스마트폰의 사용이 일상화되면서, 그 휴대성에 의해서 소셜 네트워크 서비스(SNS, Social Network Service) 어플리케이션의 사용이 매우 활발하다. 또한 위치 이동에 따른 정보의 활용이 가능한 위치 기반 서비스(Location based Service)의 수요가 확대되면서 SNS와 결합된 형태의 서비스가 스마트폰의 사용성을 향상시키고 있다. 본 논문에서는 사용자의 위치를 실시간으로 추적하여 이동하는 위치에 따라 작성되어진 SNS를 위한 정보를 자동으로 알려주는 LBSNS(Location Based Social Networking Service)가 가능한 어플리케이션을 구현한다.
스마트 모바일 기기의 보편화로 개인 위치 정보에 기반한 다양한 서비스가 가능해졌다. 또한 모바일 기기를 이용한 소셜 미디어 이용자수가 대폭 증가함에 따라 위치에 기반한 다양한 소셜 미디어 서비스에 대한 수요가 증대되고 있다. 이 논문에서는 위치에 기반한 소셜 미디어 데이터베이스에 표준 API를 사용한 접근과 결과의 분석으로 사용자가 필요로 하는 정보를 생성하고 실시간 모바일 서비스를 하기 위한 기술적 기법들에 대하여 소개하고 연구 결과를 보인다.
본 연구는 스마트폰 이용자들을 대상으로 위치기반 SNS 서비스 관련 위험요소에 대한 통제성과 심각성, 비현실적 낙관주의 및 위험인식의 관계를 규명하고자 하였다. 이를 위해 위치기반 SNS 서비스 이용 경험이 있는 대학생을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 주요 결과를 중심으로 논의하면 다음과 같다. 첫째, 통제성의 비현실적 낙관주의에 대한 검증력은 통계적으로 유의하였다. 둘째, 심각성의 비현실적 낙관주의에 대한 검증력은 통계적으로 유의하였다. 셋째, 통제성의 위험인식에 대한 검증력은 통계적으로 유의하지 않았다. 넷째, 심각성의 위험인식에 대한 검증력은 통계적으로 유의하지 않았다. 다섯째, 비현실적 낙관주의의 위험인식에 대한 검증력은 통계적으로 유의하였다. 본 연구의 결과는 스마트폰 사용자들의 위치기반 SNS 서비스 이용에 따른 프라이버시 침해 가능성에 대한 사전예방과 보호행위를 높이는데 기여할 것이다. 헌편, 향후 후속연구에서는 비현실적 낙관주의와 위험예방이나 대처행동의 관계를 살펴볼 필요가 있을 것이다.
In recent years, the social network service (SNS) and the location-based social network service (LBSNS) industry is expanding and the competition within the field is increasing much more. Since 2010, the full-scaled studies of SNS and LBSNS have begun. With the growth of SNS and LBSNS markets, SoLoMo (Social-Local-Mobile) is also becoming the trend for applications in different fields. However, despite the importance of SoLoMo, there have been little studies on the characteristics of SoLoMo applications. The purpose of this research is to investigate the effect of characteristics and perceived privacy risk of mobile location-based SNS on intention to use SoLoMo applications. For the purpose, we proposed a SoLoMo service acceptance model with TAM (Technology Acceptance Model) and the characteristics of SoLoMo applications. The characteristics consist of three factors, i.e. SNS, location, and mobile-related factors. This study also considered a gamification and a perceived privacy risk factor influencing on SoLoMo service usage in our proposed research model. The results of our empirical analysis using partial least squares (PLS) method show that the characteristics of SoLoMo applications including SNS, location, and mobile-related features, gamification, and perceived privacy risk have partially an effect on intention to use SoLoMo applications. Based on these results, SoLoMo-related companies will be able to increase the usage of SoLoMo services by differentiating their own strategies with these factors influencing on SoLoMo services.
Hundreds of millions of new posts and information are being uploaded and propagated everyday on Online Social Networks(OSN) like Twitter, Facebook, or Instagram. This paper proposes and implements a GPS-location based SNS data mapping, analysis, and visualization system, called Smart SNS Map, which collects SNS data from Twitter and Instagram using hundreds of PlanetLab nodes distributed across the globe. Like no other previous systems, our system uniquely supports a variety of functions, including GPS-location based mapping of collected tweets and Instagram photos, keyword-based tweet or photo searching, real-time heat-map visualization of tweets and instagram photos, sentiment analysis, word cloud visualization, etc. Overall, a system like this, admittedly still in a prototype phase though, is expected to serve a role as a sort of social weather station sooner or later, which will help people understand what are happening around the SNS users, systems, society, and how they feel about them, as well as how they change over time and/or space.
