Social-aware video는 자유로운 스토리 전개를 통해 인물들간의 관계뿐만 아니라 경제, 정치, 문화 등 다양한 지식을 사람에게 전달해주고 있다. 특히 장소에 따른 사람들간의 대화 습성과 행동 패턴은 사회관계를 분석하는데 있어서 아주 중요한 정보이다. 하지만 멀티모달과 동적인 특성으로 인해 컴퓨터가 비디오로부터 자동으로 지식을 습득하기에는 아직 많은 어려움이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 기존의 연구에서는 딥하이퍼넷 모델을 사용하여 드라마 등장인물의 시각과 언어 정보를 기반으로 계층적 구조를 사용해 소셜 네트워크를 분석하였다. 하지만 장소 정보를 사용하지 않아 전반적인 스토리로부터 소셜 네트워크를 분석할 수밖에 없었다. 본 논문에서는 기존 연구를 바탕으로 장소 정보를 추가하여 각 장소에서의 인물 특성을 분석해 보았다. 본 논문에서는 총 4400분 분량의 TV드라마 "Friends"를 사용했고 C-RNN모델을 통해 등장인물을 인식하였으며 Bag of Features로 장소를 분류하였다. 그리고 딥하이퍼넷 모델을 통해 자동으로 소셜 네트워크를 생성하였고 각 장소에서의 인물 관계 변화를 분석하였다.
이 연구는 이동전화에 대한 채널 정향, 면 대 면 커뮤니케이션의 회피 등 이용자들의 인적 속성이 이동전화 이용의 다양성, 이동전화의 적합성 거부감 그리고 이동전화를 통한 커뮤니케이션 네트워크에 미치는 영향을 살펴보려는 목적에서 출발했다. 대학생과 40대 이상의 그들의 가족들로 구성된 피조사자들을 대상으로 설문조사한 바를 분석한 결과, 응답자들은 이동전화에 대한 사회적 실재감과 친밀도가 높을수록 이동전화 서비스를 더욱 다양하게 이용하고 대인커뮤니케이션 매체로서 더욱 긍정적으로 평가하며, 이동전화에 대한 거부감도 더 작은 것으로 밝혀졌다. 아울러 면 대 면 커뮤니케이션이 원활하지 못한 사림들은 이동전화를 통한 대인커뮤니케이션 네트워크의 폭과 이동전화 이용량도 상대적으로 제한돼 있음을 알 수 있었다. 즉시성, 직접성, 이동성, 접근용이성 등 이동전화의 여러 가지 기술적 강점에도 불구하고 면 대 면 커뮤니케이션이 원만하지 못한 이용자들은 새로운 인간관계의 형성보다는 그들의 편협한 대인관계의 유지 강화에 이동전화를 주로 이용하고 있음을 이 연구결과는 보여주고 있다.
최근, 온라인상에서 사용자간 관계형성 및 커뮤니케이션을 지원하는 Social Network Service(SNS)들이 주목을 받고 있다. SNS에서 형성되는 사용자 정보와 그들의 활동에 대한 정보는 사용자에 대한 특징적인 정보로서 추천과 같은 외부서비스에서 재사용될 수 있는 유용한 정보로 여겨진다. 기존의 사용자 기본 프로파일 정보를 통한 분석이나, 친밀도 및 유사도를 도출하기 위한 단편적인 분석 방법은 가공된 정보의 활용에 있어 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 사용자의 SNS활동들로 부터 사용자간 상호영향을 도출하고 다차원 상호관계(Multi-dimension interaction)를 표현 할 수 있는 통합 된 프로파일 모델을 정의하고 이를 도출하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 대표적인 SNS인 트위터(Twitter.com)부터 사용자 정보를 수집하여 정보의 재가공을 수행한다. 본 논문의 실험에서는 가공된 정보를 통해 얻을 수 있는, 기존 방식에서는 드러나지 않던 사용자간의 새로운 관계들에 대해 설명한다. 가공된 정보는 특정 사용자의 통합 프로파일로서 컨텐츠 아이템 추천과 같은 외부서비스에서 활용가능 할 것으로 기대된다.
