• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제16권11호
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• pp.4677-4683
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• 2015

When there is no sampling frame within a certain group or the group is concerned that making its population public would bring social stigma, we say the population is hidden. It is difficult to approach this kind of population survey-methodologically because the response rate is low and its members are not quite honest with their responses when probability sampling is used. The only alternative known to address the problems caused by previous methods such as snowball sampling is respondent-driven sampling (RDS), which was developed by Heckathorn and his colleagues. RDS is based on a Markov chain, and uses the social network information of the respondent. This characteristic allows for probability sampling when we survey a hidden population. We verified through computer simulation whether RDS can be used on a hidden population of cancer survivors. According to the simulation results of this thesis, the chain-referral sampling of RDS tends to minimize as the sample gets bigger, and it becomes stabilized as the wave progresses. Therefore, it shows that the final sample information can be completely independent from the initial seeds if a certain level of sample size is secured even if the initial seeds were selected through convenient sampling. Thus, RDS can be considered as an alternative which can improve upon both key informant sampling and ethnographic surveys, and it needs to be utilized for various cases domestically as well.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권7호
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• pp.305-316
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• 2021

The objective is to recognize the better opportunities from targeted reveal advertising, to show a banner ad to the consumer of online who is most expected to obtain a preferred action like signing up for a newsletter or buying a product. Discovering the most excellent commercial impression, it means the chance to exhibit an advertisement to a consumer needs the capability to calculate the probability that the consumer who perceives the advertisement on the users browser will acquire an accomplishment, that is the consumer will convert. On the other hand, conversion possibility assessment is a demanding process since there is tremendous data growth across different information dimensions and the adaptation event occurs infrequently. Retailers and manufacturers extensively employ the retail services from internet as part of a multichannel distribution and promotion strategy. The rate at which web site visitors transfer to consumers is low for online retail, out coming in high customer acquisition expenses. Approximately 96 percent of web site users concluded exclusive of no shopper purchase[1].This category of conversion rate is collected from the advertising of social media sites and pages that dataset must be estimating and assessing with the concept of big data clustering, which is used to group the particular age group of people along with their behavior. This makes to identify the proper consumer of the production which leads to improve the profitability of the concern.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제39권3호
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• pp.323-337
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• 2020

To achieve effective learning, knowledge must be shared and developed through interaction with peer learners. Therefore, science education emphasizes small group inquiry activities that solves tasks through the interaction of members. The effect of small group inquiry activities depends on how to compose small groups. The way in which a group is composed is a very important factor for improving interaction. In particular, it has been reported that the gender of peer is a very important factor in the interaction between students in the composition of small groups. Meanwhile, studies are being conducted on the types and stability of verbal interactions in small group inquiry activities using social network analysis. The purpose of this study is to analyze the types and stability of verbal interaction types and stability according to gender-grouping in elementary school students' small group activities using social network analysis. To this end, 60 5th graders in elementary school were conducted with different gender in the composition of the group of male, female and mixed-gender students. The study found that the composition of a group by gender had little impact on the type or stability of verbal interaction. However, the frequency of verbal interactions was higher in mixed-gender groups than in other groups. Through this process, the gender-grouping in elementary school students' small group activities suggests a mixed-gender group.

• 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.

• 산업공학
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• 제25권4호
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• pp.458-471
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• 2012

In this study, we investigate the cooperative relationships between researchers who have co-authorship in the logistics-related journals in Korea by using social network analysis (SNA). We analyzed the co-authorship data of 781 articles published from 2005 to 2011 in four journals of 'Logistics Study', 'Journal of Korean Society of SCM', 'Korea Logistics Review' and 'Journal of Shipping and Logistics.' We examined the trend of cooperative research in the field of logistics with basic data of the co-authorship network. Then, we analyzed structural properties of the network and the sub-networks of research groups having co-authorship. We could verify the authors who play important roles within the network by using SNA indicators. In addition, we constructed the keyword networks based on the keyword data of all articles by research groups in order to understand the research topics of each group, and thereby we could draw several implications on the cooperative researches in the field of logistics.

• 지식경영연구
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• 제11권2호
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• pp.17-35
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• 2010

As the internet has been used widely, many online communities have been appeared. Initially, many users used online communities for communication and information sharing. Recently, users start using online communities for building, maintaining, and extending social networks which they did in offline environments previously. The importance of online community is considered by many scholars and also companies to use it strategically. Therefore many studies have focused on exploring characteristics of online communities. Most of them have emphasized the importance of online community. Few study focuses on dynamics within online community. By using social network analysis (SNA), this study tries to explore dynamics of online community. Specially, By measuring the centrality of online community and tracing its changes, this study investigates how the relationships among participants in online communities have been changed over the time. Findings of this study indicate that, as participants has joined in an online community over the time, an opinion leader is appeared, and her/his power is changed.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.159-172
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• 2010

협업필터링 추천은 다양한 분야에서 활용되고 있지만 트랜잭션 데이터의 성격에 따라 추천 성능에 현저한 차이를 보이고 있다. 기존 연구에서는 이러한 추천 성능의 차이가 나타나는 이유에 대한 설명을 구체적으로 제시하지 못하고 있고 이에 따라 추천 성능의 예측 또한 연구된 바가 없다. 본 연구는 사회네트워크분석과 인공신경망 모형을 이용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 예측하고자 한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 국내 백화점의 트랜잭션 데이터를 기반으로 형성되는 고객간 사회 네트워크의 구조적 지표를 측정한 후 이를 기반으로 인공신경망 모형을 구축하고 검증한다. 본 연구는 협업필터링 추천 성능을 예측할 수 있는 새로운 모형을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있으며 이를 통해 기업들의 협업필터링 추천시스템 도입에 대한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 지식경영연구
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• 제12권5호
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• pp.1-10
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• 2011

