• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.195-196
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• 2019

온라인 커뮤니티는 사용자들의 상호작용을 기반으로 생성된 컨텐츠(member-generated content)를 그 핵심가치로 제시하고 있으며, 이용자들은 소통의 장으로써 온라인 커뮤니티 내에서 정보획득, 교육자료 공유 등 다양한 혜택을 누릴 수 있다. 최근 2년 페이스북과 카카오스토리, 밴드 등과 같은 대표적인 소셜 네트워크 서비스(SNS) 이용자 수가 감소한 반면, 온라인 커뮤니티만 상승세를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 여자고등학생들을 대상으로 고등학생들의 온라인커뮤니티 이용 실태와 이용하는 의도를 살펴보고자 한다. 연구를 위해 정보품질, 커뮤니티 정보의 신뢰성, 학습 혜택, 사회적 혜택, 자아존중감 혜택, 쾌락적 혜택, 경제적 혜택, 신뢰, 몰입 그리고 지속사용의도와 관련된 설문을 실시하였다.

• 서비스연구
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• 제4권1호
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• pp.21-35
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• 2014

소셜네트워크서비스(SNS)를 활용하여 다양한 커뮤니티활동 및 정보 공유와 인적 네트워크를 형성해 나가는 일들이 많아지고 있다. 마케팅 관점에서 SNS는 기업과 소비자의 새로운 의사소통의 창이며 비즈니스의 새로운 기회이다. 그리하여 많은 기업들이 SNS를 이용한 마케팅 활동을 펼치고 있다. H. A. Simon은 의사결정을 위한 자료수집의 어려움을 시간과 비용의 한계 때문에 모든 정보를 수집할 수 없으므로 제한된 합리성(bounded rationality) 내에서 의사결정을 하는 것이 효율적이라고 하였다. 이때, 정보제공 자 또는 정보에 대한 신뢰가 있다면 고객은 빠르게 의사결정을 할 수 있을 것이며, 자신의 선택에 대한 만족도가 높아질 것이다. 따라서 본 연구에서는 SNS를 활용한 기업의 마케팅에서 고객의 신뢰가 어떻게 작용하는지 매개모형에서 신뢰라는 조건이 어떻게 작용하는지 살펴보고 이를 실증함으로써, 이론적으로는 좀 더 엄격한 매개된 조절효과에 대한 실증방법론을 도입하는 것이며, 실무적으로는 SNS 정보 품질이 성과변수, 즉 고객 만족 및 충성도에 미치는 직 간접적인 효과에 신뢰의 역할을 재조명하는 것이다. 이로써 이 결과를 이용하는 기업이 SNS를 이용하여 마케팅 전략을 수립할 때 필요한 전략적 도구가 되고자 한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.151-161
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• 2011

SNS는 인터넷 상에서 공통의 관심사를 지니고 있는 사용자들 간의 관계형성을 지원하고, 이렇게 형성된 지인관계를 바탕으로 인맥관리, 정보 및 컨텐츠 공유 등 다양한 활동을 할 수 있도록 지원하는 서비스를 말한다. 본 연구의 목적은 SNS에서 지속적인 사용 의도에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것이다. 이를 위해 정보시스템 사후-수용 모델과 성공모델을 이용하여 연구 모형을 설정하여 275명의 대학생들을 대상으로 실증분석하였다. 그 결과는 첫째, 만족과 인지된 유용성이 지속적 사용 의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 기대일치, 시스템 품질, 정보 품질, 인지된 유용성은 만족에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 기대일치는 인지된 유용성에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 시스템 품질과 정보 품질은 기대일치에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 지속적 사용 의도에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 만족으로 나타났고, 만족에 가장 큰 영향을 미치는 것은 인지된 유용성이었다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.57-77
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• 2013

소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권4호
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• pp.257-263
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• 2012

