최근 인터넷 상에서 블로그의 이용자가 급격히 증가함에 따라 이용자들 사이에 다양한 기능을 제공하는 위젯 기반 컨텐츠에 대한 인기도 함께 증가하고 있으며, 아울러 이러한 위젯 컨텐츠에 대한 갤러리 서비스를 제공하고자 하는 다양한 연구도 활발히 진행되고 있다. 그러나 지금까지 일반 이용자가 원하는 위젯 컨텐츠를 블로그나 웹페이지에 설치하기 위해서는 각 이용자가 어느 정도의 프로그래밍 지식을 가지고 있어야 하며, 위젯의 설치 절차도 복잡하였다. 따라서, 본 논문에서는 외부에서도 사용 가능한 openAPI를 설계 및 구현함으로써 사용자의 블로그에 위젯 컨텐츠를 설치하기 위한 절차들을 간소하여 일반 사용자들이 보다 효율적으로 위젯 컨텐츠를 이용할 수 있게 하고자 하였다.
2000년 아이폰의 첫 출시 이후 이동전화를 비롯한 다양한 모바일 단말과 많은 관련 산업이 호황을 누리고 있고 사람들이 컴퓨터를 접하는 시간에 비해 모바일 기기를 접하는 시간 또한 증가하고 있다. 특히 스마트 폰을 통한 웹 트래픽양의 증가량 추이는 기업체들의 PR 수단 변화에 점점 많은 영향을 미치고 있음을 시사하며 특히 기업들이 웹을 통한 홍보 수단인 홈페이지 및 광고 장치들을 스마트 폰 환경에 맞춰야 하는 일이 필요해지고 있다. 본 논문에서 제안하는 모바일 호환 웹 페이지의 자동 생성 프레임워크는 대부분의 웹 브라우저에서 지원하며 다양한 이종 단말환경에서 호환될 수 있는 새로운 웹 표준인 HTML5을 기반으로 한다. 이를 통하여 사용자의 모바일 웹 페이지를 간편하게 생성해주는 프레임워크 및 기반 환경을 제공하여 누구나 손쉽게 모바일 웹 환경에서 이벤트 페이지를 간단히 만들 수 있다. 이는 마치 블로그를 제작할 때 기본 정보를 올리고 템플릿을 선택하는 것처럼 손쉬운 조작을 통해 웹 페이지를 구성할 수 있게 한다.
메타 블로그에 등록된 RSS(Really Simple Syndication)의 수는 수십만 개 또는 수백만 개에 이른다. 따라서 이들에 대한 갱신 확인을 수행하는 것은 상당히 긴 시간과 네트워크 자원을 필요로 한다. 메타 블로그나 블로그 검색엔진은 제한된 자원을 가지고 있기 때문에 하루에 방문할 수 있는 블로그의 수가 제한적이다. 하지만 블로그 검색엔진의 성능향상을 위해 새로운 데이터를 최대한 수집하는 것이 필요하기 때문에, 우리는 이 논문에서 수집 효율을 높이기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 블로그의 포스팅 성향을 분석하여 그것을 토대로 향후 갱신 가능성에 대해 예측하고 갱신 가능성이 높은 시점에만 갱신 확인을 수행한다. 이 연구는 블로그의 입장에서는 분산 서비스 거부 공격(DDoS Attack: Distributed Denial-of-Service Attack)만큼이나 빈번한 갱신확인을 줄이는데 도움이 되고, 인터넷 전체로 보아서는 트래픽을 감소시키는데 기여할 수 있다. 본 논문에서는 블로거들의 포스팅이 이루어지는 요일과 시간에 특정한 패턴이 존재할 것이라는 가정을 하고, 15119개의 실제 블로그에 작성된 포스트에 대해 요일과 시간의 선호도를 분석하였다. 그리고 과거의 포스팅 이력과 요일에 대한 선호도를 바탕으로 갱신 가능성을 예측하기 위한 방법을 제안하고, 12115개의 실제 블로그에 적용하여 그 정확도를 확인하였다. 성능평가를 통해 약 93.06%의 블로그에서 0.5 이상의 정확도를 가짐을 확인하였다.
블로그 서비스 시스템에 존재하는 중복문서는 블로그 검색의 서비스 질과 성능을 저하시키는 요인 중 하나이다. 기존의 웹 페이지 환경에서와는 달리, 블로그 서비스 시스템에서는 각 문서의 생성이 매번 보고되기 때문에 문서 생성 시점에 중복 판정이 가능하다. 본 논문에서는 이 점에 착안하여 문서를 저장하는 시점에 해당 문서의 중복 여부를 판정하는 새로운 중복문서 검출 기법을 제안한다. 제안된 기법을 통하여 검출된 중복문서는 검색 엔진을 위한 인덱싱에 반영시키지 않음으로써 중복문서가 검색 결과에 반영되는 문제를 원천적으로 방지할 수 있다. 또한, 효과적인 중복문서 검출을 위하여 3가지 인덱싱 기법을 제안하며, 실제 블로그 데이터를 이용하여 각 인덱싱 기법 중 가장 효율적인 기법을 보인다.