최근 들어, 소셜 네트워크 서비스를 통한 멀티미디어 콘텐츠의 열람과 공유가 보편화됨에 따라, 사용자의 관심이나 특징에 부합되는 콘텐츠의 효과적 제공에 대한 욕구가 높아지고 있다. 특히, 생성되는 콘텐츠의 방대한 양을 고려할 때 적합한 콘텐츠의 효과적 선택이 사용자의 만족도를 크게 좌우하게 된다. 예를 들어, 사람간의 관계에 기반하여 관심 콘텐츠를 제공하는 방법의 경우 신뢰성이 어느 정도 보장되기 때문에, 사용자의 효과적인 열람이 가능하다. 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 Facebook에서 제공하는 Facebook 페이지는 관심사에 대한 콘텐츠를 획득할 수 있는 공간이지만, 사용자는 제공되는 콘텐츠의 양이 너무 많아 원하는 목적에 맞게 콘텐츠를 획득하기 어렵다. 본 논문에서는, 개인 사용자의 관심에 따라 Facebook 페이지 콘텐츠를 순위별로 선정하여 대표 콘텐츠를 제공하는 기법을 제안한다. 사용자 간의 친밀도를 이용해 사용자를 관심 분야에 따라 그룹화하고, 그룹화 된 사용자들에게 Facebook 페이지 콘텐츠를 중요도 순위별로 선택하여 사용자에 제공한다. 마지막으로 실험을 통해 제안된 기법의 성능을 보인다.
지난 10여 년간, 정보기술 분야의 패러다임은 기계중심에서 인간중심으로, 기술기반에서 사용자가 쉽게 정보시스템에 참여하고 활용 할 수 있는 사용자 기반으로 변화되었다. 즉 소셜 네트워크를 이용하여 정보를 상호 공유하는 소셜 검색의 형태로 변화하고 있으며, 이와 같이 사람과 사람을 연결 해 주는 소셜 네트워크 서비스는 웹서비스와 융합을 통해 친구 맺기, 친구 찾기, 유사한 관심사를 갖고 있는 사람들과의 정보공유, 선호도 검색, 정보 추천시스템 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 본 논문에서는 토픽 기반 소셜 관계 랭크(TS_SRR : Topic Sensitive_Social Relation Rank) 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 소셜 네트워크 서비스를 웹 검색 엔진과 통합하는 것을 목적으로 하며, 소셜 관계 지수, 즉 Social Relation Rank와 검색 결과에 대한 선호도 사이의 상관관계를 분석하였다. 실험 과정에서 소셜 네트워크 안에 존재하는 일반적인 사람들은 정보 공유시 특정 분야에 대해 관심사가 유사할 경우 잘 모르는 타인들에 비해 친밀도가 높은 친구를 더 신뢰한다는 것을 확인 할 수 있었다. 따라서 제안 알고리즘은 소셜 검색의 신뢰성을 향상 시킬 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 20~30대 스마트폰 이용자들 가운데 모바일 인스턴트 메신저(Mobile Instant Messenger, MIM) 이용자들을 대상으로 이들의 MIM 이용행태와 MIM 이용강도가 사회자본에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보았다. 총 253명의 MIM 이용자들을 대상으로 온라인 서베이를 실시한 결과, MIM 이용 빈도와 네트워크 사이즈(친구의 수) 및 MIM 이용강도의 경우 결속형 사회자본에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 교량형 사회자본에는 MIM 이용 강도만이 영향을 주는 변수인 것으로 드러났다. 결론적으로 친밀한 관계 속에서의 모바일 미디어 사용이 가져오는 긍정적인 효과를 재확인할 수 있었다. 또한 단순한 양적 투자(이용행태)를 넘어서 이용자가 해당 서비스에 대해 가지는 일상화에 따른 애착의 정도와 같은 질적 투자(이용 강도)가 모바일 미디어를 통한 사회자본 증대를 측정할 수 있는 보다 중요한 변수가 될 수 있음을 확인하였다.
VOD 시스템에서는 한정된 자원을 이용하여 많은 사용자에게 안정적인 QoS(Quality of Service)를 제공하는 것이 중요하다. 실제 구현 환경에서 QoS의 문제점들을 분석하기 위하여 본 연구에서는 소스 공개 플랫폼인 리눅스를 기반으로 하는 클러스터형 VOD 서버와 내장형 클라이언트 시스템을 구현하였다 서버에서는 MPEG 미디어 데이타의 병렬 처리와 부하 균등, VCR 기능을 구현하였다. VOD 사용자에게 보다 친밀한 인터페이스를 제공하기 위하여 일반 TV를 단말로 사용하였고 VCR 기능들을 제공하기 위하여 내장형 보드를 사용하였다. 본 논문에서는 사용자들의 다양한 요구사항에서의 성능 측정을 바탕으로 VOD 시스템의 성능 한계 일인들을 평가한다. 또한, 분석된 자료를 근거로 VOD 시스템에서의 가용 메모리와 가용 네트워크 대역폭을 기준으로 하는 동적 진입 제어의 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시스템 자인의 효율성을 증가시켜 더욱 많은 사용자들에게 QoS가 보장되는 미디어 스트림을 제공한다.
