적이고 복잡한 상호작용 현상을 포괄적으로 조망함으로써, 향후 폭소노미를 비롯한 웹 정보서비스의 유용화 연구 설계에 보다 체계적인 이론적 토대를 제공할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(B)
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• pp.265-270
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• 2010

소셜 미디어(Social Media)란 사람들이 의견, 생각, 경험, 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼을 뜻한다. 여행에서 가장 중요한 정보는 위치와 경로 정보이다. 하지만 우리가 다른 사람들의 여행정보를 검색하여 보면 위치와 경로 정보를 보여주는 방법으로는 지도를 캡처하여 그 위에 직접 경로를 그린 뒤 그림파일로 저장하여 올려서 사진처럼 보여주는 경우가 대부분이며 지도를 제공하는 여행 블로그 사이트에서는 출발 정보와 목적지 정보를 입력하면 지도 위에 목적지와 그 사이를 선으로 연결하여 같이 보여주는 정도의 서비스를 제공한다. 또한 지도 위의 정보와 실질적인 여행 정보, 즉 사진이나 여행자의 메모나 생각 같은 글이 연결되어 보여주지 못한다. 이에 본 연구에서는 사용자가 자신의 여행기를 정리하고 표현하는데 있어서 지도 위에서 자유롭게 사용자의 의도대로 표현할 수 있는 인터페이스를 생성하는 것을 목표로 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(D)
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• pp.206-208
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• 2011

전통적 R&D 협업시스템은 불특정 사람들이 하나 이상의 프로젝트에서 독립적으로 일을 하는 협업 시스템으로 인터넷 기반의 소셜 소프트웨어(Social Software)나 위키(Wiki)와 같은 협업 툴을 통해 이루어진다. 하지만 협업적 작업을 위한 방법이 다양하고 외부에 많은 부분을 의존함으로써 프로젝트 참여자의 혼란이 가중된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점과 개방형 혁신(Open Innovation)을 위한 개방형 R&D 협업시스템을 설계하고 커뮤니티 도구와 시맨틱 전문가 검색 시스템 개발을 통해 R&D 협업시스템을 구현하여 시범 서비스를 수행한 사례를 제시한다. 개방형 R&D 협업 시스템은 개방형 혁신의 개념을 기반으로 사용자의 아이디어 수집을 위한 채널과 사용자의 행동 예측 및 정보 매칭 기술 등을 제공한다. 본 논문에서 제시하고 있는 R&D 협업시스템을 사용할 경우 미래 전 산업 연구 개발 분야에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국스마트미디어학회 학회지
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• 제3권4호
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• pp.22-28
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• 2014

스마트TV는 TV와 휴대폰, 그리고 컴퓨터 등 여러 개의 스크린을 활용하여 동영상을 볼 수 있는 TV를 의미한다. 스마트TV는 또한 콘텐츠를 인터넷에서 실시간으로 다운받아 볼 수 있고, 스포츠 결과, 사건 사고, 다른 나라의 소식, 그리고 이메일 등을 바로 확인할 수 있는 복합적인 커뮤니케이션 시스템이다. 반면에 이전의 TV는 단순한 방송을 시청하는 도구로 사용되었지만, 최근에 등장한 스마트TV는 방송을 보는 것과 참여하는 것, 그리고 선택하는 것을 포함하고 있다. 즉 TV에 네트워크 기능을 추가하며, 각종 앱을 설치하고, 이러한 앱들을 통해서 정보검색/물건구매, VOD 시청, 인터넷 게임, 소셜네트워크 사용 등 다양한 기능을 활용한다. 본 기사에서는 스마트TV 기술, 구성요소, 그리고 각 제조사별 특징을 분석하고, 스마트TV의 발전 방향 등 스마트TV의 현황 등에 대해서 정리한다.

• 방송과미디어
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• 제19권4호
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• pp.50-59
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• 2014

사용자들이 미디어를 접하는 디바이스 환경이 다양화되고 그 속에서 접할 수 있는 콘텐츠의 양은 많아졌다. 특히 급속도로 발전한 모바일 환경에서 사용자들은 개인화된 기기를 사용하여 콘텐츠를 소비하고 주변 사용자들과 경험을 공유한다. 콘텐츠 제공 서비스에서는 이러한 개인의 콘텐츠 소비 이력 및 SNS 관계에서 발생한 데이터를 분석하여 활용함으로써 콘텐츠 소비를 활성화하고자 한다. KBS에서도 이러한 동향에 맞추어 방송콘텐츠 추천검색 연구와 실시간 TV캡처 및 소셜 공유 연구를 진행하였으며, 그 과정에서 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 방법의 필요성을 절감하게 되었다. 데이터 분석이 필요한 두 과제에서 진행한 내용을 기술하고 대용량 데이터 처리기법을 활용하여 상용화 서비스를 구축할 계획을 소개한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.61-71
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• 2014

