• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1139-1142
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• 2013

SNS(Social Network Service)를 사용하는 인구가 급증함으로 인해 개인의 생각이나 많은 자료들을 SNS 공간을 통해 공유함으로써 많은 문제들도 같이 발생하고 있는 추세이다. 대부분의 SNS는 자신의 공간에 게재된 정보에 대한 접근권한 만을 설정할 수 있고 자신이 타인의 공간에 게재한 게시물에 대해서는 접근 권한 설정에 대한 자격을 부여하지 않는다. 이를 통해 원치 않은 사용자들에게까지 자신의 개인 정보가 노출되는데, 이는 SNS 안에서의 문제만이 아니라 2차적인 문제도 만들어 낼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 SNS 환경에서의 프라이버시 보호를 위한 태그 정보 접근 방법을 제안한다. 본 제안사항은 사용자의 태그정보에 대한 접근권한 설정을 통해 원치 않는 사용자가 2차적인 문제를 발생하지 않도록 제어할 수 있다.

• 정보관리학회지
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• 제26권2호
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• pp.127-147
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• 2009

자연언어에서 유사어의 처리는 사람과 컴퓨터간의 의사소통에 적지 않은 장애가 되어왔고, 이는 사용자의 임의적 단어사용에 기반을 두고 있는 웹 2.0 애플리케이션, 특히 소셜태깅 분야에 있어서 그 장애의 정도가 더 심각해질 수 있다. 본 연구는 한 대표적인 웹 2.0 애플리케이션에서 자동 유사어 추출에 관한 문제를 다루고 있다. 더 구체적으로, 가장 널리 사용되는 소셜북마킹 애플리케이션인 딜리셔스를 기반으로, 유사태그를 추출하는 방법(FolkSim)을 제시하고자 한다. 제시한 방법의 평가를 위하여, 문서유사도의 측정을 위해서 쓰여진 고전적 벡터모델에 의거한 유사태그를 추출하는 방법(CosSim)과 그 결과들을 서로 비교분석하여 보았다. 몇 가지 면에서 FolkSim가 더 나은 결과 산출해내는 증거들이 관찰되어졌다. 또한, FolkSim 방법에 의한 유사태그가 만들어지지 않는 경우에 대비하여, 그 대안 또한 제시하고 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.24-27
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• 2008

위키피디아의 백과사전에서 보여주는 바와 같이 주요한 용어에 대한 링크를 통한 태깅은 문서의 가독성을 크게 향상시킨다. 웹 2.0에서도 사회적 태깅(Social Tagging)의 중요성이 부각되고 있으며 시멘틱웹의 태그클라우드(Tag Cloud) 형태로 발전하고 있다. 본 논문에서는 대용량 통제어 사전에 등재된 주요 용어를 대상문서에 태깅하는 방법에 대해 연구결과를 제시한다. 기본적으로 사전에 있는 모든 용어(항목수 N)를 주어진 문서(길이 m)에서의 출현 여부를 문자열탐색을 통해 비교하여 태깅하는 방식은 O(mN)의 계산복잡도를 가진다. 그러나 본 논문에서 제시하는 바와 같이 정보검색을 이용할 경우에는 계산복잡도를 O(mlogN)으로 줄일 수 있었다. 정보검색을 활용하면 단순문자열 탐색에 비해서 평균 17.8배, 빠른 문자열탐색 알고리즘에 비해서도 평균 5.6배 이상 태깅 속도가 향상되었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제14권4호
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• pp.47-57
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• 2009

협업에 의한 태그 작성 시스템은 소셜 네트워크에서 다양한 공유 콘텐츠에 사용자가 태그를 부착할 수 있도록 허용하는데, 이러한 태그들은 본인뿐만 아니라 모든 커뮤니티 사용자들이 콘텐츠를 이용하는데 유용함을 준다. 협업 태그 기반의 추천에서는 사용자와 항목, 그리고 태그로 이루어진 3차원 데이터를 이용하는데, 이 데이터는 일반적으로 사용자와 항목으로 이루어진 2차원 데이터에 비하여 더 방대한 반면, 희소성(Sparsity)이 더 높다. 따라서 기존의 협업 필터링 기법을 바로 적용하는데 어려움이 많다. 잠재 요인 모델(Latent Factor Model)은 관찰된 값을 설명하는 잠재된 특징(요인)들을 밝히고, 이를 이용해서 문제를 해결하기 위한 모델로서 최근 협업 필터링에서도 성공적으로 적용되고 있으나, 모델을 학습하거나 개선하는 단계에서는 많은 시간과 노력이 필요하다는 단점이 있다. 이러한 잠재 요인 모델을 3차원 협업 태그 데이터에 적용하기 위해서는, 계산이 복잡한 협업 필터링 모델 수립의 어려움을 극복해야 한다. 이 논문에서는 사용자가 항목에 대해 사용한 태그들을 사용자 및 항목에 대한 잠재요인으로 간주하여 직관적인 모델을 수립하고, 사용자의 아이템에 대한 선호도를 결정하는 여러 가지 방법들을 제안하고, 실제 협업 태그 데이터를 이용하여 이들을 비교 평가한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.31-36
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• 2010

