• Asia pacific journal of information systems
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• 제21권2호
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• pp.89-116
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• 2011

In collaborative tagging systems such as Delicious.com and Flickr.com, users assign keywords or tags to their uploaded resources, such as bookmarks and pictures, for their future use or sharing purposes. The collection of resources and tags generated by a user is called a personomy, and the collection of all personomies constitutes the folksonomy. The most significant need of the folksonomy users Is to efficiently find useful resources or experts on specific topics. An excellent ranking algorithm would assign higher ranking to more useful resources or experts. What resources are considered useful In a folksonomic system? Does a standard superior to frequency or freshness exist? The resource recommended by more users with mere expertise should be worthy of attention. This ranking paradigm can be implemented through a graph-based ranking algorithm. Two well-known representatives of such a paradigm are Page Rank by Google and HITS(Hypertext Induced Topic Selection) by Kleinberg. Both Page Rank and HITS assign a higher evaluation score to pages linked to more higher-scored pages. HITS differs from PageRank in that it utilizes two kinds of scores: authority and hub scores. The ranking objects of these pages are limited to Web pages, whereas the ranking objects of a folksonomic system are somewhat heterogeneous(i.e., users, resources, and tags). Therefore, uniform application of the voting notion of PageRank and HITS based on the links to a folksonomy would be unreasonable, In a folksonomic system, each link corresponding to a property can have an opposite direction, depending on whether the property is an active or a passive voice. The current research stems from the Idea that a graph-based ranking algorithm could be applied to the folksonomic system using the concept of mutual Interactions between entitles, rather than the voting notion of PageRank or HITS. The concept of mutual interactions, proposed for ranking the Semantic Web resources, enables the calculation of importance scores of various resources unaffected by link directions. The weights of a property representing the mutual interaction between classes are assigned depending on the relative significance of the property to the resource importance of each class. This class-oriented approach is based on the fact that, in the Semantic Web, there are many heterogeneous classes; thus, applying a different appraisal standard for each class is more reasonable. This is similar to the evaluation method of humans, where different items are assigned specific weights, which are then summed up to determine the weighted average. We can check for missing properties more easily with this approach than with other predicate-oriented approaches. A user of a tagging system usually assigns more than one tags to the same resource, and there can be more than one tags with the same subjectivity and objectivity. In the case that many users assign similar tags to the same