• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.587-595
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• 2014

최근 SNS(Social Network Service) 및 스마트기기의 이용자가 급속히 증가하고 있는 시점에서 SNS를 교육에 활용하기 위한 다양한 교수학습 모형 및 교수 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 대학 교육에서 학습 환경으로서의 소셜미디어를 고찰하고 학업성취도와의 관계를 실증적으로 분석한 연구는 미비하다. 창의인재 양성을 위해 여러 종류의 학습경험이 요구되는 시점에서 SNS를 활용한 정보 공유, 토론, 정보교환이 필요하다. 대학의 교양 컴퓨터 교육에 SNS를 활용하면 학습자들의 생각과 의견을 보다 다양하고 효과적으로 파악이 가능하다. SNS를 통하여 각자 개인적인 공간에서 학습자와 교수자간 혹은 학습자와 학습자간 활동과 관련된 정보를 공유하고 의견을 나누는 활동을 함으로써 실시간으로 피드백을 줄 수 있어서 학습자의 컴퓨터를 활용하는 능력이 향상될 수가 있다. 특히 학습이 부진한 학생들에게 SNS를 이용하여 실시간으로 문제를 해결 할 수 있도록 도움을 줄 수 있어서 학업성취도 향상 기회를 제공할 수가 있다.

• 정보관리학회지
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• 제34권4호
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• pp.227-245
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• 2017

본 연구는 YouTube와 Flickr에서 비디오와 이미지자료를 웹사이트에 공유하는 이용자의 동기를 파악하는 데 목적이 있다. 소셜미디어 이용자의 정보공유모형에서 제시된 10가지 동기요소 - enjoyment(즐거움), self-efficacy(자기효율성), learning(학습), personal gain(개인적이익), altruism(이타심), empathy(감정이입), social engagement(사회적참여), community interest(공동체이익), reputation(평판), reciprocity(상호협조) - 를 정의하고 YouTube와 Flickr 이용자의 동기조사를 하였다. Amazon Mechanical Turk라는 서비스를 이용하여, YouTube와 Flickr를 사용하는 이용자들에게 온라인 설문을 실시하였고, 연구결과에 따르면, YouTube와 Flickr 이용자들은 learning과 social engagement에 가장 영향을 많이 받고 있으며, altruism과 reciprocity의 경우 상대적으로 낮은 동기로 나타났으나, 다른 동기요소들과의 연관성은 높게 나왔으며, personal gain의 경우 YouTube와 Flickr 이용자 모두에게 가장 낮은 동기요소가 되었으나, 두 이용자 그룹을 서로 비교했을 때는 Flickr 이용자들이 YouTube 이용자보다 personal gain에 영향을 더 받는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 이용자의 동기를 반영한 YouTube나 Flickr와 같은 서비스디자인이나 인터페이스업그레이드 등에 반영될 수 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제56권1호
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• pp.27-45
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• 2022

한국에 거주하는 외국인 유학생들의 증가에도 불구하고, 이들의 일상생활에서의 정보추구행위에 관한 연구는 미진한 상황이다. 본 연구는 한국에 거주하는 외국인 유학생들의 정착단계(입국 전, 초기정착단계, 현재)에 따른 정보요구 및 정보탐색행위를 결정적사건기법(Critical Incident Technology: CIT)을 통하여 조사하였다. 한국에 거주하는 외국인 유학생들은 일상생활과 관련된 정보요구를 학교생활 또는 학업에 관련된 정보요구보다 빈번하게 보고하였으며, 과제 등 학습과 직결된 정보요구는 현재 단계에 이르러서야 보고되었다. 유학생들은 정보요구를 해결하기 위해 웹사이트, 소셜미디어, 친구 등 여러 정보원을 사용하였다. 일방향 정보원인 웹사이트에 대하여는 부정적인 경험을 토로하는 경우가 많은 반면, 소셜미디어나 친구 등의 양방향 정보원에 대한 만족도는 높았다. 국내 유학생들이 정보탐색과정에서 경험하는 가장 큰 어려움은 언어 문제인 것으로 나타났으며, 그 외에 한국의 사회시스템에 익숙하지 못해 겪는 어려움도 보고되었다. 정착단계별로 변화하는 유학생들의 정보요구와 정보탐색행위에 대한 이해를 바탕으로, 외국인 유학생들의 일상생활에서의 정보탐색행위를 향상시킬 수 있는 방안이 논의되었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권1호
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• pp.47-53
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• 2016

