The development of information networks and computer technology has become a foundation to open up a sea of information and knowledge. The recent popularization of smart devices has been used as a tool to easily obtain the desired information and knowledge. In this paper, a knowledge-sharing system using information and social networks based on smart devices is proposed. The proposed system consists of functions of an Internet information search for user queries, accumulated knowledge, and social network response from acquaintances. An evaluation for user satisfaction was conducted to analyze the efficacy of the proposed system. According to the experiment, the knowledge-sharing system using smart device information results in significant satisfaction compared to the general information search engines.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.04a
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pp.391-394
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2009
정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 웹 사용자가 원하는 적합한 데이터를 찾아내는 것은 매우 어렵다. 이는 웹 사용자마다 서로 다른 검색의도와 질의의 모호성에 의한 것으로, 이와 같은 검색의 어려움을 해결하기 위해 많은 연구들이 수행되어 왔다. 질의 로그는 검색자의 검색 의도가 내포되어 있는 중요한 자료이다. 따라서 웹 사용자별 질의 로그 패턴을 분석하여 유사한 질의를 사용하는 웹 사용자들을 클러스터링 하여 검색에 적용한다면 좀 더 유용한 정보를 획득할 수 있다. 즉, 특정 카테고리와 연관된 질의를 자주 사용하는 웹 사용자들은 해당 분야에 관심이 많을 것이며, 또한 다른 카테고리에 관심이 높은 사람보다 상호간에 소셜지수가 높게 나타날 것이다. 특정 주제에 대해 검색을 할 경우 해당 분야에 관심이 높은 웹 사용자들의 질의 및 클릭한 URL 정보를 상속받을 수 있다면 찾고자 하는 정보에 보다 빨리 접근할 수 있다. 따라서 본 연구는 질의패턴 분석을 통해 카테고리별로 관심도가 높은 웹 사용자들을 클러스터링 한 후 해당 카테고리에 대한 정보 검색시 이들이 사용한 질의와 클릭한 URL 정보를 웹 사용자들에게 제공해줌으로써 정보검색의 편의성을 향상시키기 위한 방안을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06d
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pp.61-64
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2011
유비쿼터스 웹 환경과 스마트폰의 활성화와 함께 페이스북, 마이스페잇, 유투브, 트위터 등의 소셜 네터워크 서비스의 사용이 증가하고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서의 사용자 간의 분산된 콘텐츠의 공유 및 동기화 방안을 연구하였다. 특히, 모바일 기기를 이용한 소셜 네트워크 서비스의 증대에 따라 보다 동적으로 소셜 네트워크 공동체를 구성할 수 있는 환경에서 구성원들 간에 신뢰도 높은 콘텐츠 공유 및 검색 결과 제공을 위해 분산된 소셜 미디어 콘텐츠의 공유 및 동기화 방안을 제시하고 이를 구현하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 향후 모바일 환경의 진화에 따라 보다 동적인 소셜 네트워크 상에서 더욱 다양하고 방대해지는 소셜 미디어 콘텐츠를 효과적으로 공유하는데 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
웹 2.0 이라 불리는 현 웹의 패러다임은 개방, 공유, 참여로 압축하여 말할 수 있다. 이 속에서는 사용자의 참여와 공유로 콘텐츠가 생산 또는 재생산된다. 이러한 콘텐츠는 사용자의 관심을 반영하기 때문에 사용자가 어떠한 콘텐츠를 만들어 냈는지, 수집했는지 등을 분석하면 사용자의 관심 범주를 추출할 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 소셜 북마킹 서비스를 이용하며 생성한 태그를 바탕으로 사용자의 관심 범주를 추출하여 이를 통해 개인화 콘텐츠 제공 서비스를 제안한다. 우선, 웹 서비스에서 제공하는 피드를 이용하여 사용자가 생성한 태그 중 가장 많이 쓰인 10개의 태그와 그것들과 관련 있는 태그들만 모아서 관심 범주을 추출하기 위한 태그 집합을 구성한다. 구성된 태그 집합을 바탕으로 피어슨 상관 계수를 통해 태그 간 동시 사용률을 조사한다. 이후 사용자 흥미에 부합하는 콘텐츠를 검색하기 위해 조사된 동시 사용률을 바탕으로 검색 키워드 그룹을 추출한다. 이렇게 만들어진 키워드 그룹들은 사용자의 평소 관심사와 관련된 콘텐츠를 검색하는데 사용되며, 이를 통해 사용자의 관심 있는 내용의 콘텐츠를 사용자의 특별한 검색 절차 없이 제공받는다. 이러한 방식을 통해 사용자가 원하는 정보를 입력하는 절차 없이도 웹에 축적된 사용자의 정보를 사용하여 자동으로 개인화된 콘텐츠를 제공할 수 있을 것으로 기대 된다.