resource, grading the users differently depending on the assignment order becomes necessary. This idea comes from the studies in psychology wherein expertise involves the ability to select the most relevant information for achieving a goal. An expert should be someone who not only has a large collection of documents annotated with a particular tag, but also tends to add documents of high quality to his/her collections. Such documents are identified by the number, as well as the expertise, of users who have the same documents in their collections. In other words, there is a relationship of mutual reinforcement between the expertise of a user and the quality of a document. In addition, there is a need to rank entities related more closely to a certain entity. Considering the property of social media that ensures the popularity of a topic is temporary, recent data should have more weight than old data. We propose a comprehensive folksonomy ranking framework in which all these considerations are dealt with and that can be easily customized to each folksonomy site for ranking purposes. To examine the validity of our ranking algorithm and show the mechanism of adjusting property, time, and expertise weights, we first use a dataset designed for analyzing the effect of each ranking factor independently. We then show the ranking results of a real folksonomy site, with the ranking factors combined. Because the ground truth of a given dataset is not known when it comes to ranking, we inject simulated data whose ranking results can be predicted into the real dataset and compare the ranking results of our algorithm with that of a previous HITS-based algorithm. Our semantic ranking algorithm based on the concept of mutual interaction seems to be preferable to the HITS-based algorithm as a flexible folksonomy ranking framework. Some concrete points of difference are as follows. First, with the time concept applied to the property weights, our algorithm shows superior performance in lowering the scores of older data and raising the scores of newer data. Second, applying the time concept to the expertise weights, as well as to the property weights, our algorithm controls the conflicting influence of expertise weights and enhances overall consistency of time-valued ranking. The expertise weights of the previous study can act as an obstacle to the time-valued ranking because the number of followers increases as time goes on. Third, many new properties and classes can be included in our framework. The previous HITS-based algorithm, based on the voting notion, loses ground in the situation where the domain consists of more than two classes, or where other important properties, such as "sent through twitter" or "registered as a friend," are added to the domain. Forth, there is a big difference in the calculation time and memory use between the two kinds of algorithms. While the matrix multiplication of two matrices, has to be executed twice for the previous HITS-based algorithm, this is unnecessary with our algorithm. In our ranking framework, various folksonomy ranking policies can be expressed with the ranking factors combined and our approach can work, even if the folksonomy site is not implemented with Semantic Web languages. Above all, the time weight proposed in this paper will be applicable to various domains, including social media, where time value is considered important.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.175-191