이 연구는 인스타그램에 장문의 클래식음악 공연 리뷰를 게시하는 클래식음악 애호가에 주목하여, 공연 리뷰를 작성하는 동기와 목적을 밝히고 리뷰를 매개로 이루어지는 애호가들 사이의 상호 커뮤니케이션을 분석하였다. 분석 자료로는 인스타그램에 리뷰를 게시하는애호가 8인과 진행한 인터뷰를 주로 활용하였으며, 이들이 게시한 리뷰 글도 분석에 포함하였다. 분석 결과, 클래식음악 애호가들이 인스타그램을 애용하는 이유는 인스타그램의 용이성, 익명성, 친밀성의 세 가지 특성(어포던스) 때문인 것으로 파악되었다. 또한 이미지 중심의 인스타그램 운영 방식은 자신이 작성한 공연 리뷰 콘텐츠의 수준에 확신이 없는 애호가들에게 텍스트에 쏠리는 주목과 관심을 회피하는 효과를 가지는 것으로 나타났다. 즉, 이들은 클래식음악 감상에 적합한 문화자본을 가지지 못했다는 열등감 때문에 인스타그램에 리뷰를 게재하지만, 리뷰를 지속적으로 작성하고 읽는 과정에서 발생하는 애호가들 사이의 상호 학습을 통해 클래식음악 감상에 필요한 문화자본을 축적하고 있었다.
최근 세계 각국 아동복지분야에서 가족의사결정개입프로그램이 활발하게 운영되고 있다. 가족의사결정모델은 학대받는 아동을 보호하는 과정에서 가족문제중심, 치료적 개입방식, 전문가가 이끌어가는 의사결정방법에 대한 반성과 이를 위한 대안으로 가족강점과 가족임파워먼트, 가족친밀성 회복을 강조한 실천모델이다. 가족의사결정개입방법은 뉴질랜드에서 개발되어 세계 300여 개 지역에서 성공적으로 실시되고 있다. 본 연구에서는 우리나라 아동보호체계 안에 가족의 참여를 통한 가족의사결정개입제도를 적용할 수 있는지에 대한 가능성을 고찰하였다. 이를 위해 가족의사결정모델의 실천 철학적 가치, 국외 가족의사결정프로그램의 현황 및 처음으로 법제도로 실시한 뉴질랜드 패밀리그룹컨퍼런스 제도를 살펴보았다. 또한 아동보호 실천에서 가족의사결정모델의 한국 적용가능성에 대한 논의로 실천철학적 측면, 문화적 측면, 실행시 수반되어져야 할 가족참여방법과 담당기관 및 지역아동네트워크개발의 측면을 제시하였다.
본 논문에서는 상황인식 기법을 이용한 감성통신 서비스를 개발 제공한다. 특히 기계와 사람간의 통신에 있어 제공되는 서비스는 자연스럽고 의인화된 처리가 필요하다. 이를 위해서 사용자에게 제공하고자 하는 서비스 객체는 사용자의 행위를 저장 분석하고 이를 처리하는 기능을 제공해야 한다. 본 논문에서는 이러한 사용자의 습성을 상황인식에 따라 제공할 수 있도록 분석 처리하는 기능을 제공한다. 개발 제공되는 서비스는 네트워크상에서 상호 M2P로 처리하는 서비스를 제공하는 알고리즘으로 '목적추출 알고리즘'과 '메시지 재생성 알고리즘'을 통해 새로운 메시지로 재생성하여 전송함으로써 사용자로 하여금 기계와 대화하는 것처럼 (M2P : Machine to Person) 느껴지도록 하는 방법을 연구하였다. 특히 메신저의 이용에서 서버는 사용자의 과거 전송 기록을 상황인식 기반으로 분석하여 적절한 메시지를 제공하는 서비스로 '메시지 추천 알고리즘'을 사용하였다. 이러한 감성통신 기술은 네트워크상에서 기계의 의인화된 서비스를 제공하게 되어 사용자에게 보다 편의성과 친밀성 있는 서비스를 제공한다. 제안된 상황인식 기반의 감성통신 서비스 응용기술로 제공되는 메시지 전송 시스템은 보다 다양한 응용서비스로 메신저 서비스 등에서 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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