• 제목/요약/키워드: social computing service

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소셜 미디어 적소분석 연구 페이스북, 인스타그램, 유튜브, 핀터레스트, 트위터의 이용자 충족을 중심으로 (Niche Analysis in Social Media with Uses and Gratification Theory Appply in Facebook, Instagram, YouTube, Pinterest, Twitter)

  • 차현주;권상희
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.89-107
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    • 2021
  • 본 연구는 주요 소셜(social) 미디어인 페이스북, 인스타그램, 유튜브, 핀터레스트, 트위터에 대한 적소분석을 통해 어떠한 경쟁관계를 가지고 있는지를 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 적소이론을 활용하여 SNS 이용자를 대상으로 소셜 미디어의 이용과 충족에 관한 온라인 설문을 진행하였으며, 총 224명의 이용자를 분석대상으로 선정하였다. 온라인 설문조사 결과를 토대로 요인분석을 실시하여 관계성, 사회성, 편의성, 일상성, 오락성 등 5가지 차원의 공통요인을 추출하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 우선 적소이론을 이용한 미디어의 적소폭 차이를 분석한 결과, 페이스북이 사회성(.627) 및 편의성(.636)에서 적소폭이 가장 큰 것으로 나타났고, 유튜브는 일상성(.670)과 오락성(.615)에서 적소폭이 가장 큰 것으로 나타났으며, 인스타그램은 관계성(.520)에서 적소폭이 가장 큰 것으로 나타났다. 적소중복의 경우, 페이스북과 유튜브 간의 경쟁이 관계성(1.826)과 사회성(2.696)에서 가장 강한 것으로 나타났으며, 핀터레스트와 트위터 간의 경쟁은 일상성(1.937)과 오락성(2.263)에서 가장 높은 수준의 경쟁을 보였으며, 유튜브와 트위터 간의 경쟁은 편의성(2.583)에서 가장 높은 수준의 경쟁을 보였다. 마지막으로 적소이론을 이용한 미디어 간의 경쟁우월성을 비교한 결과, 페이스북, 인스타그램 그리고 유튜브는 핀터레스트와 비교하여, 관계성, 사회성, 편의성, 일상성, 오락성에서 경쟁적 우위에 있는 것으로 나타났으며, 페이스북, 인스타그램 그리고 유튜브는 트위터에 비해 일상성을 제외한 모든 요인에서 경쟁적 우위에 있음을 확인할 수 있었다.

웹 2.0 기반의 문제중심학습의 효과 (An Analysis on effectiveness of Problem-Based Learning in Web 2.0 Environment)

  • 김홍래
    • 정보교육학회논문지
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    • 제16권4호
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    • pp.439-450
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    • 2012
  • 본 연구는 정보통신기술의 발달에 따른 초등교사에 대한 사회적 요구를 반영하고 대학 강의의 질을 개선하기 위하여 컴퓨터 교과교육에서 웹 2.0 기반의 문제중심학습을 통합 적용하고 그 효과를 확인하고자 하였다. 학습자들은 4회에 걸쳐 문제중심학습을 수행하였다. 그 학습 과정은 클라우드 환경의 구글 오피스를 이용하여 작성하였으며, PBL 과정 및 결과에 관한 경험을 반성 저널에 작성하였다. 학습자들의 문제 해결 과정과 반성저널은 질적 분석 방법을 통하여 분석하였으며 그 결과는 다음과 같다. 웹 2.0 기반의 문제중심학습은 컴퓨터교과교육에 대한 이해의 증진, ICT 활용 능력의 향상, 웹 2.0 기반의 교수 학습 전략의 습득, 그리고 수행평가로서 e-포트폴리오를 경험하는 등 21세기 교사에게 필요한 역량을 향상시킬 수 있었다.

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프라이버시 보호 상황인식 시스템 개발을 위한 쌍방향 P3P 방법론 (A Mutual P3P Methodology for Privacy Preserving Context-Aware Systems Development)