인터넷이 급속히 발달하는 가운데 스마트폰, 디지털 카메라, 블랙박스 등의 기기에서 수집되는 방대한 영상 데이터가 소셜 미디어 사이트를 통해 빠르게 공유되고 있다. 소셜 미디어 공유 사이트에서는 일반적으로 이미지의 태그 정보를 사용하는데, 멀티미디어를 공유하는 방법이 쉬워지고 그 양이 폭발적으로 증가함에 따라 이미지에 태그를 붙여야 하는 일은 번거로움이 되고 있다. 또한 태그가 잘못 붙여지거나 안 붙은 경우에는 이미지 검색 정확도가 떨어질 가능성이 있다. 본 논문에서는 이미지의 내용정보를 이용하여 자동으로 이미지로부터 태그를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 ImageNet에서 제공하는 대용량의 이미지 데이터와 라벨을 CNN(Convolutional Neural Network) 딥러닝 기법으로 학습시킨 후, 인스타그램 이미지로부터 라벨 정보를 추출하는 것이다. 추출된 라벨 정보를 이용하여 자동 태깅한 후, 검색에 활용했을 때 인스타그램의 기존 검색보다 높은 정확도를 가지고 있음을 알 수 있었다.

• 한국체육학회지인문사회과학편
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• 제56권4호
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• pp.397-413
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• 2017

본 연구의 목적은 4차 산업혁명의 스포츠 현장 적용을 위한 탐색적 연구를 통하여 스포츠 업계 종사자들이 소셜 빅데이터를 직접 다루고 활용하기 위한 사례를 소개하고, 관련 정보를 제공하는 것이다. 수집된 문헌은 국내 외 학술 DB로부터 '소셜 빅데이터', '스포츠'와 관련된 문헌 302편이며, 분석된 문헌은 86편(국내 28편, 국외 58편)이다. 연구 결과, 스포츠산업 분야에 적용 가능한 소셜 빅데이터 분석 연구는 1) 스포츠 팬들의 관심사 및 스포츠 이벤트에 대한 주요 이슈 분석, 2) 미디어스포츠 인게이지먼트 연구, 3) 사용자 감성을 이용한 경기 승패 예측, 4) 프로선수 연봉 산정 모델 개발, 5) 연구동향 분석 등이 될 수 있다. 결론적으로, 스포츠산업 경영 분야에서 소셜 빅데이터 분석 기술은 다양하게 활용될 수 있기 때문에, 스포츠 업계 종사자들이 소셜 빅데이터 분석 기술을 직접 다루고 이를 활용하기 위해서는 IT기술에 대한 선행 학습, 연구수행을 통한 노하우 습득, 그리고 융합적인 사고의 전환이 필요하다.

• 한국어교육
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• 제29권4호
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• pp.65-92
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• 2018

This study explored how a particular social media can be used to supplement elementary-level Korean language course in the US public university. The researchers administered a survey measuring students' patterns and habits of social media use. Based on the survey results, researchers designed six different types of learning materials and uploaded them regularly to Instagram throughout the semester. At the end of the semester, a survey was conducted to find out students' satisfactory level. From the 44 students' responses, the study found out that using Instagram 1) is more accessible to students than any other learning management system, 2) is fun and students are willing to participate, 3) increased the target language exposure and authentic language use, 4) increased interaction between teachers, students and even other native speakers, and 5) is helpful to improve listening and other language skills. The study closes with the suggestion for further experimental studies.

• 디지털융복합연구
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• 제17권8호
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• pp.1-13
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• 2019

청소년의 인터넷 이용과 정신건강 간의 관계를 살펴본 연구가 다수 존재한다. 하지만, 대다수가 인터넷 사용시간에 초점을 맞춘 횡단면 분석이며, 정신건강의 단편적인 측면, 즉, 우울만 고려했다는 한계점이 존재한다. 이에 본 연구는 컴퓨터 및 인터넷 이용행태가 청소년 정신건강의 다양한 측면 (주의산만, 공격성, 우울)에 미치는 영향을 검토하였다. 또한, 이러한 영향이 양육방식과 또래애착에 따라 달라지는지 살펴보았다. 한국아동 청소년패널데이터의 중학교 1학년 패널 6차와 7차 자료를 활용하여 종단적 분석을 실시한 결과, 학습 목적의 컴퓨터 및 인터넷 사용은 정신건강에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 반면, 컴퓨터 게임과 소셜 미디어 이용은 정신건강에 부정적인 영향을 주었다. 학습이 우울에 미치는 긍정적인 영향은 부모의 애정을 낮게 느끼는 경우 영향력이 더 강하게 나타났다. 한편, 소셜 미디어의 부정적인 영향은 부모의 애정과 또래애착에 의해 완화되는 것으로 밝혀졌다. 본 연구는 컴퓨터 및 인터넷 이용의 양면성을 제시하며, 이에 따른 정책적 시사점을 제시한다.