스마트폰의 보급이 늘어나면서 Wi-Fi망을 사용 할 수 있게 되고 피쳐 폰보다 더 높은 연산능력으로 PC에서 사용하던 다양한 프로그램들을 사용 할 수 있게 되었다. 그중 하나로 SNS, 메신저등 커뮤니케이션 프로그램이 스마트폰에서 사용가능 해졌고 이는 3G통신망 데이터트래픽양 증가를 불러왔다. 아이폰(iPhone) 출시 후 2개월간 데이터 트래픽이 이전 11개월간 총 트래픽보다 122배 늘어났다. 이러한 현상은 통화 품질 저하와 데이터전송 정체를 야기한다. 본 논문은 Wi-Fi의 장점인 서비스 커버리지, 데이터전송 속도 그리고 비용이 무료인 특성을 혼합하여 개방형 Wi-Fi인프라를 구축하여 언제 어디서나 데이터통신을 이용 할 수 있는 시스템을 구현하며 이러한 인프라를 기반으로 SNS를 구현하고 각 기능에 대한 시뮬레이션을 실험하고 검증한다. 본 논문에서는 AP데이터와 서비스 구현을 위한 서버구성과 개방형 Wi-Fi망 설계 그리고 AP위치기반 SNS를 구현한다. 이렇게 구현된 망의 연결과 스위칭 성능 실험 결과와 AP위치기반 SNS의 기능 활용에 대한 내용을 제안한다.

• 통상정보연구
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• 제14권3호
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• pp.539-558
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• 2012

본 연구는 모바일 SNS 사용자들의 몰입 및 충성도에 따라 집단을 구분하고, 각 집단이 인식하는 모바일 SNS의 정보품질과 시스템품질 차이를 측정하는 것이 목적이다. 실증연구를 위해, 먼저 빈도분석을 통해 표본의 특성을 제시하였다. 요인분석과 신뢰도분석을 통해 각 요인을 구분하고 타당성 및 내적일관성에 대해 검정하였다. 또한, 몰입 및 충성도를 바탕으로 계층적 군집분석과 비계층적 군집 분석을 통해 집단을 분류하였다. 분류된 군집별로 모바일 SNS의 품질요인에 대한 차이가 있는지를 규명하기 위해 분산분석을 실시하였다. 분석결과 정보품질과 시스템 품질에 대한 몰입과 충성도의 차이에 따른 집단 간 차이가 있으며, 몰입의 정도와 충성도가 높은 집단일수록 모바일 SNS의 서비스 품질에 대한 인식이 높게 나타나고 있음을 알 수 있었다. 이는 기업은 급변하는 모바일 환경에서 SNS를 통한 제품 및 서비스의 정보제공이 소비자들을 유인할 수 있는 중요 전략이 될 수 있다는 것을 인식해야 하며, 몰입 및 충성도의 정도에 따른 집단별 맞춤화 전략을 시행해야 함을 시사한다. 또한 몰입의 정도가 낮은 집단을 대상으로 모바일 SNS의 사용자들의 몰입의 효과를 극대화 시킬 수 있는 컨텐츠와 어플리케이션을 개발해야 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권8호
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• pp.135-148
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• 2012

본 연구는 기업 모바일 SNS 특성요인들이 사용자 만족과 지속적 사용의도에 영향을 미치는지를 규명하는데 그 목적이 있으며, 이를 위하여 정보시스템 성공 모형과 기술수용모델 그리고 수용 후 모델을 근거로 연구를 수행하였다. 본 연구를 수행하기 위한 자료는 서울소재 100명 이상의 종업원을 가진 기업체 9곳을 대상으로 기업 모바일 SNS의 사용 경험이 있는 종업원 276명으로부터 수집하였으며, 자료수집 도구로는 구조화된 자기기입식 질문지를 사용하였다. 주된 자료분석 방법으로는 SPSS 18.0과 AMOS 18.0을 사용하여 구조방정식모형분석기법을 적용하였다. 연구결과 3개의 기업 모바일 SNS 특성인 시스템적 특성요인(시스템 품질, 정보품질, 서비스 품질), 사용자 특성요인(개인의 혁신성, 개인의 친숙도), 시회적 특성요인(사회적 영향, 사회적 상호작용)이 지각된 유용성, 지각된 용이성, 지각된 즐거움을 통해서 사용자 만족과 지속적 사용의도에 영향을 미치며, 영향의 방향은 이론적 예측과 일치한다는 것을 발견하였으며, 이들 결정변수들과 매개변수들은 사용자 만족과 지속적 사용의도에 중요한 영향을 미치는 변수라는 것이 밝혀졌다. 이러한 연구결과를 위해 이론적 실천적 함의를 논의 하였고, 이들 연구의 문제점 및 향후 연구를 위한 제언을 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.93-100
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• 2019

