최근 소셜 태깅(social tagging)이 화두로 떠오르면서 전문가 집단에서 이루어지던 택소노미(taxonomy)에서 점차 사람들이 만들어가는 분류법인 폭소노미(folksonomy)의 형태로 변화하고 있다. 태그(tag)는 콘텐츠와의 접근이 직관적이기 때문에 원하는 콘텐츠로의 이동이 용이하며 그와 관련된 태그들을 만나면서 개인적인 회상능력을 증가시키고 사회적 영향력을 높이며, 우연한 정보의 발견, 재미있는 경험을 얻을 수 있다. 점차 네트워크 형성이 관심사로 연결된 형태로 커지면서 태그가 다른 형태의 콘텐츠를 한 곳에 묶어주는 역할을 담당하고 있다. 따라서 이 연구는 소셜 태깅에서 나타나는 사용자(user), 태그(tag), 리소스(resource) 간의 관계를 정리하고 사람들이 자신의 즐겨찾기 목록에 사이트를 추가하는 행위를 관심사로 보아, 이 때 입력한 태그를 어떠한 특징으로 나누어 볼 수 있을지 연구하였다. 이를 위해, 리소스 중심의 태그 분류를 7가지로 나누고, 이 분류법를 이용하여 소셜 북마킹(social bookmarking) 사이트 'del.icio.us' 에서 사용되고 있는 태그를 중심으로 음악, 사진, 게임의 세 가지 관심사 영역에서 사람들이 URL을 등록할 때에 어떠한 태그를 선택 하고 있는지 7가지 특징에 따라 분석하였다. 이를 통해 사이트를 바라보는 사람들의 관점을 파악해 볼 수 있고, 소셜 서비스 확장, 다양한 비지니스 모델을 설정 할 수 있는 가능성을 모색 해 볼 수 있을 것이다.
온라인 소셜 네트워크 서비스의 확산과 다양한 센서들이 집약된 스마트 모바일 기기들의 발달로 인해 사용자들은 언제 어디서나 모바일 애플리케이션을 통해 사회적 이웃들과 온/오프라인에서 즉시적으로 정보를 공유하며 상호작용하고 있다. 그러나 여전히 모바일 기기들의 에너지 제약으로 인해 사용자들은 배터리에 대한 불안감을 늘 갖고 사용하게 되면서 센서 기반의 서비스들을 충분히 활용하지 못하는 경우가 많다. 이처럼 자원제약적인 모바일 기기들의 에너지 소비 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 에너지 효율적인 센싱 그룹을 형성하는 협업 센싱 메커니즘을 소개한다. 특히 사람들간의 그룹 형성에 있어 중요한 특성들을 파악하기 위해 사용자의 그룹 행동양식을 분석하고 에너지 효율적인 협업 센싱 그룹을 발견하기 위한 그룹의 공존-지속시간 예측모델을 제안한다.
본 연구는 교양교육에 대한 학습 수요자의 요구와 현재 편성되어 있는 교양교육 교과목들에 대한 차이를 알아본다. 학습 수요자의 다양한 생각들을 SNS를 통해 데이터를 수집하고, 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 유용한 정보를 발견하고 시각화 분석을 통해 학습자의 요구를 제시한다. 분석 결과로는 학습자는 교수자와 상호작용 잘되는 수업 방식, 학습자가 참여할 수 있는 수업, 자기주도 학습을 선호하였다. 또한 교양교육 교과목 개설로서는 취업에 필요한 외국어, 자격증 취득이 가능한 과목, 실생활에 적용할 수 있는 실용적인 과목들을 요구하여 실제 균형에 맞게 개설된 교과목과는 차이를 보임을 알 수 있었다.
기회주의적 네트워크에서는 각 메시지들이 저장, 운반 및 전달을 반복하면서 목적지까지 전송된다. 최근 소셜 네트워크가 활성화되면서 기존의 많은 연구들은 메시지 전송 시 사회관계망을 고려하여, 기회적 메시지 전송에서의 성능 향상을 보여주었다. 하지만 기존 연구들은 사회관계망을 구성하고 있는 모든 노드들은 서로 무조건 협력한다는 강한 가정 아래 전송 범위 안에 메시지를 수신할 수 있는 노드가 발견되면 무조건 메시지를 전달했다. 또한, 단기적인 접촉 횟수 및 지역적 사회관계만 고려하고 최종 목적지와의 평균적인 관계는 고려하지 못했다. 본 논문에서는 기회주의적 네트워크에서 메시지 전달 시 노드의 그룹 친밀성 정보를 이용하여, 목적지 노드와 친밀도가 높은 노드를 통해 메시지를 전달함으로써 적은 메시지 복사수로 목적지 노드에 메시지를 전달하는 기법을 제안한다. 성능평가를 통해 제안 기법이 기존 기법에 비해 오버헤드 측면에서 최대 20%까지 성능향상이 있음을 보였다.