• 한국조경학회지
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• 제51권3호
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• pp.166-178
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• 2023

본 연구는 이용자들의 인식과 경험이 내재된 소셜미디어 사진에서 경관 이미지를 분석하기 위한 방법으로 CNN 딥러닝 방법을 소개하고 평가하는 데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 힐링장소를 연구의 대상으로 설정하여 경관 이미지를 분석하였다. 연구를 위해 텍스트마이닝과 선행연구 고찰을 통해 힐링과 관련되는 7가지의 경관 형용사를 선정하였다. 이후 CNN 딥러닝 학습 사진 구축을 위해 50명의 평가자를 모집하였으며, 평가자들에게 포털사이트에서 '힐링', '힐링풍경', '힐링장소'로 검색되는 사진 중 7가지 형용사마다 가장 적합한 사진을 3장씩 수집하도록 하였다. 수집된 사진을 정제 및 데이터 증강 과정을 거쳐 CNN 모델을 제작하였다. 이후 힐링장소 경관 분석을 위해 포털사이트에서 '힐링'과 '힐링풍경'으로 검색되는 15,097장의 사진을 수집하여 이를 분류하였다. 연구결과 '기타'와 '실내'를 제외한 범주에서 '조용한'이 2,093장(22%)으로 가장 높게 나타났으며, '개방적인', '즐거운', '안락한', '깨끗한', '자연적인', '아름다운' 순으로 나타났다. CNN 딥러닝은 경관 이미지 분석에서도 결과를 도출 가능한 분석 방법임을 연구를 통해 알 수 있었다. 또한, 기존 경관 분석 방법을 보완할 수 있는 하나의 방법임을 시사하였고, 경관 이미지 학습 데이터 셋 구축을 통한 향후 심층적이고 다양한 경관 분석을 제안한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.91-95
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• 2014

스마트폰이나 테블릿 컴퓨터 등 스마트 모바일 단말기는 다양한 프로그램의 사용이 가능하고 데이터 통신 및 개인화 서비스를 통한 소셜네트워킹 서비스가 가능하다 이러한 특성으로 인해 특이 우리나라 사이버대학교에서는 이미 많은 인프라를 구축했으며 이러한 모바일 장비에 적합한 강의를 제공하고 있다. 그러나 여러 모바일 장비 중에서 스마트폰 사용 비중이 월등이 높지만 작은 디스플레이 환경은 학습자의 강의 수강(시청)에 다소 불편함이 발생해서 학습능률을 저하시키는 요소가 될 수 있다. 이런 학습저하 요소를 극복하기 위해서는 작은 디스플레이에서 효과적으로 학습할 수 있는 콘텐츠 레이아웃이 필요하다. 본 논문에서는 학습효과 향상용 스마트폰 교육 미디어 제작을 위해 황금분할, 황금나선 이론을 기반으로 한 외적체제를 연구하여 스마트폰 콘텐츠 개발에 활용할 레이아웃을 벡터방식인 일러스트 프로그램으로 개발해 플렛폼을 제시하였다.

• 정보보호학회지
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• 제29권3호
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• pp.29-36
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• 2019

폭발적으로 성장하는 소셜 미디어 서비스로 인해 개인간의 연결이 강화된 환경에서는 URL로써 전파되는 피싱 공격의 위험성이 크게 강조된다. 최근 텍스트 분류 및 모델링 분야에서 그 성능을 입증받은 딥러닝 알고리즘은 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 각각 모델링하기에 적절하지만, 기존에 사용하는 규칙 기반 앙상블 방법으로는 문자와 단어로부터 추출되는 특징간의 비선형적인 관계를 효과적으로 융합하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 체계적으로 융합하기 위한 컨볼루션 신경망 기반의 퓨전 신경망을 제안하고 기계학습 방법 중 최고의 분류정확도 (0.9804)를 달성하였다. 학습 및 테스트 데이터셋으로 45,000건의 정상 URL과 15,000건의 피싱 URL을 수집하였고, 정량적 검증으로 10겹 교차검증과 ROC커브, 정성적 검증으로 오분류 케이스와 딥러닝 내부 파라미터를 시각화하여 분석하였다.