• 수산해양교육연구
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• 제27권1호
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• pp.108-114
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• 2015

The purpose of this study is to find the relationships among communication competency, social network centrality(trust centrality and knowledge sharing centrality), discussion performance, and online boarding activity in the team based learning situation. For investigating this topic, 44 students are participated in the classes of educational technology. In order to find out the relationships among communication competency, social network centrality, discussion performance, and online boarding activity, compared t-test and path analysis are used. Followings are the results of the research: (a) Communication competency is improved significantly after team based learning. (b) Trust centrality effects significantly on the knowledge sharing centrality. (c) Knowledge sharing effects significantly on discussion performance. (d) Trust centrality effects on the online boarding activity in the team based learning.

• International Journal of Contents
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• 제10권4호
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• pp.18-22
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• 2014

Social network games (SNGs), a rapidly growing online game genre, are built and played on social network sites. SNGs provide an online world for enjoying leisure time and interpersonal communication, and an increasing numbers of college students are involved in such game-playing as a leisure time activity. Despite the popularity, relatively few studies have been conducted to investigate the nature of game players, especially the meaning of such leisure time behavior by college students. This paper's aim was to explore a subjective meaning structure of online social network game play. The means-end chain model was used to link attributes of SNGs to the underlying values of game playing as a leisure activity. The results revealed two emerging end-values: the need for bridging and a sense of belonging. This study sheds light on the meaning of college students' leisure activities when playing social network games.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.370-379
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• 2012

본 연구는 청소년들의 온라인 사회적 활동에 있어 이들이 오프라인에서 형성하고 있는 사회적 네트워크에서의 지위가 어떤 특성을 나타내는지를 살펴보고 이러한 사회적 지위가 온라인에서의 사회적 활동에 미치는 영향을 파악하고자 하는 것이다. 이를 위해 먼저 청소년들이 오프라인에서 형성하고 있는 사회적 네트워크에서의 지위를 개인 네트워크와 학교 네트워크로 나누어 살펴보았다. 그 결과, 개인 네트워크에서는 사회적 지위를 나타내는 사회적 유대와 사교성이 활동성과 유의미한 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 학교 네트워크의 사회적 지위를 나타내는 중앙성 지표인 인접중앙성과 매개중앙성은 활동성과 상관관계가 존재하지 않는 것으로 나타났다. 또한 청소년의 개인 네트워크에서는 사회적 유대가 클수록, 사교성이 클수록 온라인의 활동 깊이가 높고 온라인의 활동 넓이도 높은 것으로 나타났다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권2호
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• pp.221-242
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• 2020

Purpose This study collects data of the recently activated online black market and analyzes it to present a specific method for preparing for a hacking attack. This study aims to make safe from the cyber attacks, including hacking, from the perspective of individuals and businesses by closely analyzing hacking methods and tools in a situation where they are easily shared. Design/methodology/approach To prepare for the hacking attack through the online black market, this study uses the routine activity theory to identify the opportunity factors of the hacking attack. Based on this, text mining and social network techniques are applied to reveal the most dangerous areas of security. It finds out suitable targets in routine activity theory through text mining techniques and motivated offenders through social network analysis. Lastly, the absence of guardians and the parts required by guardians are extracted using both analysis techniques simultaneously. Findings As a result of text mining, there was a large supply of hacking gift cards, and the demand to attack sites such as Amazon and Netflix was very high. In addition, interest in accounts and combos was in high demand and supply. As a result of social network analysis, users who actively share hacking information and tools can be identified. When these two analyzes were synthesized, it was found that specialized managers are required in the areas of proxy, maker and many managers are required for the buyer network, and skilled managers are required for the seller network.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.404-414
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• 2017

스마트폰의 보급과 온라인 소셜 네트워크 서비스의 발전으로 사용자들은 많은 콘텐츠를 생산하거나 서로 공유한다. 이로 인해 사용자는 자신이 원하지 않는 콘텐츠를 받아보거나 소비함으로써 많은 시간을 소요하게 된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 소셜 네트워크 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천하기 위한 기법들이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 온라인 소셜 네트워크 사용자에게 협업 필터링을 이용하여 적합한 콘텐츠를 추천하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 추천의 정확성을 낮추는 사용자의 데이터를 제거하기 위해서 사용자 신뢰도를 고려한다. 사용자의 신뢰도는 온라인 소셜 네트워크의 사용자 행위를 분석해서 도출한다. 사용자의 신뢰도를 다양한 관점에서 평가하기 위해서 기존기법에서 사용하지 않았던 사용자 행위들을 수집해서 사용한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법보다 우수함을 보인다.

