하이브리드 네트워크 인프라는 Internet2, SURFNet 등의 선도 연구망 커뮤니티에게 가장 우선적인 기술로 대두되고 있다. 그러나, 첨단(high-end) 응용의 종단 간 협업 연구를 위하여 필수적인 하이브리드 연구망 간의 인터도메인 협업 인프라는 실질적인 아키텍쳐의 설계와 구현에 있어서 아직도 많은 연구를 필요로 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 하이브리드 연구망 기반의 분산 가상형 네트워크 운영과 리소스 정보 관리를 위한 프레임워크를 제안하고, 이를 기반으로 코어 시스템을 구현하였다. 제안된 프레임워크는 멀티도메인 하이브리드 연구망 운영과 관리를 위하여 분산형 아키텍쳐로 설계되었다. 분산 가상형 네트워크 운영 프레임워크는 네트워크 도메인 내에서 자치성과 독립적인 제어를 유지하면서 인터도메인 네트워크 간의 협업을 가능케 함으로써, 연구자 및 실험자가 스스로 생성한 가상 네트워크를 운영 관리 할 수 있는 환경을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 제안된 프레임워크를 위한 세부적인 구조와 기술을 다루며, 이러한 환경이 어떻게 고성능 첨단(high-end) 응용을 위하여 활용될 수 있는지에 대하여 고찰한다.
최근 사이버 커뮤니티의 온라인 사회네트워크 관한 관심이 증대되고 있다. 사회네트워크의 최대의 과제는 인간 자본이 형성으로 이어질 수 있는가 이다. 사람들은 다른 사람들과 가상 커뮤니티 안에서 계속적인 접촉을 바탕으로 서로 관계를 형성하고 이것이 다시 사회네트워크로 이어져 인적네트워크를 형성한다. 사회 네트워크는 자신이 동원 할 수 있는 인적 네트워크의 총합이라 말할 수 있다. 본 연구의 목적은 사이버 커뮤니티 안에서의 사회 네트워크의 형성에 영향을 주는 변수를 찾기 위함이다. 우리는 연구를 위해 이용동기, 자기개방성, 상호작용성을 독립변수로 선정하고 종속변수로 지식공유, 관계강화 선정하여 다중회귀 분석을 실시하였다. 데이터는 대학생들을 대상으로 설문지를 이용하여 수집하였고, 표본으로 256명을 사용하였다. 그 결과 독립변수들이 지식공유에 정의 영향을 미치는 것을 확인 하였다. 하지만 관계 강화에는 정의 영향을 미치지 못하는 것으로 분석 되었다. 지식공유가 가지는 시사점으로는 현대의 전문화된 사회에서 자신의 분야가 아닌 타 영역에 관한 보다 쉽고 안정적으로 지식획득을 할 수 있고 타 영역에 접근할 수 있는 점이라 하겠다.
이 시대의 청년문화가 가지고 있는 의미를 이해하기 위해서 청년층이 주로 이용하는 미디어인 게임과 게임의 커뮤니티를 분석한다면 대중문화의 텍스트이해와 수용자 입장을 좀 더 의미있게 분석 할 수 있다. 미디어와 문화의 관계는 미묘한 상호작용의 중계여서 내용분석과 담론 분석을 통한 접근방법을 택하였다. 분석 대상은 플레이어들의 정체성이 투사된 육성 시뮬레이션게임 <심즈2> 에 대한 국내 커뮤니티이며 내용 분석과 담론분석을 통하여 사회적 문화적 의미를 찾아보고자 하였으며 내용분석을 통해 심즈2 플레이어들이 이야기 하는 담론의 내용적 특징을 알 수 있었다. 내용분석에서 나타난 커뮤니티의 내용적 특성을 본 연구는 크게 자아실현및 정체성의 공방 그리고 젠더문제에서의 실험적인 대리만족과, 참여하는 게이머로 문화재생산으로의 의미가 있으며 가상소비의 확산, 반사회적 행위에 대한 성찰로 사회적 문화적 의미를 가진다는 것을 알 수 있었다.