최근 스마트폰 시장의 인기와 더불어 모바일 위치기반 SNS가 폭발적으로 성장하고 있다. SNS는 모든 사용자들이 지인과 협력하고 정보를 공유하는 것을 목적으로 하고 있지만, 아직까지 장애인들이 스마트폰과 같은 모바일 SNS를 접하기가 쉽지 않다. 또한 웹을 사용하는데 어려움을 가지고 있는 장애인들이 스마트폰과 같은 기기를 사용하기에 적절한 인터페이스를 제공하고 있는 지에 대한 접근성에 대해 연구할 필요도 있다. 본 논문에서는 상황 인식 기술과 SNS의 기능을 명세하고 분석한 후, 다양한 정보 즉, 시간, 장소 및 활동 상태 등을 포함하는 데이타 수집과 상황정보 분석을 통한 연구를 수행한다. 이를 통하여 장애학생이 편하게 학교생활을 영위하도록 장애유형별 상황인지에 맞는 각종 학사 및 안전서비스를 제공받을 수 있는 모바일 위치기반 SNS 연동 서비스에 대하여 연구한다.
현대 사회에서 급부상한 분야의 대표적인 하나가 SNS이고, 최근 각광을 받고 있는 기술이 AR 기술이다. 본 논문에서는 SNS에 AR기술을 접목하여, 새로운 형태의 커뮤니티 기능을 제공하고 관련 기술을 개발하고자 한다. 본 논문에서 개발한 시스템은 현재 위치에서 AR 메시지 띄우기, AR을 이용한 길 찾기 등 위치정보와 AR을 응용한 커뮤니티 기능들을 제공하여 사용자들간의 차별화된 소통을 제공한다. 뿐만 아니라, 본 논문은 위치 정보 기반 증강현실 구현을 위해 필수적인 지도정보를 얻기 위한 방법으로 기존 지도 API의 특성을 고려하여 기존 지도 API 활용 방법을 제시한다.
스마트 기기와 안드로이드 플랫폼의 급속한 보급은 모바일 애플리케이션들의 개발을 촉진하고 있으며, 게임, 소셜 네트워크 서비스 (SNS), 교육 등 다양한 도메인 분야에서 애플리케이션들이 개발되고 성공적인 사례도 발표되고 있다. 이동통신 칩과 결합된 GPS 수신기가 휴대폰 및 대부분의 스마트기기에 장착됨에 따라 위치 정보에 기반한 다양한 서비스가 활용되고 있다. 본 논문에서는 위치정보와 소셜 네트워크 서비스를 결합하여 가입자간 정보 공유 및 커뮤니케이션, 검색, 위치정보 등 다양한 비즈니스에 활용될 수 있는 위치기반 SNS 앱의 설계를 제안한다.
최근 무선 통신 기술과 반도체 설계 및 공정 기술의 비약적인 발전으로 기존 데스크톱 컴퓨팅 환경은 급속히 테블렛 PC와 스마트 폰 기반의 모바일 환경으로 이동하고 있다. 특히 스마트 폰의 확산은 증강현실 기술을 이용한 사용자 인터페이스의 위치기반 서비스 응용분야를 확대시키고 있다. 이에 본 논문에서는 안드로이드 기반의 OpenAPI를 이용한 증강현실 시스템을 구현하였으며, 동시에 다양한 실시간 사용자의 정보를 이용 가능하도록 위치기반 소셜네트워크 서비스도 OpenAPI를 이용하여 통합 구현하였다. 구현에 이용된 다양한 OpenAPI들은 개발자가 포털 사이트의 방대한 정보에 쉽게 접근하여 어플리케이션을 개발하도록 지원한다. 제안 시스템은 프로토타입으로 구현되어 스카이사의 시리우스 안드로이드 폰에 동작시킴으로 모바일 기기에서도 증강현실을 이용한 위치기반서비스의 가능성을 보여주었다. 또한 사용자의 실시간 사진, 동영상, 메시지 데이터들의 공유가 가능하도록 소셜네트워크 서비스도 효율적으로 연동시켰다.
SNS는 사용자들의 관계 형성을 도와주는 웹 기반의 온라인 플랫폼 서비스이다. 기존의 SNS 사용자들은 이를 이용하기 위해 주로 데스크톱이나 노트북을 이용하였다. 그러나 최근 스마트폰의 보급으로 인해 웹 접근성이 확대되면서 SNS 사용자가 크게 증가하였다. SNS를 이용하는 사용자들은 주로 자신의 일상이나 경험한 일들을 다른 사용자들과 공유한다. 이때 사용자 개인을 하나의 센서로 가정하고 그들이 남긴 콘텐츠를 분석할 수 있다면, 이를 이용해 현실에서 발생한 이벤트를 탐지할 수 있다. 이러한 시도는 이미 많은 연구에서 진행되고 있다. 특히 트위터의 경우 이벤트 탐지에 적합한 구조적 특징들로 인해 관련 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 그러나 대부분이 제한적인 이벤트 탐지 및 이벤트가 발생한 지역을 탐지하는 것에 있어 명확한 한계점을 지니고 있다. 이에 본 논문에서는 트위터에서 언급 빈도가 급증한 지역들을 기반으로 이벤트가 발생한 지역을 실시간으로 탐지하는 TRED(Twitter based Realtime Event-location Detector) 시스템을 제안하였다. 이후 성능평가를 통해 제안하는 시스템이 실시간으로 동작할 수 있는지를 확인하였고, 실제 발생한 이벤트를 탐지함으로써 효율성을 입증하였다. 또한 노이즈 제거를 통한 탐지율 향상을 언급하였으며 향후 보다 높은 성능의 시스템에 대한 가능성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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