KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.421-433
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2015
Recently, there have been fast-growing social network services based on the Internet environment and web technology development, the prevalence of smartphones, etc. Social networks also allow the users to convey the information and news so that they have a great influence on the public opinion formed by social interaction among users as well as the spread of information. On the other hand, these social networks also serve as perfect environments for rampant malware. Malware is rapidly being spread because relationships are formed on trust among the users. In this paper, an effective patch strategy is proposed to deal with malicious worms based on social networks. A graph is formed to analyze the structure of a social network, and subgroups are formed in the graph for the distributed patch strategy. The weighted directions and activities between the nodes are taken into account to select reliable key nodes from the generated subgroups, and the Incremental PageRanking algorithm reflecting dynamic social network features (addition/deletion of users and links) is used for deriving the high influential key nodes. With the patch based on the derived key nodes, the proposed method can prevent worms from spreading over social networks.
Nowadays, the World Wide Web (WWW) has become an important resource of timely information for the information-related people such as information scientists, librarians, and students in Library and Information Sciences area. They are information professionals who navigate the information on the internet. Also, they need to be information providers who build a WWW homepage. This paper is a study of the necessity, preparation, and building WWW Homepage files for school of Library and Information Sciences in the age of competition among disciplines. It is particularly focused on the colleges and universities in Republic of Korea (ROK) and North America area. The purpose of this study is to provide various kinds of reference information to prepare a homepage in the future as utilizing information on the internet effectively. Even though a Web page was necessary for a school of Library and Information Sciences to show news, and introduce the purpose of the disciplines and the curriculum of the school, and the professors of a class etc., it was not well-prepared yet in ROK. However, a web page was used well enough and prosperous in North America area (Canada, the United States, and Puerto Rico) comparatively. Those web pages were analyzed and studied to prepare for a good designing of homepages for school of Library and Information Sciences in Korea and for the age of competition among disciplines in this paper. Suggestions for designing a good homepage and guidelines for preparing a best one were studied after both reviewing literature and utilizing experiences by the author who currently serves in the School of Library and Information Sciences in Keimyung University and builds homepage for the school. As a result, the major suggestions are ; premiered, and they are as follows: (1) English version of a homepage is necessary, (2) Provide a multimedia presentation about the nature of a school (3) Incorporate a place to let people make suggestions on the contents (of a homepage), (4) Bear in mind that potential users must be familiar with abbreviations you used, (5) Absolutely do not use abbreviations that may make the content more difficult to understand, (6) Add a feature on the every single page that will take the user back to the main page, (7) Use clear, short and well-structured sentences and remember to divide text into paragraphs, (8) Date with a creation or modification date in the homepage to indicate the updated date, (9) Being a multimedia environment, use colors effectively (the guidelines were also suggested), and (10) Put colleges' name into the title of bookmarks to find out them easily.
본 논문은 웹뉴스 및 리뷰 검색 서비스를 위해 만든 통합 검색 시스템을 소개한다. 검색 서비스를 위한 데이터 수집을 위해서 특정 사이트에서 수집한 뉴스와 리뷰 문서로부터 제목, 날짜, 저자, 본문처럼 특정한 영역의 데이터만 추출하는 XSLTRobot을 만들었다. XSLTRobot은 원하는 부분의 데이터만 추출하기 위해 XSLT 기술을 이용한다. 여러가지 검색 데이터 형식에 적합한 통합 검색엔진과 통합 검색엔진의 스토리지 모듈중 하나인 동적 색인 저장소(Dynamic Index Storage)를 소개한다. 동적 색인 저장소는 뉴스 데이터처럼 색인의 업데이트가 빨라야 하는 환경에 이용된다. 본 논문에서 제시하는 동적 색인 저장소는 대량의 실시간 업데이트 문서를 처리하지 않기 때문에 검색성능에 초점을 맞춰서 설계하였다.
