소셜 미디어의 급속한 발달로 인해 사용자가 생성한 텍스트 데이터가 급증하고 있다. 오피니언 마이닝에서는 이러한 사용자의 텍스트를 분석하여 사용자의 의견을 추출하고 있다. 특히 오피니언 마이닝의 세부 분야인 정서분석에서는 텍스트에서 사용자의 정서를 추출하는 것이 주된 목적인데, 이를 위해서는 정서 단어 목록 구축이 필수적이다. 본 논문에서는 소셜 미디어의 정서 분석을 위해서 대표적인 소셜 미디어인 페이스북 텍스트를 사용하여 정서 단어 목록을 구축하였다. 페이스북 텍스트로부터 데이터를 수집한 후 정서 단어를 선별하고 설문을 통하여 정서가와 활성화 차원을 측정하였다. 그 결과 정서가, 활성화 차원을 포함한 267개 정서 단어 목록을 구축하였다.
본 연구는 목록규칙 분석을 바탕으로 도서관 목록과 사회적 목록을 비교 분석함으로써 두 영역의 본질적인 특성과 상호관계를 파악하고자 하는 목적으로 수행되었다. 이를 위하여 두 영역을 대표하는 목록규칙을 선정하고, 도서관 목록규칙과 사회적 목록규칙의 상대적 비교를 통해 각각의 본질적 특성, 목적, 기반 원칙, 전개 발전 방향, 목록규칙 작성의 주체, 존재와 작성 방식 등을 분석하였다. 또한 목록규칙을 분량과 구성, 총칙의 내용, 개인과 저작을 중심으로 한 개체의 속성과 관계, 주제 목록의 측면에서 상호 비교하여 두 영역 목록규칙간의 유사성과 차별성을 파악하고, 이를 통해 사회적 목록규칙의 목록 작성 단계별 적용 특성을 도출하였다. 이러한 연구를 통해 향후 정보조직 생태계를 전망하고 정보조직의 전개 및 발전 방향을 파악하는 근거로 삼을 수 있다는 점에 본 연구의 의의를 둘 수 있다.
인터넷과 스마트폰의 발전과 함께 소셜 미디어 공유 사이트인 유튜브도 크게 성장하여 수많은 동영상을 공유하는 사이트가 됐다. 사용자들이 유튜브를 통해 동영상을 공유하면서 소셜 데이터를 만들어내고, 많은 동영상들 중에서 본인의 관심사가 반영된 동영상 추천을 원하게 된다. 본 논문에서는 유튜브 데이터를 이용하여 사용자의 사회적 관계와 유튜브의 특징이 반영된 소셜 카테고리 분류 목록을 기반으로 사용자의 소셜 카테고리를 추출한다. 우리는 좀 더 정확하고 의미있는 추천을 위해 추출된 사용자 소셜 카테고리를 이용한 유튜브 동영상을 추천하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 실험을 통해 그 유효성을 검증하였다.
본 논문에서는 개인의 취향과 관심이 반영 되어있는 소셜 정보를 활용하여 사용자에게 영화를 추천할 수 있는 시스템을 제안하였다. 시스템에서 데이터 구축은 포털사이트에서 영화 정보를 수집하고 페이스북과 트위터 같은 SNS를 통해 소셜 정보를 수집한다. 본 논문에서는 사용자의 감정에 따른 보다 정교한 처리를 위하여 6단계의 감정단계로 분류한 소셜 정보의 벡터공간 모형의 구축방법을 제안한다. 추천을 위한 유사도 측도 방법은 2단계로 구성되어 있다. 첫 번째는 일반적인 코사인 측도를 통한 영화 목록의 구축 단계이고, 두 번째는 기존의 코사인 측도(Cosine measure)를 활용한 좌표평면에서 감정 단계별 벡터 정보 표현 방법 및 유사도 측도 방법을 통해 추천 영화 목록의 결정 단계이다. 본 논문의 추천 시스템의 성능을 평가하기 위하여 기존의 추천 시스템과 비교 실험을 통하여 본 연구의 추천 시스템의 유용성을 검증하였다.
이 연구는 국내 도서관에서 소셜네트워크서비스를 적용하고 있는 사례를 조사하여, 관종별 도서관에 사용된 소셜네트워크서비스의 종류 및 도입현황을 살펴보고, 관종별 사용하는 소셜네트워크서비스의 특징과 차이점 등을 분석하고자 하였다. 이를 위해 첫째, 국내의 4개 관종의 도서관을 대상으로 2010년부터 2012년까지 도서관 평가에서 우수 도서관 목록을 추출하였다. 둘째, 추출된 32개의 대학도서관과 41개의 공공도서관, 40개의 학교도서관, 9개의 전문도서관의 홈페이지 및 기관 사이트를 조사하였다. 셋째, 조사된 결과를 바탕으로 소셜네트워크서비스의 활용에 대한 기본 데이터를 분석하고, 관종별 소셜네트워크서비스가 사용된 특성 및 차이점을 분석하였다. 넷째, 그 결과를 기초로 관종별 소셜네트워크서비스의 적용할 부분과 향후 발전방향을 제언하였다.
이 연구는 폭소노미에 대한 우리 도서관계의 보다 근원적인 이해를 도모하고, 그를 통해 우리 도서관의 실정에 보다 적합한 폭소노미에 대한 접근 및 수용 방법을 강구해 보고자 하는데 목적이 있다. 구체적으로, 이 연구는 관련 문헌에 대한 조사와 분석에 근거하여, (1) 폭소노미가 등장하게 된 배경과 그에 내재된 철학적 의미를 도서관목록의 전통적 의미에 견주면서 살펴보고, 이어 (2) 폭소노미를 바라보는 북미 문헌정보학계의 관점과 도서관 현장에서의 구체적인 적용 사례를 소개하고, 더불어 (3) 폭소노미의 적용 결과를 둘러싼 북미 도서관 현장에서의 유용성 논의에 대해 분석함으로써, 긍극적으로 (4) 폭소노미의 수용에 앞서 우리 도서관계가 고민해야할 과제와 취해야 할 전략에 대해 논의하였다.
