미래의 전장환경이 플랫폼기반 전쟁에서 네트워크기반전쟁으로 변화되고 있다. NCO(Net Centric Operation)는 강력한 네트워크를 기반으로 구성된 그리드를 통하여 전투원 간 정보공유, 상황인식 공유, 의사결정 및 행동의 동기화를 통해 전투력 향상을 구현하기 위한 작전개념이다. 또한, 이러한 작전환경은 물리, 정보, 인지 및 사회도메인으로 구성이 된다. 플랫폼환경에서의 시스템은 대부분이 물리 및 정보도메인과 연관되어 있으며 OSI 7 레이어로 표현이 가능하다. 그러나, OSI 7 레이어로는 인지 및 사회도메인을 포함한 NCW 환경을 표현하는 것에는 제한사항이 있어 NCW 환경을 표현하는 새로운 모델이 필요하다. 본 논문에서는 OSI 7 레이어, NCO 효과분석모델 및 NCW 아키텍처 택사노미를 중점적으로 분석하고 분석된 내용을 바탕으로 NCW환경을 표현할 수 있는 모델을 개발하였다. 이렇게 개발된 모델은 NCW 아키텍처 택사노미에 적용하여 NCW 환경을 표현하고 이를 바탕으로 효과분석 및 군사력 건설(NCW 작전개념, 획득)에 활용이 가능함을 제시하였다.
본 연구는 사람, 사물, 그리고 서비스 사이의 통신과 원활한 서비스 운용을 위한 다면적(multi-aspect) Social IoT 플랫폼에 관한 개념을 소개하고, 이러한 다면적 Social IoT 플랫폼상에서 기존 특정 도메인을 위해 구성된 데이터 표현들을 온톨로지 표현으로 재구성할 수 있는 온톨로지 스키마 변환 프로세스들 제안한다. 현재, 많은 연구들이 센서 온톨로지나 디바이스 온톨로지 등과 같이 사물에 기반한 서비스 상호운영성을 위한 인프라 구성에 초점을 둔 표준화된 시맨틱 모델 개발에 집중하고 있으나, 사람과 사물, 그리고 서비스 사이의 최적화된 상호 운용을 위해서는 사람과 사물, 그리고 서비스가 갖는 다양한 특성이 반영된 시맨틱 모델에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 IoT를 구성하는 각 도메인들의 표현 체계를 온톨로지 기반 표현체계로 변환할 수 있도록 기존 소셜 네트워크 구성 요소들을 확장하여 다면적 소셜 네트워크 온톨로지 스키마를 구축하고, 이를 기반으로 IoT내 도메인 지식들을 온톨로지로 자동 변환할 수 있는 프로세스를 개발하였다.
최근 글로벌 플랫폼 서비스사업자가 제공하는 플랫폼 서비스의 장애로 전 세계적으로 특정 콘텐츠 서비스가 불가한 상황이 발생하고, 글로벌 서비스 시장에 사회 경제적으로 상당히 큰 문제를 초래하고 있다. 플랫폼 서비스의 안정성 확보를 위해서는 지능화된 플랫폼 운용 관리가 요구된다. 또한, 플랫폼 장애를 사전에 예방하고 대응할 수 있는 지능형 관리 기술이 필요하다. 본 연구에서는 플랫폼 운용 환경에서 비정상적인 서비스 상태 및 장애를 신속하게 감지 대응하기 위한 플랫폼 빅데이터 플로우 관리 기법 및 관리 모듈 구현 방안을 제안하였다. 서비스 및 장애 상황 감시 특성 분석 결과 빅데이터 플로우 관리 기법이 장애 감시 측면에서 전통적인 네트워크 관리 방법에 비하여 비정상적인 장애 상황 감지 및 장애 대응 특성이 30%이상 개선됨을 확인하였다. 빅데이터 플로우 관리 방법의 경우 플랫폼 시스템 장애 및 비정상적인 서비스 상태를 신속하게 감지할 수 있는 장점이 있으며 AI 기반 기술과 연계시 플랫폼 관리를 지능적으로 수행하고 장애 예방보전 능력은 크게 향상될 수 있을 것으로 기대된다.