• 지식경영연구
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• 제15권2호
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• pp.107-128
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• 2014

From old times, companies have created profits by developing business models utilizing their friendship with customers, so the relationships can be connected to the activity giving a gift. This activity of giving a gift is developed as the service of giving gifts via social network services (SNS) as the use of SNS and smart phones is recently increased in relation to that, this study set the online friendship desire and the SNS gift convenience as the intrinsic motive and the extrinsic motive of the SNS gift behavior, respectively. This study identified how the interactivity's sub factors influenced on the online friendship desire/SNS gift convenience by reorganizing the interactivity's sub factors in the mobile context. As the results of this study, it was found that the connectedness, the synchronicity and playfulness positively influenced on the online friendship desire for the SNS gift convenience, the only connectedness positively influenced on it. And it was identified that the SNS gift convenience and the online friendship desire positively influenced on the SNS gift intention. This study is academically meaningful in that it conducted an empirical research by focusing on the friendship desire in relation to the SNS gift. Besides, through the results of this study, the online friendship desire and the SNS gift convenience will have to be considered as providing any SNS gift service, and that is expected to create knowledge for SNS business model to companies.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.96-104
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• 2020

온라인 쇼핑몰의 활성화로 소비자들의 소비 활동이 활발해짐에 따라 기업들은 매출 증대를 위해 소비자의 상품 트렌드 분석을 수행하고 있다. 기존의 상품 트렌드 분석 기법들은 온라인 쇼핑몰 사용자의 활동만을 고려하여 분석하기 때문에 구매 이력이 없거나 새로운 상품에 대한 트렌드를 파악하기 어렵다. 본 논문에서는 쇼핑몰에서 사용자의 트렌드와 잠재적 고객의 트렌드를 분석하기 위해 온라인 쇼핑몰 데이터와 소셜 네트워크 데이터를 결합한 트렌드 분석 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 서비스 내 데이터 분석을 위해 사용자의 활동로그를 분석하고 활동 로그가 없는 잠재적인 사용자들의 관심도를 반영하기 위해 소셜 네트워크 데이터에서 단어 집합 추출을 통해 생성한 핫 토픽을 결합하였다. 최종적으로 상품 지수와 소셜 네트워크에서의 언급수를 활용하여 시간에 따른 상품 트렌드 변화를 탐지한다. 소셜 네트워크 데이터를 활용한 성능 평가를 통해 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권12호
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• pp.23-34
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• 2019

본 연구의 목적은 중고령자의 디지털 정보화 접근수준과 삶의 만족도 간의 관계를 살펴보고, 온라인 사회참여 활동과 온라인 네트워크 활동의 직렬다중매개효과를 분석하고자 하였다. 이를 위해 2018년 디지털정보격차실태조사에 응답한 중고령자 1,491명을 대상으로 분석을 진행하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 디지털정보화접근수준과 삶의 만족도는 통계적으로 유의한 관계가 있음을 확인하였다. 둘째, 노인의 디지털 정보화 접근수준이 온라인 사회참여 활동을 경유해 삶의 만족도에 미치는 영향보다 디지털 정보화 접근수준이 온라인 사회참여 활동을 거쳐 온라인 네트워크 활동을 경유한 후 삶의 만족도에 미치는 영향이 유의하게 더 크다는 것을 입증하였다. 본 연구결과는 노인의 디지털 정보화 접근수준과 삶의 만족도, 온라인 사회참여 활동, 온라인 네트워크 활동 간의 관계를 통합적으로 살펴봄으로써 노인의 디지털 정보화 및 삶의 만족도 제고를 위한 자료로 활용할 수 있다는 점에 의의를 가진다.

• 한국노년학
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• 제40권1호
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• pp.131-146
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• 2020

본 연구의 목적은 중고령자의 디지털 이용태도와 생활 만족도 간의 관계를 살펴보고, 온라인 네트워크 활동과 디지털 정보생산·공유활동의 직렬다중매개효과를 분석하고자 하였다. 연구의 주 목적을 달성하기 위해 Hayes(2013)의 PROCESS for SPSS Macro을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 디지털이용태도와 생활 만족도는 통계적으로 유의한 관계가 있음을 확인하였다. 둘째, 중고령자의 디지털 이용태도가 온라인 네트워크 활동을 경유해 생활 만족도에 미치는 영향보다 디지털 이용태도가 온라인 네트워크 활동을 거쳐 디지털 정보생산·공유활동을 경유한 후 생활 만족도에 미치는 영향이 .0291단위만큼 유의하게 더 크다는 것을 알 수 있었다. 본 연구결과는 중고령자의 디지털 이용태도와 생활 만족도, 온라인 네트워크 활동, 디지털 정보생산·공유활동 간의 관계를 통합적으로 살펴봄으로써 중고령자의 디지털 이용 및 생활 만족도 제고를 위한 기초자료로 활용할 수 있다는 점에 의의를 가진다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.99-109
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• 2023

The darknet is frequently referred to as the hub of illicit online activity. In order to keep track of real-time applications and activities taking place on Darknet, traffic on that network must be analysed. It is without a doubt important to recognise network traffic tied to an unused Internet address in order to spot and investigate malicious online activity. Any observed network traffic is the result of mis-configuration from faked source addresses and another methods that monitor the unused space address because there are no genuine devices or hosts in an unused address block. Digital systems can now detect and identify darknet activity on their own thanks to recent advances in artificial intelligence. In this paper, offer a generalised method for deep learning-based detection and classification of darknet traffic. Furthermore, analyse a cutting-edge complicated dataset that contains a lot of information about darknet traffic. Next, examine various feature selection strategies to choose a best attribute for detecting and classifying darknet traffic. For the purpose of identifying threats using network properties acquired from darknet traffic, devised a hybrid deep learning (DL) approach that combines Recurrent Neural Network (RNN) and Bidirectional LSTM (BiLSTM). This probing technique can tell malicious traffic from legitimate traffic. The results show that the suggested strategy works better than the existing ways by producing the highest level of accuracy for categorising darknet traffic using the Black widow optimization algorithm as a feature selection approach and RNN-BiLSTM as a recognition model.