• 제목/요약/키워드: 소셜 태그

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태그간 의미관계를 이용한 효율적인 태그 기반 이미지 검색 기법 (An Efficient Technique for Tag-based Image Search using Semantic Relationship between Tags)

  • 홍현기;정진우;이동호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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    • pp.122-125
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    • 2010
  • 최근, 소셜 미디어 공유 시스템의 사용자-참여형 아키텍쳐를 구성하는 핵심요소인 폭소노미에 기반하여 이미지를 공유하고 검색하고자 하는 다양한 시도들이 진행되고 있다. 그러나 폭소노미에 기반한 현재의 이미지 공유 시스템에서는 태그의 문법적, 의미적 모호성과 이미지에 대한 태그들의 중요성 또는 상관관계를 고려하지 않아 태그 기반 이미지 검색시 정확성 및 신뢰성을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 태그간 의미관계를 이용한 이미지 태그 랭킹 기법을 활용하여 태그들을 이미지와의 관련정도에 따라 정렬하여 할당한 후, 이미지의 태그 순위를 고려하여 이미지와 질의어와의 관련성에 따라 효율적으로 이미지를 검색하기 위한 기법을 제안한다. 또한, 제안한 기법이 기존의 이미지 공유 시스템의 검색 결과보다 정확성을 높일 수 있음을 실험 예제를 통하여 확인하였다.

대학도서관 폭소노미 태그의 형태적 특성에 관한 연구 (A Study on Form of Folksonomy Tags in University Libraries)

  • 이성숙
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제42권4호
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    • pp.463-480
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    • 2008
  • 이 연구는 국내 대학도서관 폭소노미 태그의 형태적 특성을 분석하여, 통제어휘 개발 가이드라인과 비교해볼 때 어떠한 특징이 있는지 검토하기 위한 것이다. 연구대상으로 선정된 대학도서관의 6개월간 태그를 토대로, 폭소노미 태그의 구조와 형태를 조사하였다. 분석 대상 태그들은 시소러스 개발 가이드라인을 토대로 조사 분석하였다. 이 연구 결과는 디지털도서관에 폭소노미 태그의 활용 방안에 관한 기초자료를 제공할 것이다.

자아 표현과 SNS 게시 형식: 고프만의 인상관리 이론을 중심으로 (Presentation of Self and SNS Posting Styles: Focusing on Goffman's Impression Management Framework)

  • 송승아;신형덕
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.284-291
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    • 2022
  • 사람들은 본인의 자아를 표현하기 위해 다양한 수단을 사용하는데 소셜네트워크서비스(이하 SNS)도 그러한 수단 중 하나이다. 본 연구에서는 SNS에서 표현되는 자아의 유형을 고프만의 인상관리 이론에 등장하는 개념들에 기반하여 본연적, 이상적, 사회적 자아로 분류하고 각 유형의 자아를 표현하는 게시물이 특정한 게시 형식을 갖는가에 대해 조사했다. 특히 게시 형식으로서 텍스트와 이미지의 성격을 동시에 가지고 있는 해시태그의 사용에 주목하여 해시태그의 본문 혼용 여부, 해시태그의 숨김 기능 사용 여부, 그리고 해시태그에서의 용어의 특성에 주목했다. 인스타그램에서 수집한 450개의 게시물의 해시태그 사용 방식을 탐색적으로 조사한 결과 이상적 자아를 표현하는 게시물에서는 해시태그를 숨기고(98%) 일상적 용어를 사용하는(97%) 비율이 압도적으로 높았다. 이 결과는 고프만의 인상관리 이론이 시사하는 바와 같이 사람들은 본인의 가면을 쓴 모습에 대해 더욱 섬세한 인상관리를 한다는 것을 보여준다.

트위터 해시 태그를 이용한 End-to-end 뉴럴 모델 기반 키워드 추출 (End-to-end Neural Model for Keyphrase Extraction using Twitter Hash-tag Data)

  • 이영훈;나승훈
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.176-178
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    • 2018
  • 트위터는 최대 140자의 단문을 주고받는 소셜 네트워크 서비스이다. 트위터의 해시 태그는 주로 문장의 핵심 단어나 주요 토픽 등을 링크하게 되는데 본 논문에서는 이러한 정보를 이용하여 키워드 추출에 활용한다. 문장을 Character CNN, Bi-LSTM을 통해 문장 표현을 얻어내고 각 Span에서 이러한 문장 표현을 활용하여 Span 표현을 생성한다. Span 표현을 이용하여 각 Span에 대한 Score를 얻고 높은 점수의 Span을 이용하여 키워드를 추출한다.

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IoT 태그 및 소셜 메시지 기반 사물 제어 시스템 (An IoT Tag and Social Message-based Device Control System)

  • 백승민;진연주;하권우;한상욱;정진우
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제23권9호
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    • pp.550-556
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    • 2017
  • 사물 인터넷 기술의 발달로 인하여 언제 어디서든지 손쉽게 다양한 기기들의 상태를 조회하거나 제어 할 수 있는 환경으로 발전하고 있다. 그러나 현재의 IoT 관련 시스템을 이용하여 사물을 제어하려면 어플리케이션 실행, 공간 및 사물 선택, 사물 제어 등의 여러 단계에 걸친 복잡한 조작이 필요하기 때문에 손쉽고 빠르게 사물을 제어하거나 사물 제어에 대한 요청을 발송하는 부분에 여전히 많은 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 보다 효율적인 사물 인터넷 제어를 위하여 IoT 태그 및 소셜 메시지 기반의 IoT 제어 프레임워크를 제안한다. 제안하는 시스템에서는 IoT 태깅을 수행한 사용자의 사물 소유권에 따라 사물을 직접 제어하거나 사물 소유주에게 IoT 메시지 전송을 통하여 간편하게 사물을 제어 할 수 있다. 본 논문에서는 프로토타입 구현을 통하여 IoT 환경에서 보다 직관적이고 효율적인 사물 제어가 가능함을 보였다.

