• 정보관리학회지
• /
• 제37권2호
• /
• pp.225-249
• /
• 2020

본 연구는 소설 검색 환경을 개선하기 위해, 도서태그로부터 소설 이용자가 소설 탐색 상황에서 요구하는 다양한 패싯 요소를 식별하고 체계화하는 것을 목적으로 한다. 소설의 기본 패싯 체계를 랑가나단의 PMEST 기본 패싯에 기반하여, 1) 소설 자료를 형성하는 주체, 2) 소설을 구성하는 내용적, 외형적 성질, 3) 독자가 책과 상호작용하는 행위, 4) 소설 및 독서활동과 관련된 공간 정보, 5) 소설 및 독서활동과 관련된 시간 정보로 정의하고, 소설 7,174건에 부여된 약 31만 건의 태그 중 핵심 태그 3,730건을 선별하여 내용분석하였다. 그 결과, 소설 패싯의 상위범주 25개를 중심으로 다양한 속성을 체계화하였다. 본 연구의 결과는 향후 도서관 OPAC이나 소설 DB에 패싯 내비게이션 형태로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국조경학회지
• /
• 제49권4호
• /
• pp.64-73
• /
• 2021

본 연구의 목적은 소셜미디어에서 공유되는 지오태그 이미지를 활용하여 이용자가 인지하는 북한산국립공원의 경관미를 평가하는 방법을 제시하는 것이다. 연구에서 제시된 평가 방법은 크게 지오태그 이미지 데이터의 수집, 경관 이미지 식별, 조망대상 확률 지수를 적용한 누적가시도 분석의 과정으로 진행되었다. 본 연구에서 데이터로 사용한 램블러(Ramblr)는 국내에서 많은 이용자를 보유하고 있는 아웃도어 활동 지원 어플리케이션으로, 이로부터 북한산국립공원에 대한 총 110,954장의 지오태그 이미지를 수집하여 경관미 평가에 활용하였다. 수집된 지오태그 이미지들은 Google Vision API를 활용해 이미지의 내용을 해석하였으며, 이후 군집분석을 통해서 전체 수집한 사진을 총 11개의 경관이미지 유형과 9개의 비경관이미지 유형으로 구분하였다. 추출한 경관이미지를 바탕으로 북한산국립공원의 경관 유형을 분석한 결과, 봉우리나 산맥과 같은 지형적 특성과 관련한 이미지 유형이 가장 많은 비중을 차지하였으며, 그 외 임내 경관, 단풍경관, 수경관이 주요한 경관 유형으로 발견되었다. 도출된 경관미 평가맵에서는 이러한 주요 경관 유형의 비중과 특성에 따라 표고 및 경사가 높을수록 전반적으로 높은 경관미를 보였다. 그러나 일부 저지대 및 완경사를 지닌 진입지역에서도 높은 경관미가 확인되었다. 또한 북한산 지역이 도봉산 지역보다 경관미가 높게 평가되었으며, 도봉산 지역의 경우에는 표고 및 경사가 높음에도 불구하고, 상대적으로 낮은 경관미가 확인되었다. 이는 경관미가 물리적인 환경 조건뿐만 아니라, 경관을 조망하는 탐방객들의 휴양 활동과도 크게 관계하고 있음을 보여준다. 이처럼 지오태그 이미지의 누적 가시도를 활용한 경관미 평가는 사람들의 인식에 기반한 경관적 가치를 지리적으로 이해하고, 그 편차를 식별할 수 있도록 함으로써 향후 북한산국립공원의 경관 계획 및 관리에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.1-10
• /
• 2012

Recently, Social Network services(SNS) is gaining popularity as Facebook and Twitter. Popularity of SNS leads to active service and social data is to be increased. Thus, social search is remarkable that provide more meaningful information to users. but previous studies using social network structure, network distance is calculated using only familiarity. It is familiar as distance on network, has been demonstrated through several experiments. If taking advantage of social context data that users are using SNS to produce, then familiarity will be helpful to evaluate further. In this paper, reflect user's attention through comments and tags, Facebook context is determined using familiarity between friends in SNS. Facebook context is advantageous finding a friend who has a similar propensity users in context of profiles and interests. As a result, we provide a blog post that interest with a close friend. We also assist in the retrieval facilities using Near Field Communication(NFC) technology. By the experiment, we show the proposed soicial search method is more effective than only tag.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
• /
• pp.577-580
• /
• 2018

