• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.95-101
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• 2012

사회 전반에 걸쳐 소셜네트워크 서비스의 영향력이 매우 커짐에 따라 국내의 많은 기관들에서도 소셜네트워크 서비스의 도입을 통해 이용자와 소통하려는 노력을 하고 있다. 본 논문에서는 기존에 제안한 맞춤형 콘텐츠 추천 서비스에 소셜네트워크 서비스 개념을 접목한 신뢰성 있는 전시물 관련 콘텐츠 추천 서비스를 제안한다. 기존의 콘텐츠추천 방법에 비해 제안하는 서비스는 그 이용자들의 소셜네트워크 상의 관계를 활용하여 전시물 관련 콘텐츠를 효과적이고 신뢰적으로 추천해줄 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.71-77
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• 2015

본 논문에서는 대규모 워크플로우 기반 소셜 네트워크를 위한 추정 근접 중심도 랭킹 알고리즘을 구현하고, 그에 대한 성능 분석을 수행한다. 기존의 근접 중심도 분석 방법은 특정 노드와 다른 모든 노드들 간의 최단거리를 구하므로 네트워크의 크기가 커짐에 따라 근접 중심도 분석 시간이 기하급수적으로 증가하는 문제점을 가진다. 이로 인해 대규모 소셜 네트워크의 근접 중심도 랭킹 과정에도 계산시간 문제를 가진다. 이러한 문제점을 개선하고자 본 논문에서는 추정기법을 활용한 근접 중심도 랭킹 알고리즘을 구현하며 기존 알고리즘과의 성능 분석을 수행한다. 이는 약 50%의 계산 시간 단축 결과를 보여주었다.

• 응용통계연구
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• 제24권2호
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• pp.401-409
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• 2011

사회네트워크분석(social network analysis)은 l개 연결선을 갖는 n개 노드의 자료를 대상으로 한다. 기본적인 자료기술로서 노드 간 최단거리(shortest distance), 근접 중심성(closeness centrality), 중개 중심성(betweenness centrality) 등을 산출한다. 기존의 사회학적 연구에서 다룬 네트워크는 대개 노드 수 n이 수십 또는 수백 정도였으나 최근에는 그 크기가 수십만 또는 수백만에 이르는 경우가 드물지 않다. 이에 따라 사회네트워크분석에서도 자료 규모성(data scalability)의 이슈가 생겼다. 본 연구에서는 몬테칼로(Monte Carlo) 방법을 활용하여 n = 100,000 규모의 임의 네트워크의 작은 세상(small world) 성질을 실증적으로 탐구하고 그 정도 규모에서의 중개 중심성과 근접 중심성의 산출 방법을 제안하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권7호
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• pp.814-818
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• 2010

온라인 소셜 네트워킹 서비스는 현실에 존재하는 인적 네트워크를 온라인 상에서도 형성할 수 있는 서비스를 제공해준다. 최근 급격하게 확산되고 있는 트위터는 온라인으로 형성된 소셜 네트워킹 서비스가 무한히 커질 수 있음을 보여주었다. 본 연구에서는 트위터 메시지와 장소 인식 기술을 통해 근처에 있는 트위터 친구의 존재를 알려주는 서비스를 제안한다. 본 서비스가 제공해주는 기능을 효과적으로 활용하여 오프라인 만남이 활성화되면 온라인으로 형성된 소셜 네트워크가 현실에 존재하는 인맥으로 확장되는 효과를 거둘 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.97-104
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• 2017

본 연구는 노령층의 온라인 커뮤니티 이용과 사회화 그리고 사회적 고립감 사이의 잠재적 관계에 대해 탐색해 보고자 했다. 위계적 회귀분석의 분석결과에 따르면, 온라인 커뮤니티 회원으로 구성된 개인적 네트워크의 크기와 질은 사회화에 긍정적인 영향을 미쳤으며 사회적 고립감 또한 저하시켰다. 그러나 온라인 커뮤니티의 회원들과의 오프라인 미팅의 유의미한 효과는 발견되지 않았다. 이에 더해, 온라인 커뮤니티를 이용하는 시간은 사회화로 매개되어 사회적 고립감에 유의미한 영향을 미쳤다. 이러한 연구결과는 제한된 사회적 관계로 인해 발생할 수 있는 심리적 문제들을 극복하는데 있어서 온라인 커뮤니티의 이용이 긍정적인 역할을 할 수 있음을 시사한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.15-24
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• 2013

