현재의 공간정보서비스는 스마트 사회의 도래에 따라 정보화 사회에서 축적된 공간정보의 콘텐츠 및 기술적 자산을 기반으로 스마트 사회에 걸맞은 모습으로 새롭게 전환되어야 할 필요가 있다. 본 연구는 공간정보 오픈플랫폼이 보다 경쟁력 있고 지속적인 자생력을 갖추기 위하여 공간정보 소셜플랫폼으로 전환해야 하는 필요성을 제시하였다. 공간정보 오픈플랫폼이 공간정보 소셜플랫폼으로 점진적으로 진화하기 위한 소셜화의 요구조건들을 P. Savalle가 제시한 소셜플랫폼이 갖추어야 할 주요 개념을 기준으로 검토하였다. 이를 기반으로 스마트 사회에 대응한 공간정보 서비스의 구현기반으로서 공간정보 소셜플랫폼의 개념과 플랫포머로서의 정부의 역할을 제시하였다.
본 연구는 어떤 소셜정보가 추천신뢰에 유의한 영향을 미치는지와 이들 간의 영향관계가 제품 관여도 수준에 따라 어떻게 달라지는지를 실증적으로 살펴보는 것을 목표로 하고 있다. 관련 선행연구에 대한 검토 결과를 토대로 추천신뢰에 유의한 영향을 미칠 것으로 예상되는 소셜정보의 구성요소로써 친밀감, 유사성, 성실성, 명성 등 네 가지 요소를 도출하였으며, 이들 소셜정보와 추천신뢰 간의 영향관계에 관한 연구모형 구축 및 가설검정을 실시하였다. 더불어 소셜정보와 추천신뢰 간의 관계에 있어 제품 관여도가 유의한 조절효과를 가지는지 분석해 보았다. Google Docs 사용자들을 대상으로 온라인 설문조사를 수행한 결과, 총 55명의 응답자로부터 205개의 신뢰 관계(링크)에 관한 자료를 수집하여 가설검정을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 소셜정보의 네 가지 차원인 친밀성, 유사성, 성실성, 명성은 모두 추천신뢰에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 둘째, 소셜정보 중 친밀성 및 명성과 추천신뢰 간의 관계에 있어 제품 관여도가 유의한 조절효과를 가지는 것으로 나타났다. 연구결과를 토대로 관련 분야에 대한 학문적, 관리적 차원의 시사점을 도출하였으며, 향후 연구방향을 제시하였다.
소셜 미디어 정보는 실시간으로 가장 최신의 정보의 획득을 가능하게 하며, 확산 속도가 빠르고 형태의 제약 없이 유연하게 생산 및 유통할 수 있다는 강점이 있으며, 최근 경제변수들의 예측에 있어서 소셜 미디어 정보를 이용한 예측의 활용 방안에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 실업률을 예측함에 있어 소셜 미디어 정보 유형 중 하나인 Google Index 정보를 이용하여 시계열 모형 중 하나인 ARIMAX 모형과 ECM 모형을 적합하였고, 모형의 예측력을 비교하기 위해 기존의 ARIMA 모형과의 비교를 수행하였다. 또한, 소셜 미디어 정보 이용에 있어 Google Index 뿐만 아니라 국내 소셜 미디어 정보인 News Index와의 결합을 통해 예측력의 제고 가능성을 확인하였다. 본 연구에서 다루어진 분석 절차와 통계적 모형의 적합과정은 실업률 외의 주요 사회, 경제지표에도 적용될 수 있다.