지난 몇 년간 우리는 소셜 검색에 몰두하여 연관검색 및 소비자의 만족을 위해 빅데이터 분석을 하였다. 최근에는 빅데이터 분석이라는 흐름에 맞춰 기업 및 기관별 본연의 정보를 통합하여 효율적인 검색을 할 수 있도록 하는 솔루션을 대거 도입하고 있다. 또한 기업 및 기관에서 가지고 있는 정보는 기존 비정형 데이터로 방대하여 기존의 방법이나 도구로 수집 및 저장 분석이 어려운 실정이다. 이에 공공기관 및 민간기업 등에서는 키워드 중심의 다양한 검색엔진을 개발하거나 도입하고 있으며, 정보 분류의 확대, 메타데이터의 활용, 태그정보의 제공, 개인 맞춤형 서비스 등 고객의 만족도를 제고하기 위한 다양한 방법을 시도하고 있다. 본 연구에서는 기관의 교통 연구와 관련한 일련의 작업 중 행정문서, 연구정보, 유관기관 게시물 등의 통합 빅데이터를 가지고 검색시스템을 구현하였다. 이와 더불어 사용자 사전 및 동의어 사전을 통한 검색 키워드를 데이터베이스에 저장하여 검색 효율성을 제고하는 방안을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
• /
• pp.442-444
• /
• 2012

소셜 미디어 환경의 도래로 다수의 사용자들이 자신만의 콘텐츠를 생성하고 공유하는 일이 많아졌다. 특히 여행이 대중적 취미로 자리잡으면서 여행에 관련된 콘텐츠도 늘어나고 있다. 하지만 여행 콘텐츠를 위한 효율적 시스템은 많지 않으며 기능이 미약하거나 복잡한 인터페이스로 인해 사용률이 낮은 편이다. 따라서 본 논문에서는 이를 보완하기 위하여 스케치 기반의 비주얼 북마킹을 이용한 여행 플래너 시스템을 제안한다. 사용자가 스케치와 제스처를 사용한 비주얼 북마킹을 이용하여 여행지에 관련한 자료를 간단한 태그를 붙여 북마크를 생성하면 지도 위에 자동으로 북마크가 생성되어 사용자는 북마크의 위치를 보고 루트를 정할 수 있다. 이를 이용하여 사용자는 여행의 목적을 잘 표현할 수 있는 여행 일정을 쉽고 다양하게 작성할 수 있다. 또한 사용자가 자신만의 여행 후기를 정리하여 다른 사람들과 쉽게 공유할 수 있는 도구로 활용될 수 있다.

• 융합보안논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.55-60
• /
• 2022

본 연구는 재생에너지와 관련된 에너지 분야의 동향과 관계구조를 분석하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 SNS Data를 포한한 Big Data를 중점으로 분석하였다. SNS는 Instragram 플랫폼을 활용하여 재생에너지 해시태그들을 수집하였으며, 빅데이터 분석, 소셜네트워크 분석을 위한 워드임베딩 방법으로 사용하였고, 본 연구에서 도출된 결과를 토대로 재생에너지 산업의 발전에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제15권5호
• /
• pp.345-349
• /
• 2009

소결 북마킹(social bookmarking) 시스템은 사용자가 북마크를 저장하고 공유할 수 있는 플랫폼을 제공하는 웹 기반(web-based) 시스템으로 폭소노미(folksonomy)를 이용한 대표적인 웹2.0 서비스이다. 소셜 북마킹 시스템에서의 스패머(spammer)란 자신들의 이익을 위해서 시스템을 고의적으로 악용하는 사람을 말한다. 스패머는 많은 양의 잘못된 정보를 시스템에 포스팅(posting)하기 때문에 전체 소셜 북마킹 시스템의 리소스(resource)를 쓸모없게 만들어 버린다. 따라서, 스패머를 빠른 시간 안에 탐지하고 그들의 접근을 차단하는 것은 시스템의 붕괴를 방지하기 위해 중요하다. 본 논문에서는 사용자가 사용한 태그에 대한 데이터를 추출하여, 사용자가 스패머 인지 아닌지를 예측하는 모델을 기계학습의 다양한 방법을 적용하여 생성한 후 그 성능을 비교해 보았다. 구체적으로, 결정테이블 (decision table, DT), 결정트리(decision tree, ID3), 나이브 베이즈 분류기($na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier), TAN(tree-augmented $na{\ddot{i}}ve$ Bayes) 분류기, 인공신경망(artificial neural network)의 방법을 비교하였다. 그 결과 AUC(area under the ROC curve)와 모델 생성시간을 고려하였을 때 나이브 베이즈 분류기가 가장 만족할 만한 성능을 보였다. 나이브 베이즈 분류기의 분류 결과가 가장 좋았던 이유는 성능을 비교하는 데 사용된 AUC가 결정트리 계열의 방법(ID3 등)보다 나이브 베이즈 분류기에서 일반적으로 높게 나오는 경향이 있다는 것과, 스패머 탐지 문제가 선형으로 분리 가능한 경우(lineally separable)와 유사할 가능성이 높기 때문으로 여겨진다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제19권12호
• /
• pp.2878-2884
• /
• 2015

