• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.1075-1081
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• 2013

한국에서의 SNS는 트위터, 페이스북, 카카오스토리로 대표된다. 이 공간을 통해 다수의 공동참여와 협업에 의한 사회적 지식생산이 이루어지고 있다. 유선 인터넷시대에는 위키백과나 지식iN 서비스가 집단적 지식생산의 대표적 산물이라 할 수 있었다. 그러나 이제 스마트폰을 중심으로 하는 무선 인터넷 시대에는 SNS를 통해 실시간으로 연결되어 다양한 형태의 집단적 지식생산을 이루게 될 것이다. 이 연구는 3대 SNS에서의 집단지성 참여자를 대상으로 한 설문에 응답한 자료를 비교분석하였다. 트위터, 페이스북, 카카오스토리 사용자 간 집단적 지식생산 메커니즘의 차이점을 밝히기 위해 크게 집단지성 동기, 집단적 지식생산모델 선호도, 집단적 지식문화인식 등 세 가지 변인을 통해 비교하였다. 3대 SNS에서의 참여자 집단을 판별하는 요인을 분석한 결과 다양성지향 이용동기, 개인적 기여동기, 집단적 지식성향인식이 가장 영향력 있는 변수로 작용할 수 있다는 사실이 나타났다. 이 논문은 컴퓨터과학의 눈으로 사회자본이나 집단지성 등 사회과학의 가치를 융합한 것과, 집단적 지식생산의 장을 유선 인터넷에서 무선 인터넷의 실시간 SNS로 문을 열었다는 데에 중요한 의의가 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.25-33
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• 2016

포인트 속성의 위치 기반 소셜 네트워크 서비스(Location-Based Social Network Services, LBSNS) 데이터를 멀티스 케일의 타일맵상에 효과적으로 시각화하기 위해서는 격자 기반으로 군집화하여 표현해야 할 필요성이 있다. 이때 격자의 크기 및 개수를 결정해야 하는데, 이에 대한 기준은 정해진 것이 없으며 데이터의 종류와 분석 목적에 따라 달라지므로 연구자의 주관이 개입될 수밖에 없다. 이때 연구 결과에 영향을 끼치는 공간단위 임의성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem, MAUP)가 발생한다. 본 연구에서는 LBSNS 중 지오태깅(geotagging)된 트위터(Twitter) 데이터를 대상으로 하여 이러한 MAUP의 영향을 스케일 효과(scale effect)의 측면에서 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 공간오차모델(spatial error model)을 이용하여 데이터의 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation)의 정도를 조절하였으며, 이에 대해 격자의 크기를 달리함에 따른 공간적 자기상관성의 변화를 Moran's I를 통해 분석하였다. 실험 결과, 원 데이터에는 양의 공간적 자기상관성이 존재하는 것을 확인하였으며, 이러한 경우에는 공간오차모델의 공간자기회귀계수(spatial autoregressive coefficient)의 값이 증가할수록 공간적 자기상관성이 감소하는 것을 알 수 있었다. 이러한 특성을 이용하여 트위터 데이터의 공간적 자기상관성의 강도를 5단계로 조절하였으며, 각 단계에 대하여 격자의 크기를 9단계로 나누어 각각에서의 Moran's I를 계산하였다. 그 결과, 합역 수준이 높아질수록 공간적 자기상관성이 증가하다가 격자의 크기가 600m에서 1,000m 사이일 때 감소하는 것을 알 수 있었으며, 공간적 자기상관성이 강할수록 MAUP에서의 스케일 효과는 감소하는 경향이 있는 것을 확인하였다.

• 시큐리티연구
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• 제29호
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• pp.301-336
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• 2011

