본 논문에서는 블로그 공간을 텐서로 표현하고, 이를 분석한다. 분석 결과에 따르면, PARAFAC 분해를 통하여 특정 주제를 나타내는 커뮤니티들을 올바르게 파악할 수 있었으며, 각 커뮤니티에서 영향력 있는 블로그들과 키워드들, 그리고 권위 있는 포스트들을 식별할 수 있었다.
1997년 미국에서 웹web에 쓰는 일지log라는 의미로 읆 붙여진 블로그는 이제 10년이라는 나이테를 인터넷이라는 공간에 아로새겼다. 10년이 지난 지금 거대 미디어에서 일방적으로 제공되는 정보가 아닌, 개개인의 살아있는 지식과 논리, 감정을 담아내는 새로운 1인 미디어 블로그. 미디어로서의 블로그의 새로운 가치를 만들어내며 진정한 미디어 2.0 회사로 발돋움 하고 있는 미디어U(대표 이지선)을 만나본다.
본 논문에서는 블로그 공간에 존재하는 블로거와 포스트들을 링크 기반 클러스터링을 통해 클러스터링하고자 한다. 먼저 기존 링크 기반 클러스터링 방안 중에서 블로거와 포스트들을 클러스터링하는데 가장 적합한 LinkClus를 선택한다. LinkClus를 블로그 공간에 적용하기 위해서 블로거와 포스트를 각각 하나의 타입으로, 블로거와 포스트 사이의 액션을 링크로 사상한다. 정확한 클러스터링을 위하여 클러스터의 대상을 여러 주제에 관심을 가지는 블로거 대신 하나의 주제만을 나타내는 폴더로 한다. 또한 노이즈의 발생 가능성을 높이는 링크가 아주 적은 블로거와 포스트를 클러스터링 과정에서 제외 시킨다. 실험을 통하여 제안하는 방안을 이용한 클러스터링 결과가 내용적으로도 유사한지 검증한다.
최근 블로그 사용이 급증하면서 방대한 양의 블로그 자원으로부터 적합한 자원을 추출하여 사용자에게 제공하기 위한 연구들이 시도되었다. 이들 연구 중 OSEM(Ontology-based Semantic Blog Model)은 블로그 공간(Blogosphere) 내 지식베이스를 효과적으로 모델링하기 위해 이를 온톨로지로 정의한 모델이다. OSEM을 시맨틱 웹 환경에서 활용하기 위해 본 논문에서는 매핑 기법을 적용하여 OSEM의 지식베이스를 OWL로 변환하고, OWL로 변환된 온톨로지에 SWRL 추론과 SPARQL 질의를 적용하여 블로그 사용자에게 유용한 관심 커뮤니티를 추천하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 OSEM 내 지식베이스를 OWL로 변환함으로써 시맨틱 웹 환경에서의 공유와 재사용을 가능하게 하고, 제안한 추론 기법을 적용하여 사용자 관점의 관심 블로그 커뮤니티 추천을 가능하도록 한다.
최근 ISO/TC211, OGC, INSPIRE 등 국제기구들을 중심으로 시맨틱 기술을 활용한 공간정보의 공유 노력이 진행되고 있다. 또한 스마트폰의 대중화와 소셜 네트워킹 서비스의 활성화로 인해 온라인 소셜 커뮤니티에서 이슈를 추출하기 위한 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 응용 수준에서 가용한 공간정보 온톨로지는 부족한 실정이며, 소셜 네트워크 서비스에서의 공간정보 추출 역시 텍스트 마이닝을 통한 지오코딩 부분에 집중되어 있다. 따라서 소셜 미디어 정보에서 공간 현상을 추출하여 시맨틱 공간 지식으로 변환하기 위한 방법은 매우 유용하게 활용될 수 있다. 또한 공간 현상을 단순한 빈발 키워드가 아닌 연관 이슈의 형태로 사용자에게 제공함으로써 공간상에 발생하는 이슈에 대한 이해도를 향상 시킬 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 소셜 미디어 서비스의 하나인 마이크로 블로그를 기반으로 데이터를 수집하여 데이터 마이닝 기술을 접목하여 연관 이슈를 추출하고, 이를 시공간 지식으로 변환하기 위한 공간 이슈 온톨로지 모델을 제안하였다. 이를 통해 향후 관련 시스템의 개발을 위한 참조모델 및 공간 온톨로지 구축을 위한 모델로써 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
블로그는 인터넷 공간에서 가장 손쉽게 정보 출간, 토론 참여, 커뮤니티 형성하는 수단이다. 그러나 최근에 광고를 유치하거나 페이지 순위를 올리기 위한 목적의 다양한 스팸 블로그가 범람하고 있다. 본 연구의 목적은 웹 환경에서 이러한 스팸 블로그(Splog)를 자동으로 판별하는 시스템을 개발하는 것이다. 먼저 블로그의 HTML을 제거한 후 품사를 부착하였다. 어휘/품사 쌍을 자질로 사용하였으며 카이제곱 통계량을 이용하여 유용한 자질을 선택하였다. 선택된 자질의 가중치를 벡터로 표현한 후, 지지벡터기계(Support Vector Machines)를 학습하여 자동으로 스팸 블로그를 판별하는 시스템을 제안하였으며, SPLOG 데이터 집합으로 실험한 결과 F1척도로 90.5%의 정확률을 얻었다.