최근 Web 2.0 발달과 더불어 블로그나 온라인 카페 등 웹 상의 네트워크화 된 정보 공간에 사용자가 자신의 개인적인 정보를 자유롭게 게재할 수 있도록 하는 서비스가 증가하면서, 이 사용자들 간의 관계에 초점을 맞춘 소셜 네트워크 분야의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이와 같은 사용자들은 단순히 사회적인 측면뿐만 아니라 교육, 정치, 경제 등의 다양한 분야의 가상의 커뮤니티를 형성함으로서 현대 사회의 주요한 한 부분으로 자리매김하고 있다. 하지만 많은 소셜 네트워크 서비스가 정보자원을 컴퓨터가 처리할 수 있는 의미적인 정보로 표현하고 있지 않기 때문에 서로 다른 도메인 간에 공유와 재사용이 제대로 이루어지지 않고 있다. 또한 사회적 개체들 간의 관계가 명확하게 정의되어 있지 않아 알려져 있지 않은 의미적 관계를 발견해내는 소셜 네트워크 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 가상 커뮤니티의 사용자들이 업로드 한 사진 데이터를 이용하여 사진 속의 개체나 소유자들 간의 사회적 관계를 분석하기 위해 시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크 분석 시스템을 제안한다. 온톨로지를 기반으로 사진에서 추출된 얼굴 개체간의 관계와 이미 인맥 관계를 형성하고 있는 사람들의 정보적 연결성을 명확하게 정의하고 도메인 규칙을 활용하여 의미 있는 사회적 연결 관계를 추론한다. 최종적으로 이를 그래프로 시각화하여 사용자에게 제공함으로써 온라인 상에서 형성된 커뮤니티 내에서 효율적인 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis)을 도모하고 이를 기반으로 다양한 응용 분야에 활용하는 방법을 모색한다.
본 연구에서는 교육환경 변화에 따른 대안적 교육체제 탄생으로 캠퍼스가 없는 대학이 출현함에 따라 행정적인 뒷받침을 할 수 있는 문서관리시스템을 설계하였다. 특히 가상대학에서 필요로 하는 멀티미디어 문서를 효율적으로 관리하고 프리젠테이션 할 수 있는 문서관리시스템을 3개의 계층구조로 구성하였다. 시스템의 전체 구성도는 XML을 기반으로 한 문서생성, 저장, 검색시스템으로 구성하였으며, 사용자측 구성에서는 문서의 등록 수정 삭제를 수행하는 문서작성과 검색을 주요 기능으로 하는 일반사용자로 구성하였다. 연구자가 제안한 본 논문의 문서관리시스템 구현 환경에서는 문서를 등록하고 결재 및 열람하는 사람도 사용자로 구현하였다. 따라서 본 논문에서는 가상대학 문서관리시스템 홈페이지 구성을 사용자등록 포탈시스템 로그인에서 각 시스템연결에 따른 포탈시스템(커뮤니티, 전자결재, 웹메일, 문서함관리. 원스톱, 포틀릿)으로 구성하였다. 또한 본 연구에서는 가상대학 문서관리 시스템이 효율적이고 신속한 업무향상을 위한 절차적 과정을 개발하는 측면에서 이루어졌다.
코로나19의 장기화로 새로운 경험을 즐기려는 MZ세대의 영향력 확장과 함께 메타버스는 이제 디지털 뉴딜의 핵심 키워드 중 하나로 꼽힐 만큼 국가 정책에서부터 마케팅 및 교육 영역에 이르기까지 단기간 내 국내 주요 트렌드 화두의 중심으로 자리 잡고 있다. 메타버스 플랫폼을 통해 아티스트가 활동하는 등 엔터테인먼트 산업에서도 메타버스는 예외 없이 그 활용도가 높아지고 있다. 그간 메타버스에 대한 논의가 주로 기술이나 기술적인 대상을 중심으로 이루어졌다면, 본 연구는 최초로 가상과 현실 세계가 통합되어 연결되어 있는 아이돌 그룹인 에스파 사례를 통해 수용자들은 메타버스를 어떻게 이해하고 있는지 알아보고자 하였다. 메타버스에 대한 인식 및 수용 방식을 탐색하기 위해 온라인 커뮤니티 사이트인 디시인사이드 내 에스파 갤러리에서 에스파 AI 멤버에 대한 반응을 살펴보았고, 인터넷 민속지학 방법을 활용하여 자료를 수집하고 분석하였다. 분석 결과 가상멤버를 바라보는 관점을 크게 세유형으로 구분하였으며, 이는 첫째, 현실 세계와 가상 세계를 동일시해서 수용하는 유형, 둘째, 현실 세계와 가상 세계를 별도로 인식해 가상멤버를 멤버가 아닌 아바타 혹은 콘셉트로 인식하는 유형, 세 번째는 가상 멤버나 가상 세계를 현실과 분리시켜 인식하는 유형으로 나타났다. 마지막으로 엔터테인먼트 산업에서 메타버스 콘텐츠를 활용함에 있어 이질감없는 기술적 구현, 현실과 가상을 이어주는 연결성 강화, 디지털 콘텐츠로서의 법적 보호 등에 대한 고려가 필요함을 논의하였다.
