• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제20권3_spc호
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• pp.259-278
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• 2013

At the center of the repeating evolution of IT industry, there is mobile computing in the ubiquitous environment, and the increasing usage of smart phones contribute more to its growth. P corporation co-developed with Google and implemented smart work system called SWP for the purpose of 'communication and collaboration with co-workers' beyond the general goal of increasing productivity and comfort of employees. The primary objective of this study is to objectively analyze the influence of the effect factor from end user's perspective and user satisfaction on SWP usage, intention for continuous usage and individual performance. To accomplish this research purpose, this study established research models and hypothesis by collective review about information system success models, and tested the research hypotheses using the structural equation modeling technique by data collected from 320 SWP system users of P corporation. Variations for system satisfaction evaluation standard are 1)SW system usage 2) intention for continuous usage 3) individual performance, effect variations are 1) social factors 2) technical factors 3) combination of social and technical factors. Therefore, this study is about influence factors on success of SWP system and how the factors impact the outcome. The test results of this research model is summarized as follows. Firstly, system user's satisfaction had positive impact on all three; SWP system usage, intention for continuous usage and individual performance. Secondly, social factor 'SWP control system' and technical factor 'information quality' and 'system quality' had positive impact on SWP system user satisfaction, while social factor 'shared value' and technical factor 'service quality' did not have significant effect on user satisfaction. Shared value however, had interactive effect with 'information quality' and 'service quality'. This study is expected to contribute to spread of academic research on smart work system by suggesting a model that can show important factors for corporation while explaining the successful implementation of SWP and its continuous usage.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.119-126
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• 2012

본 연구는 스마트기기 이용자의 이러닝 서비스 사용 동기들을 파악하기 위하여 진행되었다. 이를 위해 스마트기기 기반 이러닝 학습자 382명을 대상으로 설문을 실시하였고, 여기서 얻어진 데이터를 분석하기 위하여 구조방정식모델을 사용하였다. 구조방정식모델의 설계는 유용성, 흥미, 구전효과, 사회적 상호작용을 이러닝 서비스 사용 의향에 직접적인 영향을 미치는 요인으로 구성하였다. 또한 사회적 상호작용은 구전효과에도 영향을 미치는 요인으로 설정하였다. 분석결과는 첫째, 유용성, 흥미, 구전효과는 모두 이러닝 서비스 사용 의향에 직접적인 영향을 미치는 요인들로 나타났다. 둘째, 사회적 상호작용은 이러닝 서비스 사용 의향에 직접적인 영향을 미칠 뿐만 아니라 구전효과를 매개로한 간접적인 영향도 미치는 것으로 밝혀졌다. 본 연구의 결과는 스마트기기 기반 이러닝 학습자의 사용 동기 요인들을 규명했다는 점에서 의의가 있다 하겠다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.41-50
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• 2010

인간은 어떤 정보를 기억하려 노력하더라도, 시간이 지남에 따라 그 정보의 대부분을 잊어버린다. 반면에 인간은 사진을 보며 대부분 잊혀진 과거의 기억을 떠올릴 뿐만 아니라, 사진 속에 존재하는 특정 물체로부터 여러 단어들을 연상한 뒤, 그 연상된 단어로부터 새로운 기억을 떠올리곤 한다. 또한 이렇게 떠올린 기억으로 그 당시의 감성을 느끼기도 한다. 따라서 본 논문은 소셜 네트워크 서비스에 업로드된 사진들과 개인의 연상 단어 사전을 활용하여 사용자의 과거 회상에 도움이 되는 증강 기억 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서 사용자가 특정 사진 속에 존재하는 물체를 선택하면, 그 물체와 관련된 연상 단어가 사용자에게 제공된다. 만일 사용자가 연상 단어중 하나를 선택하면, 제안하는 시스템은 해당 단어의 물체를 포함하는 다른 사진들의 목록을 사용자에게 제공함으로써, 사용자의 기억 회상을 돕고 감성을 자극할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 소셜 네트워크 서비스에서 보다 다양한 콘텐츠를 제공할 수 있을 것으로 기대 된다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권4호
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• pp.217-225
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• 2017

