• 정보화정책
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• 제26권1호
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• pp.62-82
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• 2019

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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.27-35
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• 2013

최근 들어 SNS가 대중화됨에 따라, 이들로 부터 오피니언을 분석하여 특정 이슈에 대한 여론을 파악하려는 다양한 연구가 진행되고 있다. SNS 환경에서 오피니언 분석을 위해서는 우선 게시글 중에서 오피니언 문서와 그렇지 않은 문서(객관적 문서)를 분리해야한다. 본 논문에서는 트위터 문서로 부터 오피니언 문서만을 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 트위터 환경에서 오피니언 문서에 대한 분류나 검색의 어려운 점은 충분한 학습 자료가 존재하지 않다는데 있다 이를 위해 제안된 방법에서는 감성 분류를 위해 트위터와 유사한 외부의 정보를 이용하여 기계학습기반 분류 모델을 생성하고, 이를 응용하여 트위터에서의 오피니언 문서 추출에 적용하였다. 또한 실험을 통하여 제안된 방법의 적용 가능성을 평가하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.25-33
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• 2017

상호작용 속도의 증가는 과잉 관계(over-relations)의 문제가 나타날 수 있다. 과잉 관계로 인한 심리적, 시간적 부담으로 SNS에 대한 피로감을 느껴 SNS 이용을 기피하는 이용자들이 생기고 있다. SNS 피로감(fatigue), SNS 불안감(anxiety) 등 SNS 이용으로 인해 발생된 부작용에 관한 사항들은 'SNS 스트레스'라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 SNS에 대한 부정적인 측면을 스트레스라는 관점에서 살펴보며, 스트레스의 발생 원인을 상호작용의 과잉에서 찾고자 한다. 본 연구는 페이스북 이용자들을 대상으로 총 261부를 분석에 활용하였다. SEM(Structural Equation Model) 분석 결과, 모든 연구가설이 채택되었다. 정보공유와 커뮤니케이션 모두 사회적 상호작용 과부하에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 사회적 상호작용 과부하가 스트레스를 불러일으키는 것으로 나타났다. 본 연구는 실증적으로 SNS 피로감을 유발시키는 원인으로 상호작용성을 대입해 SNS가 가진 특징이 오히려 부정적인 결과를 초래할 수 있다는 것을 검증하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제13권4호
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• pp.377-396
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• 2014

There is a phenomenon that the consumers from all over the countries are using the Korean online shopping malls, which has settled as a distribution industry. To get the attention of the consumers from other countries, the marketing strategy is important in order for the online shopping malls to go advance abroad. The purpose of this study is to overview the Pinterest, which is a shopping-oriented Social Network Service (SNS) based on the image content. The Pinterest is a valuable online shopping mall marketing channel. By looking at the background growth and feature of service, the existence of the mega SNS as a center in the social business is to see how Pinterest is targeting a niche market. As a result of this study, Pinterest has the advantage against other SNS for joining with online shopping malls because a tendency of the traffic referrals from Pinterest is increasing and the average of the cost of the purchase is high. Therefore, this study is reflecting various cases of utilizing the online shopping malls. In conclusion, Pinterest represents an illustrative case of effective marketing channel of the online shopping malls.

• 지식경영연구
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• 제19권1호
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• pp.19-39
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• 2018

With the development of information technology, social network services (SNS) such as Facebook and Twitter became popular and many users disclose their personal and sensitive information like private story, photographs and location information through posting and sharing. Despite the privacy concerns in SNSs, individuals continue to disclose their identity online. This phenomenon is called 'privacy paradox'. The purpose of this study is to examine the role of collective efficacy on self-disclosure in SNS context and to explain privacy paradox phenomenon. Drawing upon the communication privacy management theory, research model was developed and empirically tested with cross-sectional data from 306 individuals. Results revealed that collective efficacy has a direct positive effect on self-disclosure while privacy risk is negatively related to self-disclosure. However, privacy concern is not directly related to self-disclosure. The relationship between privacy concern and self-disclosure was moderated by collective efficacy.

• 한국IT서비스학회지
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• 제15권1호
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• pp.211-226
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• 2016

Most of the SNS users argue that they feel techno-stress or digital fatigue when they use SNS. As the relationships in the SNS expand, users may feel work overload, digital fatigue, and techno-stress which are caused by the time and effort for the retaining the existing relationships established via SNS. The SNS activities require users' time and effort to update their profiles and the current news of them, responding to online friends' contents. Thus, more relationships they have, more stress they can feel. This study tries to examine the key factors that can affect subjective well-being of individuals in Social Network Service (SNS) usage. Therefore, this study, based on the previous literature, investigates what the sources of SNS stress are and how SNS stress and flow affect subjective well-being of SNS users. Major findings of this study from an empirical analysis with 201 SNS user respondents who have accessed SNS at least one time within one month are as follows. First, perceived opportunity cost and reputation recognition in SNS usage were found to have significant effects on negative emotion. Second, individual's flow in SNS was significantly affected by challenges and interactions, and had a significant impact on positive emotion. However, SNS users' flow did not show a positive relationship with their satisfaction of life. This study contributes to the expansion of theoretical discussion about the effect of individual's SNS usage on quality of life in validating whether SNS usage can bring individuals subjective well-being. Implications of the study findings and future research directions are also discussed.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.428-435
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• 2016