  • 권오병
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제18권1호
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    • pp.145-162
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    • 2008
  • One of the big concerns in e-society is privacy issue. In special, in developing robust ubiquitous smart space and corresponding services, user profile and preference are collected by the service providers. Privacy issue would be more critical in context-aware services simply because most of the context data themselves are private information: user's current location, current schedule, friends nearby and even her/his health data. To realize the potential of ubiquitous smart space, the systems embedded in the space should corporate personal privacy preferences. When the users invoke a set of services, they are asked to allow the service providers or smart space to make use of personal information which is related to privacy concerns. For this reason, the users unhappily provide the personal information or even deny to get served. On the other side, service provider needs personal information as rich as possible with minimal personal information to discern royal and trustworthy customers and those who are not. It would be desirable to enlarge the allowable personal information complying with the service provider's request, whereas minimizing service provider's requiring personal information which is not allowed to be submitted and user's submitting information which is of no value to the service provider. In special, if any personal information required by the service provider is not allowed, service will not be provided to the user. P3P (Platform for Privacy Preferences) has been regarded as one of the promising alternatives to preserve the personal information in the course of electronic transactions. However, P3P mainly focuses on preserving the buyers' personal information. From time to time, the service provider's business data should be protected from the unintended usage from the buyers. Moreover, even though the user's privacy preference could depend on the context happened to the user, legacy P3P does not handle the contextual change of privacy preferences. Hence, the purpose of this paper is to propose a mutual P3P-based negotiation mechanism. To do so, service provider's privacy concern is considered as well as the users'. User's privacy policy on the service provider's information also should be informed to the service providers before the service begins. Second, privacy policy is contextually designed according to the user's current context because the nomadic user's privacy concern structure may be altered contextually. Hence, the methodology includes mutual privacy policy and personalization. Overall framework of the mechanism and new code of ethics is described in section 2. Pervasive platform for mutual P3P considers user type and context field, which involves current activity, location, social context, objects nearby and physical environments. Our mutual P3P includes the privacy preference not only for the buyers but also the sellers, that is, service providers. Negotiation methodology for mutual P3P is proposed in section 3. Based on the fact that privacy concern occurs when there are needs for information access and at the same time those for information hiding. Our mechanism was implemented based on an actual shopping mall to increase the feasibility of the idea proposed in this paper. A shopping service is assumed as a context-aware service, and data groups for the service are enumerated. The privacy policy for each data group is represented as APPEL format. To examine the performance of the example service, in section 4, simulation approach is adopted in this paper. For the simulation, five data elements are considered: $\cdot$ UserID $\cdot$ User preference $\cdot$ Phone number $\cdot$ Home address $\cdot$ Product information $\cdot$ Service profile. For the negotiation, reputation is selected as a strategic value. Then the following cases are compared: $\cdot$ Legacy P3P is considered $\cdot$ Mutual P3P is considered without strategic value $\cdot$ Mutual P3P is considered with strategic value. The simulation results show that mutual P3P outperforms legacy P3P. Moreover, we could conclude that when mutual P3P is considered with strategic value, performance was better than that of mutual P3P is considered without strategic value in terms of service safety.

상황 온톨로지를 이용한 동적 의사결정시스템 (Dynamic Decision Making using Social Context based on Ontology)

  • 김현우;손미애;이현정
    • 지능정보연구
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    • 제17권3호
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    • pp.43-61
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    • 2011
  • 본 연구는 사용자의 정적, 외부환경과 연관된 동적 상황정보와 사회적 관계와 연관된 개인적 상황정보들을 의사결정 요소로서 고려한 의사결정의 동적 변환(Dynamic Adaptation)을 제안한다. 즉, 의사결정자의 정적, 외재적 정보보다 과거의 경험, 주관적 선호도 및 사회적 관계와 연관된 상황정보(Social Context)를 의사결정에 동적으로 반영하고 동시에 의사결정 해의 사용시점에서의 가용성에 따라 유용 가능한 대안을 추출하는 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해, 정적, 외재적 및 사회적 상황정보를 이용하여 의사결정 추론한다. 추론은 의사결정자의 과거 경험에 기반한 사례기반 추론과 해당 의사결정 결과가 가용하지 않을 경우 수정을 위한 제약식 만족추론으로 이루어진다. 이를 위해 개인적 경험 등의 정보에 기반한 '문제상황 온톨로지'(Problem Context Ontology)와 집단의 경험적 지식에 기반한 '솔루션 온톨로지'(Solution Ontology)를 구축하였다. 의사결정단계는 상황정보 인식 및 문제상황 온톨로지에 매핑하는 단계, 경험적 사례로부터 문제상황에 가장 적합한 사례를 선택하는 단계, 생성된 솔루션이 가용하지 않을 경우 솔루션 온톨로지와 제약식 만족추론을 통해 새로운 대안을 생성하는 단계로 이루어진다. 본 방법론을 모임에 적합한 식당을 제안하는 예제를 적용함으로써 타당성을 검증하였다. 또한 실험을 통해 사회적 상황정보를 고려하여 생성된 의사결정대안이 그렇지 않은 경우보다 의사결정자의 만족도를 향상시켰으며, 생성된 의사결정대안이 가용하지 않은 경우 제약조건식과 솔루션 온톨로지를 이용해 생성한 대안이 유의미함을 검증하였다.