Forming a network, through Social Network Services (SNS), among a group of people who share the same hobby or interests could increase the information sharing among the members at an exponential rate. Moreover, SNS users' behavior extends beyond the traditional introverted consumption behavior to a proactive behavior by owning or actively sharing product information. For firms, such proactive consumer behavior translates into marketing effects such as the word of mouth (WOM) effect. Therefore, SNSs are accepted not only as a communications channel between firms and consumers but also as marketing channel, suggesting the possibility of a new revenue source. In this context, we will explore into the factors of SNS contents which conserve firms' image and product information, and effects of the factors on consumer attitude and WOM.

• 영재교육연구
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• 제25권1호
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• pp.21-36
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• 2015

본 연구의 목적은 과학 영재와 일반 학생이 진로 상담을 위해 구성하는 네트워크에서 상담자들 사이의 사회적 영향력을 알아보는 것이다. 이를 위해 과학 영재 151명과 일반 학생 212명을 대상으로 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 사회연결망 분석법을 활용하여 분석하였고, 그 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 두 집단의 진로 상담 네트워크에서 모두 어머니의 중심성 지표가 가장 높았고, 선생님이 가장 낮았다. 또한, 진로 상담 네트워크에서 어머니로부터 선생님에 이르는 최대 흐름 지표가 가장 낮았고, 과학 영재에 비해 일반 학생의 지표가 현저히 낮았다. 둘째, 진로 상담 네트워크에서 어머니의 역할을 가장 쉽게 대신할 수 있는 상담자는 아버지이고, 선생님은 그 역할을 대신하기에 가장 곤란하다. 그리고 그 정도는 일반 학생 집단 보다는 과학 영재집단에서 작게 나타났다. 진로 상담 네트워크에서 정보 교환의 제약성은 두 집단에서 모두 선생님이 가장 높고, 어머니가 가장 낮게 나타났다. 이상의 결과로부터 과학 영재와 일반 학생들의 진로 상담 네트워크에서 어머니가 가장 중심적인 역할을 하는 반면, 선생님들은 학생들의 진로상담 네트워크에서 가장 소외되고 있었다. 그러므로 학생들에게 효율적인 진로 지도를 위해서는 부모님과 선생님의 체계적인 연결이 절실히 필요하며, 이를 위한 진로 상담 시스템의 구축이 요구된다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.153-169
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• 2011

오늘날 기업의 마케팅에 있어 인터넷 환경의 이용은 필수적이며, 좀 더 효율적인 마케팅을 위해 다양한 방법들이 시도되고 있다. 기업들은 온라인마케팅을 통해 다양한 경품이나 포인트 등의 마케팅 비용을 사용하는 것으로 제품이나 서비스를 알려왔다. 특히 웹 2.0의 등장과 함께 기업은 좀 더 적극적으로 고객과 소통하기 위한 노력을 아끼지 않고 있다. 고객들은 회사의 웹사이트에 개인정보를 제공하는 형태로 회원가입을 하여 회사가 제공하는 혜택을 받으면서 제품 광고나 프로모션에 참여하게 된다. 그러나 온라인 마케팅의 운영측면에서 볼 때 현재의 회원관리 시스템은 회원의 모집과 운영에 있어서 효과적이지 못한 문제점이 나타나고 있다. 온라인 환경에서의 고객들은 오프라인 환경에서보다 명확한 자아를 덜 드러내기 때문에 회원가입 과정 중에 일부 악의적인 목적을 가진 고객들이 주변인의 개인정보를 이용하거나 조작하여 중복 아이디를 만들어 활동할 수 있게 된다. 이러한 취약점을 이용하여 중복가입 회원들은 고객들에게 돌아가야 할 경품이나 포인트 등을 가로채어 기업 마케팅 비용의 효율을 떨어뜨리고 있다. 그러나 증가하고 있는 마케팅 비용에 비해 중복회원의 선별 및 이들에 대한 제재를 위한 효과적 방법은 뚜렷하게 제시되지 않고 있다. 따라서 이를 방지하기 위한 체계적인 회원관리 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석 기법을 이용한 중복회원 식별방법을 제시하고 실제 온라인 고객데이터를 이용하여 그 효과성을 검증한다. 소셜 네트워크는 노드들의 관계를 표현하며, 관계의 유무, 방향 및 강도 등으로 연결 형태를 나타낼 수 있다. 특히 컴포넌트 분석방법은 소셜 네트워크 하위그룹 분석방법으로 네트워크의 내부 그룹을 구분하여 다양한 네트워크 특성을 식별하여 준다. 회원정보 분석에 있어 컴포넌트 분석방법은 전제회원 데이터 내의 의미 있는 정보를 이루고 있는 그룹을 식별하게 된다. 본 연구는 H사의 서로 다른 회원가입 기준을 가진 3개 웹사이트의 회원정보를 사용하여 진행되었다. 제안된 분석방법은 중복회원의 실체를 분석하고 시각화함으로써, 실무적인 측면에서 효율적인 마케팅의 증진을 도울 뿐만 아니라 신뢰성 있는 고객의 의견수렴 및 의사결정에도 도움이 될 것으로 기대된다.