"소셜 네트워크(Social Network)와 검색(Search)의 만남"은 현재 인터넷 상에서 매우 의미 있는 두 영역의 결합이다. 이와 같은 두 영역의 결합을 통해 소셜 네트워크 내에서 친구들의 생각이나 관심사 및 활동을 검색하고 공유함으로써 검색의 효율성과 적합성을 높이기 위한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 소셜 관계 랭크(SRR : Social Relation Rank) 및 토픽이 반영된 소셜 관계 랭크(TS_SRR : Topic Sensitive_Social Relation Rank) 알고리즘을 제안한다. SRR은 소셜 네트워크 내에 존재하는 웹 사용자들의 내재적인 특성 및 검색 성향 등에 대한 관련성(또는 유사정도)을 수치로 산정한 '소셜 관계 지수(SRV : Social Relation Value)'에 랭킹(Ranking)을 부여한 것을 의미한다. 제안하는 알고리즘의 검색 적용 가능성을 검증하기 위해 첫째, 웹 사용자간 직접 또는 간접적인 연결로 구성된 소셜네트워크를 구성 한다. 둘째, 웹 사용자들의 속성에 내재된 정보를 이용하여 토픽별 SRV를 산정한 후 랭킹을 부여하고, 토픽별 변화되는 랭킹에 따라 소셜 네트워크를 재구성 한다. 마지막으로 (TS_)SRR과 웹 사용자들의 검색 패턴(Search Pattern)을 비교 실험 한다. 실험 결과 (TS_)SRR이 높은 웹 사용자 간에는 검색 패턴 또한 유사함을 확인 하였다. 결론적으로 (TS_)SRR 알고리즘을 기반으로 관심분야에 연관성이 높은, 즉 상위에 랭크 된 웹 사용자들을 검색하여 검색 패턴을 공유 또는 상속받는 다면 개인화 검색(Personalized Search) 및 소셜 검색(Social Search)의 효율성과 신뢰성 향상에 기여 할 수 있다.
최근 Web 2.0 발달과 더불어 블로그나 온라인 카페 등 웹 상의 사용자가 개인적인 정보를 자유롭게 개제할 수 있도록 하는 인터넷서비스가 증가하면서, 이 사용자들 간의 관계에 초점을 맞춘 소셜 네트워크 분양의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 많은 소셜 네트워크 서비스가 정보자원을 컴퓨터가 처리할 수 있는 의미적인 정보로 표현하고 있지 않기 때문에 서로 다른 도메인 간에 공유와 재사용이 어렵고, 사회적 개체들 간의 관계가 명확하게 정의되어 있지 않아 소셜 네트워크 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 가상 커뮤니티 사용자들이 업로드 한 사진 데이터를 이용한 시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크 분석 시스템을 제안한다. 온톨로지를 기반으로 사진에서 추출된 얼굴 개체와의 관계와 이미 인맥 관계를 형성하고 있는 사람들의 정보적 연결성을 명확하게 정의하고 도메인 규칙을 활용하여 의미 있는 사회적 연결 관계를 추론한다. 이를 그래프로 시각화하여 사용자에게 제공함으로써 온라인 상에서 형성된 커뮤니티 내에서 효율적인 소셜 네트워크 분석을 도모하고 이를 기반으로 다양한 응용 분야에 활용하는 방법을 모색한다.
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.
본 논문은 소셜 네트워크상의 내부관계와 외부관계를 반영하여 사용자간의 관계를 사용자 중심으로 계층적 시각화하는 새로운 클라우드 기반의 방법을 제안한다. 본논문의 시각화방법은 상관관계 행렬을 이용하여 사용자의 내부관계를 계산하여 소셜 네트워크상 사용자 중심의 관계 계층을 잘 나타내며, 소셜 네트워크의 외부 관계를 이용하여 사용자의 계층 관계에 접근 노드의 중요도를 반영한다. 제안방법의 사용자들은 소셜 네트워크상의 사용자 노드 관계가 계층적으로 시각화되기 때문에 사용자 관계를 잘 이해할 수 있다. 이외에 제안된 방법은 하둡(hadoop)과 하이프(hive)를 이용하여 분산저장 및 병렬로 계산하며, 계산 결과는 D3를 이용하여 계층적 그래프로 시각화한다.