모바일 상황정보와 온라인 친구네트워크정보 기반 텐서 분해를 통한 오프라인 친구 추천 기법 (Offline Friend Recommendation using Mobile Context and Online Friend Network Information based on Tensor Factorization)

  • 김경민;김태훈;현순주
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제22권8호
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    • pp.375-380
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    • 2016
  • 스마트폰과 Online Social Network Service(OSNS)의 대중화를 통해 언제 어디서든 주변인뿐만 아니라 전 세계 사람들과 상호작용 할 수 있게 되었고, 그 결과 사람들의 OSNS 사용률은 계속 증가하고 있다. 그런데, 일부 OSNS를 통한 대인관계 형성에 집중하는 사람들의 경우, 수많은 Face-to-Face Interaction(F2F Interaction)을 통해 형성되는 인간관계의 과정을 "친구추천" 버튼 하나로 건너뜀으로써 대인관계 기술 발달 및 유지에 어려움을 겪을 수 있다. 본 논문에서는 오프라인에서 F2F Interaction 기회를 발견 및 제공할 수 있는 상황정보 기반의 친구추천 기법을 제시한다. 이를 위해 스마트폰 센서로부터 사용자의 상황정보와 Facebook에서 형성된 사용자 친구관계 정보를 수집하여 텐서 분해 및 결합을 기반으로 오프라인 환경에서 친구를 추천한다. 성능 평가를 위해 12명의 실험 참가자로부터 상황정보를 수집하고, 만족도를 평가하였다.

상황인식서비스를 위한 모델 기반의 프라이버시 염려 예측 (Model Based Approach to Estimating Privacy Concerns for Context-Aware Services)

  • 이연님;권오병
    • 지능정보연구
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    • 제15권2호
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    • pp.97-111
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    • 2009
  • 상황인식은 지능공간의 핵심기술로 개인화 및 자동화된 서비스를 제공하는 데 있어 가장 유용한 방법 중 하나로 대두되고 있다. 그러나 대부분의 상황인식 서비스들은 실제적인 상용화로까지 이어지지 못하고 있으며 그 가장 큰 이유 중 하나로 지적되고 있는 것이 사용자의 프라이버시 염려이다. 또한 현재 제공되는 상황인식서비스의 종류 및 수준은 매우 제한적이고 한정적인 수준에 머무르고 있는데 이는 지금까지의 상황인식이 외면적이고 관찰 가능한 상황을 인지하는 데만 주력하였을 뿐 인간의 내면적이고 인지적인 상황은 상황정보로 고려하지 않았기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 개인의 내면적인 정보인 프라이버시 염려 수준을 또 하나의 상황정보의 형태로 예측할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 개인에게 가해지는 다양한 외부 자극 정보를 기본 상황정보로 하여 이미 검증된 프라이버시 염려 관련 사회심리학 모델베이스를 통해 특정 서비스에 대한 사용자의 프라이버시 염려 수준을 예측하는 접근법을 개발하였다. 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성 및 실현 가능성을 검증하기 위해 상황인식으로 얻어진 자료 및 수집된 프라이버시 염려 관련 사회심리학 모델들을 가지고 예측한 프라이버시 염려 정도와 실제 조사한 프라이버시 염려 수준을 통계적 방법으로 비교하였다.

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Ubiquitous Public Access 구현을 위한 GIS 기반 대기환경 정보시스템 설계 및 개발 (Design and Development of GIS-based Air Quality Information System for Ubiquitous Public Access)

  • 홍성철
    • 대한토목학회논문집
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    • 제37권1호
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    • pp.195-201
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    • 2017
  • 도시화와 산업화로 악화되고 있는 대기환경은 건강과 밀접한 연관이 있어, 대기환경 개선정책에 대한 시민들의 관심은 증가되고 있는 상황이다. 정보통신기술의 발전으로 일반대중은 다양한 대기환경 정보를 쉽게 접근하고 이용하고 있고, 정책결정권자들은 대기환경문제를 시민들과 소통하기 위해 소셜 미디어 서비스를 이용하고 있다. 또한, 높아진 환경의식으로 대기환경개선을 위한 시민들의 참여와 역할의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 기술적 사회적 변화는 기존 대기환경 정보시스템과 대기환경 정보서비스의 변화를 요구하고 있다. 이에 본 연구에서는 ISO19154의 UPA (Ubiquitous Pubic Access) 모델을 참조하여 GIS 기반의 대기환경 정보시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 공간 상황정보모델을 이용하여, 시민들의 위치와 건강상태에 따른 대기환경정보와 행동요령정보를 제공한다. 또한 시민들은 대기환경정보 시스템을 통해 현재위치와 관심지역의 대기환경에 대한 의견을 표현하게 함으로써, 대기환경 정책결정권자 관련 정책을 수립하는데 참고하도록 하였다.