최근 전 세계적으로 소셜 네트워크 서비스의 사용자가 많이 증가하면서 많은 사람들이 소셜 네트워크 서비스를 이용하고 있다. 그리고 소셜 네트워크 서비스를 사용하는 사용자들은 이를 이용하여 많은 정보를 공유하고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 사용자들이 공유하는 정보 중 음악과 관련된 정보와 개방형 API 를 이용하여 MP3 파일의 메타데이터인 ID3 태그 정보를 검색한다. 검색된 결과와 소셜 네트워크 서비스 사용자 정보를 이용하여 ID3 태그 온톨로지를 생성하고 생성된 온톨로지와 온톨로지 추론기를 사용하여 음악과 관련된 다양한 순위 분석 결과와 음악 및 사용자 추천 서비스를 사용자들에게 제공하기 위한 시스템의 설계를 보인다. 본 논문에서 제안한 시스템은 소셜 네트워크 서비스에 실시간으로 등록되는 글을 이용하기 때문에 최근 음악 트렌드를 쉽게 반영한다. 또한 순위 분석을 위해 수동적으로 자료를 수집하는데 들어가는 시간적 비용을 줄여준다. 그리고 제안한 시스템을 사용하여 제공된 정보는 음악 관련 산업에서 마케팅과 사업 전략자료 등 다양한 형태로 활용이 가능하다.
최근, 스마트폰 가입자 수가 급격히 증가하는 가운데, 사람과 사람의 관계에 중심을 두는 서비스인 SNS가 급격히 성장하고 있다. 모바일 디바이스를 사용한 소셜 네트워크가 접목되어 사용자들 사이에 자연스러운 의사 교류 관계가 형성되며, 장소나 이벤트를 기반하여 빠르고 끊임없이 정보들이 발생하게 되었다. 그러나 너무 많이 발생하는 불필요한 데이터들로 인해 의미 있는 정보, 필요한 정보를 파악하는 데 어려움이 생긴다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 소셜 네트워크 서비스를 통해 제공되는 정보들 가운데 영향력 있는 정보가 무엇인지 판단하는 연구가 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 영향력 측정을 위해 장소를 기반으로 한 동적 소셜 커뮤니티에서의 소셜 네트워크 액티비티를 중심으로 이벤트에 대한 영향력을 측정하는 방법에 대해 고찰하고, 새로운 영향력 측정 방안에 대해 제안한다.
"소셜 네트워크(Social Network)와 검색(Search)의 만남"은 현재 인터넷 상에서 매우 의미 있는 두 영역의 결합이다. 이와 같은 두 영역의 결합을 통해 소셜 네트워크 내에서 친구들의 생각이나 관심사 및 활동을 검색하고 공유함으로써 검색의 효율성과 적합성을 높이기 위한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 소셜 관계 랭크(SRR : Social Relation Rank) 및 토픽이 반영된 소셜 관계 랭크(TS_SRR : Topic Sensitive_Social Relation Rank) 알고리즘을 제안한다. SRR은 소셜 네트워크 내에 존재하는 웹 사용자들의 내재적인 특성 및 검색 성향 등에 대한 관련성(또는 유사정도)을 수치로 산정한 '소셜 관계 지수(SRV : Social Relation Value)'에 랭킹(Ranking)을 부여한 것을 의미한다. 제안하는 알고리즘의 검색 적용 가능성을 검증하기 위해 첫째, 웹 사용자간 직접 또는 간접적인 연결로 구성된 소셜네트워크를 구성 한다. 둘째, 웹 사용자들의 속성에 내재된 정보를 이용하여 토픽별 SRV를 산정한 후 랭킹을 부여하고, 토픽별 변화되는 랭킹에 따라 소셜 네트워크를 재구성 한다. 마지막으로 (TS_)SRR과 웹 사용자들의 검색 패턴(Search Pattern)을 비교 실험 한다. 실험 결과 (TS_)SRR이 높은 웹 사용자 간에는 검색 패턴 또한 유사함을 확인 하였다. 결론적으로 (TS_)SRR 알고리즘을 기반으로 관심분야에 연관성이 높은, 즉 상위에 랭크 된 웹 사용자들을 검색하여 검색 패턴을 공유 또는 상속받는 다면 개인화 검색(Personalized Search) 및 소셜 검색(Social Search)의 효율성과 신뢰성 향상에 기여 할 수 있다.
