• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.37-38
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• 2016

온라인 소셜 네트워크(OSN)의 활성화로 인해 다양한 정보가 생성됨에 따라 사용자에 적합한 정보를 선택적으로 제공하기 위한 개인 추천 서비스에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 온라인 소셜 네트워크에서 사용자 신뢰성을 고려한 콘텐츠 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 추천의 정확성을 향상시키기 위해 신뢰성 있는 사용자를 선별한다. 사용자 신뢰성을 기반으로 유사 사용자를 선별하고 이를 기반으로 협업 필터링을 수행한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.387-390
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• 2009

인터넷의 생활화를 통해 우리 생활 패턴이 크게 변화하였다. 특히 상품 구매의 경우 온라인 시장의 성장과 상품 정보의 범람으로 소비자들의 구매 의사결정은 더욱 어려워졌다. 따라서 효율적인 상품 구매 의사결정을 위해서는 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis)을 기반으로 한 더 가치있는 정보를 선별하여 제공해 줄 수 있는 서비스가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 온라인 소셜 네트워크 요소 분석을 통해 상품 후기에 대한 개인화된 가치 측정값 정보를 제공함으로써 소비자의 보다 효율적인 상품 구매가 가능하도록 도와주는 '가치 측정 알고리즘'을 제안한다.

• 정보과학회지
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• 제35권2호
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• pp.22-27
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• 2017

• 한국산업정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.1-11
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• 2016

본 연구는 Facebook 사용자들의 Like활동 정보를 사용하여 정치성향을 예측하기 위한 분석 모델과 프로그램를 개발하였다. Facebook의 Ajax사용 특성 을 반영한 Facebook 크로울러를 개발하였으며, 이를 사용하여 수집된 성기고 방대한 데이터의 상관 매트릭스 정보를 효과적의 축소하기 위한 카테고리 레벨 필터링 기법을 개발하였다. 대한민국 사용자들을 대상으로 LCA (Latent class analysis) 분석한 결과 28 개의 기준 (전체 대상페이지의 3% 미만) 으로 사용자의 정치적인 극성을 상당히 정확하게 (AUC of 0.82) 예측할 수 있음을 확인하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권1호
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• pp.99-118
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• 2019

본 연구는 소셜 미디어 참여 관련 연구 베타분석을 위해 네트워크 분석과 클러스터링 기법을 활용하였다. 주경로 분석 결과 37개의 주요 연구가 추출되었고 커뮤니티 관련 네트워크와 뉴 미디어 관련 네트워크 두 가지로 구분되었다. 연결망 분석과 클러스터링 결과 네가지 클러스터가 형성되었다. 본 연구는 학술 데이터를 활용해 연구 동향을 거시적으로 파악하며 그 방법론으로 네트워크 분석과 기계학습을 활용하였다는 학술적 의의를 가진다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.101-110
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• 2012

최근 소셜네트워크를 기반으로 하는 소셜커머스(social commerce)가 각광받고 있다. 소셜네트워크와 연동한 소셜커머스 서비스는 소비자간 고도의 소통 수단이 되고 있으며, 유통방식의 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 할인의 폭을 크게 하거나 다양한 이벤트를 통한 거래촉진, 동네의 상권 활성화에 기여하는 등의 역할을 하고 있다. 종래의 온라인 상거래와는 달리 역동성, 신속성, 개방성 등을 특성으로 하는 소셜커머스는 사이트의 디자인이 구매의사결정에 영향을 많이 미칠 수 있다고 전제하였다. 본 연구는 소셜커머스를 사용 중인 20대를 대상으로 실증 연구하였으며, 이를 통해 소셜커머스 사이트의 디자인요인이 구매결정요인에 미치는 영향을 규명하고자 하였다. 연구 결과 구매 의사결정에 가장 많이 영향을 주는 요인은 사용 용이성임을 시사점으로 제시하였고, 소셜커머스 사이트를 설계하거나 업그레이드를 준비 중인 기업 혹은 책임자에게 도움이 될 것으로 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.35-45
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• 2014

소셜 네트워크를 통해 생산 유통되는 정보들은 신뢰할 수 없는 불분명한 정보들이 많고 그런 정보들이 무분별하게 확산되기 때문에 사용자들은 정보에 대한 신뢰성 여부를 판단하기가 힘들다. 특히 정보의 신뢰성에 대한 평가가 전적으로 사용자들의 판단에 맡겨지고 있는 상황에서, 온라인 정보의 신뢰도에 대한 체계적인 평가 방안의 마련이 절실하다. 본 논문에서는 소셜네트워크서비스의 신뢰도 평가 지표로서 KTI (Korean Trust Index for SNS)를 설계하여, 서비스 사용자들이 정보의 신뢰성을 판단할 수 있는 기준을 제시하였으며, 이를 통해 사회적 신뢰 수준을 분석할 수 있도록 하였다. SNS의 서비스 특성을 고려하여, 신뢰도에 영향을 주는 요인을 정의하였고 이를 바탕으로 온라인에서 유통되는 정보에 대한 신뢰도를 평가할 수 있는 신뢰모델을 설계하고 신뢰지수 KTI를 제시하였다. 신뢰지수 KTI의 개발은 SNS에 대한 신뢰 수준을 측정하여 이를 정량화함으로써, SNS 연결망을 효율적으로 활용하기 위한 신뢰 확보가 가능할 것으로 기대한다.

