• 디지털융복합연구
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• 제13권9호
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• pp.201-208
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• 2015

SNS와 페이스북과 같은 서비스가 대중화되면서 마이크로블로그와 같은 작은 크기의 빅 데이터 사용이 증대되고 있다. 그러나, 현재까지 작은 크기의 빅 데이터의 탐색 결과의 정확성과 계산비용은 미해결 상태로 남아있다. 본 논문에서는 빅 데이터 환경에서 마이크로블러그와 같은 작은 크기의 텍스트 정보의 탐색 속도를 향상시키기 위한 확률기반의 서브넷 선택 기법을 제안한다. 제안 기법은 데이터의 속성 정보에 확률값을 부여하여 서브넷을 구성하여 데이터 탐색 속도를 높였다. 또한, 제안 기법은 분산된 데이터를 손쉽게 접근하기 위해서 서브넷을 구성하는 데이터 의확률값 간 연계 정보를 쌍으로 처리함으로써 데이터의 접근성을 향상시켰다. 실험결과, 제안 기법은 CELF 알고리즘보다 평균 6.8% 높은 탐지율을 보였으며, 처리시간은 평균 8.2% 단축시켰다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.495-509
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• 2011

기술의 급격한 발달에 따라 유비쿼터스 환경 등 다양한 기술적 기반이 확충되면서 최근 소셜 미디어를 활용한 교육활동인 이른바 소셜 러닝에 관심이 증대되고 있다. 본 연구는 소셜 미디어 콘텐츠를 활용하는 학습자의 다양한 참여유형을 분석하고, 나아가 학습을 촉진시킬 수 있는 전략을 탐구하기 위해 실시되었다. 구체적으로, 연구를 수행하기 위한 연구모형으로서 소셜 미디어 콘텐츠 활용 유형을 크게 두 시각으로 나누어 접근하였다. 첫째는 읽기 및 쓰기활동에 근거한 참여형태에 따른 분류로서 프로슈머형, 생산자형, 소비자형, 그리고 비참여자형으로 구분하였다. 둘째는 수업 활동 및 수업외 활동에 따른 참여내용별 분류로서 수업내용, 수업관리, 정서표현, 그리고 친교활동으로 범주화하였다. 본 연구에서 상정한 참여유형을 실증적으로 검증하기 위해 K대학교 학생 14명을 대상으로 8주간 마이크로블로그를 활용한 소셜 미디어 활동을 실시하였으며, 참여형태 및 참여내용에 따른 다양한 학습활동 결과가 분석되었다. 연구결과에 근거하여 소셜 미디어 활용학습 촉진을 위한 방안으로 학습자 분석의 중요성, 교수자 역할의 증대, 그리고 수업모형의 설계 원리와 관련된 내용이 제시되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.131-140
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• 2013

이 연구는 트윗과 리트윗 행위가 기존 매스미디어의 기능을 제한적으로 대체한다고 가정하고, 트위터 사용자의 리트윗 행위에 내재한 동기를 파악하는 것을 목적으로 하였다. 래더링 방법을 이용하여 트윗된 메시지의 속성 (Attributes), 리트윗을 함으로써 얻는 결과(Consequences), 그리고 이를 통해서 궁극적으로 추구하는 가치(Values)에 대한 참가자들의 응답을 토대로 질적인 데이터를 구성하고, 여기에서 떠오르는 중요한 테마들(theme)을 기록, 분석했다. 그 결과 리트윗의 이유로 두드러지는 것은 공감과 공유를 통한 자기만족의 가치였고, 이를 위해서 화제성과 정보성이 포함된 트윗 메시지들을 리트윗하는 경향이 많다는 것을 밝혔다. 또 다른 테마로는 공감과 공유를 통해서 남들에게 필요한 도움을 직, 간접적으로 주고자 하는 이타적인 목적과 사회발전추구, 공동체적 의식 등의 공동체적 가치 또한 발견되었다. 연구결과 추출된 총 48항목은 요인분석을 이용하여 몇 개의 잠재변인으로 나눌 수 있는가를 살펴보는 후속연구에 사용되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권4호
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• pp.193-200
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• 2016

본 연구는 체험관광객의 관광 소셜미디어 채널의 중요도를 분석하였다. 선행연구를 바탕으로 관광 소셜미디어 채널의 요인을 관광커뮤니케이션 모델, 관광협업모델, 관광콘텐츠공유모델, 관광엔터테인먼트모델 등으로 분류하였다. 계층적 의사결정 방법인 AHP를 이용하여 실증 분석한 결과, 중요도의 측정결과로서 관광커뮤니케이션모델이 상대적으로 가장 주요한 요인으로 도출되었으며, 관광콘텐츠공유모델, 관광협업모델, 관광엔터테인먼트모델 등의 순으로 중요도가 높은 것으로 나타났다. 또한 관광 소셜미디어 채널의 유형 14개의 전체평가요소 우선순위에서 관광커뮤니케이션영역의 소셜네트워킹의 중요도가 가장 높게 나타났으며, 다음으로 관광협업영역의 소셜뉴스, 관광커뮤니케이션영역의 마이크로블로그 등의 순으로 나타났다. 분석결과를 통해 체험관광객의 소셜미디어 채널 효율성 증대 및 활용 전략에 기여할 수 있을 것이다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권9호
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• pp.1043-1051
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• 2016