최근 실시간으로 생성되는 대용량의 SNS 데이터로부터 유의미한 정보를 찾아내고 분석하는 것이 중요해지면서 핫 토픽 예측에 대한 관심도 크게 증가하고 있다. 기존 핫 토픽 검출 기법은 시간적 속성을 고려하지 않기 때문에 빠르게 변화하는 사회에서 이슈화되는 핫 토픽을 예측하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서 변형된 TF-IDF를 통한 핫 토픽 예측 기법을 제안한다. 변형된 TF-IDF을 이용하여 과거의 IDF 값에 대한 현재의 IDF값의 비율로 순간적으로 이슈화되는 후보 키워드 집합을 추출한다. 추출된 후보 키워드에 사용자의 영향력과 전문성을 고려한 가중치를 부여하여 핫 토픽예측 지수를 계산한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존의 핫 토픽 검출 기법과의 성능평가를 수행한다. 또한 제안하는 기법이 핫 토픽을 정확히 예측하는지를 보이기 위해 네이버 한글 뉴스 기사를 통한 핫 토픽 예측 기법의 질을 평가한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권9호
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• pp.550-556
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• 2017

사물 인터넷 기술의 발달로 인하여 언제 어디서든지 손쉽게 다양한 기기들의 상태를 조회하거나 제어 할 수 있는 환경으로 발전하고 있다. 그러나 현재의 IoT 관련 시스템을 이용하여 사물을 제어하려면 어플리케이션 실행, 공간 및 사물 선택, 사물 제어 등의 여러 단계에 걸친 복잡한 조작이 필요하기 때문에 손쉽고 빠르게 사물을 제어하거나 사물 제어에 대한 요청을 발송하는 부분에 여전히 많은 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 보다 효율적인 사물 인터넷 제어를 위하여 IoT 태그 및 소셜 메시지 기반의 IoT 제어 프레임워크를 제안한다. 제안하는 시스템에서는 IoT 태깅을 수행한 사용자의 사물 소유권에 따라 사물을 직접 제어하거나 사물 소유주에게 IoT 메시지 전송을 통하여 간편하게 사물을 제어 할 수 있다. 본 논문에서는 프로토타입 구현을 통하여 IoT 환경에서 보다 직관적이고 효율적인 사물 제어가 가능함을 보였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권12호
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• pp.675-680
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• 2016

다양한 모바일 기기와 모바일 플랫폼 기술의 발전에 따라 online social network(OSN) 사용자 수는 꾸준히 증가하고 있다. OSN 사용자들은 서비스를 통해 자유로운 의사소통과 정보 공유, 그리고 인맥 확대와 같은 사회적 활동을 할 수 있게 되지만, 이는 새로운 사용자 프라이버시 문제를 야기 한다. 이와 같은 사용자 프라이버시 침해 우려를 막기 위해 다양한 분산 OSN 아키텍처들이 소개되어 왔지만, 이 또한 기술적으로 사용자에게 자신의 데이터에 대해 완벽한 통제권을 부여하지 못한다. 본 논문은 OSN 사용자 정보에 대한 통제권의 부재를 해결하기 위해 personal data storage(PDS)를 사용한다. 또한 사용자 친구들을 각기 다른 프라이버시 레벨을 가지는 친구 그룹으로 그룹핑 한 뒤 각기 다른 사용자 친구 그룹들이 자신의 그룹 프라이버시 레벨에 맞는 사용자의 차등된 텍스트 데이터를 제공받도록 함으로써 사용자 프라이버시와 서비스 유틸리티 모두를 고려한 시스템 아키텍처를 제안하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.15-26
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• 2018

이 연구의 목적은 이슈가 SNS를 통해 확산되는데 매체적 특성과 관계가 있는지 네트워크 분석을 통해 규명하는 것이다. 이를 위해 소셜 미디어를 매체 상호작용성과 이용자 상호작용성을 기준으로 유형화하고, 트위터와 유튜브를 통해 확산되는 이슈의 확산성을 비교했다. 노드엑셀 프로그램을 통해 자료를 수집할 수 있는 트위터와 유튜브를 분석 대상으로 했는데 트위터는 매체 상호작용성과 이용자 상호작용성이 낮은 트위터는 '제한형'으로, 유튜브는 매체 상호작용성과 이용자 상호작용성이 높은 '소통 확산형'으로 분류했다. 제한형에서는 이슈 확산 네트워크가 방사형으로 나타났고, 소통 확산형에서는 거미줄형으로 나타났다. 유튜브에서 의견의 다양성이 높았고, 트위터에서 보다 이슈가 더 활발하게 공유되면서 확산된 것으로 나타났다. 결론적으로 상호작용성을 기준으로 소셜 미디어의 구조적인 특성에 따라 이슈의 확산 양상에 차이가 있다는 것을 규명했다는 점에서 연구의 의의가 있다고 하겠다. 이용자들이 얼마나 쉽게 메시지를 공유하고, 댓글을 달면서 상호작용할 수 있는지가 플랫폼으로서 SNS의 활성화에 영향을 미친 것을 밝혔다. 정부와 기업, 소비자들은 이와 같은 트위터와 유튜브의 특성을 파악하고, 커뮤니케이션 채널로서 SNS를 어떻게 활용해야 할지 고려해야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제15권2호
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• pp.75-95
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• 2009

