본 연구의 목적은 초등학생의 또래관계 네트워크 특성을 탐색하고, 그 특성이 독서능력에 미치는 영향을 파악하여 독서교육방안을 제안하는 것에 있다. 연구를 위해 소셜네트워크분석(social network analysis)을 활용하였고, 또래관계와 독서능력과의 관계를 알아보기 위해 중심성 분석과 QAP 상관관계 및 QAP 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 초등학생의 또래관계에서 친구관계보다는 도움관계가 독서능력과 관련이 있음을 제시하였다. 그러나, 친구관계가 도움관계 네트워크에 영향을 미치고 있어 독서능력의 향상을 위해서는 친구 및 도움관계 네트워크의 관계를 모두 고려해야 함을 파악할 수 있었다. 이러한 네트워크 분석결과는 상황과 학습 목적을 고려한 독서 전, 중, 후와 같은 시기별 활동이나 개인, 모둠, 전체 활동 같은 구성원 조성에 유용할 수 있는 독서교육방안을 제시하였다는 것에 의의가 있다.
소셜 네트워크 서비스의 증가로 인해 개인의 관심분야의 수집과 분석이 용이해졌을 뿐만 아니라, 많은 양의 정보를 활용할 수 있게 되었다. 이에 빅 데이터를 이용한 분석이 여러 분야에서 제안되고 있다 한편, 광고효과 측정 방법에 있어서 빅 데이터 분석은 많은 부분 정확도가 떨어지고, 시간이 오래 걸린다는 단점이 있었다. 때문에 본 시스템에서는 소셜 네트워크에서의 데이터를 파싱하여 TV 광고에 대한 사람들의 반응을 분석하고 그 효과를 그래프로 보여주도록 제작하였다. 본 시스템을 통해 광고효과 분석이 기존보다 빨라졌으며 다양한 방식의 분석이 가능해졌다.
본 연구는 소셜 미디어 참여 관련 연구 베타분석을 위해 네트워크 분석과 클러스터링 기법을 활용하였다. 주경로 분석 결과 37개의 주요 연구가 추출되었고 커뮤니티 관련 네트워크와 뉴 미디어 관련 네트워크 두 가지로 구분되었다. 연결망 분석과 클러스터링 결과 네가지 클러스터가 형성되었다. 본 연구는 학술 데이터를 활용해 연구 동향을 거시적으로 파악하며 그 방법론으로 네트워크 분석과 기계학습을 활용하였다는 학술적 의의를 가진다.
SNS와 스마트 기기가 보편화 되면서, 뉴미디어로 떠오르고 있는 팟캐스트 이용자가 계속적으로 증가함에 따라 전문 검색서비스의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 사용자들이 팟캐스트를 검색할 때, 사용자들의 소셜 네트워크 정보를 이용하여 관심도가 높을만한 팟캐스트를 추천하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안한 소셜 네트워크 기반 팟캐스트 검색시스템(PODSSO)은 필요한 팟캐스트 정보만을 웹에서 수집하고, 사용자들의 소설 네트워크를 분석하여, 사용자들에게 보다 신뢰성 있고 관심있는 팟캐스트 검색 결과를 얻을 수 있게 해준다.
최근 소셜 네트워크 서비스는 언제 어디서나 정보를 누구라도 손쉽게 전달하고 볼 수 있는 수단으로 각광받고 있다. 소셜 네트워크 서비스의 주요한 특징은 사람과 사람, 사람과 정보, 정보와 정보 간의 관계 네트워크로서, 사용자가 능동적으로 참여한다는 것이다. 하지만 범람하는 수많은 정보들 속에서 사용자가 직접 정보를 검색 및 분류해야 하는 과정은 사람과 정보간의 관계 네트워크 측면에서 소셜의 의미를 충족하지 못한다. 이러한 기존의 정보 활용법은 사용자의 선호도에 따른 맞춤형 정보의 수용과 공유를 제시하지 못하고 있다. 본 연구에서 설계된 사용자 맞춤형 서비스 시스템은 사용자의 상황인식 속성정보와 이에 따른 선호도를 평가하는 알고리즘을 기반으로 하여 보다 효율적인 커뮤니티 공간이 제공될 수 있는 맞춤형 커뮤니티 서비스 시스템을 설계 제안한다. 제안된 시스템에서는 소셜 네트워크 서비스에서 사용자가 텍스트를 읽거나 작성하는 행위를 바탕으로 사용자의 관심사를 제공된 알고리즘으로 분석하여 사용자의 선호도에 따른 정보를 분류하고, 사용자의 인적정보로부터 선별한 유사 사용자들을 통해 신뢰성이 높은 정보를 우선적으로 선출한다. 따라서 사용자의 속성과 선호도를 고려한 상황인식 정보를 제공함으로써 사용자가 직접 정보를 검색 및 분류하는 과정을 단축하고 정보의 신뢰성을 향상할 수 있는 방법을 제시한다. 이러한 상황인식 기반의 맞춤형 커뮤니티 서비스 시스템은 실시간으로 많은 정보가 공유되는 서비스에서 다양하게 적용되어 인터넷 신문, 타겟 마케팅 광고 등의 응용분야에서 다양한 정보제공 서비스 시스템으로 적용될 수 있을 것으로 본다.