새로운 커뮤니케이션 플랫폼인 소셜네트워크 서비스(이하 SNS : Social Network Service)는 다양한 정보의 빠른 전달과 함께 상호신뢰를 바탕으로 의사소통을 강화하고 친밀감을 형성해 조직 활성화에 기여하였다. SNS의 사회적 중요성이 높아짐에 따라 군에서도 SNS를 통해 자발적 참여와 신뢰관계 구축을 바탕으로 군내 외 유대감 강화에 활용하고 있다. 그러나 국방 SNS 도입시 개인정보의 노출이나 프라이버시 침해, 군사자료의 유출 등과 같은 역기능은 군에 치명적인 요인이 될 수 있어 이에 대한 보안대책이 필요하다. 본 논문에서는 국방 SNS 도입을 위해 SNS 기능별 유형을 분류하고, 유형별 구조를 분석하여 국방 SNS에 필요한 보안기능요구사항을 제시하고자 한다.
본 연구는 소셜네트워크서비스(Social Networking Service; SNS) 이용자들의 대상관계 요인들에 대해 파악하고 이들 요인이 즐거움과 자기효능감을 통해 이용자 만족에 얼마만큼의 영향을 미치는지에 대한 인과관계를 실증 연구함으로써 SNS에서 효과적이고 효율적인 발전방안을 제시한다. 본 연구모형을 소셜네트워크서비스를 이용한 경험이 있는 이용자들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. PLS 구조방정식 모형을 이용하여 신뢰도 및 타당성 분석, 탐색적·확인적 요인분석, 판별 타당성, 적합도 검증, 직접·매개 경로분석을 실시하였다. 첫째, 비소외는 즐거움에 유의한 영향을 미쳤지만, 자기효능감에는 유의한 영향을 미치지 못했다. 둘째, 안정애착은 즐거움과 자기효능감에서 모두 유의한 영향을 미치지 못했다. 셋째, 사회적능력은 즐거움과 자기효능감에서 모두 유의한 영향을 미치지 못했다. 넷째, 자아중심성은 즐거움과 자기효능감에서 모두 유의한 영향을 미치지 못했다. 다섯째, 즐거움은 자기효능감과 이용자 만족에 모두 유의한 영향을 미쳤다. 여섯째, 자기효능감은 이용자 만족에 유의한 영향을 미쳤다.
발전된 정보통신기술은 개방형협업을 위한 오픈 플랫폼 역할을 수행함으로써 개인간 상호협력을 용이하게 한다. 본 연구에서는 사회연결망이론을 바탕으로 개방형협업의 대표적 형태로 주목받고 있는 오픈소스 프로젝트의 상호협력 네트워크를 살펴보고자 한다. 특히 상호협력 네트워크 내에서의 개방형협업 기여도가 높은 참여자의 네트워크 중심구조를 분석해보고자 한다. 이를 위해 대표적인 오픈소스 프로젝트 플랫폼인 깃허브(GitHub)의 782개 리파지토리의 8,101명의 개발자를 대상으로 782개의 협업 네트워크를 도출함으로써, 협업에 있어 기여도가 높은 개발자의 연결 근접 매개 중심성 특성을 분석하였다. 분석 결과, 연결 매개 근접 중심성이 높은 개발자의 커밋수가 많아지는 것으로 나타났으며, 이중에서도 매개중심성에 의해 그 관계를 가장 잘 설명할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 네트워크 사이즈가 클수록, 허브가 존재할수록 개발자의 매개중심성과 커밋수 간의 관련성이 더욱 커지는 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 개방형협업의 성공적인 운영을 위한 시사점을 제시해줄 것으로 기대된다.
