• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
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• pp.179-188
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• 2007

디지털 기기 가 보편 화 되 면서 많 은 디지털 컨텐츠가 생성되고 있다. 또한, 인터넷 서비스의 발전으로 이들 컨텐츠를 과거에 비해 손쉽게 웹 상에 개제할 수 있게 되 었다. 따라서, 많은 컨텐츠를 추 천해 주기 위해 추천 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이들 컨텐츠가 기존의 텍스트 기반에서 사진이나 동영상, 사운드 등 컴퓨터가 자동으로 내용을 파악하기 힘든 컨텐츠로 변화하면서, 내용의 파악이 필요 없 는 협력적 여 과(Collaborative Filtering)가 추천 시스템에서 유 용하게 이 용될 수 있다. 또한 web 2.0의 영향으로 컨텐츠를 분류하고 재검색을 용이하게 하기 위해 태깅(tagging)을 제공하는 서비스가 많아지고 있다. 본 논문에서는 내용 파 악이 힘든 컨텐츠의 효과적인 추천을 위해 협력적 여과(Collaborative Filtering)와 협력적 태깅(Collaborative Tagging)을 접목시킨 방법을 제안하고, 전통적인 협력적 여과 방법과 제안한 방법의 비교 실험을 통하여 협력적 여과 방법에서의 태 깅의 효과에 대 해 논한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.193-201
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• 2009

웹문서의 특성을 표현하기 위해 키워드 형태로 부여하는 태깅의 이용이 다양한 웹서비스에서 확산되고 있다. 온라인 즐겨찾기 서비스라고 말할 수 있는 협력적 북마킹 서비스에서도 태깅이 중요한 역할을 수행하는데, 사용자가 부여한 태그는 자신의 북마크를 손쉽게 검색하고 타사용자의 웹문서 검색을 정교하게 만들어준다. 본 연구에서는 사용자들의 태깅 데이터를 분석하여 웹문서와 사용자의 태그 수에 영향을 주는 요인이 무엇인가를 탐색하였다. 웹문서의 태그 수에는 웹문서의 특성보다 사용자의 특성에 따라 더 큰 편차를 보였으며, 이것은 사용자의 성향이 태그의 다양성에 더 큰 영향을 미친다는 것을 의미한다. 또한 추종적 사용자보다는 가장 먼저 웹문서를 북마킹하는 선도적 사용자들이 더 많은 태그를 생성하는데 기여하는 것으로 나타났다. 풍부하고 다양한 태깅을 통해 서비스의 품질을 향상시키기 위해서는 선도적 사용자들에 대한 보상과 인센티브를 통해 더 많은 지식을 생성할 수 있도록 해야 한다는 시사점을 제공한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권4호
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• pp.401-411
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• 2008

다수의 사용자들의 협력태깅으로 생성되는 폭소노미는 웹 2.0을 이끌고 있는 대표적인 요소이다. 태그는 어떤 웹 문서를 기술하는 웹 메타데이타라고 할 수 있는데, 협력태깅으로 이루어진 태그들 사이의 의미적인 상하위 관계를 밝혀내 이를 시각화한다면, 사용자들이 문서의 메타데이타를 보다 직관적으로 이해하는 데 도움을 줄 수 있다. 이에 본 논문에서는 del.icio.us의 태그들을 대상으로 하여, Wikipedia 텍스트를 이용한 태그들간 상하위 관계 산출 기법을 제안한다. 이를 위해 태그들이 Wikipeida 텍스트상에서 출현하는 빈도수를 기반으로 태그들간 상하위 관계를 산출하는 통계적인 모델링을 제안하였고, 각각의 태그를 그에 상응하는 Wikipedia 텍스트에 매핑시키는 TSD 기법을 제안하였다. 이렇게 산출된 상하위 관계 짝들은 시각화 기법을 통하여 효과적으로 화면에 표현되었다. 실제로 우리가 제안하는 알고리즘이 태그들간의 상하위 관계들을 높은 정확도로 찾아내었음을 실험을 통해 확인하였다.

• 정보관리학회지
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• 제27권2호
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• pp.225-239
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• 2010

본 연구는 이용자 협력에 의한 소셜 태깅(social tagging)이 웹 자원을 위한 디지털 지식 생성에 활용될 수 있으며, 태깅의 양질성(quality)과 효율성이 실증적으로 증명될 수 있는가를 다루었다. 이 논고는 특별히 소셜 태깅의 색인 일관성(indexing consistency)을 평가하고 전문가들의 색인 일관성과 비교하여 분석하였다. 많은 수의 색인자들 간의 색인 일관성을 측정하기 위해 벡터 공간 모델(Vector Space Model)에 기반한 두 가지의 유사성 측정 공식을 사용하였다. 본 연구는 웹자원 관리에 있어서 소셜 태깅의 활용성 증진에 공헌하며, 디지털 도서관 환경에서 새롭게 생성되는 자료들에 대한 보다 적합한 어휘를 개발하는 데에 있어 소셜 지식을 적극적으로 수용할 필요가 있다고 주장한다. 또한 두 가지 공식에 의한 비교분석은 두 공식에서의 비슷한 색인 경향을 보여주면서 보다 신뢰적인 결과를 제공하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.101-104
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• 2012

