오늘날 정보 통신 기술의 발전은 네트워크 기반의 서비스 사용자 수를 빠르게 증가시키고 있으며, 인터넷 상에서 사용자 상호간 실시간 정보 공유를 가능하도록 한다. 정보의 공유 과정에는 다양한 방법들이 존재하지만 일반적으로 포털서비스 기반의 정보 공유가 대중화 되어있다. 그렇지만 이러한 정보 공유 과정은 특정 이해 당사자 상호간 해당 정보의 사회적 관심도 증폭을 위한 불법 행위를 유발시키는 원인이 되고 있다. 그 중 매크로 기능을 이용한 여론 조작 공격은 정상적인 여론의 방향을 왜곡시키기 때문에 이에 대한 보안 대책이 시급한 실정이다. 일반적으로 매크로 공격이란 불법적인 사용자들이 다수의 IP나 아이디를 확보한 후 특정 웹 페이지의 내용에 대하여 여론을 조작하는 공격으로 정의한다. 본 논문은 특정 사용자의 매크로 공격에 대하여 트레이스 백 기반의 네트워크 경로 정보를 분석한 후 해당 사용자의 다중 접속을 탐지할 수 있도록 하였다. 즉, 특정 웹 페이지에 대한 전체적인 접근 경로 정보와 사용자 정보가 일치하는 접근이 2회 이상 발생하면 이를 매크로 공격으로 판정하였다. 또한 동일한 지역에서 특정 웹 페이지에 대하여 다수의 아이디를 이용한 접근이 발생하는 경우, 이에 대한 임계 카운트 값 분석을 통하여 특정 웹 페이지에 대한 전체적인 여론 결과를 왜곡 할 수 없도록 하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.421-433
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2015
Recently, there have been fast-growing social network services based on the Internet environment and web technology development, the prevalence of smartphones, etc. Social networks also allow the users to convey the information and news so that they have a great influence on the public opinion formed by social interaction among users as well as the spread of information. On the other hand, these social networks also serve as perfect environments for rampant malware. Malware is rapidly being spread because relationships are formed on trust among the users. In this paper, an effective patch strategy is proposed to deal with malicious worms based on social networks. A graph is formed to analyze the structure of a social network, and subgroups are formed in the graph for the distributed patch strategy. The weighted directions and activities between the nodes are taken into account to select reliable key nodes from the generated subgroups, and the Incremental PageRanking algorithm reflecting dynamic social network features (addition/deletion of users and links) is used for deriving the high influential key nodes. With the patch based on the derived key nodes, the proposed method can prevent worms from spreading over social networks.
소셜 미디어에서는 상품평, 영화평 등의 다양한 종류의 의견이 표현되고 있으며, 사용자들이 물품 구매 등에 있어 이러한 의견을 참고로 하여 결정을 내리는 것은 일반적이 되었다. 하지만 의견 정보의 활용도가 높아질수록 이를 부적절하게 왜곡하는 사례 또한 증가하고 있다. 예를 들어, 홍보를 목적으로 과도하게 긍정적인 의견이 포함된 리뷰를 작성하거나, 반대로 일반적인 평가에서 벗어나 과도하게 부정적인 의견을 게시하는 경우 등이다. 편향된 의견은 소셜 미디어의 신뢰성과 연결 되기 때문에 이를 검출하는 것은 점차 중요한 문제로 대두되고 있다. 기존의 오피니언 마이닝 혹은 감성 분석은 문서를 분석하여 그 문서가 가지고 있는 의견의 성향을 판단하는 기법이다. 하지만 기존의 연구는 의견을 단순히 긍정/부정으로만 분류하는 방향으로 연구가 이루어져 왔으며, 특히 사전에 의견 성향에 따라 분류된 충분한 양의 학습 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 학습데이터가 없는 경우에, 전체 문서의 의견 성향 분포에서 벗어난 의견 문서를 검출하는 기법을 제안한다. 여기에는 각도기반 이상치 탐지와, 개인화된 페이지랭크 방법을 활용한다. 또한 영화 리뷰 문서를 대상으로 실험을 수행하여 제안한 방법들의 성능을 분석하였다.