최근 소셜 네트워크 서비스는 소비자와의 관계 마케팅 확산 및 확장을 위한 중요한 채널로 인식되며 많은 관심을 받고 있다. 기업이 온라인 환경에서 성공하기 위해서는 기업과 고객 사이의 관계 구축뿐만 아니라 고객들 간의 관계에 초점을 맞출 필요가 있다. 본 연구에서는 페이스북 팬 페이지에 참여하는 사용자들 사이의 네트워크를 분석하여 기업의 비즈니스 성과에 고객 간 네트워크의 구조적 특성이 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 네트워크 데이터는 코스피 상장 기업 가운데 페이스북 팬 페이지에 100개 이상의 게시글을 올린 54개 기업으로부터 수집하였으며, 수집된 네트워크 데이터는 각 사용자를 노드로 하고 동일한 마케팅 활동에 대해 참여한 사용자간의 관계를 링크로 한 원모드 비방향 이진 네트워크(one-mode undirected binary network)이다. 본 연구에서는 이러한 네트워크 데이터를 핸들링하여 사용자들 간의 활동 관계를 분석할 수 있는 네트워크 지표(밀도, 글로벌 클러스터링 계수, 최단거리평균, 직경)를 도출하였으며, 이러한 고객 간 네트워크의 구조적 특징을 파악할 수 있는 지표와 기업의 과거실적(순이익), 그리고 미래 예측성과(토빈의 Q) 간의 관계를 분석하였다. 본 연구는 학문적 관점에서 소셜 미디어 채널을 비즈니스 관점에서 연구하려는 연구자들에게 소셜네트워크분석 방법을 통한 새로운 접근법을 제시한다. 실무적인 관점에서 본 연구는 소셜미디어를 통해 마케팅 활동을 수행하려는 기업의 관리자들에게 네트워크의 지표를 이용한 지능형 마케팅 서비스를 수행할 수 있는 토대를 제공할 것으로 기대한다.
Mohammadzadeh, Zeinab;Davoodi, Somayeh;Ghazisaeidi, Marjan
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제17권3호
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pp.933-936
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2016
Online social network technologies have become important to health and apply in most health care areas. Particularly in cancer care, because it is a disease which involves many social aspects, online social networks can be very useful. Use of online social networks provides a suitable platform for cancer patients and families to present and share information about their medical conditions, address their educational needs, support decision making, and help to coping with their disease and improve their own outcomes. Like any other new technologies, online social networks, along with many benefits, have some negative effects such as violation of privacy and publication of incorrect information. However, if these effects are managed properly, they can empower patients to manage cancer through changing behavioral patterns and enhancing the quality of cancer patients lives This paper explains some application of online social networks in the cancer patient care process. It also covers advantages and disadvantages of related technologies.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제12권1호
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pp.39-59
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2024
An online social network is a platform that is continuously expanding, which enables groups of people to share their views and communicate with one another using the Internet. The social relations among members of the public are significantly improved because of this gesture. Despite these advantages and opportunities, criminals are continuing to broaden their attempts to exploit people by making use of techniques and approaches designed to undermine and exploit their victims for criminal activities. The field of digital forensics, on the other hand, has made significant progress in reducing the impact of this risk. Even though most of these digital forensic investigation techniques are carried out manually, most of these methods are not usually appropriate for use with online social networks due to their complexity, growth in data volumes, and technical issues that are present in these environments. In both civil and criminal cases, including sexual harassment, intellectual property theft, cyberstalking, online terrorism, and cyberbullying, forensic investigations on social media platforms have become more crucial. This study explores the use of machine learning techniques for addressing criminal incidents on social media platforms, particularly during forensic investigations. In addition, it outlines some of the difficulties encountered by forensic investigators while investigating crimes on social networking sites.
전 세계 4차 산업혁명의 도래에 맞춰 한국은 적극적으로 국가적 대응계획 I-Korea 4.0을 수립하여 2017년 11월에 발표하였다. 이 계획은 국가성장을 위한 산업혁신과 사회문제 해결을 목표로 하고 있다. 부동산산업도 예외는 아니며 산업혁신을 위해서는 스마트환경에서 주거, 상업, 업무, 복합 등 다양한 가용공간의 효과적 활용이 선행되어야 한다. 이를 위해서는 효율적 의사결정이 필요하고 이는 공간수요자 행태의 실시간 정보와 정확한 예측이 이루어 질 때 가능하다. 이에, 본 연구는 빅데이터 기반 스마트 스페이스 플랫폼을 제안하고 플랫폼의 구조와 서비스를 구체화 시키고자 한다. 스마트 스페이스 플랫폼도 스마트 트래픽, 스마트 시티, 스마트 헬스 등 다양한 스마트환경 적용사례처럼 급속히 발전하고 있는 정보통신기술(ICT)을 이용해 빅데이터의 효율적 저장, 접근, 분석, 활용이 가능하다. 스마트 스페이스 플랫폼의 구조는 6개 레이어 즉, Collection layer, Transfer layer, Storage layer, Service layer, Application layer, Management layer로 구성된다. 이 플랫폼은 의사결정자들이 행위기반(activity-based), 시장기반(market-based), 정책기반(policy-based) 빅데이터를 Searching, Mining, Integrating, Storing, Analyzing, Visualizing 할 수 있는 서비스체계를 가지고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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