안드로이드 기반 OpenAPI를 이용한 SNS 연동 지역정보 서비스를 위한 모바일 증강현실 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of SNS-linked Location based Mobile AR Systems using OpenAPI on Android)

  • 김정길;정지문
    • 디지털융복합연구
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    • 제9권2호
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    • pp.131-140
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    • 2011
  • 최근 무선 통신 기술과 반도체 설계 및 공정 기술의 비약적인 발전으로 기존 데스크톱 컴퓨팅 환경은 급속히 테블렛 PC와 스마트 폰 기반의 모바일 환경으로 이동하고 있다. 특히 스마트 폰의 확산은 증강현실 기술을 이용한 사용자 인터페이스의 위치기반 서비스 응용분야를 확대시키고 있다. 이에 본 논문에서는 안드로이드 기반의 OpenAPI를 이용한 증강현실 시스템을 구현하였으며, 동시에 다양한 실시간 사용자의 정보를 이용 가능하도록 위치기반 소셜네트워크 서비스도 OpenAPI를 이용하여 통합 구현하였다. 구현에 이용된 다양한 OpenAPI들은 개발자가 포털 사이트의 방대한 정보에 쉽게 접근하여 어플리케이션을 개발하도록 지원한다. 제안 시스템은 프로토타입으로 구현되어 스카이사의 시리우스 안드로이드 폰에 동작시킴으로 모바일 기기에서도 증강현실을 이용한 위치기반서비스의 가능성을 보여주었다. 또한 사용자의 실시간 사진, 동영상, 메시지 데이터들의 공유가 가능하도록 소셜네트워크 서비스도 효율적으로 연동시켰다.

T-EBOW를 이용한 취업알선 챗봇용 단문 분류 연구 (Short Text Classification for Job Placement Chatbot by T-EBOW)

  • 김정래;김한준;정경희
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.93-100
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    • 2019
  • 최근 각종 사업 분야에서 기업들은 기존 메신저 플랫폼에 인공지능을 더하여 다양한 환경을 대상으로 챗봇 서비스 지원에 주력하고 있다. 취업알선 분야의 기관에서도 취업상담 서비스 품질 제고와 상담 인력 해소를 위해 챗봇 서비스를 요구한다. 일반적인 텍스트 기반 챗봇은 입력된 사용자 문장을 학습된 문장으로 분류하여 적합한 답변을 사용자에게 제공한다. 최근 소셜 네트워크 서비스의 활성화 영향으로 챗봇에 입력되는 사용자 문장은 단문으로 입력되는 경향이 있다. 따라서 단문 분류의 성능향상은 챗봇 서비스의 성능향상에 기여할 수 있다. 본 연구는 취업알선 챗봇을 위한 단문 분류 강화를 위해 기존 연구의 개념 정보뿐만 아니라 번역문 정보를 활용하는 방법인 T-EBOW (Translation-Extended Bag Of Words)를 제안한다. T-EBOW를 기계학습 분류 모델에 적용한 단문 분류의 성능은 기존 방법에 비해 우수한 성능 평가 결과를 보였다.

Reddit 소셜미디어를 활용한 ChatGPT에 대한 사용자의 감정 및 요구 분석 (Analysis of Users' Sentiments and Needs for ChatGPT through Social Media on Reddit)

  • 나혜인;이병희
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제25권2호
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    • pp.79-92
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    • 2024
  • ChatGPT는 생성형 인공지능(Generative AI) 기술을 활용한 대표적인 챗봇으로서 과학기술 영역뿐만 아니라 사회, 경제, 산업, 문화 등 당양한 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 본 연구는 글로벌 소셜미디어 레딧(Reddit)을 활용해 ChatGPT에 대한 사용자의 감정과 요구에 대한 탐색적인 분석을 수행한다. 이를 위해, 2022년 12월부터 2023년 8월까지의 댓글 10,796건을 수집하여 키워드 분석, 감성 분석, 니드마이닝(Needmining) 기반 토픽모델링을 실시하였다. 분석 결과, ChatGPT에 대한 댓글에서 출현 빈도가 가장 높은 단어는 "time"으로 답변의 신속성, 시간 효율성, 생산성 향상을 강조한 것으로 나타났다. 사용자들은 ChatGPT에 대해 신뢰와 기대의 감정과 동시에 사회적 영향에 대한 두려움과 분노의 감정을 표현하였다. 또한, 토픽모델링 분석을 통해 잠재적 니즈(Needs)를 포함한 14개의 주제를 도출하였고, 사용자들이 특히 ChatGPT에 대한 교육적 활용과 사회적 영향에 많은 관심을 보였다. 또한, ChatGPT와 관련된 언어모델, 직업, 정보, 의료, 서비스, 게임, 규제, 에너지, 윤리적 문제 등 다양한 주제들이 논의된 것을 알 수 있었다. 분석 결과를 바탕으로 사용자들의 요구를 반영하여 향후 실행계획의 방향을 제시하였다. 본 연구는 향후 ChatGPT를 이용하여 제품과 서비스를 개선하고, 새로운 서비스 플랫폼 기획 단계에서 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.