본 연구는 모바일 기기가 사용자의 관계 형성에 어떠한 영향을 미치는지? 영향을 준다고 하면, 그 관계는 부정적인지 혹은 긍정적인지에 대한 실증적인 분석을 하고자 한다. 모든 가능성을 열어두고 모바일 기기 사용을 중심으로 한 일상생활에 대한 탐색적인 고찰을 통해 서술하려는 목적을 가지고 있다. 이를 위해 경기연구원에서 수행한 "모바일 환경 인식에 관한 연구"의 설문조사 원자료를 사용했다. 주요 질문은 모바일 기기 및 사회관계망 서비스(Social Network Service: SNS)이용 및 기기 사용에 대한 의견에 대한 내용이었다. 경기도 전체의 31개 시 군 모두를 공간적 범위로 설정했으며, 최종 유효 표본은 1,004명 이었다. 다항로지스틱모형 및 의사결정나무를 통해 사람들과의 관계 범위 정도를 종속변수로 선정하여 특성을 탐색하였다. 설문에 대한 다항로지스틱 분석결과 인간관계의 범위의 일부 변화가 있는 응답자의 특성은 가족과의 대화, SNS 사용량, 군(郡) 지역 거주, 사용 내용은 뉴스에서 유의미한 변화(+)효과를 보이는 것으로 나타났다. 관계 범위 정도에 영향을 미치는 가장 큰 변수는 SNS 사용량으로 나타났다. 사용량이 많아질수록 관계 범위 정도 역시 많은 변화를 보이고 있다.
최근 Flickr, Facebook, Cyworld 처럼 사진 공유를 기반으로 하는 소셜 웹 서비스의 성공과 발달로 얼굴 검출/인식 기술을 이러한 서비스에 접목하려는 다양한 시도가 진행되고 있다. 그러나 인식률 향상에만 초점을 맞춘 기존의 일관처리 기반의 연구들은 수백만의 이용자가 수시로 접근하는 서비스에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 시간에 따라 증가하는 거대한 얼굴 영상 데이터베이스를 효과적으로 분류하기 위해 랜덤 사상(Random Projectio, RP) 비선형 회귀(Non-linear Regression) 그리고 REST(REpresen tational State Transfer) 규약을 사용해 새로운 증가적 얼굴 어노테이션 방법을 제안하고자 한다. 다양한 비교실험 결과에서 제안된 방법은 향상된 인식률과 낮은 계산 복잡도 기록했다. 따라서 제안된 방법은 대규모 웹서비스에 적합한 열굴 어노테이션 알고리즘이다.
최근 사진 공유 기반의 소셜 네트웍 서비스의 발달로 수백만 명의 사람들이 인터넷 공간에서 온라인 커뮤니티 활동에 참여하고 있다. 본 논문에서는 이러한 소셜 네트웍 서비스 환경에서 얼굴 사진에 주석 정보를 부여하고 이를 검색할 수 있는 효과적인 방법론을 제안한다. 지속적으로 이용자와 이미지가 증가하는 방대한 데이터베이스를 취급해야하기 때문에 인식률 뿐만 아니라 계산 복잡도가 매우 낮아야 한다. 본 논문에 이러한 문제를 해결하기 위해 온라인 학습과 사회적 관계를 이용한 다중 분류기를 제안한다. 실험결과를 통해 제안된 방법은 보편적으로 사용되는 서포트 백터 머신과 비교해 향상된 인식률과 낮은 계산 복잡도를 보여줌으로써 사용자의 주석 횟수를 줄이고, 사용자에게 빠른 응답을 할 수 있음을 보여준다.
이 논문은 최근 전 세계적으로 확산되어 다양한 분야에서 폭넓게 사용되고 있는 Social Network Service(SNS)가 오히려 사이버 범죄나 산업스파이 등과 같은 각종 불법적 행위에 악용되고 있는 상황에 즈음하여, 특히 SNS가 가지는 보안상 취약성으로 인한 위험뿐만 아니라 기업의 기밀정보 핵심기술이나 개인정보 유출, 프라이버시 침해, 신원 절도(ID Theft), 타인 정보의 오 남용, 지적재산권 침해 및 관련 법적 문제, 범죄 증거 및 수사자료 활용, 아동 포르노 등 성범죄에의 악용, 온라인상에서의 집단 따돌림(On-line Bullying) 등 각종 사회 경제적 우려가 중대하고 심지어는 테러나 사회적 파장이 큰 범죄의 목표 또는 수단이 되기도 하는 등 그 잠재적 위험성이 매우 크다는 점에 주목하였다. 사실상 국내 뿐 아니라 해외에서도 SNS의 위험성이나 Policing(경찰활동)에 미칠 영향 등과 관련한 연구가 거의 전무한 형국인지라 이에 SNS에 대한 위험성의 인식과 Policing 측면에서의 적극적인 검토와 대응이 시급히 요청되고 있는 실정임을 반영하여 이 논문을 통해 SNS의 잠재적 위험성에 대한 이론적 분석과 같은 학술적인 측면뿐만 아니라 경찰활동에 미칠 수 있는 영향에 대한 실무 실용적 관점에서 접근의 필요성을 인지하여 탐색적 연구를 시도하였다.