최근 각종 사업 분야에서 기업들은 기존 메신저 플랫폼에 인공지능을 더하여 다양한 환경을 대상으로 챗봇 서비스 지원에 주력하고 있다. 취업알선 분야의 기관에서도 취업상담 서비스 품질 제고와 상담 인력 해소를 위해 챗봇 서비스를 요구한다. 일반적인 텍스트 기반 챗봇은 입력된 사용자 문장을 학습된 문장으로 분류하여 적합한 답변을 사용자에게 제공한다. 최근 소셜 네트워크 서비스의 활성화 영향으로 챗봇에 입력되는 사용자 문장은 단문으로 입력되는 경향이 있다. 따라서 단문 분류의 성능향상은 챗봇 서비스의 성능향상에 기여할 수 있다. 본 연구는 취업알선 챗봇을 위한 단문 분류 강화를 위해 기존 연구의 개념 정보뿐만 아니라 번역문 정보를 활용하는 방법인 T-EBOW (Translation-Extended Bag Of Words)를 제안한다. T-EBOW를 기계학습 분류 모델에 적용한 단문 분류의 성능은 기존 방법에 비해 우수한 성능 평가 결과를 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권3호
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• pp.383-390
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• 2014

최근에는 IT와 관광을 융합하는 IT관광 융합학문이 미래학문으로 떠오르고 있다. 융합학문은 소셜 데이터 분석에 열을 올리고 있다. 소셜 네트워크 서비스는 마케팅 분야에서 많은 활용되고 있으며 학습에 적용하는 사례도 증가하고 있다. 본 연구는 u-스마트 관광정보 시스템을 이용한 모바일 학습 콘텐츠를 설계한다. 이것은 관광정보 패턴 템플리트 라이브러리에 있는 관광정보 콘텐츠를 학습의 효과를 증대하기 위해서 모바일 학습 콘텐츠로 변환하는 것이다. 모바일 학습 콘텐츠 설계는 u-스마트 관광정보를 이용한 스마트폰 앱(App)과 XMI를 활용하여 열 개의 설계 과정을 거친다. 향후 이 설계과정을 거쳐 모바일 학습 콘텐츠를 구현함으로써 관광정보 콘텐츠 정보품질에 맞는 모바일 학습 콘텐츠를 생성하고 관광정보콘텐츠를 실시간으로 학습 할 수 있는 것이 최대 장점이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.27-41
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• 2020

SNS 정보 특성의 하위요인인(정보품질, 정보신뢰성)과 사회적 자본(연결형)이 몰입을 통해 구전의도에 미치는 영향관계를 파악하고, 도출된 결과를 이용하여 관광산업의 활성화를 위한 방안을 제시하고자 하는 데 목적이 있다. 본 연구는 19세 이상의 성인 326명을 대상으로 실증분석을 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, SNS 활용의 하위요인인(정보품질, 정보신뢰성)이 몰입에 긍정적인 영향을 주는 것으로 확인되었다. 둘째, 몰입은 구전의도에 유의한 영향관계가 성립됨을 검증하였다. 셋째, 사회적 자본(연결형)이 몰입과 구전의도에 긍정적인 영향관계가 성립됨을 분석하였다. 이러한 연구결과를 기초로 하여 관광산업 분야에서 소셜네트워크서비스(SNS)를 성공적인 관광콘텐츠 개발 및 마케팅 전략 수립에 활용하여 효율적인 관광 상품의 정보를 제공함으로써 미래의 잠재관광 고객 유치에 기초자료로 활용될 수 있으며, 관광산업에 실무적인 적용에 도움이 되고자 함에 의의가 있다고 할 수 있다.