• The Journal of Society for e-Business Studies
• /
• v.18 no.3
• /
• pp.93-105
• /
• 2013

Much Interest has focused on social network services such as Facebook and Twitter. Previous research conducted on social network often emphasized the architecture of the social network that is the existence of path between any objects on network and the centrality of the object in the network. However, studies on the semantic association in the network are rare. Studies on searching semantic associations between entities are necessary for future business enhancements. In this research, the ontology based social network analysis is performed. A new method to search and rank relation sequences that consist of several relations between entities is proposed. In addition, several heuristics to measure the strength of the relation sequences are proposed. To evaluate the proposed method, an experiment was performed. A group of social relationships among the university and organizations are constructed. Some social connections are searched using the proposed ranking method. The proposed method is expected to be used to search the association among entities in ontology based knowledge base.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.13 no.8
• /
• pp.1245-1255
• /
• 2010

In current Web 2.0 environment, one of the most core technology is social bookmarking which users put tags and bookmarks to their interesting Web pages. The main purpose of social bookmarking is an effective information service by use of retrieval, grouping and share based on user's bookmark information and tagging result of their interesting Web pages. But, current social bookmarking system uses the number of bookmarks and tag information separately in information retrieval, where the number of bookmarks stand for user's degree of interest on Web contents, information retrieval, and classification serve the purpose of tag information. Because of above reason, social bookmarking system does not utilize effectively the bookmark information and tagging result. This paper proposes a Web contents ranking algorithm combining bookmarks and tag information, based on preceding research on associative tag extraction by tag clustering. Moreover, we conduct a performance evaluation comparing with existing retrieval methodology for efficiency analysis of our proposed algorithm. As the result, social bookmarking system utilizing bookmark with tag, key point of our research, deduces a effective retrieval results compare with existing systems.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2011.06a
• /
• pp.49-52
• /
• 2011

본 연구에서는 Flickr에서 제공하는 어노테이션 기법 중 Note 서비스에 대한 다양한 분석 결과를 제공하고, 이를 기반으로 소셜 미디어 검색을 위한 Flickr Note의 응용 방안을 제안한다. Flickr Note는 기존의 태그 기반 검색에서 활용되는 태그와는 달리 이미지의 특정 영역 위에 직접적으로 할당되는 텍스트들의 집합이다. Flickr Note는 보다 지능적인 소셜 이미지 공유 및 검색 서비스를 위하여 다양한 정보들을 제공할 수 있는 중요한 데이터지만, 이를, 이미지 검색에 효과적으로 활용하기 위한 연구는 미미한 수준이다. 따라서 본 연구에서는 Flickr Note에 대한 다양한 분석을 통하여 소설 이미지 검색에서 Note의 역할 및 활용 기능성을 제공하고자 하며, 이를 바탕으로 Flickr Note 기반의 이미지 분석 및 검색을 위한 다양한 연구들이 시도되기를 기대한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.475-476
• /
• 2016

최근 소셜 네트워크 서비스의 이용이 증가함에 따라 서비스의 질을 극대화하기 위하여 신뢰할 만한 글들을 사용자에게 제공하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서 사용자의 행위를 기반으로 악의적 사용자들을 배제하고 신뢰성 높은 사용자들을 검색하는 기법을 제안한다. 신뢰성 높은 사용자들을 검색함으로써 사용자들에게 신뢰할 만한 글들을 제공할 수 있고 소셜 네트워크의 특성을 함께 고려함으로써 기존 연구보다 정확하게 검색 가능하게 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.04a
• /
• pp.1294-1297
• /
• 2011

최근, Flickr, YouTube 와 같은 사용자 참여형 미디어 공유 및 검색 사이트가 폭발적으로 증가하면서, 이를 멀티미디어 정보 검색 서비스에 효과적으로 활용하기 위한 다양한 연구들이 시도되고 있다. 특히, 이미지에 할당되어 있는 태그를 이용하여 이미지를 효과적으로 검색하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 사용자들에 의해 제공되는 소셜 이미지들은 매우 다양한 범위와 주제를 가지고 있기 때문에, 소셜 이미지들의 분류 및 태그 할당을 위한 트레이닝 집합의 획득이 쉽지 않다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 데이터 군집화를 위한 클러스터링 알고리즘들 중 K-Means, K-Medoids, Affinity Propagation 을 활용하여 소셜 이미지 집합으로부터 트레이닝 집합을 획득하기 위한 방법들을 살펴 본다. 또한, 각 알고리즘으로부터 획득한 트레이닝 집합을 이용하여 소셜 이미지를 분류한 결과를 비교 분석한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.38B no.5
• /
• pp.385-393
• /
• 2013