The purpose of this study was to explore the reasons why college students use Facebook and the ways in which they feel of social presence while using Facebook. In fact, the study aimed to specify the links between motivations for using SNS and a sense of 'being together'. The findings of this study suggest that major motivations of SNS use were social interaction, entertainment, self-presentation, and information-seeking. Specifically, results from a survey of 280 respondents revealed that college students used Facebook to seek maintenance and connection with friends, to express themselves, to get information about school activities, and to be entertained. These findings are consistent with the existing literature regarding SNS as a primary channel to maintain the existing social relationships among college students. The study also found that all motivation factors, except information-seeking factor, were positively and significantly related to social presence. The strongest correlations were between social presence and Facebook use for social interaction and entertainment needs. It seemed that users who seek social interaction and entertainment needs are more likely to feel a sense of being with others while users who seek to get information are less likely to feel a sense of social presence. These findings implied that to some extent, a sense of social presence occurs in the context of Facebook and that the experience of social presence depends on what college students seek from Facebook use. In addition, the results showed a positive relationship between Facebook use and social presence; the more college students use Facebook, the more they are likely to experience sense of social presence. Given that Facebook provides college students with a place where they can share thought and feelings among friends, it can be concluded that Facebook contributes to the sense of belonging among users. And such feeling may enhance a sense of presence with others while using Facebook. These findings suggest that uses and gratifications researchers should consider the concept of social presence as an important variable in explaining what audience members do with media.
본 연구는 국립중앙도서관에서 제공하고 있는 근대문학서비스의 이용현황 및 만족도를 조사하고, 이를 기반으로 서비스를 활성화 시킬 수 있는 방안을 이용자의 요구를 기반으로 모색해 보고자 하였다. 그 결과, 이용자의 근대문학 서비스에 대한 이용률은 매우 저조한 것으로 나타났고, 이용경험자의 이용만족도는 보통으로 나타났다. 따라서 이용률과 만족도를 높이기 위해서는 첫째, 현재 제공되고 있는 근대문학 서비스에 대한 적극적인 홍보가 요구된다고 할 수 있다. 둘째, 전시 및 관람 정보에 대한 홍보는 근대문학자료 이용자로의 직접적 발로를 제공하고 있으므로 다양한 형태의 전시, 관람 행사의 진행이 필요한 것으로 보였다. 셋째, 응답자들은 도서관 홈페이지, 포털사이트, SNS 등 온라인을 통한 홍보 매체가 효과적인 홍보방법이라고 하였으나, 저학력과 고연령층에서는 오프라인 매체를 통한 홍보방법을 선호하고 있어 홍보매체의 선정에 있어 심도 깊은 논의와 고민이 필요할 것으로 보인다.