본 논문에서는 BPM기반 인적 자원 소속성 분석을 위한 역할-수행자 이분 행렬 생성 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 정보제어넷 기반의 비즈니스 프로세스 모델로부터 역할-수행자 소속 관계를 추출하는 단계와 이로부터 역할-수행자 이분 행렬을 생성하는 단계로 구성된다. 결론적으로 생성된 행렬은 역할-수행자 소속성 네트워킹 지식을 발견하기 위한 데이터 구조로서 활용될 뿐 아니라 소셜 네트워크 분석 기법을 적용하여 BPM 기반 인적 자원 소속성 분석 결과를 도출할 수 있다.
최근 지식기반 사회의 진입과 더불어 지식재산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 하이테크산업을 이끌고 있는 ICT기업들은 지식재산의 체계적 관리를 위하여 끊임없이 노력하고 있다. 기업의 지적 자본을 대표하는 특허정보가 지속적으로 축적됨에 따라 정량적인 분석이 가능해졌다. 특허정보를 통하여 특허수준부터 기업수준, 산업수준, 국가 수준에 이르기 까지 다양한 수준에서의 분석이 가능하다. 특허정보는 기술 현황을 파악하거나 성과에 미치는 영향을 분석하는데 활용되고 있다. 특허 인용 정보를 활용한 분석은 크게 두 가지로, 인용 횟수를 활용하는 인용지표 분석과 인용관계를 바탕으로 한 네트워크분석으로 나뉜다. 네트워크를 통한 분석은 지식 영향의 흐름을 나타내며, 이를 통하여 기술의 변화를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 앞으로의 연구 방향을 예측할 수 있다. 네트워크를 활용한 분석 분야에서는 기업이 차지하는 네트워크상에서의 위치가 기업성과에 미치는 영향을 다각도에서 분석하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 소셜네트워크분석 기법을 활용하여 특허 인용을 기반으로 한 기업 간의 네트워크를 도출하고 특허 인용 네트워크에서 차지하는 기업의 위치적 특성이 기업성과에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 미국 S&P500에 등록된 IT 및 통신서비스 기업 가운데 74개 기업을 표본으로 선정하였다. 소셜네트워크분석을 통하여 개별 기업들의 아웃디그리 중심성, 매개 중심성, 효율성(구조적 공백)을 측정하여 네트워크 상에서의 위치적 우위를 나타내는 독립변수로서 이용하였으며, 기업성과 변수로는 순이익을 사용하였다. 실증 분석 결과, 각각의 네트워크 지표는 기업성과인 순이익에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 두 가지 중심성 지표는 기업성과에 정(+)의 영향을 미친 반면, 구조적 공백으로 인한 위치적 우위를 나타내는 효율성은 기업성과에 부정적(-)인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 세 가지 네트워크 지표를 동시에 고려할 경우에는 매개 중심성만이 기업성과에 대해 통계적 유의성을 보였다. 분석 결과를 토대로 연구의 발견점을 토의하고 시사점을 논의하였다.
온라인 악성댓글에 대한 폐해는 지속적으로 증가하고 있다. 많은 선행 연구들은 악성댓글에 대한 중화가 핵심적인 선행 요인임을 확인해왔다. 중화는 이론적으로 일곱개의 다차원 개념으로 구성되어 있으며 일탈행위의 종류에 따라 중화요인의 유의성이 다르게 나타난다. 본 연구는 일탈행위 연구에서 다차원의 중화 기술 요인들을 실증한 것과는 다르게 악성 댓글 연구에서는 중화기술을 단일 차원으로 살펴보았다는 사실에 주목한다. 한편, 일탈행위에 대한 중재자의 역할은 일탈행위 억제에 기여할 수 있지만 악성댓글 연구에서의 중재 의도에 대한 연구는 상대적으로 부족한 상황이다. 상호보완적인 두 개의 연구로 구성된 본 연구는 악성댓글 작성의도와 중재 의도에 대한 관련 요인들을 발견하고자 하였다. 연구결과, 본 연구는 악성댓글 작성자가 비난자에 대한 비난과 책임의 부정 중화기술을 활용 한다는 것을 발견하였다. 또한, 상대방과의 정서적 공감이 악성댓글 중재 의도에 중요한 영향을 준다는 사실을 발견하였다.