소셜 미디어의 등장 이후 20여년이 지난 지금 전 세계 인구의 반 이상, 거의 대부분의 인터넷 사용 인구가 소셜 미디어를 사용하는 시대가 되었다. 많은 사람에게 소셜 미디어 사용이 일상적 일이 되자 필연적으로 소셜 미디어와 관련된 다양한 사회현상이 나타났고 이에 따라 다수의 연구자가 이러한 현상들을 다양한 관점에서 연구하였다. 본 논문에서는 이러한 연구들을 분석 및 고찰하여 소셜 미디어 현상과 연구들에 대한 이해를 돕고자 하였다. 이를 위해 'Social Media'로 검색된 1,038개의 기존 문헌들을 대상으로 이들이 어떤 주제를 어떻게 다루고 있는지 살펴보고 소셜 미디어 현상 및 연구 경향에 대한 종합적 이해를 제공하고자 했다. 나아가 Ihde(1990)의 기술과 인간의 관계를 문헌들이 다루고 있는 주제에 적용하여 소셜 미디어와 인간이 어떠한 관계로 발전해 왔는지 고찰하였다. 아울러 이 관계에 기반하여 기존 연구들이 채용한 소셜 미디어에 대한 관점을 해석하고 향후 연구 방향에 대해 제언하였다.
본 논문에서는 가중치 및 방향성 워크플로우 소셜네트워크의 사이중심도 분석방법과 그에 따른 알고리듬을 제안한다. 기존의 워크플로우 소셜네트워크는 워크플로우 모델을 구성하는 단위업무를 처리하는 과정에서 수행자들간의 업무전달관계 유무를 이진 소셜네트워크 모델로 표현한 것이다. 그러나, 워크플로우 기반 조직을 구성하는 수행자들간의 업무전달관계를 효과적으로 분석하기 위해서는 기존의 수행자들간의 관계유무를 기본으로 하는 이진 소셜네트워크 정보 뿐 만 아니라 수행자들간의 정량적 업무전달관계와 그 업무전달관계의 방향성 또한 효과적인 분석결과를 획득하는데 있어서 매우 중요한 요인이다. 결과적으로, 본 논문에서는 수행자 그룹의 효과적인 업무전달관계 분석을 수행하기 위하여 정량적 업무전달관계 수준과 그의 방향성을 고려한 가중치 및 방향성 워크플로우 소셜네트워크 개념과 수행자 그룹의 사이중심도 분석방법 및 알고리듬을 제안한다. 특히, 제안한 분석방법을 검증하기 위하여 기존의 이진 워크플로우 소셜네트워크에 대한 사이중심도 분석방법과 본 논문에서 제안한 가중치 및 방향성 워크플로우 소셜네트워크에 대한 사이중심도 분석방법을 특정 워크플로우 모델에 적용하여 그 분석결과를 비교한다.
실생활에서 소셜 네트워크 서비스의 사용은 활성화되고 있으나 이를 비즈니스 차원에서 활용하기 위한 이론적이며 실증적인 연구가 부족한 상황이다. 기존의 다양한 데이터로부터 소셜 네트워크를 구축하고, 구축된 소셜 네트워크에서 잠재적 관계를 도출하거나 찾는 등의 유용한 활용 방법에 대한 연구가 요구된다. 본 연구는 소셜 네트워크에서 잠재되어 있는 관계를 인식하여 유용한 관계를 찾기 위한 방안으로서 소셜 네트워크에서 구성원간 관계를 검색하기 위한 랭킹 방법을 제안한다. 본 연구에서는 온톨로지를 기반으로 개체간 의미적 관계를 유추하여 확장하고 이를 바탕으로 다양한 랭킹 기준을 융통성 있게 조합하여 검색하고자 하는 관계를 효율적으로 찾기 위한 랭킹 모델을 제시하였다. 또한 제안한 연구 방법이 유의미한 것을 보이기 위하여 기업과 대학 간 사회적 네트워크에서 임의의 관계를 검색하고 강도를 측정하는 데 연구 모델을 적용하여 보았다. 본 연구에서 제안하는 시맨틱 웹기반 소셜 네트워크에서 임의의 관계를 검색하여 랭킹하는 방법은 빅데이터 시대에 유용한 관계 정보를 편리하게 검색할 수 있는 효과적인 방법으로 활용이 기대된다.
