오늘날 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 등장과 발전으로 인해 이전에는 관찰하기 힘들었던 다양한 형태의 정보가 쏟아져 나오고 있으며 또한 최근에는 사용자 각각의 개성과 기호에 따라 특정 관심 분야를 주제로 공유하는 서비스인 버티컬 SNS (Vertical Social Networking Service)가 주요 연구 분야로 떠오르고 있다. 특히 모바일의 GPS를 통해 수집된 지역 데이터(Geolocation Data)와 소셜 데이터를 통해 공간적 특성뿐 아니라 인문사회학적 측면을 관찰할 수 있어 다양한 연구에서 사용되고 있다. 본 연구에서는 이미지 기반 버티컬 SNS인 인스타그램을 통해 수집된 소셜 데이터를 분석하고 이를 통해 사용자의 공간적 맥락을 바탕으로 소셜 미디어(social media)의 기반을 둔 사용자의 경험을 측정하고자 한다. 따라서 본 연구에서는 사회적 데이터를 통한 경험 공유와 지리적 특성의 경험적 요소 간에 어떤 유형의 공간적 패턴이 존재하는지 탐색하고, 추출 된 데이터를 통해 공유된 경험 구조의 새로운 모형을 고찰하고자 한다.
우리는 지금 스마트 사회에 살아가고 있다. 언제 어디서든 스마트 디바이스를 통해 기존에 PC에서 하던 작업들을 손쉽게 하고 있다. 한편 스마트폰의 확산으로 이용자 수가 급증하고 있는 소셜네트워크 서비스(SNS)는 이용자들이 자신의 일상적인 이야기를 사이버공간에 게시함으로 인해 개인의 사생활 정보들이 노출되고, 그러한 정보들이 범죄에 악용되는 사례들이 눈에 띄게 증가하고 있다. 또한 SNS를 이용한 악성코드의 유포 및 빠른 전파 등도 새로운 보안위협으로 나타나고 있다. 그 밖에 스마트 기기를 대상으로 한 해킹 및 악성코드 감염 등 위협이 증가하고 있는 형편이다. 본고에서는 스마트 사회의 주요 보안위협을 살펴보고 미국, 유럽, 일본, 호주 등 선진국의 관련 정책 동향과 국내 정책과 실태를 분석하여 새로운 정보보호 정책 수립 방향을 제언하고자 한다. 스마트 사회 위험 요소로 가장 보편적으로 사용되고 있는 스마트폰과 스마트폰을 통해 이용되고 있는 소셜네트워크 서비스, 클라우드 서비스의 보안위협을 제기하고 최근 글로벌 이슈로 떠오르고 있는 빅 데이터 환경의 보안위협을 분석하였다. 스마트 사회의 위협을 대비하고 있는 주요국 정책을 살펴보면, 미국의 경우 사회적 합의를 바탕으로한 감시와 통제를 강화하는 정책을 추진 중에 있으며 유럽의 5개국 EU5(영국, 독일, 프랑스, 스페인, 이탈리아)는 스마트폰 위협을 중심으로 공동 대응 방안을 마련하고 있다. 일본은 스마트 워크중심의 보안대책을 강구하고 있으며 호주는 스마트 사회 보안위협에 대한 국민의 인식제고에 주력하고 있다. 국내의 경우도 스마트 사회의 보안위협에 선제적 대응을 위하여 "스마트 모바일 시큐리티 종합계획"을 수립하여 추진중에 있다. 하지만 보안 실태를 보면 스마트 사회 보안위협에 대한 이용자들의 우려는 높은 반면 기업의 보안 대책 마련에 대한 투자는 여전히 미흡한 상황이다. 향후 우리 사회가 디바이스간 융합을 넘어 모든 사물이 연결되는 초(超)연결(Hyper-Connectivity) 시대로 진화되어 가면 편리성이 증대되는 만큼 더 많은 위협에 우리의 일상이 노출되는 문제가 발생하게 될 것이다. 안전한 미래 사회로 진입하기 위해서는 보다 체계적이고 종합적인 정보보호 정책마련이 필요하다. 본고에서는 이를 위한 정책수립의 방향을 제언했다.