인터넷의 등장으로 고객들은 자신의 의견이나 생각을 인터넷 공간에서 다른 사람들과 공유하기 시작하였다. 이에 따라 기업은 인터넷에서 수집된 데이터를 이용하여 기업에 활용할 수 있는 유의미한 결과를 찾으려는 노력을 하고 있다. 과거 설문조사를 기반으로 고객의 브랜드에 대한 태도나 만족도, 충성도 등을 분석하던 방식에서 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service) 등에서 추출된 빅데이터를 이용하여 분석하려는 시도가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 SNS에서 수집된 결과를 활용하여 브랜드간의 군집을 발견하는 프레임워크를 제시하고자 한다. 또한 제시된 프레임워크의 실무적용 가능성을 살펴보기 위해 자동차 산업에 대한 사례연구를 수행하였다. 두 개의 브랜드 이름이 소셜 미디어에서 동시에 언급되는 빈도가 높을수록 고객이 두 브랜드를 유사하게 인식한다는 가정 하에 자동차 브랜드 사이의 유사성을 측정하고 거리의 개념으로 변화한 후 다차원 척도법을 이용하여 3차원 상에 표시하였다. 또한 자동차 브랜드에 대한 고객의 인식을 파악하기 위해 유사한 브랜드간의 군집을 도출하고 각 군집을 특징을 기술하였다. 아울러 연구의 한계점과 향후 연구방향을 제시하였다.
본 논문에서는 기기 간 직접(device-to-device) 통신 시스템에서 근접한 디바이스의 모바일 어플리케이션 및 서비스를 발견하기 위한 디스커버리 프로토콜을 제안한다. 기기 간 직접통신 기술을 기반으로 모바일 소셜네트워크, 모바일 마케팅 등의 근접 기반 어플리케이션을 실현할 수 있다. 이를 위해 우선적으로 주변에 있는 수많은 디바이스에서 원하는 어플리케이션을 찾아내는 디스커버리 프로토콜의 설계가 필수적이다. 기반 시설이 없는 에드혹 망에서 디스커버리 프로토콜을 구현하기 위해서는 디바이스 내부의 어플리케이션 정보를 축약해서 디스커버리 코드를 생성하고 이를 주기적으로 방송하는 방법을 쓸 수 있다. 본 논문에서는 해시함수 및 블룸필터(Bloom filter)를 이용하여 디스커버리 프로토콜을 설계하고 이의 성능을 수학적으로 분석한다.
초고령사회 진입을 앞두고 우리나라는 노인인구의 급속한 증가로 노인주거 문제가 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 특히, 노인인구의 살던 곳에서 노후 맞이하기(Aging in Place: AIP)는 노인복지의 지향점으로 꾸준히 제시되고 있다. 이에 본 연구는 2008-2020년 고령화연구패널 자료와 임의효과 로지스틱 회귀분석 모형을 사용하여 자녀와의 교류가 노인 주거이동에 미치는 영향을 실증 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 자녀와의 교류가 수도권과 비수도권에 무관하게 노인인구의 주거이동을 촉진시킬 확률이 높다는 점을 발견하였다. 둘째, 연령이 증가할수록 자녀와의 교류는 노인인구의 주거이동을 더욱 촉진시키는 경향을 보였으나, 그 영향력은 연령과 변수에 따라 일정치 않게 나타났다. 셋째, 자녀와의 교류 변수들의 상호작용 효과를 통해 노인인구의 주거이동을 더욱 촉진시킬 가능성이 높아짐을 확인하였다. 본 연구는 자녀와의 교류가 노인인구의 주거 안정성을 증진 시켜 독립적인 정주 환경을 구성할 수 있는지, 즉 노인인구의 살던 곳에서 노후 맞이하기 측면에서 정책적 시사점을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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