Lee, Won Chang;Moon, Hyung Man;Kang, Hee Seong;Kang, Hyun-Kyu
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.395-398
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2010
최근들어 소셜네트워크서비스(SNS) 시스템들이 많이 등장하고 있다. 아울러 스마트폰 기기에서 사용할 수 있는 다양한 서비스들도 나오고 있다. 본 논문에서는 커뮤니티 및 검색을 바탕으로 스마트폰 기기에서 이동 중에 사용자의 이용성과 편의성을 제공하는 다양한 서비스를 제공하는 SNS에 대하여 논하고자 한다. 커뮤니티 서비스, RSS 뉴스 서비스, 블로그 서비스, 위치 및 약속 서비스, 친구관리 및 채팅 서비스, 검색 서비스 등 다양한 내용을 서비스 할 수 있는 웹기반 시스템으로 구성되어 있다. 본 서비스는 모바일을 통한 커뮤니티 및 친구간의 약속 및 메신저 기능 등의 SNS을 제공한다. 아울러 기본적으로 날씨, 뉴스, 사전 및 정보검색 등의 편리한 기능을 제공한다.
The study analyzed big data extracted from Google and social media to identify factors related to searches on cyber bullying in Korea and America. Korea's cyber bullying analysis was conducted social big data collected from online news sites, blogs, $caf{\acute{e}}s$, social network services and message for between January 1, 2011 and March 31, 2013. Google search trends for the search words of stress, exercise, drinking, and cyber bullying were obtained for January 1, 2004 and December 22, 2013. The main results of this study were as follows: first, the significant factors stress were cyber bullying that Korea more than America. Secondly, a positive relationship was found between stress and drinking, exercise and cyber bullying both Korea and America. Thirdly, significant differences were found all path both Korea and America. The study shows that both adults and teenagers are influenced in Korea. We need to develop online application that if cyber bullying behavior was predicted can intervene in real time because these actual cyber bullying-related exposure to psychological and behavioral characteristic.
This study empirically analyzes the effect of a sports club's performance and social media operations on online information search volume, reflecting fan engagement. Additionally, it confirms that such effect can vary depending on the issuance of sports fan tokens. The analysis of the data resulted in the support of all four hypotheses presented in this study. The team's goal differentials during the games exhibited a significant and positive effect on the online information search volume by fans. Furthermore, the quantity of a team's social media posts also showed a significant and positive effect on the online information search volume. The aforementioned effects of the team's game-related performance and social media activity on the online information search volume appeared to be strengthened when the sports fan tokens of the team were issued. This study conducts an empirical analysis of fan engagement in sports clubs and delves into the marketing dimensions of sports fan tokens. By doing so, it broadens the research scope within sports marketing and offers practical insights for the development of marketing strategies by sports clubs.
본 동향은 최근 이슈가 되고 있는 스마트TV 개발동향 및 시장전망에 대하여 알아보고, 스마트TV 검색 서비스에 대하여 소개한다. 스마트TV 검색 서비스는 사용자가 입력한 키워드 검색문의 의미를 해석하여 사용자가 의도하는 콘텐츠를 정확하게 찾아주는 시맨틱 기반 검색 서비스와 동일한 콘텐츠를 시청하고 있는 커뮤니티를 검색하여 콘텐츠에 대한 의견과 정보를 공유하는 소셜 네트워크 기반검색 서비스로 나누어 살펴본다.
본 고에서는 다양한 네트워크를 표현하는 그래프에서 삼각형을 검색하는 알고리즘과 그 응용을 다룬다. 삼각형은 그래프에서 서로가 연결된 세 정점의 집합을 의미한다. 삼각형 검색 문제는 폭 넓은 응용이 가능하기 때문에 데이터 마이닝, 네트워크 분석 등 다양한 분야에서 중요하고 기본적인 문제로서 인식되어왔다. 삼각형 검색 문제의 중요성이 널리 인식되면서 여러 알고리즘이 제안 되어 왔지만, 최근의 소셜 네트워크, 웹 등의 크기가 방대해 기존의 방법은 이러한 네트워크를 분석하기가 사실상 불가능하다. 최근 맵리듀스를 활용한 분산/병렬 처리를 통해 대용량 그래프에서 삼각형을 검색하는 알고리즘들이 여럿 제안되었다. 본 논문에서는 지금까지 제안된 알고리즘들을 설명하고 삼각형 검색의 응용에 대해서 소개한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.153-155
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2017
빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐 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 빅데이터를 2011년 이래로 최근 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 2017년 5월, 1개월 시점을 설정하고 "4차 산업혁명" 키워드에 대한 소비자들의 인식들을 살펴보았다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 4차 산업혁명 키워드에 대한 연관 검색어 1위는 "후보"가 빈도수(7,613)인 것으로 나타났다. 둘째, 연관 검색어 2위는 "안철수"가 빈도수(7,297), 3위는 "문재인"이 빈도수(5,183)로 각각 나타났다. 다음으로 "4차 산업혁명" 키워드에 대한 검색어 긍정적 여론 빈도수 1위는 새로운(895)으로 나타났고, 부정적 여론 빈도수 1위는 위기(516)가 차지하였다. 이러한 결과 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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