빅데이터 시대에는 단순히 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 실시간 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 빅데이터를 효과적으로 분석하는 것이 매우 중요하다. 빅데이터 분석은 데이터 저장소에 저장된 빅데이터 속에서 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세를 발견하여 새로운 가치를 창출하는 과정이다. 빅데이터 분석 도구인 R 언어를 이용하여 비정형 논문 데이터를 빈도분석을 통해 분석결과를 요약과 시각화하고자 한다. 본 연구에서 사용된 데이터는 한국정보통신학회 학회지 논문 중에서 2021년 1월호-5월호 총 논문 104편을 대상으로 분석하였다. 최종 분석결과 가장 많이 언급된 키워드는 "데이터"가 1,538회로 1위를 차지하였다. 따라서 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.
현재 지역 방송사들은 수입원 확보의 어려움으로 인한 재정 부족과 경영 악화를 겪고 있다. 이는 해당 방송사들의 컨텐츠가 지역민들의 관심과 참여를 이끌어내지 못해 시청률이 지속적으로 감소하는데 기인한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 지역 방송과 밀결합된 소셜 네트워크 서비스를 제안하였다. 제안 방법에서는 작성글의 노출 범위를 지역으로 한정하여 기자들이 손쉽게 지역민들의 관심사를 찾을 수 있도록 구성하였다. 또한 지역민들의 작성글 중 기자가 취재 요청한 글들은 메인 화면의 상단에 배치함으로써, 지역민들의 의견이 방송과 직접적으로 연결될 수 있음을 한 눈에 알아볼 수 있도록 사용자 인터페이스(UI)를 구성하였다. 이는 지역민들의 참여를 활성화하고자 위함이다. 제안한 서비스는 울산 지역 방송사인 JCN과 함께 프로토타입 시스템의 형태로 구현되었으며, 본 논문에서는 해당 시스템의 UI 및 시스템 구조, 작성글의 우선순위 산정 알고리즘 등에 대해 소개한다.
최근 스마트 폰 출현과 함께 인터넷 검색, 트위터, 페이스북 등의 SNS(Social Network Service) 가 폭발적으로 성장하고 지속적인 IT 발달로 인해 새롭게 창출, 유통되는 정보 즉, 빅 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있다. 또한 기업 간의 경쟁이 날로 심화되어 가고 있는 가운데 효율적인 경영을 위해서는 시시각각으로 변하는 고객의 니즈를 파악하기 위해 그 어느 때 보다도 고객피드백이 필요한 시대이다. 이를 위해 다양한 고객의 목소리가 담겨 있는 소셜 빅 데이터는 꼭 필요한 자원이기 때문에 모바일 스마트 혁명의 핵심 자원인 빅 데이터를 어떻게 분석, 활용 할 것인지 많은 기업들의 관심이 집중되고 있다. 소셜 빅 데이터의 데이터 수집과 분석은 버즈(Buzz) 모니터링이라는 시스템을 통해 이루어지고 있다. 본 연구에서는 빅 데이터를 분석하는 버즈모니터링에 대해 고찰해 보고 실제 버즈모니터링을 통해 얻은 고객평판 사례를 제시하여 그 결과를 분석하고 시사점을 고찰해 본다. 의료기관 평판 사례분석 결과 각 병원과 평가항목에 따라 호감도가 다르므로 해당병원에서 구체적인 고객의 반응을 실시간으로 파악하여 개선점을 찾을 수 있다.
빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터 분석을 2011년 이래로 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 새로운 가치 창출을 위해 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석 도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 분석하였다. 2017년 10월 8일 시점 1개월 기간을 설정하여 "사물인터넷" 키워드에 대한 대중들의 인식을 분석하였다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 사물인터넷 키워드에 대한 1위 연관 검색어는 기술(995)인 것으로 나타났다. 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.
