• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.283-285
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• 2008

블로그 월드에는 동일한 주제와 관련된 포스트들에 공통적으로 관심을 보이는 블로거들이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 블로거들의 집합을 블로그 커뮤니티(blog community)라 정의한다. 블로그 커뮤니티는 타겟 마케팅, 양질의 정보 공유, 블로그 월드의 활성화 등 다양한 블로그 비즈니스 정책을 수립하는데 활용될 수 있다. 그러나 블로그 커뮤니티는 카페 등과 달리 멤버쉽으로 운영되는 집단이 아니기 때문에 커뮤니티에 속하는 멤버를 쉽게 파악할 수 없다. 본 논문에서는 주어진 주제와 관련된 블로그 커뮤니티를 추출하는 효과적인 방법을 제안한다. 먼저, 주어진 주제에 대한 시드 포스트들을 선택하고, 이 시드 포스트들을 통해서 주제와 관련된 블로거들을 선택한다. 다음으로, 선택된 블로거들을 통해서 주제와 관련된 포스트들을 선택한다. 위와 같은 과정을 반복해 나가면서 블로그 월드에 존재하는 주어진 주제와 관련된 모든 블로거들을 선발한다. 실제 블로그 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권1호
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• pp.56-69
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• 2010

블로그 월드에는 동일한 주제와 관련된 포스트들과 이 포스트들에 공통적으로 관심을 보이는 블로거들이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 블로거들과 포스트들의 집합을 블로그 커뮤니티로 정의한다. 블로그 커뮤니티는 타겟 마케팅, 양질의 정보 공유, 블로그 월드의 활성화 등 다양한 블로그 비즈니스 정책을 수립하는데 활용될 수 있다. 블로그 커뮤니티는 카페 등과 달리 멤버십으로 운영되는 집단이 아니기 때문에 커뮤니티에 속하는 멤버를 쉽게 파악할 수 없다. 본 논문에서는 주어진 주제와 관련된 블로그 커뮤니티를 추출하는 효과적인 방법을 제안한다. 먼저, 주어진 주제에 대한 시드 포스트들을 선택하고, 이 시드 포스트들을 통해서 주제와 관련된 블로거들을 선택한다. 다음으로, 선택된 블로거들을 통해서 주제와 관련된 포스트들을 선택한다. 이와 같은 과정을 반복해 나가면서 블로그 월드에 존재하는 주어진 주제와 관련된 블로거들과 포스트들을 선발한다. 본 논문에서는 추출된 블로그 커뮤니티 주제의 정확도를 측정함으로써 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권5호
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• pp.385-389
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• 2009

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.845-848
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• 2014

블로그는 인터넷에서 개인의 정보나 의견을 표출하고 커뮤니티를 형성하는데 사용되는 중요한 수단이나, 광고 유치, 페이지 순위 올리기, 쓰레기 데이터 생성 등 다양한 목적을 가진 스팸블로그가 생성되어 악용되기도 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 웹 문서에서 나타나는 특징들을 이용한 스팸 탐지 기법을 제안한다. 먼저 블로그 본문의 길이, 태그의 비율, 태그 수, 이미지 수, 랭크의 수 등 하나의 웹 문서에서 추출할 수 있는 특징을 기반으로 각 문서에 대한 특징 벡터를 생성하고 기계학습을 통해 모델을 생성하여 스팸 블로그를 판별한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 블로그 포스트 데이터를 사용하여 제안방법과 기존의 스팸 분류 연구를 비교 실험을 진행하였다. Bayesian 필터링 기법을 사용하는 기존연구와 비교 실험 결과, 제안방법이 더 좋은 정확도를 가지면서 특징 추출 속도 및 메모리 사용 효율성을 보였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.343-352
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• 2007

최근 Web 2.0 발달과 더불어 블로그나 온라인 카페 등 웹 상의 사용자가 개인적인 정보를 자유롭게 개제할 수 있도록 하는 인터넷서비스가 증가하면서, 이 사용자들 간의 관계에 초점을 맞춘 소셜 네트워크 분양의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 많은 소셜 네트워크 서비스가 정보자원을 컴퓨터가 처리할 수 있는 의미적인 정보로 표현하고 있지 않기 때문에 서로 다른 도메인 간에 공유와 재사용이 어렵고, 사회적 개체들 간의 관계가 명확하게 정의되어 있지 않아 소셜 네트워크 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 가상 커뮤니티 사용자들이 업로드 한 사진 데이터를 이용한 시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크 분석 시스템을 제안한다. 온톨로지를 기반으로 사진에서 추출된 얼굴 개체와의 관계와 이미 인맥 관계를 형성하고 있는 사람들의 정보적 연결성을 명확하게 정의하고 도메인 규칙을 활용하여 의미 있는 사회적 연결 관계를 추론한다. 이를 그래프로 시각화하여 사용자에게 제공함으로써 온라인 상에서 형성된 커뮤니티 내에서 효율적인 소셜 네트워크 분석을 도모하고 이를 기반으로 다양한 응용 분야에 활용하는 방법을 모색한다.