In the past decade, a paradigm shift from machine-centered to human-centered and from technology-driven to user-driven has been witnessed. Consequently, Social search is getting more social and Social Network Service (SNS) is a popular Web service to connect and/or find friends, and the tendency of users interests often affects his/her who have similar interests. If we can track users' preferences in certain boundaries in terms of Web search and/or knowledge sharing, we can find more relevant information for users. In this paper, we propose a novel Topic Sensitive_Social Relationship Rank (TS_SRR) algorithm. We propose enhanced Web searching idea by finding similar and credible users in a Social Network incorporating social information in Web search. The Social Relation Rank between users are Social Relation Value, that is, for a different topics, a different subset of the above attributes is used to measure the Social Relation Rank. We observe that a user has a certain common interest with his/her credible friends in a Social Network, then focus on the problem of identifying users who have similar interests and high credibility, and sharing their search experiences. Thus, the proposed algorithm can make social search improve one step forward.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.26 no.3
• /
• pp.14-24
• /
• 2011

본 동향은 최근 각광을 받고 있는 소셜 네트워크 서비스 기술과 관련하여 현재 사용자에게 제공되고 있는 서비스와 진행되고 있는 연구 분야 전반에 걸쳐 소개한다. 소셜 관계를 제공하는 역할인지, 소셜 관계를 사용하는 역할인지에 따라 서비스의 행태를 나눠 기술하고 그러한 서비스를 제공하기 위해 필요한 대표적인 기술 분야로 소셜 네트워크 분석, 소셜 미디어, 시맨틱 소셜 웹, 소셜 검색에 관한 연구 개요를 설명한다. 마지막으로 소셜 네트워크 서비스의 폭발적인 성장에 기여한 스마트폰과 관련하여, 모바일 소셜 네트워크 서비스 동향을 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2023.07a
• /
• pp.209-212
• /
• 2023

소셜미디어를 통한 마약 유통이 증가하면서 젊은 연령층의 마약 문제가 사회 문제로 대두되고 있다. 소셜미디어 상의 마약 유통을 차단하고자 유해 키워드 차단 정책이 마련되고 있지만, 사용자들은 차단 정책을 우회할 수 있는 마약 관련 은어 및 변형어를 사용하여 검색을 시도하기 때문에 다양한 은어 및 변형어를 수집하여 차단 정책에 반영하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 마약 유통 및 구매에 빈번하게 사용되는 일반어, 은어, 그리고 일반어와 은어의 각 변형어를 수집하고, 이를 페이스북, 인스타그램, 카카오톡, 트위터, 텔레그램을 통해 검색하여 소셜미디어 유형별로 수집되는 마약 관련 게시글을 정량적으로 분석하였다. 분석 결과, 5종의 소셜미디어 중, 트위터에서 마약 관련 은어 및 변형어를 포함하는 게시글이 가장 많이 검색되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.04a
• /
• pp.300-303
• /
• 2011

이미지 어노테이션 기법은 효과적인 이마지 공유 및 검색을 위하여 활발하게 연구되고 있는 연구분야 중 하나로서, 최근에는 사용자들에 의하여 제작되는 방대한 양의 이미지 데이터 및 태그 정보를 제공하는 Flick와 같은 소셜 이마지 데이터베이스를 활용함으로써 이미지 어노테이션 및 이미지 검색을 효과적으로 수행하고자 하는 다양한 연구들이 시도되고 있다. 본 논문에서는 이미지 지식정보의 관리 및 공유를 위한 온톨로지와 소셜 이마지 데이터베이스를 활용하여 이미지 어노테이션을 수행하기 위한 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 소셜 이미지 데이터베이스를 활용하여 의미 있는 개념들을 이미지 어노테이션에 활용하며, 지식 관리 체계인 온툴로지를 이용하여 이미지 데이터베이스 내의 이미지 및 개념간에 존재하는 의미적 관련성을 기반으로 보다 효율적인 이미지 검색을 수행하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.04a
• /
• pp.1510-1512
• /
• 2011

소셜 네트워크 서비스와 모바일 단말의 보급이 증가함에 따라 사용자들은 커뮤니티를 형성하고 이를 통하여 즉시적으로 문제(Needs) 해결에 필요한 사용자들간의 경험 정보를 공유하고자 한다. 기존의 커뮤니티들은 특정 의도로 형성된 공동체로써 사용자의 위치 및 사회적 관계 보다는 단순히 카폐 개념의 공동체를 형성한다. 사용자의 위치가 변경됨에 따라 원하는 정보를 제공하는 방법에 있어 사용자의 장소/사회적 관계를 고려하여 즉시적으로 필요한 커뮤니티를 추천 검색하거나 신규 커뮤니티를 생성하여 사용자들의 참여를 통한 정보 공유 및 사용자 위치에서 발생되는 여러 이벤트를 수집할 수 있는 소셜 레이더 기능이 필요하다. 또한 형성된 공동체를 통하여 서비스 실행에 필요한 실행환경을 공유하여 소셜 네트워크 서비스를 제공받고자 한다. 본 논문에서는 사용자가 존재하는 공간 내에서 서로 공유될 수 있는 정보를 추적/검색/추천/공유할 수 있는 사용자 위치 기반 소셜 레이더 관리 시스템에 관한 구성 방법을 제공한다.