• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2011년도 제18회 학술대회 논문집
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• pp.43-51
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• 2011

사회 전반에 걸쳐 소셜네트워크서비스의 영향력이 높아짐에 따라 국내 대학도서관에서도 소셜네트워크서비스의 도입을 통해 이용자와 소통하려는 노력을 하고 있다. 이에 본 연구에서는 국내 대학도서관의 소셜네트워크서비스의 현황을 파악하고 소셜네트워크서비스의 이용률이 높은 도서관과 낮은 대학도서관을 선정하여 이용 및 비이용 요인을 도출하는 것을 통해 활성화 방안을 제시하였다.

• 정보와 통신
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• 제31권1호
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• pp.82-88
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• 2013

페이스북이나 트위터 같은 소셜 네트워킹은 최근 몇 년간 큰 인기를 얻고 있다. 매우 많은 사용자가 엄청난 양의 정보를 네트워크상에서 주고받기 때문에, 소셜 네트워크 서비스가 악의적인 사용자들에게는 유용한 공격수단이 될 수 있다. 많은 서비스 제공업체들이 그러한 취약점을 보완하기 위해서 노력을 하지만, 다양한 공격방법들이 새롭게 개발되면서 여전히 소셜 네트워크 서비스 사용자들을 위협하고 있다. 따라서 본 고에서는 온라인 소셜 네트워크에서의 프라이버시 및 보안 이슈를 점검해 보고자 한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권1호
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• pp.96-105
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• 2016

최근 소셜 네트워크 서비스는 단순히 사용자들의 인맥 관계 형성뿐만 아니라 다양한 형태의 정보를 생성하고 공유하는 개방형 플랫폼으로 변화하고 있다. 기존 사용자 평판 관리 기법은 사용자 프로필, 명시적 관계, 명시적 평가를 기반으로 사용자 신뢰성을 판별하기 때문에 명시적 평가가 잘 이루어지지 않는 소셜 미디어에서 사용자 신뢰성을 판별하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 소셜 미디어에 대한 소셜 행위들을 분석하고 명시적인 평가 뿐만 아니라 암시적 평가를 고려한 사용자 평판 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 소셜 행위로부터 긍정적 암시적 평가와 부정적 암시적 평가를 도출한다. 또한, 사용자의 전문성을 고려하기 위해 분야별로 사용자 평판 정보를 생성하고 사용자의 영향력을 판단하기 위해 평가에 참여한 사용자들의 수를 반영한다. 이를 통해 명시적 평가가 없는 사용자도 평판 정보를 생성할 수 있도록 하고 소셜 미디어에 더 적합한 사용자 평판 정보를 생성한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.77-85
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• 2013

본 논문에서는 워크플로우 소셜 네트워크(WSSN, Workflow-supported Social Network) 근접중심성 분석 알고리즘을 제안한다. 워크플로우모델과 모델의 실행을 기반으로 형성되는 업무수행자들간의 협업 관계를 워크플로우 소셜 네트워크라고 정의하고, 이를 기존의 소셜 네트워크 근접중심성 분석기법을 적용하여 워크플로우 소셜 네트워크의 근접중심성을 분석하는 알고리즘을 설계한다. 특히, 제안한 알고리즘의 적용 사례를 통해 특정 워크플로우모델로부터 해당 워크플로우 소셜 네트워크 근접중심성을 분석함으로써 본 논문에서 제안한 알고리즘의 정확성 및 적합성을 검증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(D)
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• pp.61-64
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• 2011

유비쿼터스 웹 환경과 스마트폰의 활성화와 함께 페이스북, 마이스페잇, 유투브, 트위터 등의 소셜 네터워크 서비스의 사용이 증가하고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서의 사용자 간의 분산된 콘텐츠의 공유 및 동기화 방안을 연구하였다. 특히, 모바일 기기를 이용한 소셜 네트워크 서비스의 증대에 따라 보다 동적으로 소셜 네트워크 공동체를 구성할 수 있는 환경에서 구성원들 간에 신뢰도 높은 콘텐츠 공유 및 검색 결과 제공을 위해 분산된 소셜 미디어 콘텐츠의 공유 및 동기화 방안을 제시하고 이를 구현하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 향후 모바일 환경의 진화에 따라 보다 동적인 소셜 네트워크 상에서 더욱 다양하고 방대해지는 소셜 미디어 콘텐츠를 효과적으로 공유하는데 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1505-1506
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• 2011

소셜 서비스의 확산에 따라 이러닝 분야에서도 소셜러닝이 확산되고 있다. 소셜러닝이 기존 교육과 구별되는 가장 큰 특징은 콘텐츠의 생산과 소비 방법으로, 네트워크를 통해 가치를 전달하고, 다른 사람으로부터 배운다는 것이다. 따라서 소셜미디어 콘텐츠와 소셜네트워크 활동 콘텐츠를 학습객체화하여 함께 이용할 수 있어야 한다고 본다. 이를 위해 본 논문에서는 소셜미디어 콘텐츠를 학습객체화 할 수 있도록 콘텐츠 생성모델 확장 방안을 제안하고자 한다. 소셜자원기반 콘텐츠 생성모델은, 학습객체 정의와 메타데이터 생성모델로 구성된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.800-803
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• 2012