고성능 카메라와 고용량 메모리가 장착된 스마트폰이 출시되어 사람들은 야외나 산에서 촬영한 아름다운 경치, 꽃 등을 SNS에 많이 올리고 있다. 본 논문에서는 이동통신이 원활하지 않은 곳에서도 꽃의 정보를 얻을 수 있는 꽃 인식 시스템을 개발한다. 개발된 시스템은 OpenCV를 기반으로 안드로이드 스마트폰에서 사용할 수 있으며, 기준 꽃등록부와 꽃인식부로 구성된다. 인식처리 시간을 줄이기 위하여 RGB 색채널과 k-평균 클러스터링을 이용한 새로운 색분류방법을 제안하고, 특징 추출을 위하여 ORB, 매칭을 위하여 브루트포스 해밍 알고리즘을 사용한다. 4부류의 12 종류의 꽃에 대하여 60개의 이미지를 기준 DB 설계에 사용하고, 60개의 이미지를 테스트에 사용하였다. 모의 실험 결과 성공률은 83.3%이고, 화웨이 ALEUL100 스마트폰에서 평균인식 시간은 2.58 s 이며, 제안된 시스템은 통신이 되지 않는 곳에서도 휴대용 스마트폰에 적용가능하다는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 빅데이터(big data)를 활용한 분석을 통해 문학치료에 대한 일반인들의 인식을 고찰하는 것으로 문학치료의 객관적인 인지도를 탐색하였다. '문학치료'에 대한 온라인상의 소셜 네트워크 서비스(SNS)자료에 대해 빅데이터 관점에서의 분석을 통한 의미정보 도출을 목적으로 텍스트 마이닝과 관련된 오피니언 마이닝 기법을 활용하여 문학치료와 관계된 키워드의 내용분석을 주요 연구방법으로 하였다. '문학치료'를 중점적으로 파악하면서,'독서치료'를 함께 비교 분석하였다. 연구 조사 기간은 2014년 10월 10일부터 2014년 11월 10일까지 30일 동안 블로그와 트위터 등의 소셜 네트워크 서비스(SNS)자료를 검색대상으로 하였다. 연구 분석 결과에 따라 문학치료 지평의 확산과 문학치료 지형의 구조적 조화, 문학치료 인식의 축을 견고하게 하는 것이 필요하다는 결론을 내릴 수 있다. 본 연구는 문학치료에 대한 일반인들의 인지도를 탐색하고 이에 관련한 문학치료의 활성화를 위한 대안을 제시할 수 있다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.
챗봇은 음성, 이미지, 비디오 또는 텍스트와 같은 다양한 매채를 이용하여 대화가 가능한 대화형 어시스턴트이자 인공지능을 기반으로 사용자의 질문에 답하거나 문제를 해결할 수 있는 사용자 친화적 프로그램이다. 하지만 현재 챗봇은 사용자가 요청한 작업을 정확하게 수행하는 기술적측면에 초점이 맞추어져 있으며, 개인화된 대화로 사용자와 챗봇간의 관계성 구축에는 제한적이어서 일부 사례에도 불구하고 소셜챗봇이 되기에는 미흡한 상태이다. 만약 인간의 사회성을 나타내는 특징 중 하나인 관계성을 챗봇이 인식하여 알맞게 대화를 하여 문제를 해결할 수 있다면, 개인화된 대화를 할 수 있을 뿐만 아니라 인간과 유사한 대화를 할 수 있을 것이다. 본 연구의 목적은 사용자가 입력한 내용을 기반으로 챗봇과 사용자 간의 관계성을 추론하고 대화 상황에 맞게 대화 상대가 적절한 대화를 수행 할 수 있는 텍스트 분석 방법을 제안하는 것이다. 본 연구의 실험 및 평가를 하기 위하여 실제 SNS대화 내용을 사용하였다. 분석결과 개인정보 보호를 위해 사용자의 개인 프로필 정보가 제외된 방법에서도 우수한 결과를 나타내어 소셜 챗봇에 적합한 방법으로 검증되었다.
본 연구는 소셜커머스 이용자들이 인식하는 소셜커머스 선택요인의 중요도와 만족도가 어떠한 차이를 나타내는지, 소셜커머스 선택요인과 재구매 의도 간에 영향 관계가 존재하는지 확인하고자 하였다. 2021년 9월 1일부터 9월 17일까지 17일간 설문조사를 실시하였고, 316부를 실증분석에 이용하였다. 분석 결과, 소셜커머스의 선택요인은 안전성, 편의성, 경제성, 정보성, 집단성, SNS 관련성 6개 요인으로 구분되었다. IPA 결과는 1사분면 편의성, 2사분면 SNS 관련성과 정보성, 3사분면 집단성, 4사분면 안정성과 경제성의 순으로 나타났다. 소셜커머스 선택요인과 재구매 의도 간의 영향 관계에서는 소셜커머스 선택요인 중 편의성, 경제성, 안전성, 정보성이 재구매 의도에 유의한 영향을 미쳤다. 본 연구의 결과로 기존 소셜커머스가 저렴한 가격에 중요하였다면 코로나19 상황에서 비대면 상거래는 편의성이 더 중요하다는 것을 확인 할 수 있었다. IPA를 통하여 지속적으로 이용자들의 쇼핑 경향을 파악하고 선제적으로 대응할 수 있는 체계를 구축하는 것이 무엇보다 중요할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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