음악 검색에 있어 소셜 태그 정보는 사용자로 하여금 음악의 내재적 의미를 빠르게 파악할 수 있도록 한다. 음악의 소셜 태그 정보는 음악 추천 시스템을 활용하는 사용자(청취자)에 의해 점진적으로 완성되기 때문에 초기에 완전한 태그 정보를 수집하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 음악의 일부 태그가 누락되어 있는 상황에서 음악 정보 검색을 자동으로 수행할 수 있는 클래스 분류 알고리즘을 제안하고자 한다.
소셜 네트워크는 온라인상의 인맥 기반 친목 서비스로 잘 알려져 있지만, 광의의 소셜 네트워크는 타인과 협력하고 정보를 공유하는 작업을 통해 생성된 관계 또는 이를 기반으로 생성된 데이터를 통해 웹을 정보생태계로 진화시키는 메커니즘으로 해석할 수 있다. 소셜 네트워크는 친목 기반의 연결의 장에서 관심사 기반의 사회적 관계망으로 확대되고 있으며, 비즈니스 교육 등 다양한 영역에서 적용되고 있다. 도서관 서비스 영역에서도 수요자의 정보교류 네트워크 형성에 소셜 네트워크의 개념과 철학을 적용하기 위해 관심을 보이기 시작하고 있다. 본 연구에서는 소셜 네트워크의 개념과 의의를 살펴보고 도서관 영역에서 어떻게 해석되어 응용이 시작되고 있는지 살펴본다. 또한 도서관 정보 수요자의 소셜 네트워크 활성화를 위한 지원 방안을 제안해 본다.
최근 IT기술발전으로 데이터 저장 및 처리비용은 하락하고 소셜네트워크 서비스 등이 확대되어 데이터의 양적 팽창이 가속화되면서 빅데이터에서 가치를 창출하려는 시도가 늘어나고 있다. 특히, 국내 스마트폰 이용자가 3천만을 넘어서면서 모바일 기기는 대량 데이터 생산의 원천이 되고 있다. 모바일 기기는 스마트시대 대표 통신채널인 소셜미디어 활용을 가속화 시키며 다양한 분야에서 영향력을 발휘하고 있다. 특히 일본과 아이티 지진피해, 강남역 침수 등 재난발생 시 피해상황 파악 및 경보, 정보교환 등에 소셜미디어 채널이 활발히 활용되면서 새로운 매체로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 언어분석을 통해 소셜미디어 속에 재난이슈를 모니터링하고 소셜미디어가 재난예방 및 대응에 적극 활용되기 위해 필요한 기술개발 방안을 제시하고자 한다.
소셜 네트워크 서비스와 모바일 단말의 보급이 증가함에 따라 사용자들은 커뮤니티를 형성하고 이를 통하여 즉시적으로 문제(Needs) 해결에 필요한 사용자들간의 경험 정보를 공유하고자 한다. 기존의 커뮤니티들은 특정 의도로 형성된 공동체로써 사용자의 위치 및 사회적 관계 보다는 단순히 카폐 개념의 공동체를 형성한다. 사용자의 위치가 변경됨에 따라 원하는 정보를 제공하는 방법에 있어 사용자의 장소/사회적 관계를 고려하여 즉시적으로 필요한 커뮤니티를 추천 검색하거나 신규 커뮤니티를 생성하여 사용자들의 참여를 통한 정보 공유 및 사용자 위치에서 발생되는 여러 이벤트를 수집할 수 있는 소셜 레이더 기능이 필요하다. 또한 형성된 공동체를 통하여 서비스 실행에 필요한 실행환경을 공유하여 소셜 네트워크 서비스를 제공받고자 한다. 본 논문에서는 사용자가 존재하는 공간 내에서 서로 공유될 수 있는 정보를 추적/검색/추천/공유할 수 있는 사용자 위치 기반 소셜 레이더 관리 시스템에 관한 구성 방법을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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