한국사회에서 뉴미디어가 확산되는 과정에서 언론이 뉴미디어 의제를 어떻게 다루었는지 분석하고, 언론의 정치적 성향에 따라 뉴미디어 정책에 대한 태도가 어떻게 나타나는지 사설에 대한 네트워크 분석을 실시했다. 분석 결과, 언론과 정부의 정치적 성향 일치 여부가 정부의 뉴미디어 정책에 대한 태도와 밀접한 관계가 있는 것으로 나타났다. 보수 정권이 집권한 시기에 보수 언론은 뉴미디어 정책을 지지한 반면, 진보 언론은 정부의 정책을 반대했다. 이용자 관점, 사회적 관점, 정책적 관점에서 뉴미디어 의제를 분석한 결과, 신문사들은 뉴미디어 도입에 대한 찬반 입장, 정책에 대한 설명 등 정책적 관점에서 주로 접근했다. 사설이 뉴미디어 정책 효과에 대한 언론사의 의견을 밝히고 여론을 형성하는데 영향을 미치는 공간임에도 불구하고, 뉴미디어 정책에 사설대한 언론의 태도가 정부의 정치적 성향과의 일치 여부에 따라 다르게 나타난 것은 심각한 문제라고 할 수 있다. 뉴미디어의 도입과 확산에 정부의 투자와 인력 등 많은 자본이 투입되는 만큼 언론의 비판적인 시각이 중요하기 때문이다.
우리는 웹 브라우저 사용자의 편의성 향상을 목표로 4가지 편의 기능이 통합된 브라우저인 SERA Web-Viewer를 개발하였다. 편의 기능으로는 VPV(Visited Page Viewer), APV(Aligned Page Viewer), USC(User Specified Capture)등이 추가되었으며 UCC(User Created Content)의 핵심 기술인 FLV(FLash Video file) 변환을 위한 VAC(Video and Audio Converter)를 부가기능으로 통합하였다. 편의 기능들은 사용자들이 웹 브라우저를 사용하며 가장 필요로 하는 기능들로 웹브라우저의 사용 빈도가 잦고 사용 시간이 긴 고급 사용자들을 대상으로 조사된 바에 따랐다. 위의 네 가지 통합 기능에 대한 구현 상의 알고리즘과 기술을 제안하였고, 인터넷 익스플로러 6.0의 렌더링(rendering) 기술을 이용한 MDI application 기반의 구현 방법을 코드를 통해 설명한다. 구현된 결과를 134명의 컴퓨터학 또는 멀티미디어 공학을 전공하는 학생들을 대상으로 실시한 설문조사의 결과와 비교하여 통합된 편의 기능들이 웹 브라우저 사용자들에게 실질적으로 도움을 줄 수 있다는 것을 보인다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제4권2호
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pp.7-18
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2016
The first D2C-era web-real variety show in Korea was broadcast via tvN of CJ E&M. The web-real variety program 'SinSeoYuGi' accumulated 54 million views, along with 50 million views at the Chinese portal site QQ. This study carries out an analysis using text mining that extracts portal site blogs, twitter page views and associative terms. In addition, this study derives viewers' response by extracting key words with opinion mining techniques that divide positive words, neutral words and negative words through customer sentiment analysis. It is found that the success factors of the web-real variety were reduced in appearance fees and production cost, harmony between actual cast members and scenario characters, mobile TV programing, and pre-roll advertising. It is expected that web-real variety broadcasting will increase in value as web contents in the future, and be established as a new genre with the job of 'technical marketer' growing as well.
최근 학교 현장에서는 웹 기반의 멀티미디어 자료에 대한 활용이 매우 크게 증가하고 있다. 이에 따라 멀티미디어 자료를 수월하게 검색하기 위한 다양한 메타데이터 요소 정의가 등장하고 있으나 국제 표준을 중심으로 제시되고, 국내 현장 교사들의 의견은 거의 반영되지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 국내 현장 교사들의 의견을 반영하여 웹 페이지 안에 포함되어 있는 멀티미디어 자료들을 효율적으로 검색, 관리할 수 있는 메타데이터 요소를 정의하고 실제 활용을 위한 XML DTD를 제시하고자 한다. 본 연구 결과는 멀티미디어 자료의 공유 및 활용을 높이는데 사용될 수 있다.
