• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.434-435
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• 2023

사회 환경적 운동의 하나인 플로깅(Plogging)은 조깅을 하며 길거리의 쓰레기를 줍는 행위를 소셜 네트워크 서비스(SNS) 등에 기록하는 사회 환경적 운동의 일환이다. 그러나, 활동 지역이나 쓰레기의 종류 및 양 등을 직접 입력해야 하는 불편함으로 인해 이러한 활동의 확대를 저해할 수도 있다. 본 연구는 이러한 활동 기록를 자동으로 트래킹하고 기록할 수 있는 딥러닝 기반의 플로깅 트래핑어플리케이션을 개발하였다. CNN과 YOLOv5를 사용하여 학습된 이미지 인식 모델은 높은 성능으로 쓰레기의 종류와 양을 인식하였다. 이를 통해 사용자는 더욱 편리하게 플로깅 활동을 기록할 수 있었으며, 수거한 쓰레기의 양이나 활동 거리를 활용한 리워딩 시스템으로 사용자 간의 건전한 경쟁을 유도하는데 활용할 수 있다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.1
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• pp.273-280
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• 2014

This study deals with the digital policy proposal through the study about the relation of the sustainable use and the addiction to social media such as facebook. Researcher tried to figure out the antecedents and consequence factors about the service addiction recognized by the social media users and to obtain the measures for the sustainable use of service and the implications for the prevention of addiction. Research results showed that 1) the individual innovation had an effect on the service satisfaction, the addiction, and the sustainable use, 2) the service satisfaction influenced on the addiction and the sustainable use, 3) the perceived service addiction had a reverse effect on the sustainable use. This is described that user's addiction recognition is the obstacle of sustainable growth in service. The proposed policy of this research is summarized as the following two. 1) When the users act the addictive using behavior, service provider has to pay attention to user's withdrawal from the service because of their addiction. 2) The government should offer healing facilities, service etc. for the addicted users and the prevention of the service addiction when they recognized their discomfort.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.2
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• pp.131-145
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• 2014

This study is an empirical analysis on the relationship between social presence and online community users' continuance intention. Based on Bhattacherjee(2001)'s expectation-confirmation model (ECM) of IT continuance model, we test the influence of social presence on one's intention to continue using online communities. This study sampled 132 online community users. Research hypotheses are tested using the structural equation modelling(SEM) approach. The results of this study demonstrate that user satisfaction is influenced by perceived usefulness and perceived enjoyment. But, the confirmation of expectation did not affect user satisfaction. And, social presence has direct effects on perceived usefulness and perceived enjoyment. Further, social presence has a positive effect on users' continuance intention through mediating effect of perceived usefulness. This study suggests that perceived usefulness should be taken into account when carrying out the operating strategy of online communities.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.201-204
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• 2017

최근의 웹을 기반으로 한 소셜 네트워크 서비스의 발전은 사회관계 형성 서비스를 넘어 광고 마케팅 및 SNS 오픈마켓 등의 상업적 이용으로까지 사용되고 있으며 Facebook Live와 같은 개인방송의 영역까지 확장되고 있다. 인터넷을 통한 온라인상의 사회관계는 노화와 질환으로 외출이 어려운 노년층에게 지역사회 및 친구들과의 의사소통을 가능하게 할 뿐만 아니라 인터넷을 통한 정보 활용으로 생활의 질을 향상시키고, 노후를 즐길 수 있는 방법을 찾는 데 도움을 줄 수 있다고 알려져 있다. 하지만 대부분의 웹서비스는 복잡한 사용자 인터페이스를 제공하고 있으며 익숙하지 않은 기기를 사용하는 것은 노년층에게 쉽지 않기 때문에 노년층은 제한된 콘텐츠만을 제공받게 되어 정보화 사회에서 소외될 가능성이 있다. 이에 본 논문에서는 웹 접근성을 향상시킨 소셜 콘텐츠 서비스 Photo Alive! Demo EasyFace를 소개한다. 또한 노년층이 다루기 어려웠던 키보드와 마우스를 벗어나 새로운 조작 기기들로 웹 서비스를 이용할 수 있도록 구현하였다. MINIX Remote Control, Mirroring, EasyFace Control Application 세 가지의 조작기기 작동 방법을 구현하여 노년층에 맞춤화 된 새로운 사용자 인터페이스를 제안하고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.1
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• pp.72-80
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• 2016

Recently, IM(Instant Messenger) of KakaoTalk is being used on smart devices such as smartphones. Because IM service can carry user and/or suspector's various information including life style, geographical position, psychology and crime history, forensic analysis on IM service is desirable. But, forensic analysis for KakaoTalk is not well studied yet. This paper studies a proper forensic method for KakaoTalks, finds artifacts location, reconstruct the list of contacts and the chronology of the messages that have been exchanged by users. Proposed methodology and analyzed information can provide a basic platform for forensic tool.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.47-52
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• 2012