최근 전 세계적으로 소셜 네트워크 서비스는 놀라운 속도로 발전하고 있으며 특히 스마트폰과 태블릿PC 같은 스마트 기기 사용자가 급격하게 늘어나면서 언제 어디서든지 쉽게 접속하여 사용 할 수 있다. 소셜 네트워크 서비스는 온라인을 통해 인맥을 구축 하는 서비스로 현실의 인맥을 온라인에서 관리하고 서로에게 친구를 소개하여 관계를 형성 한다. 소셜 네트워크 서비스에서 관계를 형성하기 위해서는 다양한 프로필 정보 공개를 통해 다른 사용자들과 관계를 형성 때문에 노출된 개인 프로필 정보는 프라이버시 침해 할 우려가 매우 높다. 또한 위치정보를 자동으로 인식하는 기능이 있어 올리는 사진과 글들의 위치 정보가 노출 되어 있다. 본 논문에서는 현재 서비스 되고 있는 소셜 네트워크 서비스들의 프라이버시 침해에 대해 살펴보고 개인 프로필 정보의 유출을 방지 위한 소셜 네트워크 환경에서의 프라이버시 관리 시스템을 제안 하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권4호
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• pp.149-156
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• 2022

최근 전 세계적으로 COVID-19이 유행하는 상황 속에서 이와 관련된 가짜뉴스가 심각한 사회적 혼란을 야기하고 있다. 이러한 배경에서 가짜뉴스를 정확하게 탐지하기 위해, 뉴스가 소셜 미디어를 통해 파급되는 과정과 같은 소셜 컨텍스트 정보를 활용하는 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법들이 널리 사용되고 있다. 그러나 대부분의 기 구축된 가짜뉴스 탐지를 위한 데이터들은 뉴스 자체의 내용 정보 위주로 구성되어, 소셜 컨텍스트 정보를 거의 포함하지 않는다. 즉, 이 데이터들에는 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법을 적용할 수 없으며, 이러한 데이터의 한계는 가짜뉴스 탐지 연구 분야의 발전을 저해하는 방해 요소이다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해, 기존의 저명한 가짜뉴스 데이터인 CoAID 데이터를 기반으로, 소셜 컨텍스트 정보를 추가적으로 수집하여, CoAID 데이터의 뉴스 내용 정보와 해당 뉴스들의 소셜 컨텍스트 정보를 모두 포함하는 CoAID⁺ 데이터를 구축한다. 본 논문에서 구축한 CoAID⁺ 데이터는 기존의 대부분의 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법들에 적용될 수 있으며, 향후 새로운 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법들에 대한 연구도 더욱 활성화시킬 수 있을 것으로 기대된다. 마지막으로, 본 논문은 다양한 관점에서 CoAID⁺ 데이터를 분석하여 진짜뉴스와 가짜뉴스의 파급 패턴 및 키워드에 따른 파급 패턴도 파악하여 소개한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.531-534
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• 2010

웹 2.0의 적극적인 도입에 따라 소셜 네트워크 기반 커뮤니티 사이트에서는 관련된 콘텐츠를 적절하게 추천하는 것은 중요한 문제로 부각되고 있으며 이로 인해 사용자들의 동향 및 이슈 추출 기법이 중요하게 작용하고 있다. 이러기 위해서 지금까지의 연구에서는 콘텐츠에 포함된 키워드 매칭 방법을 이용하고 있으나 사용자들 간의 연결 관계와 키워드의 중요도를 고려하지 못하고 있다. 본 논문에서는 FOAF 기반의 소셜 네트워크와 del.icio.us에서 제공하는 소셜 북마크 데이터를 기초로 소셜네트워크 분석을 보이며 이를 통한 사용자들 사이에서 중요하게 부각되는 핫 이슈를 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 핫 이슈 추출 방법을 활용하면 사용자들의 관심 분야 동향파악을 효율적으로 수행할 수 있으며 이를 통해 맞춤형 마케팅 및 콘텐츠 추천이 가능해 진다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권4호
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• pp.209-219
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• 2010

최근 빠르게 확산되고 있는 온라인 소셜 네트워크 서비스는 수많은 데이터를 저장하고 이를 분석하여 여러 연구 분야에 활용하고 있다. 정보의 효율성을 높이기 위해 기업이나 공공기관은 자신들이 가진 데이터를 배포하고, 배포된 데이터를 이용하여 여러 목적에 사용한다. 그러나 배포되는 소셜 네트워크에는 개인과 관련된 정보가 포함되어 있으므로 개인 프라이버시가 노출될 수 있는 문제가 있다. 배포되는 소셜 네트워크에서 단순히 이름 등의 식별자를 지우는 것으로는 개인 프라이버시 보호에 충분하지 않으며, 소셜 네트워크가 가진 구조적 정보에 의해서도 개인 프라이버시가 노출될 수 있다. 본 논문에서는 내용 정보를 포함하고 있는 소셜 네트워크 배포 시 개인 프라이버시 노출에 이용되는 복합된 공격법을 제시하고 이를 방지할 수 있는 새로운 모델인 $\ell$-차수 다양성($\ell$-degree diversity)을 제안한다. $\ell$-차수 다양성은 소셜 네트워크 데이터 배포에서 $\ell$-다양성을 최초로 적용한 모델이며 높은 정보 보존율을 가짐을 실험을 통해 볼 수 있다.