본 연구에서는 문서 클러스터링을 이용하여 동음 이의어와 핵심단어 선정 실패로 인해 발생하는 자동 광고 시스템의 오류를 해결하는 광고 키워드 추출방식을 제안한다. 먼저 대규모 뉴스기사를 대상으로 유사한 내용을 가지며 동일한 광고 키워드와 연관이 있는 기사들을 자동으로 분류하여 광고 키워드에 대한 문맥 정보를 구축한다. 또한 광고 대상물에 대한 광고주의 요약 정보나 광고 대상 웹페이지를 분석하여 광고 키워드에 대한 문맥 정보를 추출하는 방식을 보인다. 이렇게 구축된 문서 분류와 광고 키워드용 문맥 정보를 이용하여 광고 대상 문서가 속한 문서 분류를 추정하여 단어들의 의미적인 애매성을 해결하고, 추정한 문서 분류와 관련 있으면서 문맥적으로 중요성을 가지는 핵심 단어들을 선정하여 광고 키워드를 추출한다. 상용 광고 시스템과의 비교 분석 결과 신문 기사나 일반 블로그를 대상으로 최소 21%의 성능 향상을 얻었다.
Purpose Recently, as a new business marketing tool, short form content focused on fun and interest has been shared as hashtags. By extracting positive and negative keywords from media audiences through comment analysis of social media news, various stakeholders aim to quickly and easily grasp users' opinions on major news. Design/methodology/approach YouTube videos were searched using the YouTube Data API and the results were collected. Video comments were crawled and implemented as HTML elements, and the collection results were checked on the web page. The collected data consisted of video thumbnails, titles, contents, and comments. Comments were word tokenized with the R program, comparing positive and negative dictionaries, and then quantifying polarity. In addition, social network analysis was conducted using divided positive and negative comments, and the results of centrality analysis and visualization were confirmed. Findings Social media users' opinions on issue news were confirmed by analyzing and visualizing the centrality of keywords through social network analysis by dividing comments into positive and negative. As a result of the analysis, it was found that negative objective reviews had the highest effect on information usefulness. In this way, previous studies have been reaffirmed that online negative information has a strong effect on personal decision-making. Corporate marketers will analyze user comments on social network services (SNS) to detect negative opinions about products or corporate images, which will serve as an opportunity to satisfy customers' needs.
The controversy about the burger button triggered in 2013 is that it is difficult to know what the hamburger button itself means and that it is difficult to predict what will happen when the button is clicked, Could. This controversy was found to be fundamentally out of touch, and it could be seen that it caused conflict with Apple's navigation structure with iOS. Therefore, in the case of Apple, it is often used in the form of a tab at the bottom instead of using the slide menu, but it is preferable to be used for the purpose of the hamburger button. I've looked through a variety of documents and found that the amount of content you want to offer on your app or the web is large, and there are five or more categories. And if a sub-category needs to exist in the main category like a large shopping mall, the hamburger button could provide the best UI. Apps and webs that can be curated, such as news and pinterest, are better used to enhance the search filter than to place a hamburger button, and for apps or the web that has a longer amount of content on a page Scrolling was available as an alternative to the burger button. In other words, depending on the amount of content to be provided, it is possible to decide whether to use the hamburger menu from the time of designing the information architecture.
현재 뉴스 데이터 등 대부분의 인터넷 문서는 일정한 템플릿을 기반으로 작성되고 있으며 템플릿은 메인 데이터 이외에 인덱스, 광고, 헤더데이터 등 정보검색에 도움이 되지 않는 형태로 구성되어 있다. 이는 인터넷 문서를 정보검색의 데이터로서 사용하려고 할 때 적합한 형태가 아니다. 그러므로 다양한 정보검색 분야에서 인터넷 문서를 처리하기 위해선 광고, 페이지 인덱스 등의 부가정보를 분별해야 한다. 따라서 본 논문에서는 웹페이지의 레이아웃에 영향을 미치는 블럭 태그의 특징과 구조를 파악하고 웹페이지간의 거리를 계산하여, 웹페이지의 레이아웃을 검출하는 방법을 제안한다. 실험결과 1000개의 문서 중 640개를 분류했으며, 평균 64%의 recall 수치를 얻을 수 있었다. 이 방법을 데이터 추출, 문서요약 등의 정보검색 분야의 전처리 과정에 적용할 경우 문서의 자동화 처리 시간을 감소시키고 처리의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구는 지역 지상파 방송사의 유튜브 시사뉴스 콘텐츠의 특성과 이용자 반응 간의 상관관계를 살펴보고 대응 방안을 탐색하는 데 목적이 있다. 유튜브 오픈 API를 활용하여 전국 31곳의 지역 지상파 방송사의 유튜브 뉴스 채널에서 한 달 간 업로드 된 3,950건의 동영상을 표본으로 추출하였다. 개별 동영상을 분석 단위로 설정하고 형식적 특성과 내용적 특성, 이용자 반응 등을 내용분석 하였다. 연구결과, 디지털 전용 콘텐츠를 생산하고 있었지만 매우 낮은 비율이었으며, 대부분은 제목과 형식이 그대로 업로드 되는 방송 다시보기 영상이었다. 또한, 상당수의 채널이 TV편성과 같은 종합 채널의 형태로 운영되고 있어 독자적인 플랫폼으로서의 전문성을 보여주지 못하고 있었다. 이는 지역 방송사의 유튜브 채널은 TV나 자사 홈페이지와의 차별성이 부재하며, 여전히 TV플랫폼의 보조적 역할이나 아카이브 기능에 편향되어 있음을 알 수 있는 부분이다. 그럼에도 불구하고, 지역 전문성과 유튜브 감성을 반영한 소수의 디지털 전용 콘텐츠는 높은 조회 수와 반응을 이끌며 온라인 공간에서의 확장성을 보여주었고 지역 방송사 유튜브 뉴스 채널에 현실적이고 효과적인 방향성을 제시했다.