이 논문은 최근 전 세계적으로 확산되어 다양한 분야에서 폭넓게 사용되고 있는 Social Network Service(SNS)가 오히려 사이버 범죄나 산업스파이 등과 같은 각종 불법적 행위에 악용되고 있는 상황에 즈음하여, 특히 SNS가 가지는 보안상 취약성으로 인한 위험뿐만 아니라 기업의 기밀정보 핵심기술이나 개인정보 유출, 프라이버시 침해, 신원 절도(ID Theft), 타인 정보의 오 남용, 지적재산권 침해 및 관련 법적 문제, 범죄 증거 및 수사자료 활용, 아동 포르노 등 성범죄에의 악용, 온라인상에서의 집단 따돌림(On-line Bullying) 등 각종 사회 경제적 우려가 중대하고 심지어는 테러나 사회적 파장이 큰 범죄의 목표 또는 수단이 되기도 하는 등 그 잠재적 위험성이 매우 크다는 점에 주목하였다. 사실상 국내 뿐 아니라 해외에서도 SNS의 위험성이나 Policing(경찰활동)에 미칠 영향 등과 관련한 연구가 거의 전무한 형국인지라 이에 SNS에 대한 위험성의 인식과 Policing 측면에서의 적극적인 검토와 대응이 시급히 요청되고 있는 실정임을 반영하여 이 논문을 통해 SNS의 잠재적 위험성에 대한 이론적 분석과 같은 학술적인 측면뿐만 아니라 경찰활동에 미칠 수 있는 영향에 대한 실무 실용적 관점에서 접근의 필요성을 인지하여 탐색적 연구를 시도하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.53-59
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• 2016

최근 무선 센서 네트워크, 사물 인터넷, 소셜 네트워크 서비스와 같은 다양한 응용 분야에서 대용량 스트림 데이터가 실시간으로 생성되고 있으며, 효율적인 기법을 통해 처리 및 분석하여 유용한 정보를 찾아내고, 이를 의사 결정을 위해 사용할 수 있도록 하는 것은 중요한 이슈 중에 하나이다. 스트림 데이터는 끊임없이 빠른 속도로 생성되므로 최소한의 접근을 통해 처리해야 하며, 신속한 저전력 처리를 필요로 하는 자원이 제한된 환경에서 분석될 수 있도록 적합한 기법이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 슬라이딩 윈도우 개념이 제안되어 연구되고 있다. 한편, 대용량 데이터로부터 의미 있는 정보를 찾아내기 위한 데이터 마이닝 기법 중에 하나인 패턴 마이닝은 중요 정보를 패턴 형태로 추출한다. 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 이진 데이터베이스를 대상으로 하고 모든 아이템을 동일한 중요도로 고려함으로써 데이터 마이닝 분야에서 중요한 역할을 수행해 왔지만, 실제 데이터 특성을 반영하지 못하는 단점을 지닌다. 하이 유틸리티 패턴 마이닝은 비 이진 데이터베이스로부터 상대적인 아이템 중요도를 반영하여 더욱 의미 있는 정보를 찾아내기 위해 제안되었다. 정적 데이터를 대상으로 하는 하이 유틸리티 패턴 마이닝 기법은 그러나 스트림 데이터 처리에 적합하지 못하다. 제한된 환경에서 스트림 데이터의 특성을 반영하고 효율적으로 처리하여 중요한 정보를 찾아내기 위해 슬라이딩 윈도우 기반의 접근법이 제안되었다. 본 논문은 슬라이딩 윈도우 기반 하이 유틸리티 패턴 마이닝 기법들의 성능을 평가하고 분석하여 해당 기법들의 특성 및 발전 방향을 고찰한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.138-149
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• 2019

본 연구는 선행연구와 이용 충족이론에 근거하여 SNS의 주요한 이용 동기를 사회형, 정보형, 유희형으로 구분하고, 사회적 관계 자본 이론의 개념을 적용하여 SNS의 이용동기가 SNS에서의 관계 연결과 관계 결속 그리고 지속적 사용의도에 미치는 영향을 실증적으로 검정하였다. 연구 결과 SNS의 사회형, 정보형, 유희형 동기 모두 SNS의 관계 연결과 관계 결속에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, SNS의 관계 연결과 관계 결속 역시 지속적 사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나, 본 연구의 가설은 모두 채택되었다. SNS의 사회형, 정보형, 유희형 동기 모두 다른 사람들과 소통하고 관계를 맺고, 흥미 있는 분야가 비슷한 타 이용자들과 새로운 그룹을 생성하거나, 관계를 확대하는 중요한 요인임이 입증되었다. 또한, SNS를 통해 상호간 강한 유대감을 형성하는 관계를 형성하고 필요시 정서적 지지를 받을 수 있는 가치 있는 관계를 형성해 나가기 위해 그리고, SNS를 하는 과정에서 다른 사용자들과의 새로운 관계 형성을 통해 자신의 네트워크를 확장시킴으로써 SNS를 지속적으로 사용하게 된다는 것을 확인 할 수 있었다.