최근 대두되고 있는 웹2.0의 특징은 일반 사용자들이 능동적으로 정보를 생산해내고 공유하는데 있다. 웹 2.0의 참여형 아키텍쳐를 구성하는 핵심요소로 인식되고 있는 폭소노미(Folksonomy)는 과거 택소노미(Taxonomy)와 같이 전문가에 의하여 구축되는 분류 체계가 아닌 사용자들이 협동적으로 태그(Tag)들을 만들고 관리하는 소셜 태깅(Social Tagging)에 의한 분류 시스템이다. 최근 이러한 폭소노미를 활용하여 이미지를 공유하고 검색하고자 하는 다양한 시도들이 진행되고 있다. 그러나 Flickr와 같은 태그 기반 이미지 공유 시스템에서는 태그의 문법적, 의미적 모호성과 이미지에 대한 태그들의 중요성 또는 상관관계를 고려하지 않아 태그 기반 검색 시 정확성 및 신뢰성을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 폭소노미에 기반한 이미지 공유 데이터베이스에서 적합한 태그들을 태그 전달(Tag Propagation)하거나 확률 및 출현빈도에 기반하여 태그 랭킹을 수행하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있지만 여전히 만족할만한 성능을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 이미지 공유 데이터베이스에서 유사한 이미지들로부터 이미지에 보다 적합한 태그들을 부여하기 위해서, WordNet을 활용하여 태그들 간의 의미관계에 기반한 효율적인 태그 랭킹 기법을 제안한다. 또한, 신뢰성 있는 태그 기반 검색을 위하여 제안한 태그 랭킹 기법이 현재 이미지 공유 시스템의 랭킹 결과보다 정확성을 높일 수 있음을 실험 예제를 통하여 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.554-556
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• 2022

최근 1인 가구의 급증에 따라 고독사가 중요한 사회 문제로 주목받고 있다. 본 논문에서는 고독사 위험에 노출된 사회적 약자들을 보호하기 위하여 RFID를 활용한 적응형 모니터링 시스템을 개발한다. 개발된 시스템은 웨어러블 RFID 태그, 주거지 내 부착된 RFID 리더기, 사용자 모니터링 앱으로 구성된다. 개발된 시스템은 웨어러블 태그를 지닌 사용자가 리더기가 부착된 장소에 머무는 시간을 측정하고, 적응적으로 결정된 임계치를 초과할 때 보호자에게 긴급 알림을 전송한다. 아두이노를 기반으로 거주지를 모델링한 프로토타입을 구현함으로써 설계된 시스템의 효용성을 검증하였다.

• 정보관리연구
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• 제43권2호
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• pp.133-150
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• 2012

본 연구는 트위터를 활용한 공공도서관 서비스 활성화 방안을 제시하였다. 2개월 간 5개 미국 공공도서관 트위터의 1,373개의 트윗들을 모두 수집 분석하여, 내용 유형별로 그룹핑하고, 공공도서관 서비스로의 적용 가능성을 조사하였다. 도서관 홈페이지 정보의 자동 트윗, 시의성 있는 정보의 반복 트윗, 해쉬 태그의 생성, 다양한 소셜 미디어의 동시 사용, 적극적인 리트윗과 리플라이, 트윗봇과 같은 트위터 프로그램을 활용하여 공공도서관의 서비스를 활성화 시킬 수 있음을 제안하였다. 향후 연구에서는 트위터 서비스에 대한 이용자와 사서의 만족도 조사와 같은 서비스 평가가 이루어져야 한다고 하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권2호
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• pp.89-96
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• 2015