최근 소설 네트워크 서비스(Social Netwrok Services)를 활용한 소설 태깅 서비스에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 특히 태그 기술을 이용한 협력적 태깅 시스템(collaborative tagging system)은 북마크, 문서, 사진, 동영상과 같은 웹 자원을 조직화하고 공유할 수 있는 수단으로 제공하고 있다. 그러나 광고 홍보 목적을 가진 스패머들은 콘텐츠와 관련 없는 태그를 달아 놓아 검색 키워드와 무관한 결과 값이 검색되어 웹 검색 서비스를 이용하는 사용자들에게 불편을 주고 있다. 따라서 본 연구에서는 콘텐츠와 태그의 연관성을 높이기 위해 태그에 일반 사용자가 유사도를 입력할 수 있는 추천 시스템을 적용하여 순위 조작 방지방법을 제안하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2006년도 제13회 학술대회 논문집
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• pp.63-70
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• 2006

이용자중심의 정보기술이 발전하면서 웹 2.0이라는 개념이 등장하고 이용자가 정보를 조직하는 사회적 태깅 방식의 웹사이트가 확산되고 있다. Connotea와 CiteULike는 웹 2.0이라는 개념의 일부인 사회적 태깅 방식을 학술영역에 본격적으로 도입한 최초의 서비스로서, 과거의 통제어휘 위주의 디렉토리 분류체계를 벗어나 이용자들이 참여하여 제공한 정보와 협력하여 부여한 키워드를 중심으로 자유롭게 콘텐트를 분류하고 관리하는 정보공유 포털서비스이다. 이 글에서는 이와 같은 이용자 참여를 유도하는 정보서비스동향을 개관하고 Connotea와 CiteULike의 두 서비스를 비교해보았다.

• 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.

• 한국비블리아학회지
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• 제18권2호
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• pp.141-159
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• 2007

본 연구의 목적은 오늘날의 화두 중 하나인 폭소노미 또는 collaborative tagging(협력태깅), 사회적 북마킹 이라고도 알려져 있는 사회적 분류의 개념과 의의를 고찰하고 웹 정보 서비스로의 적용을 시도하고자 하는 것이다. 문헌을 통한 선행연구와 폭소노미가 적용되어 서비스가 제공되고 있는 각종 사례들을 훑어봄으로써 폭소노미의 철학적 의의를 되짚어보고 실제 웹 정보서비스에 적용되는 갖가지 유형과 기능들을 보고자 하였다. 폭소노미는 이용자에게로의 무게 중심 이동의 핵심요소에서 있으며, 이미 많은 이용자들에게서 사용되고 있다. 디지털 도서관 맥락에서 볼 때 대중에 의한 분류 대중을 위한 목록이라는 점에서, 웹 정보 서비스의 맥락에서는 이용자 요구 충족의 확대라는 측면에서 그 중요성과 의의가 있으며 이에 웹 정보 서비스에 적용 가능한 몇 가지 기능들을 제시함으로써 폭소노미의 활용을 위한 방향과 지침을 제시하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.116-123
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• 2021

온라인 패션 시장의 빠른 성장과 이로 인한 온라인 선택의 확대로 인해 소비자들은 더욱 개인화된 추천 서비스에 대해 요구가 커지고 있음에도 불구하고 판매자는 수많은 소비자를 개별적으로 직접 대응할 수 없다는 문제점이 있다. 소비자의 이러한 개인화 니즈를 충족시키는 방안으로 이미지에 대한 태깅이 이루어지고 있으나 사람이 태깅하는 경우 사람마다 태깅이 매우 주관적으로 이뤄지고 있고 인공지능 태깅은 단어가 매우 제한적으로 사용자의 니즈를 충족시켜주지 못하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능으로 이미지에 포함된 제품의 형태, 속성, 감성 정보를 인식하고 이러한 정보를 코드화하고 코드의 조합으로 그 이미지가 가지고 있는 모든 정보를 나타낼 수 있는 알고리즘을 설계하였다. 이 알고리즘을 통해서 지금까지 획득이 불가능했던 패션 이미지의 감성, 패션 이미지가 표현하는 TPO 정보 등 이미지가 가지고 있는 다양한 정보를 실시간으로 획득하는 것이 가능하게 되었다. 이러한 정보를 기반으로 소비자의 취향을 분석하는 단계에서 넘어가 소비자의 취향에 당시의 유행, TPO 정보까지 결합하는 초개인화된 의류 추천이 가능해진다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제43권4호
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• pp.327-351
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• 2009

본 연구에서는 태그 서비스를 제공하는 국 내외 대학도서관 웹 사이트와 이에 상응하는 서비스를 제공중인 상용 사이트를 각각 3개씩 선별하여 '인기태그'를 중심으로 비교 분석하였다. 인기태그의 수집을 위하여 태그의 인기와 중요도를 바탕으로 각 사이트에서 제공하는 태그 클라우드에서 태그들을 추출하여 태그동기, 태그기능, 그리고 태그의 형태적 특성을 기준으로 분석하였다. 본 연구의 결과는 학내 구성원인 이용자의 참여 유도를 통하여 풍부한 태그 자료를 구축하고 서비스하는데 활용됨으로써 대학도서관 웹사이트에서의 참여, 공유, 개방을 통한 집단 지성의 가치를 창출 하는데 도움이 될 것이다.