데이터 시각화 기술을 이용하여 데이터에 대한 접근성과 이해도를 높여 사용자가 빅데이터 가치를 효율적으로 활용할 수 있도록 소셜 네트워크에서의 사용자 관계 시각화 기술에 대해 연구하였다. 본 논문은 소셜 네트워크의 사용자관계를 시각화하기 위해 소셜 네트워크 데이터 스트리밍 기술, 동적 애니메이션 적용을 위한 시각화 기술 그리고 사용자 관계를 분석하기 위한 데이터마이닝 기술을 적용하여 소셜 네트워크 사용자들 간의 관계를 본인 중심으로 시각화하는 방안을 제시하였다.
본 연구에서는 소셜 러닝 커뮤니티에서 학습자의 심리적 요인, 지식소싱 행태, 지식활용 성과 간의 영향 관계 및 소셜 러닝과 구성원간 관계 요인이 갖는 매개효과를 실증적으로 분석하고, 일부 학습자를 대상으로 심층 면접 인터뷰를 실시하여 소셜 러닝 및 지식소싱에 영향을 미치는 심층적 요인을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 2013년 1학기에 수도권 소재 대학교의 사회과학분야 학부생을 대상으로 연구를 진행하였다. 본 연구의 결과, 첫째, 학습자의 자기효능감은 소셜 러닝 활동참여에 영향을 미치고, 목표지향성은 그룹 지식소싱, 소셜 러닝 활동참여에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 소셜 미디어의 이용경험은 그룹 지식소싱, 소셜 러닝 활동참여와 소셜 러닝 상호작용에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지식활용의 측면에서 문서 지식소싱은 지식재이용, 지식응용, 지식혁신에 영향을 미치고, 개인 지식소싱은 지식재이용에 영향을 미치며, 그룹 지식소싱은 지식응용, 지식혁신에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 소셜 러닝 활동참여는 목표지향성이 그룹 지식소싱에 영향을 미치는 관계와 소셜 미디어의 이용경험이 그룹 지식소싱에 영향을 미치는 관계에 모두 완전매개 효과를 갖고, 상호호혜성은 문서 지식소싱이 지식재이용에 영향을 미치는 관계와 문서 지식소싱이 지식혁신에 영향을 미치는 관계에 완전매개 효과를 갖는 것으로 나타났다. 셋째, 심층 면접 인터뷰 결과 학습자들은 전반적으로 소셜 네트워크 서비스를 통해 습득하는 정보가 신뢰할만하고 정보 습득에 용이하며, 여러 사람의 의견을 듣고, 그룹 활동을 통해 많은 지식을 습득하고 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 소셜미디어 이용자를 대상으로 소셜미디어에 대한 이용자 동기가 이용자 몰입에 미치는 영향에 있어 소셜미디어에 대한 사회적 압력이 양자의 관계에서 어떠한 기능을 하는지 살펴보기 위하여 수행되었다. 이를 위해 소셜미디어 이용자 동기 차원을 각각 사회적 동기, 기능적 동기, 유희적 동기로 구분하였으며, 사회적 압력은 정보소외압력과 동조압력으로 구분하여, 각 차원에서 사회적 압력이 이용자 동기와 이용자 몰입의 관계에 있어 어떤 차별적 효과를 나타내는지를 확인하고자 하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 소셜미디어에 대한 이용자의 사회적 동기와 유희적 동기는 소셜미디어에 대한 이용자 몰입에 정적으로 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 정보소외압력은 기능적 동기와 몰입 간의 관계에서 조절효과가 나타났다. 셋째, 동조압력은 사회적 동기와 몰입 간의 관계에서 조절효과가 발생하였다. 본 논문은 소셜미디어에 대한 이용과 몰입 현상에서 사회적 압력이 작용하는 방식에 대한 실증적 자료를 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 그러나 소셜미디어와 관련된 사회적 압력에 대한 보다 세분화된 요인을 탐색하고 이들이 이용자 몰입에 미치는 영향에 대한 다각적인 연구가 진행될 필요성이 제기된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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