온라인 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 트위터는 가장 보편적으로 사용되는 마이크로 블로그인데, 트위터의 개방적 구조로 인해 자동화 프로그램인 트윗 봇이 많이 생성되고 있다. 이 트윗 봇은 적법한 봇과 악성 봇으로 분류되는데, 이 중 악성 봇은 일반 사용자들에게 많은 양의 스팸 정보나 유해한 컨텐츠를 배포하기 때문에 트윗 봇을 검출하는 작업은 반드시 필요하다. 기존 연구에서는 시간적 정보를 활용하여 사람과 트윗 봇을 분류하였다. 본 논문에서는 먼저 사용자들의 고 정밀 위치 정보를 알려주는 공간 태그된 트윗 정보를 활용하여 트위터 사용자들의 정확한 위치를 알아낸다. 그리고, 각 사용자의 공간 변수에 대한 엔트로피 값 및 사용자의 장치 정보를 사용하여 새로운 봇 검출 알고리즘을 제안한다. 주요 결과로써, 시간 정보만을 이용한 기존 연구결과보다 각 신뢰도별 봇 검출 확률 및 거짓 경보 확률이 모두 우수하게 나타난다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제47권3호
• /
• pp.11-21
• /
• 2010

최근 웹페이지의 생성 및 웹이 가진 정보량이 기하급수적으로 늘면서 사용자의 검색 목적을 파악하여 효율을 높이기 위한 다양한 방법이 연구되고 있으며, 태깅 시스템이 하나의 대안으로 떠오르고 있다. 태깅 시스템은 인터넷 사용자로 하여금 태그라고 불리는 메타데이터를 글, 사진, 동영상 등에 부여하도록 함으로써 콘텐츠의 검색 및 브라우징을 편리하게 하는 시스템이다. 이처럼 태그는 해당 페이지의 대표 키워드를 의미하므로 콘텐츠 분류의 기준을 마련할 수 있으나, 사용자에 의해 직접 입력되어야 하는 수고가 필요하고, 또한 무분별한 태깅으로 인해 오히려 분류에 방해가 되는 등의 문제점들이 있다. 본 논문에서는 이러한 태깅의 문제를 해결하기 위한 방법으로 얼굴인식 알고리즘을 활용한 영상콘텐츠 내에서의 다중 얼굴 태깅 자동화 방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 여러 얼굴검출 방법 중 Haar-like features와 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 빠른 속도와 높은 정확도로 영상콘텐츠 내에서 얼굴 영역을 검출한다. 이후 PCA와 고유얼굴을 이용하여, 검출해 낸 얼굴을 데이터베이스에 미리 저장해 놓은 프로필 사진과 비교, 인식해냄으로써 해당 인물에 대한 정보를 불러와서 자동으로 태깅하는 시스템을 구현하였다. 이러한 새로운 방식의 태깅 기술은 현존하는 사진공유, 쇼핑, 검색 등의 수많은 웹서비스에 적용이 가능하며, 특히 소셜네트워크서비스에서의 사진 관리나 인물검색 등에서 활용할 때 큰 효과를 보일 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제14권5호
• /
• pp.309-316
• /
• 2016

음악 소비행태가 온라인으로 변화하면서 온라인 음악 플랫폼들이 등장하기 시작한지 오래다. 사람들이 인기 음악이나 인기 뮤지션의 음악 등 추천 정보 제공을 선호하게 되면서 온라인 음악 플랫폼의 차트를 이용하기도 하고, 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 통해 정보를 공유하기도 한다. 온라인 음악 순위 차트는 조금씩 차이가 있으며, 그 이유 중 하나는 플랫폼마다 보유하고 있는 회원들의 특성이 다르기 때문이라고 볼 수 있다. 한편, SNS 이용자의 특성을 지닌 음악 차트 순위가 필요하고 이와 관련하여 각 온라인 음악 플랫폼의 차트들을 종합하려는 시도가 있어왔다. 더불어 음악적 특성을 SNS와 연결 지어 연구하는 관련 논문 역시 계속 등장하고 있다. 본 연구에서는 국내의 다양한 SNS중 트위터 이용자들의 음악적 특성을 분석하고 기존의 음악 플랫폼의 순위차트와 트위터의 해시태그라는 기능을 통해 SNS 이용자들이 공통적으로 선호하는 음악 기반의 국내 인기 음악 차트 순위를 개발하고 그 순위의 특성을 분석하여 기존의 온라인 음악 순위 차트, 공영방송사 음악 순위 차트와의 결과를 비교 연구한다.