• 디지털포렌식연구
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• 제12권3호
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• pp.1-8
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• 2018

랜덤 챗 어플리케이션은 사용자들을 무작위로 연결하고 문자, 음성, 영상 채팅하도록 서비스를 제공함으로써 연인 또는 배우자를 찾을 수 있도록 돕는 소셜 데이트 어플리케이션의 일종이다. 최근 저렴한 비용으로 빠르고 편리하게 이성을 만날 수 있다는 점에서 세계적으로 그 수요가 급증하고 있다. 하지만 악의적 의도를 가진 이들에 의해 조건만남(성매매), 마약거래의 중개 창구로 활용되고 있으며 앱 사용자들 간의 실제 만남 이후 발생하는 각종 사건들로 인해 강력 범죄의 원인으로 작용하고 있다. 이러한 사실을 비추어 볼 때 랜덤 챗 어플리케이션은 조건 만남(성매매)이나 마약 거래에 대한 입증 자료나 만남 후 발생한 강간, 납치, 살인 등의 용의자 검거를 위한 각종 단서를 제공할 가능성이 높다. 이에 따라 랜덤 챗 어플리케이션에 대한 디지털 포렌식 관점에서의 분석이 필요하나 현재 관련 연구는 전무하다. 따라서 본 논문에서는 랜쳇, 앙톡, 썸팅, 다톡, 모두의 채팅, 돛단배 등 국내 랜덤 챗 어플리케이션 6종을 사용자 행위 관점에서 분석하였다. 또한 그 결과로 채팅 메시지 송수신, 채팅방 추가/삭제, 친구 추가/차단, 계정 생성 등의 사용자 행위에 따른 아티팩트로 매시지 송수신 시간, 내용, 송수신자, 친구 프로필, 계정 생성 시간 등을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.15-21
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• 2019

가짜 정보를 탐지하기 위한 연구는 2016년 미국 대통령 선거 이후 본격적으로 시작되었다. 정확한 출처를 알 수 없는 정보들이 뉴스 형식으로 생산되고, 이는 자극적이고 흥미로운 소재에 많은 관심을 보이는 대중의 특성에 따라 빠른 속도로 확산되고 있다. 또한, 소셜 네트워크 서비스 등 정보를 전달하기 쉬운 플랫폼의 대중화는 이러한 현상을 더욱 악화시킨다. Poynter는 IFCN(International Fact Checking Network)를 만들어 숙련된 전문가들이 사실 여부를 판단할 수 있는 가이드라인을 제시하고, 팩트 체크 기관을 위한 강령을 제공하고 있다. 하지만 이러한 접근 방법은 하나의 기사에 대한 진위 여부를 검증하기 위해 다수의 전문가 인력이 투입되어야 하므로 시간 및 금전적 비용이 크다. 따라서 지속적으로 증가하는 가짜 뉴스에 효율적으로 대응할 수 있는 자동화된 가짜 뉴스 탐지 기술에 대한 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 최근 딥러닝 기술의 접목으로 인해 빠르게 발전하고 있는 가짜 뉴스 탐지 시스템과 연구들을 정리 및 분석한다. 또한, 많은 연구가 필요한 본 분야에 연구자들이 쉽게 접근할 수 있도록 다양한 형태로 주어지는 학습 말뭉치 및 챌린지들도 정리한다.