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• 2011

국가신성장동력으로MICE(Meeting, Incentive travel, Convention, Exhibition) 산업이각광받으면서국내전시산업에 대한 관심이 드높아 지고 있다. 이에 따라 국내 전시산업(domestic exhibition industry)도 미국이나 유럽과 같이 전시성과를 향상시키기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 그 중에서도 전시환경이나 전시기법 등에 따라 관람효과가 다르기 때문에 지능형 정보기술을 이용하여 전시장에 방문한 참관객의 참관패턴을 분석하여 참관객을 이해하고 더 나아가 참여업체 간의 연관관계 도출 및 전시회의 성과를 높이고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 그런데, 이러한 기존의 부스추천시스템과 관련된 연구를 살펴보면 시스템적인 관점에서 추천의 정확성만을 논하고 있을 뿐 추천을 통한 참관객의 행동이나 인식의 변화에 대해서는 충분히 논의하고 있지 못하다. 부스추천시스템(Booth Recommendation System)은 참관객의 부스방문 정보를 바탕으로 참관객에게 적절한 부스를 추천하기 때문에 참관객은 사전에 계획하지 않은 전시장을 방문하게 될 수 있다. 이 때 참관객은 계획하지 않은 방문행동을 통해서 만족할 수도 있지만 추천과 정이 번거롭다거나 자유롭게 참관을 하는데 방해가 된다고 생각할 수 있다. 이 경우 참관객의 자유로운 관람보다 오히려 더 좋지 않은 성과를 낼 수 있다. 따라서 부스 추천시스템을 전시장에 적용하기 위해서는 시스템의 성과에 미치는 영향요인이 무엇인지 전반적으로 검토하고, 부스추천시스템이 참관객의 계획되지 않은 방문행동에 미치는 영향에 대해 면밀히 검토해야 한다. 이에 본 연구에서는 부스추천시스템의 성과에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 이론과 기존문헌을 통해 살펴보고자 하였다. 또한, 참관객의 지각된 부스추천시스템의 성과가 참관객의 계획되지 않은 행동에 대한 만족도와 부스추천시스템의 재사용의도에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위한 이론적 프레임워크로 본 연구는 계획되지 않은 행동이론(Unplanned Behavior Theory)을 도입하였다. 계획되지 않은 행동(unplanned behavior)이란 "소비자들이 사전에 계획하지 되지 않은 채 실행된 어떤 행동"으로 정의할 수 있다. 소비자들의 계획되지 않은 행동은 그 동안 마케팅 등 다양한 분야에서 연구되어 왔다. 특히, 마케팅에서는 계획되지 않은 행동 중 계획되지 않은 구매(unplanned purchasing)에 많은 관심을 두어 왔는데 이 개념은 종종 충동적 구매(impulsive purchasing)와 혼동되어 사용되곤 하였다. 그런데, 충동적 구매가 갑자기 무엇인가 구매를 해야하는 강하고 지속적인 충동(urge)이라고 본다면 계획되지 않은 구매는 구매의사결정의 시점이 상점에 들어가기 전이 아닌 상점 내에서 수행된다는 점이 다르다. 즉, 모든 충동적 구매는 비계획적이나, 모든 계획되지 않은 구매가 충동적인 구매는 아니다. 그런데, 왜 소비자들은 계획되지 않은 행동을 하는가? 이에 대해서는 학자들에 따라 여러 가지 의견이 있으나 소비자가 사전에 철저한 계획을 수립하지 않고 따라서 중간에 계획을 변화시킬만한 유연성(flexibility)이 있기 때문이라는 점에 일관된 의견을 보인다. 즉, 계획되지 않은 행동을 하는데 많은 비용이 소요된다면 소비자들은 사전에 수립한 계획을 변경하기 어렵게 될 것이기 때문이다. 본 연구에서 살펴보고자 하는 전시장 역시 참관객들은 방문하기 전에 전시장이 어떤 프로그램으로 구성되어 있는지 살펴보고, 어떤 부스를 방문할지를 사전에 계획하게 된다. 그 이유는 참관객들이 전시장 방문에 투입할 수 있는 시간은 한정되어 있는 반면에 전시회는 대규모의 다양한 부스로 운영되기 때문에 참관객들이 모든 부스를 참관한다는 것이 현실적으로 불가능하기 때문이다. 따라서 본 연구에서 제시하는 부스추천시스템이 참관객이 선호할 만한 부스를 추천하게 되면 참관객은 자신의 계획을 변화시켜서 부스추천시스템이 추천한 부스를 방문하게 된다. 이러한 방문행동은 소비자가 상점을 방문하거나, 관광객이 관광지에서 계획하지 않은 행동을 하는 것과 유사한 측면에서 이해가 가능하며 특히 최근 여행소비자들이 정보기기의 영향으로 계획되지 않은 행동을 하는 경우가 부쩍 증가한 추세와 동일한 맥락에서 이해가 가능하다. 이에 다음과 같은 연구모형을 설정하였다. 이 연구모형은 참관객이 지각한 부스추천시스템의 성과(performance)를 매개변수로 하고 있는데 이 성과에 영향을 미치는 요인으로 부스추천시스템에 대한 신뢰(trust), 전시장 참관객의 지식수준 (knowledge level), 부스 추천시스템의 기대된 개인화 (expected personalization) 그리고 부스추천시스템의 자유위협(threat to freedom)을 영향요인으로 파악하였다. 또한, 지각된 부스추천시스템 성과와 계획되지 않은 행동에 대한 참관객의 만족도와 향후 부스추천시스템의 재사용의도간의 인과관계도 파악하고자 하였다. 이 때 부스추천시스템에대한신뢰는권한(competence), 자선(benevolence), 그리고진실(integrity)의2차요인(2nd order factor)으로구성하고, 나머지 요인들은 1차 요인으로 구성하였다. 이를 검증하기 위해 2011 DMC Culture Open 행사에서 부스추천시스템을 테스트하기 위하여 시스템을 개발하고, 101명의 참관객을 대상으로 실증조사를 하여 분석하였다. 