• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.42-53
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• 2020

소셜 네트워크 서비스의 발전과 함께 다양한 응용에서 객체 간의 관계를 표현하기 위한 그래프 자료구조가 자주 활용되고 있다. 최근에는 실시간 그래프 스트림에서 서브 그래프 매칭의 요구가 늘어나고 있다. 따라서 실시간 그래프 스트림에서 높은 응답성을 위한 효율적인 근사 Top-k 매칭 기술이 필요하다. 본 논문에서는 그래프 스트림 환경에서 데이터 재사용을 고려한 근사 Top-k 서브 그래프 매칭 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 대용량 스트림을 효율적으로 처리하기 위해서 기존 분산 스트림 처리 플랫폼인 스톰을 활용하고 스트림 처리 비용을 감소시키기 위한 기존 데이터 재사용 방법을 활용한다. Top-k 결과 생성을 위해서 거리 기반의 요약 색인 기법을 제안한다. 제안하는 요약 색인은 사전에 선택된 정점 간의 거리 값만을 저장하기 때문에 색인의 부하가 적다. 제안하는 요약 색인에서의 근사 Top-k를 수행하여 사용자에게 근사한 k개의 결과를 제공한다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 실세계 그래프 데이터 집합에서의 성능 평가를 수행한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권3호
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• pp.219-228
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• 2008

실시간 소셜(Social) 네트워킹 서비스를 위해서, 사용 가능한-통합적-유비쿼터스 (U3) 웹 서비스에서의 모바일 상호작용을 연구하였다. 실시간 소셜 네트워크를 위한 편리한 모바일 HCI로서, 또한 유비쿼터스 웹 서비스에서의 메타데이터 정보 색인 키로서, 다국어 한 글자 도메인 명(예, 김.net, 이.net, 가.net, ㄱ.net, ㄴ.net, ㅎ.net, ㅏ.net, ㅔ.net, ㄱ.com, ㅎ.com) 은 소셜 정보를 검색하고 또한 등록할 때 편리한 모바일 인터페이스이다. U3 웹 서비스의 예로서, 실시간 소셜 네트워킹 서비스 구현과 함께 모바일 상호작용을 위해 스케치된 디자인 목표와 한국, 일본, 중국에서의 모바일 상호작용 경험을 소개한다. 또한, 소셜 네트워킹과 센서 네트워킹 서비스에서 통합 정보관리를 위해, IP 기반의 센서네트워크 (IP-USN)에서 메타데이터 디렉터리 서비스에의 응용 확장 가능성도 소개한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.107-115
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• 2014

최근 소셜 미디어 사용의 증가, 산업간 융합의 확대, 다양한 스마트 기기의 보급을 통한 인터넷의 이용이 증가하면서 수많은 데이터를 발생시키고 있다. 이들 데이터들은 크기가 매우 크고, 형식이 다양하며, 순환속도가 매우 빨라 기존의 데이터 처리기술만으로는 관리와 분석이 어려운 실정이다. 즉, 수십 테라에 이르는 데이터의 폭증 및 데이터의 다양화에 따라 빠르게 분석하는 기술이 미흡하며, 이러한 문제점들을 해결하기 위한 새로운 기술적 방안이 절실히 요구되고 있다. 이러한 빅데이터의 처리기술에 대한 많은 연구가 최근 활성화 되고 있으며, 본 연구에서는 이러한 관점에서 빅데이터 플랫폼의 효과적인 인덱싱 엔진의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 즉, 기존의 데이터 처리기술의 범위를 초과하는 대규모의 데이터 집합을 효율적으로 관리하고, 인덱싱을 통한 검색속도의 향상으로 데이터 분석 시 소요되는 시간 단축을 연구목표로 한다. 본 연구의 실험을 위해서는 대규모 SNMP(Simple Network Management Prtocool) 로그 데이터를 사용하였으며, 효율적 데이터의 인덱싱을 통한 빠른 검색으로 데이터 분석시의 시간을 최대한 단축하고자 하였다. 또한 분석된 데이터의 표현의 가시화를 통하여 사용자의 데이터 분석에도 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제42권4호
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• pp.95-112
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• 2008