빅데이터 분석은 데이터 저장소에 저장된 대용량 데이터 속에서 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세를 발견하여 새로운 가치를 창출하는 과정이다. 또한 빅데이터 분석은 소셜 빅데이터, 실시간 사물지능통신(M2M; Machine to Machine), 센서 데이터, 기업 고객관계 데이터 등 도처에 존재하는 다양한 성격의 빅데이터를 효과적으로 분석하는 것을 말한다. 빅데이터 시대에는 단순히 데이터 베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 폭발적으로 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 빅데이터를 효과적으로 분석하는 것이 무엇보다 중요해졌다. 그런데 메타분석은 여러 실증연구의 정량적인 결과를 통합과 분석을 통해 전체 결과를 조망할 기회를 제공하는 통계적 통합 방법이다. 따라서 본 연구는 우리나라에서 2000년-2017년 사이 혁신확산이론 모델을 기반으로 한 주제로 출판된 연구 50개 논문 750개 샘플을 대상으로 하였다.
첨단 정보통신과 모바일 산업의 성장으로 블로그, 소설네트워크 서비스와 같은 사람과 사람, 또는 사람과 정보를 연결, 공유하고 상호 작용할 수 있는 웹 기반의 소셜미디어 산업이 성장하고 있다. 이에 따라 활발히 공유되고 있는 콘텐츠들의 형식도 단순 텍스트에서 위주에서 이미지나 동영상과 같은 멀티미디어 콘텐츠로 변화되고 있다. 이전에는 멀티미디어 콘텐츠 제작이 전문가만의 영역으로 간주되었지만, 최근에는 방대한 양의 콘텐츠들이 UCC 형태로 제작되어 일반 사용자들의 강한 창조적 열의를 느낄 수 있다. 하지만 일반 사용자가 멀티미디어 콘텐츠를 제작하기 위해서는 여전히 콘텐츠 제작 도구 기술 습득 및 제작에 많은 시간이 필요하다. 또한 제작된 콘텐츠들의 품질도 전문가들의 결과물에 비해 만족스럽지 않은 것이 사실이다. 그래서 본 논문에서는 언제 어디에서 누구나 쉽게 멀티미디어 콘텐츠를 제작할 수 있고 그 콘텐츠의 품질도 고려한 웹 기반 자동 영상 제작 시스템을 개발하였다.
인터넷은 단순한 정보습득을 위한 공간을 넘어 사람들이 모여 교류하는 '소통의 장'으로서 역할을 하고 있다. 최근에는 타인과 끊임없이 대화를 나누고 소통하려는 인간의 기본 욕구를 반영한 서비스인 SNS(Social Network Service)가 전 세계의 주목을 받고 있다. 또한 LBS(Location-Based Service)는 GPS, Wi-Fi를 통한 위치정보를 활용하여 업무생산성 개선 및 다양한 생활 편의를 제공하는 서비스이다. 본 논문에서는 안드로이드 OS를 기반으로 LBS와 SNS를 통합한 어플리케이션을 제안한다. 개인용 모바일 정보기기인 스마트폰을 활용하여, 위치정보에 이용자 정보, SNS를 결합하여 서비스를 고도화 한다. 지인들의 위치를 기반으로 현재 상태, 트윗(Twit)을 통해 정보의 공유 및 활용을 극대화 할 수 있다. 이를 통해 사용자들이 적극적이고 용이하게 온라인 Identity를 표현하는 것을 목적으로 본 시스템을 제안한다.
현재 많은 사용자들이 모바일 기기를 통해 소셜 네트워크 서비스(이하 SNS)를 이용하고 있으며, SNS를 통해 수많은 데이터가 생성되고 있다. SNS상의 정보는 다양하고 신속하게 다루어지기 때문에 시대의 주요 사건을 잘 표현한다. 본 논문은 2015년 1월부터 2017년 8월까지의 약 191만개의 트위터 데이터를 수집한 후, LDA 모델링을 통해 주요 키워드를 추출하고 시대별 주요 토픽과 단어를 파악할 수 있는 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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