본 논문은 위치 정보 검색 서비스에서 POI에 등록된 업소의 정보 열람 시 연관된 블로그 문서를 보다 정확히 제공하고 해당 문서의 신뢰도를 분석하기 위한 기법을 제시한다. 이 기업은 업소명위주로 문서를 통합하여 연관되지 않은 문서를 제공하는 문제를 해결하기 위해 POI에 등록된 업소명뿐 아니라 주소 정보를 추가적으로 이용한다. 또한 시간에 지남에 따라 정보가 변질되는 위치 정보 블로그 문서의 신뢰도를 제공하지 않아 문서의 정확성을 판단 할 수 없는 문제를 해결하기 위해 문서가 포스팅된 시간 정보를 이용하여 문서의 신뢰도를 분석한다.
본 논문에서는 링크 기반 유사도 계산을 이용해서 블로그 공간에서 사용자가 관심을 가질만한 게시글들을 사용자에게 추천하는 방안을 제안한다. 제안된 방안은 사용자가 관심을 가졌던 게시글들 중에서 시드 게시글을 선택하고 링크 기반 유사도를 계산하여 시드 게시글과 가장 유사하다고 판단되는 k개의 게시글들을 사용자에게 추천한다. 또한, 시드 게시글들 중에서 추천하고자 하는 주제가 아닌 다른 주제의 게시글들이 잘못 추천되는 문제를 해결하기 위해서 시드 게시글과 동일한 주제라고 확실시 되는 게시글들만을 점진적으로 찾아 추천하는 방안을 제안한다. 실제 블로그 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안하는 추천 방안의 우수성을 검증한다.
본 연구의 목적은 정보통신기술의 발달로 인해 급속도로 확장되고 있는 가상공간과 물리적 실재공간 사이의 상호작용 과정을 밝히는 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 가상공간의 하나인 인터넷 블로그에서 이루어지는 실재공간 서울 북촌에 대한 정보와 이 지역 경제경관 변화의 관계성을 분석해 보았다. 특히 이 지역에 대한 인터넷 블로그의 게시물 수 및 정보 검색 수와 북촌지역의 경제경관 변화를 주도하는 음식점 개점수의 변화 사이에 연관성을 찾아보고자 하였다. 또한 설문조사를 통하여 북촌지역에 대한 정보수집 경로와 정보 검색 후 실제 지역 방문으로 이어 지어지는지 여부 등에 대한 행태적 정보를 수집하였다. 설문조사 결과 가상공간과 실재공간의 상호작용 가능성은 매우 명백하게 나타났다. 실제로 많은 사람들이 물리적 실재공간에 대한 정보를 가상공간을 통해 얻고 있으며, 가상공간에서 취득한 정보는 물리적 실재공간 방문에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타난다. 특히, 컴퓨터와 같은 정보통신기기를 상대적으로 잘 다루고 인터넷 환경에 노출되는 기회가 많은 젊은 층에서 인터넷을 통한 정보취득 경향이 높게 나타나며, 여성의 경우와 학생과 사무관리직에서 그 영향력이 보다 크게 나타나고 있다. 이러한 분석 결과를 토대로 실재공간과 가상공간의 상호작용에 대한 개념적 모형을 제시하였다.
본 논문에서는 계층화된 개념 지식인 온톨로지를 블로그 환경에 적용함으로써 시스템 관리자가 블로그 공간(Blogosphere)을 체계적으로 분석, 관리할 수 있는 온톨로지 기반 시맨틱 블로그 모델을 제안한다. 제안 모델에서 시스템 관리자는 온톨로지 용어 사이에 설정된 다양한 관계성 링크를 추적하고 분석함으로써, 블로그 사용자들이 다양한 관점에 따라 유기적으로 원하는 블로그 자원에 접근할 수 있도록 지원한다. 즉, 블로그 들간에 이루어지는 상호작용 활동을 파악하고 상호작용을 기반으로 동적으로 관심커뮤니티를 형성해주며, 시스템은 이를 적절한 사용자들에게 추천 방식으로 제공해 주는 기능을 지원한다. 제안 모델의 지원 기능을 체계화하기 위해 본 논문에서는 1) 블로그 환경에 사용되는 자원과 관련된 정보를 객체와 관계성으로 표현한 뒤 2) 이들을 대상으로 구조적 연산을 지원하는 일련의 연산자 집합 및 이들간의 조합으로 구현되는 시스템 질의 처리 과정을 정형화한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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