폭소노미는 전통적인 분류체계인 텍소노미에 대칭되는 용어로 사람들에 의한 분류법이란 의미로 해석된다. 인터넷 컨텐츠를 대상으로 개방적으로 조직된 레이블로, 소셜 태깅의 결과로 만들어진 협력형 색인이다. 폭소노미는 다양한 이용자가 다양한 관점에서 생성한 태그를 통해 우연한 접근의 기회를 제공하며, 동일한 관심사를 가진 타인과 소셜 네트워크 형성을 위한 연결 고리가 된다. 본 연구에서는 폭소노미의 의의를 짚어보고, 전통적인 텍소노미 시스템을 어떻게 보완할 수 있는지, 그리고 그 문제점과 한계는 무엇인지 고찰해 본다. 더불어 학술정보서비스에 부여되고 있는 폭소노미 태그를 분석하여 그 특징을 살펴보고 폭소노미 시스템의 운영 방향을 제시한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1564-1573
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• 2016

With the spread of social media and mobile devices, people spend more time on online than ever before. As more people participate in various online activities, much research has been conducted on how to make use of the time effectively and productively. In this paper, we propose two methods which can be used to extract highlights and make searchable media indexes using online social data. For highlight extraction, we collected the comments from the online baseball broadcasting website. We adopted peak-finding algorithm to analyze the frequency of comments uploaded on the comments section of the website. For each indexes, we collected postings from soap opera forums provided by a popular web service called DCInside. We extracted all the instances when a character's name is mentioned in postings users upload after watching TV, which can be used to create indexes when the character appears on screen for the given episode of the soap opera The evaluation results shows the possibility of the crowdsourcing-based media interaction for both highlight extraction and index building.

• 정보관리학회지
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• 제27권1호
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• pp.41-60
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• 2010

본 연구에서는 FRBR의 저작 단위로 태그(tag)가 부여되고 있는 LibraryThing에 나타난 태그를 활용하여, 소설(Fiction) 분야 태그들의 특성, 패턴의 형식적인 측면과 동시에 태그의 내용 분석을 시도하였다. 저작의 서지사항 기술 용어, LCSH 용어와 비교하여 관련 정도를 파악하였고, 이에 포함되지 않는 기타 태그의 출처는 어디인지, 저작의 어떤 측면을 표현하고 있는지, 저작과 연계하여 태그의 용어를 살펴보았다. 특히 소설이란 한 분야로 한정함으로써, 소설만이 가지는 특성인 소설의 3요소(주제, 구성, 문체), 소설 구성의 3요소(인물, 사건, 배경)를 반영한 태그를 파악하여, 향후 소설 정보의 조직 및 검색 요소로서 활용할 수 있는 가능성을 보여주었다. 이를 통해 기존의 색인어를 보완하는 폭소노미 태그의 역할을 규명하고 태깅시스템이 나아갈 새로운 방향을 제시하였다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제6권2호
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• pp.46-61
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• 2018

The mobile social networking application Instagram is a well-known platform for sharing photos and videos. Since it is folksonomy-oriented, it provides the possibility for image indexing and knowledge representation through the assignment of hashtags to posted content. The purpose of this study is to analyze how Instagram users tag their pictures regarding different kinds of picture and hashtag categories. For such a content analysis, a distinction is made between Food, Pets, Selfies, Friends, Activity, Art, Fashion, Quotes (captioned photos), Landscape, and Architecture image categories as well as Content-relatedness (ofness, aboutness, and iconology), Emotiveness, Isness, Performativeness, Fakeness, "Insta"-Tags, and Sentences as hashtag categories. Altogether, 14,649 hashtags of 1,000 Instagram images were intellectually analyzed (100 pictures for each image category). Research questions are stated as follows: RQ1: Are there any differences in relative frequencies of hashtags in the picture categories? On average the number of hashtags per picture is 15. Lowest average values received the categories Selfie (average 10.9 tags per picture) and Friends (average 11.7 tags per picture); for highest, the categories Pet (average 18.6 tags), Fashion (average 17.6 tags), and Landscape (average 16.8 tags). RQ2: Given a picture category, what is the distribution of hashtag categories; and given a hashtag category, what is the distribution of picture categories? 60.20% of all hashtags were classified into the category Content-relatedness. Categories Emotiveness (about 4.38%) and Sentences (0.99%) were less often frequent. RQ3: Is there any association between image categories and hashtag categories? A statistically significant association between hashtag categories and image categories on Instagram exists, as a chi-square test of independence shows. This study enables a first broad overview on the tagging behavior of Instagram users and is not limited to a specific hashtag or picture motive, like previous studies.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권9호
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• pp.3102-3119
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• 2021