누구나 뉴스와 주가 사이에는 밀접한 관계를 있을 것이라 생각한다. 그래서 뉴스를 통해 투자기회를 찾고, 투자이익을 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 그렇지만 너무나 많은 뉴스들이 실시간으로 생성 전파되며, 정작 어떤 뉴스가 중요한지, 뉴스가 주가에 미치는 영향은 얼마나 되는지를 알아내기는 쉽지 않다. 본 연구는 이러한 뉴스들을 수집 분석하여 주가와 어떠한 관련이 있는지 분석하였다. 뉴스는 그 속성상 특정한 양식을 갖지 않는 비정형 텍스트로 구성되어있다. 이러한 뉴스 컨텐츠를 분석하기 위해 오피니언 마이닝이라는 빅데이터 감성분석 기법을 적용하였고, 이를 통해 주가지수의 등락을 예측하는 지능형 투자의사결정 모형을 제시하였다. 그리고, 모형의 유효성을 검증하기 위하여 마이닝 결과와 주가지수 등락 간의 관계를 통계 분석하였다. 그 결과 뉴스 컨텐츠의 감성분석 결과값과 주가지수 등락과는 유의한 관계를 가지고 있었으며, 좀 더 세부적으로는 주식시장 개장 전 뉴스들과 주가지수의 등락과의 관계 또한 통계적으로 유의하여, 뉴스의 감성분석 결과를 이용해 주가지수의 변동성 예측이 가능할 것으로 판단되었다. 이렇게 도출된 투자의사결정 모형은 여러 유형의 뉴스 중에서 시황 전망 해외 뉴스가 주가지수 변동을 가장 잘 예측하는 것으로 나타났고 로지스틱 회귀분석결과 분류정확도는 주가하락 시 70.0%, 주가상승 시 78.8%이며 전체평균은 74.6%로 나타났다.
New internet technologies have created a revolutionary new platform which allows consumers to make decision about product price and quality quickly and provides information about themselves through the transcript of online reviews. By expressing their feelings toward products or services on virtual opinion platforms, users extend their influence into cyberspace as electronic word-of-mouth (e-WOM). Existing research indicates that an impact of eWOM on the consumer decision process is influential. For both academic researchers and practitioners, investigating this phenomenon of information sharing in online website is essential given the increasing number of consumers using them as sources of purchase decisions. It is worthwhile to examine the extent to which opinion seekers are willing to accept and adopt online reviews and which factors encourage adoption. Discerning the most motivating aspects of information adoption in particular, could help electronic marketers better promote their brand and presence on the internet. The objectives of this study are to investigate how online WOM influences a persons' purchase decision by discovering which factors encourage information adoption. Especially focused on the self-efficacy, this research investigates how self-efficacy affects on information usefulness and adoption of online information. Although people are exposed to same review or comment about product or service, some accept the reviews while others do not. We notice that accepting online reviews mainly depends on the person's preference or personal characteristics. This study empirically examines this issue by using cognitive dissonance theory. Specifically, in the movie industry, we address few questions-is always positive WOM generating positive effect? What if the movie isn't the person's favorite genre? What if the person who is very self-assertive so doesn't take other's opinion easily? In these cases of cognitive dissonance, is always WOM generating same result? While many studies have focused on one direct of WOM which indicates positive (or negative) informative reviews or comments generate positive (or negative) results and more (or less) profits, this study investigates not only directional properties of WOM but also how people change their opinion towards product or service positive to negative, negative to positive through the online WOM. An experiment was conducted quantitatively by using a sample of 168 users who have experience within the online movie review site, 'Naver Movie'. Users were required to complete a survey regarding reviews and comments taken from the real movie page. The data reflected user's perceptions of online WOM information that determined users' adoption level. Analysis results provide empirical support for the proposed theoretical perspective. When user can't agree with the opinion of online WOM information, in other words, when cognitive dissonance between online WOM information and users' preference occurs, perceived self-efficacy significantly decreases customers' perception of usefulness. And this perception of usefulness plays an important role in determining users' intention to adopt online WOM information. Most of researches have been concentrated on characteristics of online WOM itself such as quality or vividness of information, credibility of source and direction of online WOM, etc. for describing effect of online WOM, but our results suggest that users' personal character (e.g., self-efficacy) plays decisive role for acceptance of online WOM information. Higher self-efficacy means lower possibility to accept the information that represents counter opinion because of cognitive dissonance, whereas the people that have lower self-efficacy are willing to accept the online WOM information as true and refer to purchase decision. This study suggests a model for understanding role of direction of online WOM information. Also, our result implicates the importance of online review supervision and personalized information service by confirming switching opinion negative to positive is more difficult than positive to negative through the online WOM information. This implication would help marketers to manage online reviews of their products or services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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