최근 다수의 소셜 네트워크가 빠르게 확산되었다. 그 중에서도 소셜 북마킹 시스템은 가장 널리 사용되는 것 중 하나이다. 소셜 북마킹 시스템은 사용자들이 온라인 자원에 태그를 부여해서 공유하고 관리할 수 있는 환경을 제공한다. 소셜 북마킹 시스템에서는 품질향상을 위해 태그와 시간 정보를 반영하여 개인에 특화된 추천을 할 수 있다. 본 논문에서는 가중치와 유사도 측정 과정에서 태그와 시간을 반영한 추천 시스템을 제안하였다. 또한 제안 방법론을 실제 데이터에 적용하였고, 실험결과 태그와 시간 정보를 함께 반영하였을 때 추천 성능이 향상됨을 확인하였다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권3호
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• pp.158-167
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• 2017

Internet-based social and interactive video applications have become major constituents of the envisaged applications for next-generation multimedia networks. However, inherently dynamic network conditions, together with varying user expectations, pose many challenges for resource allocation mechanisms for such applications. Yet, in addition to addressing these challenges, service providers must also consider how to mitigate their operational costs (e.g., energy costs, equipment costs) while satisfying the end-user quality of service (QoS) expectations. This paper proposes a heuristic solution to the problem, where the energy incurred by the applications, and the monetary costs associated with the service infrastructure, are minimized while simultaneously maximizing the average end-user QoS. We evaluate the performance of the proposed solution in terms of serving probability, i.e., the likelihood of being able to allocate resources to groups of users, the computation time of the resource allocation process, and the adaptability and sensitivity to dynamic network conditions. The proposed method demonstrates improvements in serving probability of up to 27%, in comparison with greedy resource allocation schemes, and a several-orders-of-magnitude reduction in computation time, compared to the linear programming approach, which significantly reduces the service-interrupted user percentage when operating under variable network conditions.

• 한국측량학회지
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• 제34권2호
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• pp.207-215
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• 2016

The demand for spatial data service technologies is increasing lately with the development of realistic 3D spatial information services and ICT (Information and Communication Technology). Research is being conducted on the real-time provision of spatial data services through a variety of mobile and Web-based contents. Big data or cloud computing can be presented as alternatives to the construction of spatial data for the effective use of large volumes of data. In this paper, the process of building HLM (Hyper Live Map) using multi-source data to acquire stereo CCTV and other various data is presented and a big data service architecture design is proposed for the use of flexible and scalable cloud computing to handle big data created by users through such media as social network services and black boxes. The provision of spatial data services in real time using big data and cloud computing will enable us to implement navigation systems, vehicle augmented reality, real-time 3D spatial information, and single picture based positioning above the single GPS level using low-cost image-based position recognition technology in the future. Furthermore, Big Data and Cloud Computing are also used for data collection and provision in U-City and Smart-City environment as well, and the big data service architecture will provide users with information in real time.

• 융합보안논문지
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• 제5권4호
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• pp.27-32
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• 2005

최근 초고속 인터넷의 확산과 댁내 가전기기들의 지능화에 따라, 홈 네트워크(Home Network)에 대한 사회적인 관심이 높아지고 있다. 언제 어디서나 컴퓨팅이 가능한 유비쿼터스 컴퓨팅 사회에서는 개인의 컴퓨터환경 의존도가 증가함에 따라 사이버공격으로 인한 개인생활의 위협도 증가할 수 밖에 없다. 홈네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 가는 시작점이라고 할 수 있으므로 인터넷을 통한 사이버공격의 증가는 눈앞에 현실로 다가오고 있는 홈네트워크의 활성화를 방해하는 장해물로 대두될 것이 틀림없으므로 이에 대한 대응책 마련이 시급하다고 할 수 있다. 이와 같은 다양한 환경에서는 현재보다도 복잡한 위협이 존재할 것이다. 따라서 본 논문에서는 현재의 홈네트워크 시스템 환경을 분석하고 이에 따른 보안 위협과 향후 다가올 유비쿼터스 환경의 침해 유형에 대해서 살펴보고자 한다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제17권2호
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• pp.126-132
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• 2015

In mobile computing research area, it is highly desirable to understand the characteristics of user movement so that the user friendly location aware services could be rendered effectively. Location based social networks (LBSNs) have flourished recently and are of great potential for movement behavior exploration and datadriven application design. While there have been some efforts on user check-in movement behavior in LBSNs, they lack comprehensive analysis of social influence on them. To this end, the social-spatial influence and social-temporal influence are analyzed synthetically in this paper based on the related information exposed in LBSNs. The check-in movement behaviors of users are found to be affected by their social friendships both from spatial and temporal dimensions. Furthermore, a probabilistic model of user mobile behavior is proposed, incorporating the comprehensive social influence model with extent personal preference model. The experimental results validate that our proposed model can improve prediction accuracy compared to the state-of-the-art social historical model considering temporal information (SHM+T), which mainly studies the temporal cyclic patterns and uses them to model user mobility, while being with affordable complexity.