트위터 문서는 웹 문서에 비해 길이가 짧기 때문에 웹 기반의 개체 링킹 기법을 그대로 적용시킬 수 없어 사용자 정보나 집단의 정보를 활용하는 방법들이 시도되고 있다. 하지만, 트윗의 개수가 충분하지 않은 사용자의 경우 데이터 희소성 문제가 여전히 발생하고 관련이 없는 집단의 정보를 사용할 경우 링킹의 결과에 악영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 기존 연구의 문제를 해결하기 위해 단일 트윗 내의 의미 관련도 뿐만 아니라 사용자의 트윗 집합과 다른 사용자들의 트윗 집합까지 고려하여 데이터 희소성을 해결하고, 관련성이 높은 사용자들의 트윗 정보에 가중치를 주어 트윗 개체 링킹의 성능을 높이고자 한다. 실제 트위터 데이터를 활용한 실험을 통해 제안하는 트윗 개체 링킹 기법이 기존의 기법에 비해 높은 성능을 가지며, 유사도가 높은 사용자의 정보를 사용하는 것이 트윗 개체 링킹에서 데이터 희소성 해결과 링킹 정확도 향상에 연관성이 있음을 보였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제23권1호
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• pp.73-91
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• 2014

Microblog is emerging as a new communication service because of its usefulness and real-time accessability. Recently, microblog services, such as twitter and me2day in Korea, are getting a great attention. Continuous use intention is critical to sustain the service. However, most recent studies are based on Technology Acceptance Model(TAM) and Expectation Confirmation Model(ECM). These models are only focused on individual factors and overlook social influence factors. Social influence has been indicated as a critical factor of technology adoption and diffusion in social context(Davis, 1989; Fulk et al., 1987). In this study, we explore factors related to social influence which effect on continuous use intention for 'me2day' that is one of the most famous microblog in Korea. The purpose of this study is to understand continuous use intention and examine the relationship among social influence factors, social presence, and continuous use intention. To understand the phenomenon of continuous use intention in microblog service, this study employed social influence theory and expanded it by adding personal network exposure and group norm as additional social influence factors. The results show that social identity, group norms, and social presence positively influences continuous use intention. Contrary to our expectation, personal network exposure does not influence on continuous use intention. Academically, this research can contribute to microblog research field through elucidating the relationship among social influence factors, social presence, and continuous use intention. Although there is not enough research which is considered social influence factors as major explanation for continuous use intention, this study can give novel point of view to understand continuous use intention of microblog. Practically, service providers could consider ways to encourage users to continually use microblog service by reinforcing social influence factors and social presence.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2885-2891
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• 2015

온라인 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 트위터는 가장 보편적으로 사용되는 마이크로 블로그인데, 트위터의 개방적 구조로 인해 자동화 프로그램인 트윗 봇이 많이 생성되고 있다. 이 트윗 봇은 적법한 봇과 악성 봇으로 분류되는데, 이 중 악성 봇은 일반 사용자들에게 많은 양의 스팸 정보나 유해한 컨텐츠를 배포하기 때문에 트윗 봇을 검출하는 작업은 반드시 필요하다. 기존 연구에서는 시간적 정보를 활용하여 사람과 트윗 봇을 분류하였다. 본 논문에서는 사용자들의 고 정밀 위치 정보를 알려주는 공간 태그된 트윗 정보를 활용하여 트위터 사용자들의 정확한 위치와 트윗 전송시각을 알아낸 후, 각 사용자의 시공간 엔트로피를 계산하여 트윗 봇을 검출하는 개선된 두 단계 알고리즘을 제안한다. 주요 결과로써, 시간 정보만을 이용한 기존 연구결과보다 각 신뢰도별 봇 검출 확률 및 거짓 경보 확률이 모두 우수하게 나타난다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2878-2884
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• 2015

온라인 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 트위터는 가장 보편적으로 사용되는 마이크로 블로그인데, 트위터의 개방적 구조로 인해 자동화 프로그램인 트윗 봇이 많이 생성되고 있다. 이 트윗 봇은 적법한 봇과 악성 봇으로 분류되는데, 이 중 악성 봇은 일반 사용자들에게 많은 양의 스팸 정보나 유해한 컨텐츠를 배포하기 때문에 트윗 봇을 검출하는 작업은 반드시 필요하다. 기존 연구에서는 시간적 정보를 활용하여 사람과 트윗 봇을 분류하였다. 본 논문에서는 먼저 사용자들의 고 정밀 위치 정보를 알려주는 공간 태그된 트윗 정보를 활용하여 트위터 사용자들의 정확한 위치를 알아낸다. 그리고, 각 사용자의 공간 변수에 대한 엔트로피 값 및 사용자의 장치 정보를 사용하여 새로운 봇 검출 알고리즘을 제안한다. 주요 결과로써, 시간 정보만을 이용한 기존 연구결과보다 각 신뢰도별 봇 검출 확률 및 거짓 경보 확률이 모두 우수하게 나타난다.