스마트 시티(Smart city) 구축을 위한 상호 의사소통 방법으로 차세대 디지털 사이니지(Digital signage) 기술로 주목받고 있는 텔레스크린(tele-screen) 서비스가 확산되고 있다. 최근에는 사용자의 주변상황과 사용자의 상태 정보 등을 수집, 분석함으로써 상황인지 기반의 양방향 커뮤니케이션이 가능한 인터랙티브 텔레스크린 서비스로 발전하고 있다. 이 연구에서는 스마트 시티 서비스플랫폼의 가치, 표준화 동향, 국내외 시장성분석 정보를 제시한다. 텔레스크린 서비스 기술은 수준 높은 행정서비스를 활성화시키고 나아가 국내 전자정부 기술력을 전 세계에 확산시킬 수 있는 계기를 마련할 수 있을 것이다.
사용자들은 소셜 네트워크 서비스를 통해서 자신이 속한 상황과 관련된 다양한 맥락정보를 다른 사람과 공유한다. 본 연구는 이러한 맥락정보 중 활발히 공유되지 않는 정보에 초점을 맞추고 있다. 여러 가지 소셜 네트워크 서비스 사용자에 대한 인터뷰 결과, 사용자들이 특정 맥락정보를 공유하지 않는 이유는 1) 사회적으로 바람직하지 않다고 여겨지거나 2) 공유를 위한 충분한 유인을 느끼지 못할 경우 및 3) 맥락정보의 공유가 프라이버시를 위협할 경우인 것으로 드러났다. 특히 프라이버시가 문제되는 경우 사용자는 시스템에서 제공되는 요인 외에도 독창적인 방법을 활용하여 맥락정보를 공유한다는 사실을 발견하였다. 본 연구에서는 위 결과를 Communication Privacy Management(CPM)이론에서 제시하는 세 가지 규칙을 관리의 관점에서 해석함으로써 1) 침투성(공개 정보의 양) 관리, 2) 연결(정보공개 대상)관리, 3) 소유권(공개되는 정보의 통제권) 관리로 재구성 하였고, 이외의 4) 현출성 관리라는 새로운 방식을 추가하여 이에 근거한 가이드라인을 제공하였다.
최근 우리는 스마트폰을 활용하여 KakaoTalk IM(Instance Messenger)을 사용한다. IM 서비스에는 사용자/용의자의 생활패턴, 지리적 위치, 사상, 심리 상태 및 범죄 사실에 대한 흔적들이 존재하여 포렌식 분석이 필요하다. 하지만, KakaoTalk의 포렌식 분석은 미흡한 현실이다. 이에 본 논문은 KakaoTalk에 적합한 새로운 연구방법론을 제시하고, 흔적(Artifacts)의 위치 발견을 하고, 연락처 메시지의 칼럼 구조 분석하고, 사용자/용의자를 식별 하였으며, 추가한 연락처 정보들과 메시지의 타입을 파악하였고, 삭제한 연락처의 백업파일을 사용하여 복원하였다. 그 결과 분석한 정보와 방법론을 활용하면 Forensic Tool의 기본 플랫폼이 된다.
During the 4th Industrial Revolution, service platforms utilizing diverse contents are emerging, and research on recommended systems that can be customized to users to provide quality service is being conducted. hybrid recommendation systems that provide high accuracy recommendations are being researched in various domains, and various filtering techniques, machine learning, and deep learning are being applied to recommended systems. However, in a recommended service environment where data must be analyzed and processed real time, the accuracy of the recommendation is important, but the computational speed is also very important. Due to high level of model complexity, a hybrid recommendation system or a Deep Learning-based recommendation system takes a long time to calculate. In this paper, a Cascade-hybrid recommended algorithm is proposed that can reduce the computational time while maintaining the accuracy of the recommendation. The proposed algorithm was designed to reduce the complexity of the model and minimize the computational speed while processing sequentially, rather than using existing weights or using a hybrid recommendation technique handled in parallel. Therefore, through the algorithms in this paper, contents can be analyzed and recommended effectively and real time through services such as SNS environments or shared economy platforms.