In the modern rapid growing web era, the scope of web publication is about accessing the web resources. Due to the increased size of web, the search engines face many challenges, in indexing the web pages as well as producing result to the user query. Methodologies discussed in literatures towards clustering web documents suffer in producing higher clustering accuracy. Problem is mitigated using, the proposed scheme, Semantic Conceptual Relational Similarity (SCRS) based clustering algorithm which, considers the relationship of any document in two ways, to measure the similarity. One is with the number of semantic relations of any document class covered by the input document and the second is the number of conceptual relation the input document covers towards any document class. With a given data set Ds, the method estimates the SCRS measure for each document Di towards available class of documents. As a result, a class with maximum SCRS is identified and the document is indexed on the selected class. The SCRS measure is measured according to the semantic relevancy of input document towards each document of any class. Similarly, the input query has been measured for Query Relational Semantic Score (QRSS) towards each class of documents. Based on the value of QRSS measure, the document class is identified, retrieved and ranked based on the QRSS measure to produce final population. In both the way, the semantic measures are estimated based on the concepts available in semantic ontology. The proposed method had risen efficient result in indexing as well as search efficiency also has been improved.

• 산업융합연구
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• 제17권4호
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• pp.95-102
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• 2019

대학은 교육과 연구라는 본연의 목적과 함께 지역사회의 지속가능한 발전에 대한 기여가 요구된다. 최근 대학의 지속가능성 측정도구인 사회경제적 영향(Economic and Social Impact: ESI)이 강조되고 있으나, 이에 관한 연구는 매우 미흡하다. 따라서 본 연구는 기존의 대학의 ESI 지표를 고찰하여 K대학에 적용한 ESI 개발사례를 소개하였다. 본 연구의 방법은 ESI 문헌조사, 국내외 사례분석 및 경제적 파급효과 분석을 수행하였고, K대학에 적용한 사례를 고찰하였다. 연구 결과 수요와 공급 측면의 효과를 모두 포함한 ESI 지표를 개발하였고, 대학의 영향력과 지역사회에 미치는 영향력을 구분한 ESI 산출방법을 제안함으로써 대학이 어떻게 ESI를 측정하고 이를 활용할 수 있는지를 탐색한 사례라는데 그 의의를 가진다고 할 수 있다. 향후 연구는 대학의 ESI 산출 방법론의 고도화, 대학에 적절한 승수개발, ESI 종합 지수화가 필요하다.

• Asian review of World Histories
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• 제4권1호
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• pp.125-132
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• 2016

This paper, as a conlcusion to this special issue, presents the future work that is being carried out at NTU Singapore in collaboration with Microsoft Research and Microsoft Azure for Research. For our research team the real frontier research in world histories starts when we want to use computers to structure historical information, model historical narratives, simulate theoretical large scale hypotheses, and incent world historians to use virtual assistants and/or engage them in teamwork using social media and/or seduce them with immersive spaces to provide new learning and sharing environments, in which new things can emerge and happen: "You do not know which will be the next idea. Just repeating the same things is not enough" (Carlo Rubbia, 1984 Nobel Price in Physics, at Nanyang Technological University on January 19, 2016).