본 연구는 RFID(Radio Frequency Identification) 기반의 비즈니스 카드를 활용한 유비쿼터스 사회 연결망 서비스모델을 설계하고 분석한다. 웹 환경에서 제공되는 있는 사회 연결망 서비스는 인맥 관리, 고용관련 비즈니스 분야에서 새롭게 활용되고 있으나, 오프라인과 온라인의 이음매 없는 연결이 어렵고, 정보의 신뢰성이 부족하다는 점에 그 한계를 드러내고 있는 것이 사실이다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 사회적 제스처의 미디어 기능이 어떻게 변화할 것인지를 제시하고, 유비쿼터스 비즈니스 카드를 활용한 사회 연결망 서비스 모델을 설계한다. 이를 위하여 발생할 수 있는 시나리오를 제시하고, 서비스 모델 참여자들의 역할 및 제공 가치와 그들의 잠재적 이익을 검토한다. 그리고 본 연구에서 제안하고자 하는 'u-비즈니스 카드'를 활용한 서비스 모델과 관련 유사 연구 또는 제품들을 비교함으로써, 본 연구에서 제시하고자 하는 모델의 우수성을 입증하고자 한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권5호
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• pp.1020-1033
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• 2021

Nowadays, online or mobile social network services (SNS) are very popular and widely spread in our society and daily lives to instantly share, disseminate, and search information. In particular, SNS such as YouTube, Flickr, Facebook, and Amazon allow users to upload billions of images or videos and also provide a number of multimedia information to users. Information retrieval in multimedia-rich SNS is very useful but challenging task. Content-based media retrieval (CBMR) is the process of obtaining the relevant image or video objects for a given query from a collection of information sources. However, CBMR suffers from the dimensionality curse due to inherent high dimensionality features of media data. This paper investigates the effectiveness of the kernel trick in CBMR, specifically, the kernel principal component analysis (KPCA) for dimensionality reduction. KPCA is a nonlinear extension of linear principal component analysis (LPCA) to discovering nonlinear embeddings using the kernel trick. The fundamental idea of KPCA is mapping the input data into a highdimensional feature space through a nonlinear kernel function and then computing the principal components on that mapped space. This paper investigates the potential of KPCA in CBMR for feature extraction or dimensionality reduction. Using the Gaussian kernel in our experiments, we compute the principal components of an image dataset in the transformed space and then we use them as new feature dimensions for the image dataset. Moreover, KPCA can be applied to other many domains including CBMR, where LPCA has been used to extract features and where the nonlinear extension would be effective. Our results from extensive experiments demonstrate that the potential of KPCA is very encouraging compared with LPCA in CBMR.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.121-131
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• 2017

인터넷, 소셜미디어, 모바일 등의 등장이후 소비자들은 개인의 의견을 온라인을 통해 적극적으로 표명하기 시작했고 이의 확산 또한 실시간으로 이루어지고 있다. 인터넷 기반의 다양한 커뮤니케이션 활동들을 통해 생산되는 텍스트는 인터넷을 사용하는 사용자들이 공유하고 공감하는 자원으로서 단순한 소통의 도구를 넘어 분석의 가치가 있는 새로운 정보의 창고가 되고 있다. 세계 각국의 정부와 기업은 인터넷과 소셜미디어를 통해 생산되는 소셜 빅데이터를 활용하여 사회/경제적 문제의 해결과 정부의 정책을 효과적으로 추진하는데 적극 활용하고 있다. 특히 경제와 관련해서는 경기현황에 대한 경제주체들의 움직임을 보다 빠르고 정확하게 분석하고 예측하여 이에 알맞은 정책을 적기에 실시할 수 있도록 다각적인 활동을 펼치고 있다. 본 연구에서는 소셜 미디어에 내재된 소비자의 직적접이고 즉시성 있는 의견을 경제적 측면에서 활용할 수 있는 온라인 소비자감성지수 모형을 제시하고 구현하였다. 이를 위해 한국은행의 소비자동향조사(CSI)와 소비자심리지수(CCSI)를 온라인으로 수행할 수 있는 어휘분류체계(온톨로지)와 감성사전을 구축하고 감성분석을 실시하여 생활형편, 경제상황, 소비와 수입 4가지 영역의 소셜감성지수를 도출하였다. 또한 이들을 결합한 온라인 소비자감성지수(e-CCSI)를 개발하고 소비자심리지수와 비교를 통해 유용성을 확인하였다.