• 융합보안논문지
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• 제16권2호
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• pp.25-34
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• 2016

이 연구는 소셜네트워크 분석(SNA: Social Network Analysis)기법을 활용하여 SNS상에서 위험한 인물들의 활동을 파악하고 그들의 불법행위에 대한 차단, 분리 또는 대응하여 큰 위협을 사전에 예방하는데 목적이 있다. SNA는 시스템적으로 많은 사람들의 개인정보와 관계를 분석하여 수사의 효과성과 효율성을 높이고 개인과 용의자와의 복잡한 사회적 관계를 찾아내어 어떻게 그들이 온라인상에서 만나 관계를 맺을 수 있었는지를 보여준다. 소셜네트워크는 전 세계 사람들이 거리와 지리적인 제약을 받지 않고 관계를 맺고 교류할 수 있고 엄청난 양의 정보 또한 공유가 가능케 될 만큼 빠르게 확산되었다. 세계적으로 많이 사용되고 있는 페이스북(Facebook)이나 트위터(Twitter) 같은 소셜네트워크 서비스(SNS: Social Network Service)를 이용한 범죄행위가 급증하고 있는 가운데 최근 테러리스트 그룹인 IS는 그들의 웹사이트를 통해서 자신들의 활동을 외부에 알리기도 하고 그들의 테러행위를 위한 모병활동도 하고 있다. 테러리스트 집단들은 소셜네트워크가 비교적 비용이 적게 들면서도 그들의 목적을 쉽게 달성 할 수 있기에 이를 많이 활용한다. 그러나 그 파급효과가 너무나 크기에 그들의 활동을 차단하는 것이 급선무이다. 따라서 이 연구는 소셜네트워크 상에서 범죄자나 테러리스트들의 활동에 대해 자세히 설명하고 어떻게 그들의 활동을 효과적으로 감지하고 차단하고 대응 할 수 있는지 보여준다. 그리고 앞으로 필요한 연구에 대해서도 제시한다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권10호
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• pp.27-37
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• 2018

본 연구의 목적은 사범계 대학생들이 보편적인 소셜네트워크서비스 중 하나인 카카오톡 환경에서 나타나는 소통 행태와 활용에 대해 어떠한 인식을 갖고 있는지 알아보기 위함이다. 이를 위해서 86명의 사범계 대학생의 설문조사 결과를 분석하고 10명에게 심층면담조사를 병행한 혼합연구방법을 실시하였다. 주요 결과를 살펴보면, 첫째, 카카오톡은 대학생에게 공적 사적인 인적 네트워크를 유지하기 위한 필수적인 기능을 하고, 자신의 의견, 생각, 존재 자체를 표현하는 보편적인 도구이지만, 여전히 면대면 소통도 중요하게 인식하고 있었다. 둘째, 대학생들은 카카오톡 환경이 대학생의 삶, 즉 일상의 생태계에 포함되어 있으며, 자유롭게 자신의 이미지를 조정, 관리하고 자기 자신을 표현하는 소통의 공간으로 여기고 있었다. 셋째, 그들은 카카오톡을 통하여 심리적으로는 외로움을 해소하거나 자신을 지지하는 힘을 얻기도 하였으며, 공적 또는 사적 단톡방 용도에 따라 소통 내용에 차이가 있었다. 향후 후속연구에서는 세대간 소셜네트워크서비스 안에서 느끼는 인지심리학적 변인을 비교 분석하고 온라인 교육의 차원에서 디지털 문화 리터러시 지침 관련 연구가 진행되어야 할 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.363-366
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• 2016

추천 기법은 개인의 관심사와 상황을 고려한 개인화된 아이템을 제공함으로써 아이템의 소비과정에서 발생하는 부하를 줄여주고 정보 소비의 효율성을 증대시키는데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 전통적인 추천 기법인 Content-Based(CB)기법과 최근 온라인 소셜 네트워크의 경향을 반영한 Social Network-based(SN)기법을 접목하여 새로운 복합방식의 정보 추천 기법을 제시한다. CB 기법의 대표적인 한계점인 cold start problem과 SN 기법의 추천 아이템의 전문성 문제를 상호 보완하며, 특히 최근 소셜 네트워크의 특징인 비신뢰 (non-trust) 기반의 영향력 있는 정보 확산자가 존재하는 환경에서 기법을 적용할 수 있도록 하였다. 또한 대부분 사람 추천 중심인 기존의 SN 기법들과는 달리 사람에게 제공할 정보의 추천에 초점을 두며, 정보 선정과정에서 개인의 온라인과 현실(real world)에서의 사회 활동 정보를 모두 활용하여 더육 더 개인화된 가치 정보를 제공하고자 한다.