Hundreds of millions of new posts and information are being uploaded and propagated everyday on Online Social Networks(OSN) like Twitter, Facebook, or Instagram. This paper proposes and implements a GPS-location based SNS data mapping, analysis, and visualization system, called Smart SNS Map, which collects SNS data from Twitter and Instagram using hundreds of PlanetLab nodes distributed across the globe. Like no other previous systems, our system uniquely supports a variety of functions, including GPS-location based mapping of collected tweets and Instagram photos, keyword-based tweet or photo searching, real-time heat-map visualization of tweets and instagram photos, sentiment analysis, word cloud visualization, etc. Overall, a system like this, admittedly still in a prototype phase though, is expected to serve a role as a sort of social weather station sooner or later, which will help people understand what are happening around the SNS users, systems, society, and how they feel about them, as well as how they change over time and/or space.

• 정보처리학회논문지C
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• 제19C권1호
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• pp.29-38
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• 2012

최근 급속도로 보급되고 있는 스마트폰과 SNS(Social Network Service)로 인한 인터넷 응용프로그램 활용의 증가는 3G 네트워크 이상의 네트워크 대역폭을 빠르게 잠식해가고 있으며 이로 인한 속도 저하와 서비스 질 저하로 인한 기간통신사들의 시설투자비 증가 요구가 강하게 대두되고 있다. 아울러 모바일 네트워크 사용자의 폭증에 따르는 모바일 서비스 제공자와 모바일 네트워크상의 ID관리문제를 촉발하고 있다. 본 논문은 3G 네트워크에서 모바일 인터넷 응용 서비스상의 사용자 ID관리와 보안문제를 해결하기 위한 프로토콜로 제안된 IDM3G[1]를 기반으로 보다 향상된 인증관리 프로토콜을 제안한다. 제안하는 $I^2DM$ 프로토콜은 기존의 IDM3G 프로토콜이 MO를 통한 상호 인증을 수행하면서 발생시키는 부하를 모바일 인터넷 응용 서비스 제공자에게 일정 부분의 역할을 분산시킴으로써 모바일 및 서비스 제공자의 ID관리와 함께 네트워크 부하와 정보처리를 위한 프로세스 부하 그리고 송수신되는 패킷의 수를 보다 효율화한다. 향후 더욱 그 수요가 폭증할 것으로 예상되는 3G 이후의 모바일 네트워크에 대한 수요를 대비하여 보다 최적화된 프로토콜을 제안한다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권1호
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• pp.58-66
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• 2022

인터넷 기술이 발전함에 따라 SNS 사용자가 늘어나고 있다. SNS의 대중화가 진행되면서 소셜 네트워크의 영향력과 익명성을 활용한 SNS형 범죄가 나날이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인스타그램에서 SNS형 범죄에 주로 이용되는 가짜 계정 분류를 위해 통계 데이터와 이미지 데이터를 이용하여 각각 기계학습 및 딥러닝(deep learning) 기법을 활용한 가짜 계정 분류 방법을 제안한다. 모델 학습에 사용된 SNS 계정 데이터는 자체적으로 수집하였으며, 수집된 데이터는 통계 데이터 및 이미지 데이터에 기반한다. 통계 데이터의 경우에는 기계학습 및 다층 퍼셉트론 기반으로 학습을 진행하였고, 이미지 데이터의 경우에는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반으로 학습을 진행하였다. 학습을 진행한 결과 계정 분류에 대하여 정확도가 전반적으로 높게 나온 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.690-701
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• 2013

소셜 네트워크 서비스(SNS)가 점점 널리 사용되면서 문화예술 콘텐츠 산업에서도 중요한 마케팅 수단으로 인식되고 있다. 사용자들은 SNS를 통해 다양한 문화예술 경험을 쉽게 공유할 수 있으며, 또 기업들은 SNS를 분석함으로써 사용자들을 잘 이해하고 이를 바탕으로 효과적인 마케팅을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 SNS 이용 유형에 따라 사용자들의 영화 콘텐츠에 대한 행동과 태도를 분석하였다. 설문과 군집분석을 통해 SNS 사용자들을 '정보 추구형', '흥미 추구형', '관계 추구형'의 세 가지 유형으로 분류하였다. 그 다음 각각 사용자 유형에 따라 영화에 대한 정보 수집 채널, 선호 광고 유형, 영화 관람 후 활동을 분석하였다. 분석 결과, SNS 이용 유형은 영화 콘텐츠 관련 행동과 태도에 유의한 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 영화산업에서 SNS 사용자 유형을 분석함으로써 효과적인 온라인 마케팅 전략을 수립할 수 있음을 시사한다.