• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.12
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• pp.551-561
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• 2016

A user influence discrimination scheme using big data from social networks is needed. In this thesis, we propose a user influence discrimination scheme considering reliability in social networks. The proposed scheme measures reliability scores through social activities and simplifies a social network by collecting only reliable users. It also derives user influence by considering direct and indirect influences that depends on network degree between users. As a result, the proposed scheme improves the expandability of the user influence. In order to show the superiority of the proposed scheme, we compare it with the existing scheme through performance evaluations in terms of reliability and user influence.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.35-36
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• 2016

소셜 네트워크가 발전함에 따라 인맥형성과 정보공유 의 목적뿐만 아니라 마케팅, 추천 등 여러 분야에 활용됨에 따라 정보를 단시간 내에 더 많은 사용자들이 공유하기 위해 영향력이 높은 사용자를 필요로 하고 이를 위해 정확한 사용자 영향력 판별이 요구된다. 그러나 누구나 정보를 공유할 수 있고 그 양이 너무 방대하기 때문에 신뢰성 없는 정보를 공유하는 문제가 발생한다. 이에 본 논문에서는 소셜 네트워크에서 신뢰성을 고려한 사용자 영향력 판별 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 신뢰성에 의한 네트워크 간소화와 사용자의 직-간접적인 영향력을 고려하여 영향력을 판별함으로써 정확성을 향상시킨다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.142-145
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• 2010

정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 방대한 정보 속에서 사용자의 검색 의도에 맞는 정보를 효과적으로 제공하기란 매우 어려워졌다. 따라서 웹 사용자들의 요구사항을 충족시키기 위한 연구들이 활발히 수행되고 있으며, 많은 방법론들이 제시되고 있다. 본 논문에서는 회귀분석이라는 통계학적 기법을 통해 검색 토픽에 대한 사용자의 인적속성들이 미치는 영향력을 산출하였다. 이는 인간이 가진 내재적 특성이 토픽별 검색 성향과 어떠한 연관관계가 있는지를 규명한 것이다. 또한 특정 토픽에 대해 영향력이 높은 인적속성의 일치 여부가 해당 토픽에 대한 사용자 검색성향의 유사정도와 매우 큰 상관관계가 있는 것을 증명하였다. 이와 같은 사실을 기반으로 사용자가 특정 토픽에 대해 검색 시 해당 토픽에 대해 영향력이 높은 인적속성을 확인하고, 이 속성이 일치하는 사람들의 검색 정보를 제공한다면, 사용자는 보다 만족된 검색결과를 얻을 수 있을 것이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.7
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• pp.46-54
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• 2022

The existing methods for determining influence in social networks do not accurately determine the influence of users because they do not delete or update existing relationships before they stop in the face of an increasing number of inactive users on social networks. In this paper, we propose a user influence detremination method using the temporal k-shell decomposition technique based on the creation date of users of social networks. To solve the problem of increasing influence of old users in social networks, we apply k-shell decomposition and age-specific order centrality as attenuation coefficients due to aging in neighbors. The age-decaying k-shell decomposition and age-specific order centrality are searched for influential users at the present time by applying the attenuation coefficient and age-dependent weights. Various performance evaluations are performed to show the superiority of the proposed method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.67-68
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• 2007

블로그 연결망 내에는 다른 사용자들이 블로그 서비스를 활발하게 이용하도록 유도하는 역할을 하고 있는 특별한 사용자들이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 사용자들 가운데 컨텐츠의 영향력이 큰 사용자들을 컨텐츠 파워 유저라고 정의한다. 본 논문에서는 블로그 서비스 활성화를 위한 정책을 수립할 수 있도록 컨텐츠 파워 유저들을 파악하는 기법에 대하여 논의한다. 우선, 각 사용자가 소유하고 있는 각 게시글들의 컨텐츠 영향력을 계량화하는 방법을 제안하고, 이 값들의 합을 이용하여 해당 사용자의 컨텐츠 영향력을 계산하는 방법을 제안한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.5
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• pp.280-291
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• 2018