'협업 네트워크'는 가상기업, 동태적 공급망, 전문가 가상 커뮤니티 등을 포함하는 새로운연구 분야로서 협업 네트워크 조직(CNO)의 생성과 운영에 초점을 둔 모델링 언어가 필요한상황이다. 본 논문은 모델 자체의 표현력과 정보시스템의 구현 용이성을 모두 높인, CNO 대 상의 아키텍처 모델링 언어(CAML)를 제안하기 위한 것이다. CAML은 모델 기반 아키텍처 (MDA)에 입각해서 메타 모델과 도메인 모델을 통합하고 자크만 프레임워크에 입각해서 데이터, 프로세스, 링크, 참여자, 사건, 목적 등의 여러 초점을 통합할 수 있게 한 것이다. 공급망 문제의 모델링과 모델 변경 영향 분석을 통해 CAML의 유효성을 검토하였다.
목적 온라인 커뮤니티에서 지식교류의 질과 양은 지식공유자의 재량에 달려있다. 지식공유자의 공유동기에 대한 이해는 지식교류의 질과 양을 향상시키는데 중요한 첫걸음이 될 수 있다. 이 논문은 온라인 커뮤니티 상에서 지식공유 시에 느낄 수 있는 사회적인 효과에 대한 이해를 돕고자한다. 설계/방법론/접근 지식공유 모델에서, 숙련레벨에 따른 내재적 외재적 동기가치와 변수의 변화를 연구하여 그룹 간 비교한다. 연구모델에서는 명성과 이타주이가 내재적 외재적 동기가치의 선행변수로, 사회적 유대감과 만족이 종속변수로 쓰였다. 자기 결정 이론을 바탕으로 숙련레벨이 선행변수와 종속변수에 다르게 미치는 영향을 연구하고 설명한다. 시사점 2005년 한국 인터넷 커뮤니티에서 정보공유 경험이 있는 사람들을 대상으로 한 설문 중 262개의 샘플을 분석한 결과 사회적 유대감이 중요한 종속변수로 밝혀졌고, 숙련레벨에 따른 그룹 비교 분석은 이타주의가 숙련레벨이 높은 정보 공유자에게만 외재적 동기가치에 반 (-)의 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 또한 내재적 동기가치는 숙련레벨이 낮은 그룹과 높은 그룹에서 만족에 정(+)의 영향을 끼치나 두 그룹은 통계적으로 유의한 차이를 가지면서 숙련레벨이 높은 그룹이 더 강한 영향을 미친다는 결과를 나타냈다.
In this study, we propose a virtual community recommendation model based on user behavioral models. It is designed to recommend optimal virtual communities for an active user by applying case-based reasoning (CBR) using behavioral factors suggested in the technology acceptance model (TAM) and its extensions. Also, it is designed to filter its case-base by considering the user's needs type before applying CBR. To test the usefulness of our model, we conduct two-step validation - experimental validation for the collected data, and survey validation for investigating the actual satisfaction level. Experimental results show that our model presents effective recommendation results in an efficient way. In addition, they also show that the information on the user's needs type may generate opportunities for cross-selling other commercial items.
The rapid growth of blog has caused information overload where bloggers in the virtual community space are no longer able to effectively choose the blogs they are exposed to. Recommender systems have been widely advocated as a way of coping with the problem of information overload in e-business environment. Collaborative Filtering (CF) is the most successful recommendation method to date and used in many of the recommender systems. Therefore, we propose a CF-based recommender system for bloggers in the virtual community space. Our proposed methodology consists of three main phases: In the first phase, we apply the "Interest Value" to a recommender system. The Interest Value is a quantity value about user preference in virtual community, and can measure the opinion of users accurately. Next phase, we generate the neighborhood group based on the Interest Value. In the final phase, we use the Community Likeness Score (CLS) to generate the top-n recommendation list. The methodology is explained step by step with an illustrative example and is verified with real data of a blog service provider.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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