• Spatial Information Research
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• 제20권2호
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• pp.129-136
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• 2012

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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.1332-1343
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• 2006

본 논문에서는 많은 사용자층을 가지고 있는 개인형 커뮤니티를 이용하여 양질의 정보를 중복 없이 집중적으로 관리하고 효과적인 검객 기능을 제공하는 교육용 커뮤니티 서비스 시스템을 제안한다. 이 시스템은 MetaData와 Category를 통해 검색과 관리의 효율성을 높인 것으로 개인형 커뮤니티의 장점은 살리고 단점을 개선한 자기 주도적인 교육용 커뮤니티 시스템이다. 이 시스템을 검증하는 도구로 블로그를 활용하여 자동으로 생성되는 교육용 블로그 체인 서비스인 EduLOG(Educational blog)를 구현하였다. 특별히 세계적인 MetaData의 기반인 더블린코어의 MetaData요소를 근거로 이 서비스에 맞는 MetaData를 추출하였고 교육용 커뮤니티 사이트와 공적인 교육관련 기관들이 제시한 교육 Category를 근거로 새로운 Category를 만들어 이 시스템에 적용하였다. 그리고 이 서비스가 원하는 성능을 제공하는지 웹사이트 평가인증표를 기준으로 설문지를 작성하고 전문가를 통해 평가하였다. 이 평가 결과에 의하면 검색의 정확성, 낮은 재현율, 정보 등록 및 접근의 용이성, Category별 정보의 집중관리 부분 등에서 평균 평점 3.5(/5.0) 이상의 좋은 점수를 얻어 그 효율성을 확인할 수 있었다. 그러므로 본 논문에서 제안한 시스템은 향후 효율적인 정보저장소와 검색소의 역할을 담당할 것으로 확신한다.

• 지능정보연구
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• 제15권1호
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• pp.87-102
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• 2009

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.

• 디지털융복합연구
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• 제10권2호
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• pp.255-267
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• 2012

국내에 정착된 높은 수준의 인터넷 문화는 건강에 대한 대중적 관심과 맞물려 건강정보와 의료상담이라는 새로운 형태로 보건의료체계를 변화시켰으며, 건강정보와 의료상담 시장이 지난 잠재적 가치는 매우 크다고 할 수 있다. 본 연구는 2011년 건강정보의 검색 실태와 온라인 의료상담에 대한 인식도를 알아보기 위해 서울시에 거주하는 20대를 대상으로 임의 추출방법을 통하여 sampling된 499명을 대상으로 설문 조사하였다. 응답자 중 75.2%가 건강정보검색 경험이 있다고 응답했으나, 온라인 의료상담 서비스 이용경험은 7.2%에 불과했다. 의료상담 서비스의 이용목적은 증상치료법(36.9%), 자기관리법(21.4%), 병명 검색(18.8%), 예방법(6%), 병원비(5.4%)순이었다. 건강정보 검색시 이용한 사이트는 포털사이트 지식검색(46.5%), 블로그(26.0%), 인터넷커뮤니티(14.6%), 병원홈페이지(9.9%), 국가운영홈페이지(2.9%) 순으로 집계되었으나, 향후 이용하고 싶은 사이트는 국가운영 홈페이지 (53.0%)와 병원홈페이지(32.8%)로 현재 이용하고 있는 검색 사이트와는 차이점을 보였다. 또한, 사이트 선택기준은 상담자의 신뢰성 (24.1%), 홈페이지 운영기관의 신뢰성(23.7%), 신속한 답변(21.2%), 상담의 비공개 여부(11.2%), 가입시 기재해야할 개인정보의 정도(8.3%), 회원가입절차 없이도 상담 가능 여부(6.8%), 홈페이지 상담란의 접근성(2.7%)등의 순으로 나타났다. 결론적으로, 20대들에게 건강정보 검색 및 의료상담의 이용이 아직은 미흡한 상태이므로, 인식도를 높이고 사이트의 선택기준, 개인정보공개 정도 및 선호도 등에 맞는 사이트 구축 및 활성에 대한 노력이 필요하다.