Social networking services have changed the way people communicate. Rapid growth of information generated by social networking services requires effective search methods to give useful results. Over the last decade, social search methods have rapidly evolved. Traditional techniques become unqualified because they ignore social relation data. Existing social recommendation approaches consider social network structure, but social context has not been fully considered. Especially, the friend recommendation is an important feature of SNSs. People tend to trust the opinions of friends they know rather than the opinions of strangers. In this paper, we propose a levelized data processing method for social search in ubiquitous environment. We study previous researches about social search methods in ubiquitous environment. Our method is a new paradigm of levelelized data processing method which can utilize information in social networks, using location and friendship weight. Several experiments are performed and the results verify that the proposed method's performance is better than other existing method.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.399-401
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• 2016

제안된 시스템은 다양한 소셜 네트워크에서 사용자가 입력한 키워드를 기반으로 데이터를 수집하여 형태소 분석을 거쳐 사용자에게 통계정보 및 키워드에 대한 오피니언 마이닝 결과를 제공한다. SNS 상에 수많은 정보들이 저장되는데, 이를 이용하는 과정에서 단편적인 정보밖에 얻을 수 없는 비전문적인 사용자에게 유용한 데이터를 제공하기 위해 Opinion Mining 및 다양한 통계적 분석을 통해 키워드에 대한 시각화 정보를 출력한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.123-125
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• 2011

본 논문은 스마트 디바이스와 소셜네트워크의 커뮤니티 기능을 활용하여 정보와 지식을 위한 실시간 질의응답 시스템을 제안한다. 정보와 지식의 양이 증가 하고 인터넷과 스마트 디바이스의 발전으로 인하여 지식검색의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 현재 컴퓨터는 사용자의 질문을 정확히 이해하고 관련된 답변을 제공해주기 어렵다. 본 논문에서 제안하는 질의응답 시스템은 스마트 디바이스를 이용하고 SNS와 같이 커뮤니티 기반의 서비스를 적용한 실시간 커뮤니티형 질의응답 시스템이다. 사용자의 질문을 분석하여 관심사가 같은 사용자들을 그룹화 하고 관심사가 같은 사용자끼리 질문과 답변을 할 수 있는 서비스를 제공하여 질문과 답변을 효율적으로 주고받을 수 있다. 또한 사용자 피드백을 적용하여 사용자 랭킹을 보여줌으로써 사용자들의 답변률을 향상 시키고 스팸성 답변자에게 제한을 할 수 있는 시스템을 제안한다.

• 정보관리학회지
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• 제26권1호
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• pp.215-230
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• 2009

MARC, DC, MODS, MarcOnt 등의 서지 메타데이터 모델과 소셜 시맨틱 디지털도서관 사례인 JeromeDL의 메타데이터 모델 및 서지적 개념모델인 FRBR모델 등의 분석을 통해 국내 디지털도서관의 서지메타데이터에 적용 가능한 온톨로지 모델을 제안하고자 한다. 이는 디지털도서관의 다양한 자원형식과 특성을 고려하고, 기존의 서지메타데이터들을 내포시켜 발전시킴으로써 서지자원에 대한 범용성과 상호운용성이 높은 서지 온톨로지를 구축하여 의미적인 검색과 서비스를 확보하고자 하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.1-10
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• 2012

Recently, Social Network services(SNS) is gaining popularity as Facebook and Twitter. Popularity of SNS leads to active service and social data is to be increased. Thus, social search is remarkable that provide more meaningful information to users. but previous studies using social network structure, network distance is calculated using only familiarity. It is familiar as distance on network, has been demonstrated through several experiments. If taking advantage of social context data that users are using SNS to produce, then familiarity will be helpful to evaluate further. In this paper, reflect user's attention through comments and tags, Facebook context is determined using familiarity between friends in SNS. Facebook context is advantageous finding a friend who has a similar propensity users in context of profiles and interests. As a result, we provide a blog post that interest with a close friend. We also assist in the retrieval facilities using Near Field Communication(NFC) technology. By the experiment, we show the proposed soicial search method is more effective than only tag.