인간은 어떤 정보를 기억하려 노력하더라도, 시간이 지남에 따라 그 정보의 대부분을 잊어버린다. 반면에 인간은 사진을 보며 대부분 잊혀진 과거의 기억을 떠올릴 뿐만 아니라, 사진 속에 존재하는 특정 물체로부터 여러 단어들을 연상한 뒤, 그 연상된 단어로부터 새로운 기억을 떠올리곤 한다. 또한 이렇게 떠올린 기억으로 그 당시의 감성을 느끼기도 한다. 따라서 본 논문은 소셜 네트워크 서비스에 업로드된 사진들과 개인의 연상 단어 사전을 활용하여 사용자의 과거 회상에 도움이 되는 증강 기억 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서 사용자가 특정 사진 속에 존재하는 물체를 선택하면, 그 물체와 관련된 연상 단어가 사용자에게 제공된다. 만일 사용자가 연상 단어중 하나를 선택하면, 제안하는 시스템은 해당 단어의 물체를 포함하는 다른 사진들의 목록을 사용자에게 제공함으로써, 사용자의 기억 회상을 돕고 감성을 자극할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 소셜 네트워크 서비스에서 보다 다양한 콘텐츠를 제공할 수 있을 것으로 기대 된다.
최근 증강현실(Augmented Reality, AR)에 대한 연구가 활발히 진행 중이고, 소셜 네트워크 시스템(Social Network System)에 증강현실 기능의 추가 필요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크를 위한 GPS기반 증강현실 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 페이스북(facebook)에서 친구 목록을 자동으로 동기화하여 최근 체크인 좌표를 추가하고, AR을 이용하여 추가된 위치 좌표를 실제 환경에서 표현하는 시스템이다. 기존 이용자들이 사용했던 마커 기반 AR 시스템은 핸드 장치 구동에 필요한 프로세싱 빈도와 저장 공간의 소모가 많다. 위치 기반 AR 어플리케이션은 기존 마커기반 AR 시스템의 단점을 해결 할 수 있다. 따라서, 본 논문의 시스템은 향후 iOS 핸드 장치를 가지고 있는 사용자가 GPS기반 AR 시스템은 Wifi와 4G 네트워크에 대해 최적의 속도를 자동으로 검색하여 사용하여 소셜 네트워크 서비스의 제공이 가능하다.
최근 증강현실(Augmented Reality, AR)에 대한 연구가 활발히 진행 중이고, 소셜 네트워크 시스템(Social Network System)에 증강현실 기능의 추가 필요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크를 위한 GPS기반 증강현실 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 페이스북(facebook)에서 친구 목록을 자동으로 동기화하여 최근 체크인 좌표를 추가하고, AR을 이용하여 추가된 위치 좌표를 실제 환경에서 표현하는 시스템이다. 기존 이용자들이 사용했던 마커기반 AR 시스템은 핸드 장치 구동에 필요한 프로세싱 빈도와 저장 공간의 소모가 많다. 그러나, 위치기반 AR어플리케이션은 기존 마커기반 AR 시스템의 단점을 해결 할 수 있다. 따라서, 본 논문의 시스템은 향후 iOS 핸드 장치를 가지고 있는 사용자가 GPS기반 AR 시스템을 Wifi와 4G 네트워크에 대해 최적의 속도를 자동으로 검색하여 소셜 네트워크 서비스의 제공이 가능하다.
최근 소셜 태깅(social tagging)이 화두로 떠오르면서 전문가 집단에서 이루어지던 택소노미(taxonomy)에서 점차 사람들이 만들어가는 분류법인 폭소노미(folksonomy)의 형태로 변화하고 있다. 태그(tag)는 콘텐츠와의 접근이 직관적이기 때문에 원하는 콘텐츠로의 이동이 용이하며 그와 관련된 태그들을 만나면서 개인적인 회상능력을 증가시키고 사회적 영향력을 높이며, 우연한 정보의 발견, 재미있는 경험을 얻을 수 있다. 점차 네트워크 형성이 관심사로 연결된 형태로 커지면서 태그가 다른 형태의 콘텐츠를 한 곳에 묶어주는 역할을 담당하고 있다. 따라서 이 연구는 소셜 태깅에서 나타나는 사용자(user), 태그(tag), 리소스(resource) 간의 관계를 정리하고 사람들이 자신의 즐겨찾기 목록에 사이트를 추가하는 행위를 관심사로 보아, 이 때 입력한 태그를 어떠한 특징으로 나누어 볼 수 있을지 연구하였다. 이를 위해, 리소스 중심의 태그 분류를 7가지로 나누고, 이 분류법를 이용하여 소셜 북마킹(social bookmarking) 사이트 'del.icio.us' 에서 사용되고 있는 태그를 중심으로 음악, 사진, 게임의 세 가지 관심사 영역에서 사람들이 URL을 등록할 때에 어떠한 태그를 선택 하고 있는지 7가지 특징에 따라 분석하였다. 이를 통해 사이트를 바라보는 사람들의 관점을 파악해 볼 수 있고, 소셜 서비스 확장, 다양한 비지니스 모델을 설정 할 수 있는 가능성을 모색 해 볼 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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