소셜 네트워크는 온라인상의 인맥 기반 친목 서비스로 잘 알려져 있지만, 광의의 소셜 네트워크는 타인과 협력하고 정보를 공유하는 작업을 통해 생성된 관계 또는 이를 기반으로 생성된 데이터를 통해 웹을 정보생태계로 진화시키는 메커니즘으로 해석할 수 있다. 소셜 네트워크는 친목 기반의 연결의 장에서 관심사 기반의 사회적 관계망으로 확대되고 있으며, 비즈니스 교육 등 다양한 영역에서 적용되고 있다. 도서관 서비스 영역에서도 수요자의 정보교류 네트워크 형성에 소셜 네트워크의 개념과 철학을 적용하기 위해 관심을 보이기 시작하고 있다. 본 연구에서는 소셜 네트워크의 개념과 의의를 살펴보고 도서관 영역에서 어떻게 해석되어 응용이 시작되고 있는지 살펴본다. 또한 도서관 정보 수요자의 소셜 네트워크 활성화를 위한 지원 방안을 제안해 본다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제15권2호
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pp.104-111
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2017
The visual presentation is one key feature which gives much consideration in designing mobile applications as it acquires attention from the end user. It takes only a few milliseconds to form an impression on a person and this is not any different to the web and mobile application designs. The first few milliseconds are a crucial time for developers as the impression produced would indicate further engagement of the service. Developers should continuously update the designs based on human needs. A few of these contents have actually paved its way to being continuously used. By synthesizing results of preceding researchers, this paper considers layout, color, and font as UI design elements of SNS messenger, and illustration and animation as the graphic image of it. In this study, the preference for messaging application chat layout was being surveyed and analyzed. As a result, there has been little significance identified since the instant messaging, so chat layout shows very minimal variance in their design.
본 연구의 목적은 협력 학습에서 소셜 네트워크 서비스를 활용했을 때, 구성원들의 협력 능력, 협력만족도, 그리고 집단내 상호작용에 어떤 영향을 미치는지를 분석하는데 있었다. 협력 과정에서 소셜 네트워크 서비스 중의 하나인 카카오톡을 활용하여 과제를 수행한 집단은 그렇지 않은 집단에 비해 협력 능력과 협력 만족도의 정도가 유의미하게 높았다(p<.05). 카카오톡을 활용한 집단을 대상으로 생성한 담화의 양과 내용을 분석한 결과 담화의 양은 협력 능력이나 협력 만족도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
Purpose: The purpose of this study is to recognize the importance of a cooperative relationship in which parents of early childhood education institutions share responsibility and authority, and to suggest ways to establish efficient management strategies. Methods: The survey was conducted through online responses using Google surveys and SNS. The collected data was collected using SPSS 22.0 and Smart PLS 4.0 statistical programs. Results: Among the 13 hypotheses, only expertise in educational service quality was confirmed to have no effect on customer trust. The verification results of 11 mediation effects confirmed that customer satisfaction does not mediate the relationship between non-verbal communication and customer loyalty, and that customer trust does not mediate the relationship between expertise and verbal communication on customer loyalty. Conclusion: We presented basic data for establishing a marketing strategy that can improve the quality of services of infant and toddler education institutions and increase management performance.
기존의 SNS(Social Networking Service)서비스에 LBS(Location-Based Service)서비스가 부가된 LBSNS(Location-Based Social Networking Service)서비스들이 상용화되면서 큰 인기를 얻고 있다. 트위터는 그러한 서비스의 대표적인 예라고 볼 수 있다. 트위터의 현재 위치기반서비스는 자신이 원하는 지역정보와 상관없는 정보를 구독하게 하는 구조로 되어 있다. 팔로잉한 사용자는 단순히 개인적인 선호도에 의해 지역정보가 추가된 메시지를 트윗하지만 구독하는 입장의 팔로워는 자신이 원하지 않는 지역정보를 받아 볼 수도 있다. 이러한 사항을 개선하기 위해 공간조인을 이용한 필터링 기법이 제안되었다. 필터링 기법을 위한 우선적인 작업은 바로 각각의 사용자와 트윗들에 위치정보가 추가되어져야 한다. 여기서 위치정보는 MBR(Minimum Bounding Rectangle)로 표현된다. 위치정보는 동적속성 또는 정적속성으로 나누어진다. 동적인 경우를 예를 들어보면 사용자가 지속적으로 움직이는 상황을 들 수 있다. 이 때 발생되는 대량의 연속질의는 사용자가 많은 SNS의 특성상 서버에 많은 부하를 줄 수 있다. 본 논문에서는 구글 맵 상에서 Virtual Grid를 생성하여 문제를 해결 하였고 성능 평가 결과 Virtual Grid를 사용하지 않았을 때 보다 질의 발생 빈도수가 줄어들었다.
스마트 디바이스의 급격한 증가와 함께 사용자의 SNS(Social Network Service) 이용률도 급격하게 증가하게 되었다. 이로 인해 사용자들의 웹에 대한 접근성도 증가하면서, 데이터의 양도 기하급수적으로 증가하는 결과를 초래하였다. 이런 엄청난 양의 빅 데이터를 통해 획일적인 검색을 통한 정보 제공이 아닌, 사용자 맞춤형 지식 제공을 위한 연구의 필요성이 높아지고 있다. 이러한 지식 서비스를 제공하기 위해서는 사용자에 의해 수집된 데이터를 분석하고 평가하는 모델이 필요하다. 이에 본 논문에서는 스마트폰을 활용하여 40명의 데이터를 수집하여 이동정보와 장소를 추측 하고, 정답 셋을 구성하여 데이터의 평가를 할 수 있는 모델에 대한 연구를 수행 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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