위치기반 소셜 미디어 데이터는 빅데이터, 위치기반서비스 등 다양한 분야에서 활용가능성이 매우 큰 데이터이다. 본 연구에서는 위치기반 소셜 미디어 데이터의 텍스트 정보를 분석하여 주요한 키워드들이 공간적으로 어떻게 분포하고 있는지를 파악할 수 있는 일련의 분석방법론을 적용해보았다. 이를 위해, 위치태그를 지닌 트윗 데이터를 서울시 강남지역과 그 주변지역에 대하여 2013년 8월 한달 간 수집하였으며, 이 데이터를 대상으로 하여 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드들을 도출하였다. 이러한 키워드들 중 음식, 엔터테인먼트, 업무 및 공부의 세 카테고리에 해당하는 키워드들만 추출, 분류하였으며 각 카테고리에 해당하는 트윗 데이터들에 대해서 공간적 클러스터링을 실시하였다. 도출된 각 카테고리별 클러스터들을 실제 그 지역의 건물 또는 벤치마크 POI들과 비교한 결과, 음식 카테고리 클러스터는 대규모 상업지역들과 일치도가 높았고 엔터테인먼트 카테고리의 클러스터는 공연장, 극장, 잠실운동장 등과 일치하였다. 업무 및 공부 카테고리 클러스터들은 학원 밀집지역 및 사무용 빌딩 밀집지역과 높은 일치도를 나타내었다.

• 한국사회복지학
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• 제39권
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• pp.290-321
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• 1999

이 연구는 두 가지의 연구관심을 갖는다. 첫째는 한국의 사회복지학 정체성 정립과 관련된 것으로 독립 학문으로 분화한 현실에 바탕을 둔 지금까지의 논의와 달리, 사회 정책이 독립 학문화되지 않은 독일의 연구경향을 검토하여 사회복지학의 정체성에 대한 논의에 새로운 시각을 도입하고자 하는 것이다. 독일에서 사회정책이 독립 학문으로 성립되지 못한 이유는 사회과학의 가치문제, 대상의 모호성, 사회과학내 위상의 문제 등 때문이다. 두번째 연구 관심은 그렇다면 법학, 경제학, 사회학, 정치학, 역사학, 교육학 등 개별 학문분야에서 사회정책이 연구되는 독일에서는 어떤 연구가 이루어지는가와 그 공통점은 무엇인가를 살펴보는 것이다. 이 연구를 통해 가질 수 있는 시사점은 다음과 같다. 첫째, 독일에서 개별 학문분야의 사회정책적 연구들은 개별 학문의 방법론을 사용하지만 '인간 생활상황의 개선'이란 연구관심에 의해 주도된다는 공통점을 가지고 있다. 둘째, 사회과학의 가치문제는 아직도 해결되지 않은 쟁점으로 남아 있다. 그러나 '인간 생활상황의 개선'에 관한 연구가 주관적 가치문제를 다루는 것은 아니라는 것을 독일의 사회정책연구에서 확인할 수 있다. 또한 실천성의 문제와 가치문제가 동일한 문제가 아님을 확인할 수 있다. 셋째, 대상분야의 모호함도 현 시대 모든 사회과학에서 나타나고 있는 현상으로 사회복지학에만 나타나는 특수한 현상은 아니다. 넷째, 사회복지학과 다른 사회과학과의 관계설정에 관한 연구가 '인간 생활상황의 개선'에 초점을 맞춘 연구이고, 이 관점에서의 이론개발에 기여할 수 있는 연구라면 사회복지학적 연구로 인정할 필요가 있다는 점이다. 이것은 사회복지학 자체가 추구해야 할 이론이 중범위 이론과 밀접한 관계가 있음을 의미한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.1125-1133
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• 2014

Recently, there are many researches have been studying for analyzing user interests and emotions based on users profiles and diverse information from Social Network Services (SNSs) due to their popularities. However, most of traditional researches are focusing on their researches based on single resource such as text, image, hash tag, and more, in order to obtain what user emotions are. Hence, this paper propose a method for obtaining user emotional information by analyzing texts and images both from Instagram which is one of the well-known image based SNSs. In order to extract emotional information from given images, we firstly apply GRAB-CUT algorithm to retrieve objects from given images. These retrieved objects will be regenerated by their representative colors, and compared with emotional vocabulary table for extracting which vocabularies are the most appropriate for the given images. Afterward, we will extract emotional vocabularies from text information in the comments for the given images, based on frequencies of adjective words. Finally, we will measure WUP similarities between adjective words and emotional words which extracted from the previous step. We believe that it is possible to obtain more precise user emotional information if we analyzed images and texts both time.