분석결과 첫째, 부스추천시스템에 있어서 참관객의 신뢰가 가장 중요한 요소이며 실제 해당 부스추천시스템을 이용한 참관객들은 신뢰를 통해 부스추천시스템이 성과 있다고 인식하였다. 둘째, 참관객의 지식수준 역시 부스추천시스템의 성과에 유의한 영향을 미쳤는데 이는 추천의 성과가 전시장에 대한 사전적 이해가 필요함을 의미한다. 즉, 전시장에 대한 이해가 높은 참관객이 부스추천시스템의 유용성을 더 잘 파악하는 것으로 나타났다. 셋째, 기대된 개인화 수준은 성과에 유의한 영향을 미치지 못했는데 이는 기존 연구와 다른 결과로 본 연구에 사용된 부스추천시스템이 충분히 개인화 서비스를 제공하지 못했기 때문이라고 판단된다. 넷째, 부스추천시스템의 추천정보는 개인의 자유를 위협하거나 제한한다고 느끼지 않음으로 충분히 유용한 가치를 갖는다고 할 수 있다. 끝으로 부스정보시스템의 높은 성과는 참관객들의 계획되지 않은 행동에 대한 높은 만족도와 향후에도 부스추천시스템을 재사용할 의도를 만드는 것으로 나타났다. 이와 같이 본 연구는 부스추천시스템이 야기하는 참관객의 계획되지 않은 부스방문행동에 미치는 영향력을 분석하기 위해 계획되지 않은 행동이론을 중심으로 실증자료를 이용하여 분석하고, 이를 통해 향후 부스추천시스템의 구축 및 설계에 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 향후에는 보다 정교한 설문구성과 측정대상을 이용하여 추가적인 검토가 필요할 것으로 기대된다.

• 동남아시아연구
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• 제27권2호
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• pp.37-76
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• 2017

베트남이 메콩 델타로 영토를 팽창하는 역사 속에서 완거정은 두 개의 얼굴을 갖는다. 하나는 현재 베트남 영토 내에 있는 메콩 델타 거의 전부를 획득하는 데서 그의 공헌이다. 또 하나는 베트남 역사를 읽는 독자들의 눈을 현재의 베트남 영역에만 머물게 하는 그의 역할이다. 독자들에게 완거정의 메콩 델타 획득은 베트남 남진사의 마지막 단계로 인식된다. 그러나 완거정의 업적은 부분적이었을 뿐이다. 이 연구는 메콩 델타에서의 영토 팽창 추이에서 완거정 보다 무왕에 주목한다. 무왕의 목표는 완거정의 공헌에 의해 성취된 영토 획득보다 더 야심적이었다. 그리고 이 야심은 새로운 세계, 새로운 국제 질서를 건설한다는 그의 꿈에 의해 추동된 것이며, 그가 건설한 수도 푸쑤언은 이 새 국제 질서의 중심지였다. 여기서 그는 황제가 되기를 희망했다. 주장을 입증하기 위해서 필자는 세 가지의 요소를 검토하고 있다. 첫째는 무왕 왕권의 성격이다. 두 번째는 메콩 델타에서의 군사 작전을 위한 준비 과정이다. 셋째는 새로이 무왕의 판도로 편입된 땅의 성격에 대한 것이다. 북부 홍하 델타에 근거한 레 황실의 신하를 자처하던 선대 지배자들의 태도와 결별하면서 무왕은 즉위한 지 6년 뒤인 1744년 자신이 왕임을 선포했다. 행정 조직이 개편되었고 의복과 풍속도 북부의 것을 버리고 남국의 것을 제정하였다. 무왕은 캄보디아, 참파, 수사, 화사, 만상, 남장 등 조공국도 충분히 확보했다. 레 왕조와 비교해 이 조공국의 숫자는 더 많았으며 19세기 대남 제국의 조공국 수와 맞먹었다. 필자는 이 시점에서 무왕이 실제로 원했던 자리는 왕이 아니라 황제였음을 지적한다. 비록 무왕의 시도는 실패했지만 그는 자신을 천왕이라고 칭함으로써 통상적인 왕은 아님을 분명히 했다. 캄보디아 왕이 캄보디아 영토 내의 참족을 공격한 게 무왕에게는 캄보디아에 개입하는 충분한 이유로 작용했다. 무왕은 이 참족이 자신의 신복이라 여겼다. 왕은 그들이 자신의 판도 내에 있는 참 즉 순성진 참인의 일부라고 간주했기 때문이다. 무왕은 1750년에 캄보디아에 전쟁을 선포했다. 동시에 그는 태국왕에게 외교 서한을 보냈는데 여기서 그는 캄보디아가 자신의 배타적 조공국임을 천명했다. 캄보디아의 영토였던 메콩 델타에의 공격을 개시하기 전에 무왕은 푸쑤언을 새로 건설해 제국의 위상에 걸맞는 권력중심지로 삼았다. 인플레이션, 기근, 경제 왜곡 등도 이 시기를 특징짓는 면모였다. 그러나 이 연구는 무왕의 메콩 델타 진출 이유라고 이야기되어 온 이런 경제적인 측면보다 제국 건설자로서 무왕이 보이던 적극적 정책에 더 관심을 가지며 이런 정책에 기초한 영토 팽창의 욕구가 메콩 델타의 광활한 땅을 차지하고자 하는 데 결정적인 이유가 되었다고 주장한다. 1754년부터 3년 동안 현재 베트남의 영토에 해당하는 메콩 델타 대부분이 무왕의 영토로 편입되었다. 여기에는 완거정의 역할이 컸다. 그러나 무왕이 차지하고자 한 영역의 범주는 여기에 더해 메콩 오른편에 해당하며 현재의 사이공보다 위쪽에 있는 껌뽕짬, 프레이비엥, 스바이리엥을 포괄했다. 많아진 조공국의 수에 걸맞게 제국의 영토는 넉넉히 확대되어야 했다. 무왕의 전략은 '잠식지계'와 '이만공만'의 변주곡이었다고 이 글은 주장한다. 무왕은 하부캄보디아에 해당하는 델타를 야금야금 차지했다. 이는 누에가 뽕잎을 먹는 것과 같다는 게 일반적인 이해 방식이다. 그러나 무왕의 최종적 목표는 위에서 언급한 메콩 델타 세 개의 주까지 다 먹어치우는 것이었다. '다 먹어치운다'는 건 '잠식'의 또 다른 의미이자 적용이었다. 무왕은 현 롱안 지역으로부터 쩌우독에 이르기까지의 땅을 차지하는 과정에서 참인을 이용해 캄보디아를 쳤다. 이것은 '이만공만'의 표준적 적용이었다. 이에 더해 그는 막씨가 관할하던 중국인 망명자들을 이용해 하띠엔과 그 주변 지역을 캄보디아 왕으로부터 취했다. '이만공만'의 또다른 적용이라고 할 수 있다. 결론적으로, 필자는 19세기에 출현할 응우옌 왕조의 제국 질서 뿌리를 바라보는 새로운 방식을 주장한다. 제국 질서는 홍하 델타에 근거한 대월 제국 왕조들의 오랜 역사의 결과물이 아니라 푸쑤언에 앉은 무왕의 신 세계질서를 계승한 것이라는 주장이다. '이만공만'과 '잠식지계'는 무왕의 후손들에게 여전히 유용했다. 그의 손자인 쟈롱은 타이, 크메르, 라오, 중국인, 산지민, 유럽인 같은 '만'을 이용해 또다른 '만'인 '떠이썬 도적떼(西賊)'를 이겼다. 떠이썬에는 수많은 중국인 및 중국 해적이 활동하고 있었으며 참인, 산지민이 있었다. 무왕의 증손자인 민망 황제는 화려한 제국을 건설했다. 동시에 그는 캄보디아와 참 영역을 몽땅 먹어치우면서 영토 확장에도 골몰하고 있었다.