누구나 뉴스와 주가 사이에는 밀접한 관계를 있을 것이라 생각한다. 그래서 뉴스를 통해 투자기회를 찾고, 투자이익을 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 그렇지만 너무나 많은 뉴스들이 실시간으로 생성 전파되며, 정작 어떤 뉴스가 중요한지, 뉴스가 주가에 미치는 영향은 얼마나 되는지를 알아내기는 쉽지 않다. 본 연구는 이러한 뉴스들을 수집 분석하여 주가와 어떠한 관련이 있는지 분석하였다. 뉴스는 그 속성상 특정한 양식을 갖지 않는 비정형 텍스트로 구성되어있다. 이러한 뉴스 컨텐츠를 분석하기 위해 오피니언 마이닝이라는 빅데이터 감성분석 기법을 적용하였고, 이를 통해 주가지수의 등락을 예측하는 지능형 투자의사결정 모형을 제시하였다. 그리고, 모형의 유효성을 검증하기 위하여 마이닝 결과와 주가지수 등락 간의 관계를 통계 분석하였다. 그 결과 뉴스 컨텐츠의 감성분석 결과값과 주가지수 등락과는 유의한 관계를 가지고 있었으며, 좀 더 세부적으로는 주식시장 개장 전 뉴스들과 주가지수의 등락과의 관계 또한 통계적으로 유의하여, 뉴스의 감성분석 결과를 이용해 주가지수의 변동성 예측이 가능할 것으로 판단되었다. 이렇게 도출된 투자의사결정 모형은 여러 유형의 뉴스 중에서 시황 전망 해외 뉴스가 주가지수 변동을 가장 잘 예측하는 것으로 나타났고 로지스틱 회귀분석결과 분류정확도는 주가하락 시 70.0%, 주가상승 시 78.8%이며 전체평균은 74.6%로 나타났다.
이 논문의 목적은 미술관 방문 및 참여 증가 요인이 사물인터넷을 통한 서비스 마케팅 강화에 있다고 보고 이론적 관점에서 사물인터넷 도입 후 제공된 클리블랜드 미술관 서비스의 내용과 그로 인한 결과는 무엇인지를 분석하여 한국의 예술기관에 적용할 수 있는 시사점을 찾는데 있다. 분석을 위하여 저널논문, 통계, 기관 및 정부의 보도자료, 뉴스기사, 웹문서, 웹페이지 기사를 수집하여 참조한다. 분석결과는 첫째, 디지털 및 소셜미디어의 적용은 미술관 방문 및 재원 창출에 긍정적이다. 둘째, 사물인터넷의 도입은 미술관의 '교육', '접근성', '의사소통' 서비스의 강화는 물론 체험을 활성화시켜 온 오프라인 참여를 증가시킨다. 셋째, 시스템 구축을 위해 지방정부의 자금지원과 관련업체의 기술지원이 필수적으로 뒷받침되어야 한다. 결론으로 사물인터넷 불모지나 다름 없는 국내 미술관에 관람객의 참여 활성화를 위하여 이와 같은 디지털기술의 적극적인 도입을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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