Recently, various interactions have been actively conducted through sharing and expressing opinions among users in social networks. In this process, since malicious users and fault information spread misinformation, trust is reduced irrespective of their will. To solve this problem, studies have been conducted to determine the trust of a user through direct-connected users. In this paper, we propose a enhanced user indirect trust discrimination scheme considering the connection relation and influence of users. The proposed indirect trust computation scheme derives the user's area of interest through user interaction and reconstructs the existing network considering the user connection relationship. The final indirect trust is also detected by determining whether the user is a malicious user through the influence of the user. Through various performance evaluations, we show that the proposed scheme achieves better performance than the existing method.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.15 no.2
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• pp.181-189
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• 2014

In this paper, using the demographic information of each member of a family, we figured out which member of a family has more influence on channel selection. We conducted an experiment which subdivide each breadwinners' income into 7 phases, and analysis the influence when they watch TV. The breadwinners' influence on TV channel selection is increased as breadwinners' income is getting higher. In the case of spouses, they have consistent influence on TV channel selection without reference to their breadwinners' income. We conducted another experiment which subdivide the youngest person's age in each family into 4 phases to watch the influence on TV channel selection. As the youngest person grows, they have more influence. With the experiments conducted in this paper, we could draw an interesting result, and this result is expected to provide good services such as content recommendation by considering the context of each family.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.2
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• pp.1016-1025
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• 2015

This study tried to identify the influential users of college sports teams' Twitter accounts and categorize them into three groups including an official account, media account, and layperson account. A total of 14 Twitter accounts at NCAA Division 1 universities were selected through convenience sampling method. In men's sports, the greatest number of influential users was layperson account followed by media account and official account. In women's sports, the greatest number of influential users was layperson account followed by official account and media account. The results provided the insight of college sports online social network and will expand the growing literature on social media in sport and offer practical data for marketers to use social media more effectively.

• Journal of the military operations research society of Korea
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• v.34 no.2
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• pp.123-142
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• 2008

This research derived five success factors(the characteristics of system, knowledge, management, organization and users) for knowledge management system(KMS) and empirically analyzed the influence on the performance(usage and user satisfaction) by setting these characteristics to military KMS. This study shows that user characteristic affects most positive(+) effect to usage, and knowledge characteristic affects most positive(+) effect to user satisfaction but organization characteristic affects negative(-) effect to usage and user satisfaction. The result of this research illustrates the successful operation of military KMS and expects the early settlement of the military forces that will establish KMS by reducing initial trial and errors.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.884-887
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• 2010

최근 검색엔진의 효율성을 향상시키고 검색결과에 있어서 사용자들의 요구사항을 충족시키기 위한 연구들이 활발히 수행되고 있으며, 많은 방법론들이 제시되고 있다. 이는 방대한 정보 속에서 사용자의 검색 의도에 맞는 정보를 효과적으로 제공하는 것을 그 목표로 한다. 특히 본 논문에서는 검색하고자 하는 토픽별 사용자의 인적 속성들이 미치는 영향력을 기반으로 사용자간 소셜 관계 지수(SRV : Social Relationship Value)를 산정하는 방법을 제안한다. 소셜 관계 지수란 인간의 내재적인 특성을 수치로 산정한 것으로, 웹 사용자들에게 있어서는 검색 성향의 유사정도와 직결된다. 따라서 검색하고자 하는 토픽별 개인 성향의 유사정도를 수치로 부여하고 유사성이 높은 사람들의 검색 정보를 이용하면 사용자에 보다 만족된 검색결과를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 구글 디렉터리(Google directory)의 정제된 각 토픽별 하위 범주(category)에 대해 선택 결과가 같은 사람들을 대상으로 인적 속성을 분석하고, 그 영향력을 가중치로 적용해 산정된 소셜 관계 지수와 사용자들의 검색 패턴을 비교 하였다. 그 결과 특정인을 기준으로 소셜 관계 지수가 높은 사람들의 검색 패턴이 매우 유사함을 확인 하였다. 이를 통해 토픽별 개인 간 연결 강도가 강할수록, 즉 유사성이 높은 사용자간에는 검색 패턴 또한 유사함을 검증 할 수 있었다.