이 연구에서는 자기주도적 학습력 신장을 위한 교육용 블로그 커뮤니티를 구현하여 적용한 뒤 그 효과성을 살펴보았다. 블로그 커뮤니티를 활용한 수업을 한 후 자기주도적 학습력 검사지를 통해 그 효과성을 분석하였다. 그 결과 이 연구에서 설계 및 개발한 블로그를 활용한 학습이 일반 학급홈페이지를 활용한 학습보다 학습자의 자기주도적 학습력 신장에 유의한 차이를 나타내었다. 그리고 하위 척도별 검사 결과를 보았을 때 인지조절에서는 유의한 차이가 없었으나 동기조절, 행동조절 등의 척도에서 특히 유의한 차이가 나타났다. 따라서 블로그 커뮤니티를 활용한 학습 및 학급경영이 자기주도적 학습력 신장에 효과적이며, 특히 학습자의 동기 및 행동에 영향을 미쳐 학습자 주도형 수업 및 학급 커뮤니티를 개발하는 데 큰 도움을 주리라 기대된다.
소비자 구전은 정보통신기술의 발전과 모바일 기기의 보급 가속화로 그 영향력 또한 급속도로 커지고 있다. 그러나 과도한 마케팅 경쟁은 가짜리뷰와 같은 거짓 온라인 구전을 확산시켰고, 이로 인해 소비자들은 온라인 구전에 대한 피로감과 함께 온라인을 통해 얻게 되는 정보를 불신하는 결과를 초래하고 있으며, 이는 소비자의 합리적 구매 결정 행위에 부정적인 영향을 미치기도 한다. 이에 대한 문제 인식의 확산으로 가짜리뷰의 형태적 특성에 대한 연구를 비롯해 가짜리뷰를 효과적으로 분류하기 위한 다양한 탐지 방법에 대한 연구가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 네이버 블로그에 작성된 포스트를 대상으로 데이터를 수집하고, 사용자의 무의식에 기반한 습관적 패턴을 머신러닝 모형을 통해 분석해 보았다. 게시물이 작성된 블로그와 그 게시물에서 추출한 변수를 분석하여 향후 가짜리뷰 예측에 활용하고자 하였다. 연구 결과, 광고성 리뷰 예측에 있어 해당 글 작성자의 블로그에 등록된 전체 포스트의 개수와 포스트의 등록 날짜는 매우 높은 상관관계를 보였으며, 해당 포스트가 속한 분류에 등록된 포스트의 개수, 포스트 본문에 사용된 이미지의 개수, 블로그에 포함된 메뉴 개수, 포스트 제목 및 본문의 길이, 포스트가 획득한 '좋아요'의 개수 또한 높은 상관관계를 보였다. 또한 광고성 리뷰 여부를 판단하기 위한 머신러닝 모형에 있어서 랜덤포레스트를 활용한 모형이 가장 우수한 모형으로 확인되었다. 본 연구에서는 블로그에 작성된 리뷰 내용에 대한 형태소 분석을 시행하는 대신 리뷰를 작성한 사람의 행위를 분석하기 위한 시도를 하였다. 이를 위해 블로그와 포스트의 특성 데이터를 수작업이 아닌 웹 크롤링 기법으로 수집하고 머신러닝 모형을 통해 광고성 리뷰 여부를 판별할 가능성을 확인한 점은 향후 가짜리뷰의 빠른 탐지를 위한 효율성 및 효과성 향상에 기여할 수 있을 것이다.
본 연구는 체계적인 문헌연구를 통해 웹2.0의 사용이익과 도입요인을 분석하였다. 전자저널 검색결과 259편의 문헌 중에서 도입 기업사례 및 사용요인 관련 연구 10편을 선별하였다. 선택된 논문을 웹2.0기술의 사용이익과 성과, 웹2.0기술 수용요인, 블로그 사용자 행동 및 동기의 주제로 나누어 구분하였다. 이를 통해 본 논문에서는 웹2.0기술에 대한 실제 사용이익을 정보이익, 사회적 이익, 업무관련이익, 지식관련이익으로 제안하였다. 수용요인에 대한 연구결과로는 웹2.0 특성변수를 반영한 요인으로 지각된 참여성과 동시성, 플로우 경험, 지식의 자기효능감, 개인성과기대가 사용의도에 영향을 미치는 변수임을 밝혀내었다.
빅데이터 분석을 위해 활용되는 데이터로는 뉴스, 블로그, SNS, 논문, 특허 그리고 센서로부터 수집된 데이터 등 매우 다양한 유형의 데이터가 있다. 특히, 신뢰성 있는 데이터를 실시간 제공하는 웹 데이터의 활용이 점차 확산되고 있다. 그리고 빅데이터의 활용이 다양한 분야로 점차 확산되고 웹 데이터가 매년 기하급수적으로 증가하면서, 최근 웹 데이터는 재난대응 미디어로써 매우 중요한 역할을 하고 있다. 또한, 빅데이터 분석에 활용되는 원천 데이터는 네트워크 형태이며, 최근 소셜 네트워크 분석을 통한 효과적인 상품 광고, 핵심 유전자 발굴, 신약 재창출 등 다양한 영역에서 네트워크 분석 기술이 사회와 인류에게 가치 있는 정보를 제공할 수 있는 가능성을 제시하면서 네트워크 분석 기술의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 웹에서 제공하는 뉴스와 SNS 데이터를 이용해 수난 발생 및 규모 예측을 지원하는 웹 크롤러 및 네트워크 분석기술을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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