CNN을 이용한 소셜 이미지 자동 태깅 (Automatic Tagging for Social Images using Convolution Neural Networks)

  • 장현웅;조수선
    • 정보과학회 논문지
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    • 제43권1호
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    • pp.47-53
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    • 2016
  • 인터넷이 급속히 발달하는 가운데 스마트폰, 디지털 카메라, 블랙박스 등의 기기에서 수집되는 방대한 영상 데이터가 소셜 미디어 사이트를 통해 빠르게 공유되고 있다. 소셜 미디어 공유 사이트에서는 일반적으로 이미지의 태그 정보를 사용하는데, 멀티미디어를 공유하는 방법이 쉬워지고 그 양이 폭발적으로 증가함에 따라 이미지에 태그를 붙여야 하는 일은 번거로움이 되고 있다. 또한 태그가 잘못 붙여지거나 안 붙은 경우에는 이미지 검색 정확도가 떨어질 가능성이 있다. 본 논문에서는 이미지의 내용정보를 이용하여 자동으로 이미지로부터 태그를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 ImageNet에서 제공하는 대용량의 이미지 데이터와 라벨을 CNN(Convolutional Neural Network) 딥러닝 기법으로 학습시킨 후, 인스타그램 이미지로부터 라벨 정보를 추출하는 것이다. 추출된 라벨 정보를 이용하여 자동 태깅한 후, 검색에 활용했을 때 인스타그램의 기존 검색보다 높은 정확도를 가지고 있음을 알 수 있었다.

인스타그램 해시태그 기반의 전시관람경험에 대한 반응 분석 (An Analysis of Visitor Responses Based on Instagram Hashtags)

  • 박지현;석아영;윤영준;이보아
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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    • pp.369-372
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    • 2018
  • 박물관 3.0시대의 도래와 함께 박물관 경영 측면에서 빅데이터 분석, 그리고 공유와 개방의 관점 및 커뮤니케이션 플랫폼과 마케팅 도구로써 소셜 미디어의 영향력이 증대되고 있다. 모바일 애플리케이션이나 비콘에 의존했던기존의 박물관 빅데이터 분석과는 달리, 본 연구에서는 전시에 대한 인스타그램의 해시태그를 분석함으로써, 관람객 분석도구로써 인스타그램 해시태그의 효용성과 가치를 입증하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 최근 2년 동안 국내에서 개최된 다섯 개의 전시의 인스타그램 해시태그를 수집 및 시각화했다. 그 결과, 모든 전시의 인스타그램의 해시태그는 전시명, 전시장소, 전시회, 지역명, 작가명에 집중되었다. 결론적으로 인스타그램의 해시태그는 전시관람 경험에 대한 분석을 위한 빅데이터로 사용하는 것이 부적합했다. 또한 관람객 개발을 위한 도구로써 인스타그램 해시태그의 효용성과 가치는 입증되지 못한 반면, 노출형에 해당하는 해시태그의 정보 확산에 대한 잠재력은 확인되었다.

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SNS 환경에서 동시출현 해시태그 분석 기법 (A Co-Occuring HashTag Analysis Technique In SNS EnvironMents)

  • 김세진;이상돈
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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    • pp.223-224
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    • 2014
  • 최근 빅데이터 시대에 다가와서 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)가 중요한 정보 공유의 수단으로 발전함에 따라 그에 따른 예측분석, 동향분석, 이슈탐지 등이 증가하고 있으며, 콘텐츠 분야에서 빅데이터 기법 사례가 증가하는 추세이다. 모바일기기 보급이 빠르게 확산되면서 SNS 활성화와 함께 많은 양의 데이터가 증가하고 있으며, 인스타그램과 같은 해시태그 사용 가능 SNS 서비스에서 해시태그의 동시출현은 해시태그만의 연관성이 있음을 의미한다. 본 논문에서는 대상 SNS의 동시출현 해시태그를 분석하기 위해 발생되는 데이터를 가지고 현재 트렌드에 맞게 분석하여 정보를 제공하는 방법을 제시한다.

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학술정보서비스의 폭소노미 분석 연구 (An Analysis of the Foxonomy Constructed at Research Information Service and Future Perspectives)

  • 조재인
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제42권4호
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    • pp.95-112
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    • 2008
  • 폭소노미는 전통적인 분류체계인 텍소노미에 대칭되는 용어로 사람들에 의한 분류법이란 의미로 해석된다. 인터넷 컨텐츠를 대상으로 개방적으로 조직된 레이블로, 소셜 태깅의 결과로 만들어진 협력형 색인이다. 폭소노미는 다양한 이용자가 다양한 관점에서 생성한 태그를 통해 우연한 접근의 기회를 제공하며, 동일한 관심사를 가진 타인과 소셜 네트워크 형성을 위한 연결 고리가 된다. 본 연구에서는 폭소노미의 의의를 짚어보고, 전통적인 텍소노미 시스템을 어떻게 보완할 수 있는지, 그리고 그 문제점과 한계는 무엇인지 고찰해 본다. 더불어 학술정보서비스에 부여되고 있는 폭소노미 태그를 분석하여 그 특징을 살펴보고 폭소노미 시스템의 운영 방향을 제시한다.