소셜 네트워크의 인기와 모바일 네트워킹의 발전으로 인한 모바일 소셜 네트워크는 모바일 기기들 사이의 정보 유포의 기회를 가져왔다. 이에 따라 거대한 모바일 소셜 네트워크에서 정보 유포는 중요한 이슈이다. 많은 연구는 diffusion minimization 으로 다뤄져 왔으며 최소한의 시간에 적절한 k 유저로부터 정보를 최대한 유포하는 기법으로 영향력 최대화 문제와 유사한 연구이다. 우리는 모바일 소셜 네트워크 환경에서 이동 패턴과 정보유포와의 연관성을 연구한다. 실험은 기회적 네트워크 환경 시뮬레이터에서 GPS 이동 노드 추적 기반으로 연구 결과를 도출한다. 추가적으로 다양한 커뮤니케이션과 k 개수에서 우리의 연구가 기존 기법보다 정보유포를 더 효과적으로 하는 것을 설명한다.
최근 소셜네트워크게임은 지인과의 관계에 중점을 두면서 여성 유저들과 40대 이상의 고연령층 유저들을 게임 시장으로 끌어내는 등 이용자층 확대에 큰 기여를 하고 있다. 그래서 소셜네트워크게임에 대한 관심과 산업적 확산이 폭발적인 데 반하여 소셜네트워크게임에 대한 학술적인 연구가 미흡하다. 본 연구는 게임전문가와의 심층면담을 통해 최근 성공한 소셜네트워크게임의 성공요인을 살펴보고 이에 대한 개발 지침을 마련하는데 목적이 있다. 소셜네트워크게임 가운데 상업적으로 성공하고 최고의 이용자 수를 갖고 있는 대표적인 게임인 팝벌을 대상으로 핵심 성공요인을 고찰하였다. 그 결과 사회적 교류, 간단한 인터페이스, 비동기 방식, 도구적 합리성 요인이 도출되었다. 본 연구결과를 통해 성공적인 소셜네트워게임을 개발하기 위한 지침으로 활용 될 것으로 기대된다.
단순한 소통 미디어였던 소셜 미디어가 최근에는 트위터, 페이스북을 중심으로 활성화되면서 소셜 네트워크 서비스의 활용 및 중요성이 점차 커지고 있다. 기업들은 소셜 네트워크의 빠른 정보 확산 능력을 통해 마케팅에 적극 활용하고 있지만, 정보 확산 능력이 커지면서 이에 대한 역기능 또한 증가하고 있다. 소셜 네트워크는 사용자들의 친분 및 관계를 기반으로 형성되고 소통하기 때문에 스팸, 악성코드 유포에 대한 효과 및 확산 속도가 매우 빠르다. 이에 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서 악성 데이터 확산에 영향을 미치는 파라미터들을 도출하고, XSS Worm과 Koobface Worm의 확산 실험을 통해 각각의 파라미터들의 확산 능력을 비교 분석한다. 또한, 소셜 네트워크 환경에서의 구조적 특징을 고려하여 정보 확산에 영향을 미치는 파라미터에 기반 한 악성 데이터 확산 모델을 제안한다. 본 논문이 제안하는 방법의 실험을 위해 역학 모델인 SI 모델을 기반으로 BA모델과 HK모델을 구성하여 실험을 진행하고, 실험의 결과로 XSS Worm과 Koobface Worm의 확산에 영향을 미치는 파라미터는 군집도와 근접 중심성임을 확인할 수 있었다.
링크 예측 기법은 소셜 네트워크 분석 중 한 방법으로서 그래프 내에서 추가적으로 발생하는 링크를 어떻게 예측하여 네트워크에 추가하는 가에 대한 문제이며 소셜 네트워크의 친구 추천 서비스, 상관 관계 분석, 테러리스트 네트워크 모니터링 등 여러 분야에서 사용되고 있다. 그러나 데이터가 대용량화 됨에 따라 모든 데이터를 메모리에 적재하지 못하거나 최단경로 알고리즘의 반복 수행 등 많은 수행시간을 요구하기 때문에 분산 처리 환경이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 프리겔 기반의 모든 노드들 간의 최단경로를 찾는 알고리즘의 반복 수행을 제거하여 수행속도를 향상시킨다. 다양한 데이터 셋에 따른 수행 시간을 측정하여 제안하는 기법의 우수성을 보인다.
사회학에서 시작된 소셜 네트워크 분석은 최근 페이스북, 트위터 등의 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 확산과 함께 경영분야에 적용하게 되었다. 특히 고객들 간의 통화를 중심으로 이루어지는 통신의 고객 통화 네트워크에 적용하여 고객관리에 대한 시도 또한 아주 최근의 연구라고 할 수 있다. 본 연구는 이동통신회사의 통화 고객의 자아 네트워크(Ego-Network)를 분석 범위로 하여, 자아(Ego)와 타자(Alter)들이 맺고 있는 개별 관계의 방향성과 관계 구성에 근거하여 자아(Ego)의 역할을 4개의 종류로 유형화하여, 각 유형별로 이동통신회사의 고객 관리 방안을 제시하는데 목적을 둔다. 또한 본 연구는 이동통신 고객의 역할자 유형별로 고객을 관리함으로써 고객 충성도를 높일 수 있을 뿐만 아니라, 고객 이탈을 사전에 막을 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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