• 경영과정보연구
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• 제38권2호
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• pp.209-223
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• 2019

본 연구는 소셜네트워크에서 SNS 광고에 대한 구전 제약요인의 개념과 측정도구 개발을 통하여 온라인 구전을 활성화하는데 그 목적이 있다. 이런 연구 목적을 달성하기 위해 3단계의 연구를 수행하였다. 첫째, 문헌고찰과 정성적 조사방법을 통하여 구전 제약에 대한 개념과 범위에 대하여 탐색적 조사(표적 집단 면접과 심층면접, 전문가 면접)를 실시하였다. 둘째, 개발된 측정항목은 정제작업을 위해 설문 조사를 실시하여 측정문항에 대한 신뢰성과 타당성 검증을 하였다. 셋째, 개발된 측정문항과 다른 주요 구성개념과 관계를 살펴봄으로써 측정항목의 예측타당성을 검증하였다. 연구결과 6개의 구성요인과 이에 대한 총 23개의 측정문항이 도출되었으며, 각각 내재적 및 대인적 제약(심리적 민감성, 보상적 민감성, 타인평가 민감성), 구조적 제약(신뢰성, 정보성, 오락성)으로 명명하였다. 정성적 연구와 정량적 연구를 통해 구전 제약의 측정문항을 개발하였으며, SNS 성과 및 평가 측면에서 SNS 광고 구전의 제약요인으로 작용하고 있는 사회적, 심리적, 환경적인 방해 요인들을 구전 제약의 관점에서 통합적으로 살펴보았다. 본 연구를 통해 온라인 구전 제약에 대한 체계적이고 실증적인 연구수행을 위한 기본 틀과 효과적인 SNS 구전을 이끌어 낼 수 있을 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.153-160
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• 2019

본 연구는 급변하는 소셜네트워크 기반의 서비스 및 제품에 대한 평가척도와 리뷰 컨텐츠 속성이 소비자의 구매 패턴에 어떻한 영향을 주고 있는지를 분석하고자 하였다. 이러한 분석은 개인과 기업간에 밀접하고 빠르게 통합되고 있고, 네트워크와 스마트 기술이 소비활동에 다양하게 관여하고 있는 현 시점에서 리뷰와 평점의 유용성과 선험적 추정을 통해 소비 및 구매에 작용되는 변화하는 소비자의 거래 환경을 확인 할 수 있다. 본 연구를 위해 계층분석기법(AHP)과 델파이(Delphi)기법을 적용하여 상위 평가기준 변수를 유용성, 기술성, 가치성으로 분류하고, 각각의 하위변수는 3개의 요인으로 그룹화 해서 평가 가중치를 통해 중요도를 분석하였다. 분석결과 유용성의 내구요인과 기술성의 혁신요인 그리고 가치성의 비용요인 및 품질요인 등으로 중요도를 분석할 수 있었다. 따라서 본 연구는 주요 요인을 검증하면서 제공되는 리뷰 평점과 포스팅 정보의 신뢰성을 동시에 분석하여 다양한 방법으로 경제활동에 참여하는 소비자와 기업에 보완적이고 추가적인 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.187-193
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• 2019

키-값 스토리지 엔진은 소셜 네트워크, 온라인 전자 상거래 환경 및 클라우드 서비스를 포함한 많은 컴퓨팅 환경에서 점점 더 수요가 증가하고 있는 필수적인 구성 요소다. 최근 키-값 스토리지 엔진은 트랜잭션, 버전관리 및 복제를 비롯한 많은 기능을 제공한다. 키-값 스토리지 엔진에서 트랜잭션 처리는 로그 선행 기입을 사용하여 원자성을 제공하며, 동기식 커밋 방식에서는 트랜잭션이 완료되기 전에 로그 데이터를 플러시한다. 그러나 로그 선행 기입에서 로그 데이터를 저장 장치로 플러시하는 것은 다양한 최적화 기법이 제안되었음에도 불구하고 여전히 fsync() 호출에 큰 오버헤드가 존재하고 있기 때문에 키-값 스토리지 엔진의 성능 병목이다. 이 논문에서는 기존 플러싱 체계를 최적화하기 위해 그룹 동기화 기법을 제안하여 키-값 스토리지 엔진의 성능을 개선한다. 또한, fsync()를 수행하는 동안에 다른 트랜잭션을 수행하는 트랜잭션 스케줄링 기법을 제안한다. 이 체계는 기존 시스템이 제공하는 동일한 트랜잭션 수준을 지원하면서 fsync() 호출의 수를 줄이는 효율적인 방법이다. 우리는 WiredTiger 스토리지 엔진에 제안하는 방법을 구현하였다. 실험 결과는 제안된 시스템이 기존 시스템에 비해 키-값 워크로드의 성능을 향상시킨다는 것을 보여준다.