본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스에서 사용자가 작성한 텍스트로부터 그 사용자 프로파일 식별하는 문제를 다룬다. 프로파일 식별 관련 기존 연구에서는 개별 텍스트를 하나의 학습 단위로 간주하고 이를 기반으로 학습 모델을 구축한다. 프로파일을 식별하고자 하는 사용자의 텍스트들이 주어지면 각 텍스트마다 프로파일을 식별하고, 식별된 결과들을 합쳐 최종 프로파일로 선택한다. 하지만 SNS 특성상 프로파일을 식별하는 데에 영향을 끼치지 않는 텍스트들이 다수 존재하며, 기존 연구들은 이 텍스트들을 특별한 처리없이 학습 및 테스트에 사용함으로 인해 프로파일 식별 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 다중 인스턴스 학습(Multi-Instance Learning)을 기반으로 사용자 프로파일을 식별한다. 제안한 방법은 사용자가 작성한 텍스트 전체, 즉 텍스트 집합을 학습 단위로 간주하고 다중 인스턴스 학습 문제로 변환하여 프로파일을 식별한다. 다중 인스턴스 학습을 사용함으로써 프로파일 식별에 유의미한 텍스트들만이 고려되고 그 결과 프로파일 식별에 영향을 끼치지 않는 텍스트로부터의 성능 하락을 최소화할 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 학습 방법보다 성별, 나이, 결혼/연애 상태를 식별함에 있어서 더 좋은 성능을 보인다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.17 no.6
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• pp.115-122
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• 2014

One of the problems with current youth generations is increasing rate of violence and suicide in their school lives, and this study aims at the design of a sentiment analysis system to prevent suicide by uising big data process. The main issues of the design are economical implementation, easy and fast processing for the users, so, the open source Hadoop system with MapReduce algorithm is used on the HDFS(Hadoop Distributed File System) for the experimentation. This study uses word count method to do the sentiment analysis with informal data on some sns communications concerning a kinds of violent words, in terms of text mining to avoid some expensive and complex statistical analysis methods.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.13 no.2
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• pp.391-396
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• 2018

A variety of experiments are being conducted with the advent of Learning Model for flipped-learning. In order to apply flipped-learning as a method of teaching, most of them require a pre-prepared learning video. In this case, there is the burden to create the samples of a 13 weeks, except for the mid term and the final exam in college. These systems also make it difficult to change learning content. In this paper, we suggest using blogs to improve the characteristics that existing flippling systems are less adaptable to environmental changes. A blog can be a good thing for learners who are comfortable with the Internet, In this study, we experiment with flipped-learning, which applies blog to one subject. As a result, we would like to evaluate the meaningful learning effects of this study.

• The Journal of Bigdata
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• v.1 no.1
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• pp.1-7
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• 2016

Social media such as twitter has been popular by the diffusion of internet, and thanks to the radical improvement of computational ability of computers big data analysis became possible. This research is regarding about smart watch which is receiving attention as post-smartphone technology. Among various types of smart watch, this research focuses on the recently released Samsung Galaxy Gear S2. The main purpose of the research is to analyze customer's actual twitter data that was produced before and after the release of the smart watch to the market. Through the analysis, this research provides practical marketing strategy guideline, and also the analysis framework used in this research can be a research framework for other area and product researches.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.737-740
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• 2014

최근 SNS 사용자가 급증하면서 매우 다양하고 방대한 양의 글이 여러 종류의 SNS를 통해 생성되고 있다. 그중 트위터는 정보의 전달 및 확산에 상당히 유용한 도구로 사용되고 있다. 이러한 트위터의 사용자 트윗은 뉴스, 음악, 사진, 여행 등 다양한 형태로 등장한다. 또한 트위터는 해시태그라는 사용자 정의 태그를 사용하는데 이는 트윗의 키워드 및 핵심을 쉽게 표현할 수 있도록 해주는 효과적인 수단이다. 최근 상당히 많은 양의 트윗의 생성에도 불구하고 이를 다양한 카테고리별로 분류할 수 있는 연구가 많이 진행되지 않았다. 따라서 본 논문에서는 해시태그를 이용해 트윗의 핵심을 파악하고 수많은 트윗을 다양한 토픽별로 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 우선 다양한 카테고리의 인기 해시태그가 포함된 트윗을 수집하고 수집한 트윗에서 해시태그별 키워드를 추출한다. 그리고 코사인 유사도를 통해 해시태그별 내용 유사도를 파악하여 각 카테고리 내의 해시태그가 얼마나 유사한 내용을 지니고 있는지 파악한다. 마지막으로 사용자 트윗이 입력되면 모든 카테고리와 유사도를 비교하여 가장 유사도가 높은 카테고리를 찾아 추천해준다. 제안된 기법을 바탕으로 프로토타입을 구현하고 실험을 통해 성능을 평가한다.