최근 사람 간 소통채널인 소셜미디어는 매스미디어 중심의 정보유통의 흐름을 바꿔놓으며 기업, 공공기관 등에서 가치를 찾는 핵심자원으로 관심을 받고 있다. 재난관리도 기존의 정부중심 대응에서 벗어나 소셜미디어, 즉 소셜 빅데이터를 활용한 국민 참여형 재난관리의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 재난관리를 위해 실시간 소셜 빅데이터를 모니터링하는 시스템인 국립재난안전연구원의 소셜 빅보드(Social Big Board)를 소개하고, 이 시스템의 재난이슈 탐지의 정확성 향상을 위해 새롭게 개발된 재난유형별 관련도에 기반한 재난이슈 탐지기법을 설명하며 실험 및 평가결과를 제시하고자 한다.
본 연구는 웹2.0의 기술로 각광받는 소셜네트워크 서비스를 위해 다양한 분야에서 적용 가능 할 수 있는 시맨틱 표현 모델을 제안하는 것이다. 소셜네트워크를 온톨로지를 이용하여 다양한 영역으로 추론하고 확장하여 서비스 제공자 중심의 일방적 소셜네트워크 제공이 아닌, 사용자가 질의에 대한 의미를 분석하고 결정하여 사용자 의도에 부합하는 상호작용 가능한 소셜네트워크 서비스를 제공할 수 있는 온톨로지 기반 시맨틱 표현 모델과 이를 적용하기 위한 전체 시스템 구조를 제안하고자 한다. 본 연구를 통해 소셜네트워크 서비스가 다양한 분야로 확대 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
미디어를 통한 많은 소셜 데이터가 유통, 활용, 공개 되고 있다. 이 소셜 데이터를 이용한 미디어에 대한 즐거움과 정보의 효율적인 측면만 부각되고, 여기에서 발생되는 지나친 정보 노출과 사용자에 대한 인신 공격적 집단 댓글의 피해 문제는 소흘히 취급되고 있다. 본 연구에서는, 악성 집단 댓글 분석에 의한 SNS 여론 소셜 데이터 분석을 하였다. 소셜 네트워크가 가진 구조적 정보 이용을 통해 분석된 정보 분석 데이터의 양, 즉 SNS 언급 횟수 인 버즈량이 얼마나 많은 사람들에게 배포되고 악용되는가에 대한 문제를 다양한 측정 방법으로 분석하였다.
인터넷과 모바일 환경의 발전에 따라 최근에는 마이크로블로그가 성행하고 있다. 마이크로블로그에는 부가적인 데이터가 담겨있다. 그 중 위치 정보에 대한 데이터를 포함하는 마이크로블로그 데이터를 공간 소셜 웹 객체라고 지칭한다. 이러한 마이크로블로그 데이터에 대한 일반 집계는 사용자별 데이터 집계 등이 있으나, 단일 정보에 대한 집계만 가능하다. 본 연구는 공간 소셜 웹 객체의 특성을 갖는 마이크로블로그 데이터의 공간 소셜 분석을 위해, 일반 집계와 공간 데이터를 결합하고 지오해시와 맵리듀스를 이용한 공간 집계에 대한 알고리즘을 제시한다. 이를 통해 의미있는 공간 소셜에 대한 분석의 기반을 마련하였다.
소셜웹은 정보를 공유하고 사용자간 연결 정도를 높이기 위해 현재의 웹을 소셜 플랫폼으로 변화시키고 있다. 본 논문은 여러 소셜웹 사이트에 산재되어 있는 소셜 데이터를 중재하고 연결하는 방법을 제공하기 위해 딜리셔스, 플리커, 유튜브와 같은 대표적인 소셜 태깅 사이트의 태깅 데이터를 분석한다. 그 결과로 서로 다른 태깅 데이터를 통합하고 서로 다른 소셜 메타데이터를 연결하기 위한 태그 온톨로지를 제안한다. 또한 태깅 데이터의 기계 학습을 통하여 유사 태그 그룹과 사용자 그룹 정보를 획득한 후 태그 온톨로지를 학습한다. 이의 활용 방안으로는 학습된 태그 온톨로지를 이용하여 모델링한 추천 시스템도 제안한다.
인터넷과 정보통신기술의 발달로 최근 기업에서는 블로그, 트위터, 페이스북, 스마트폰 등을 통해 다양한 마케팅을 수행하고 있으며 더 나아가 이를 고객관계관리에까지 응용하고 있다. 이른바 소셜미디어 마케팅을 통해 새로운 가치 창출을 하고 있다. 마케팅과 PR의 불모지라 할 수 있는 국내 도서관계에서도 마케팅에 대한 관심과 활용이 증가하는 가운데 소셜 네트워크 서비스를 도서관 마케팅에 응용하려는 사례가 늘고 있다. 본 연구에서는 최근 국내외 도서관 분야에서 시도되는 다양한 소셜 네트워크 서비스의 현황과 사례를 살펴보고 이를 마케팅 관점에서 비교 분석하였다. 마지막으로 국내 도서관에서 소셜미디어 마케팅을 도입할 때 고려해야 할 사항을 중심으로 성공 전략을 제시하였다.
우리 삶을 풍요롭게 하는 몇 가지 서비스들이 있다. 우리는 넘쳐나는 소셜 네트워크 서비스들을 통해 사람들과 다양한 관계를 맺고 유지하고 있다. 기존의 소셜 네트워크 서비스들은 유저간의 관계를 주로 사용하여 상호간의 메시지 전달을 돕는다. 오늘날 스마트기기의 발달 및 지리정보 시스템의 발달에 따라, 소셜 네트워크 서비스에서 사용자 위치 정보를 이용한 메시지 전달을 고려할 수 있다. 예를 들어 유저가 특정지역에 위치하고 있고 그 특정지역에 이벤트가 발생 했을 때 메시지를 전달 받는 다거나, 이벤트가 발생한 그 특정지역에 위치하지 않은 사용자라도 그 지역에 관심이 있거나 또는 관심 있는 다른 사용자가 해당 지역에 존재한다면 메시지를 전달 받는 경우를 생각할 수 있다. 이 논문에서는 이러한 위치정보 및 소셜 정보를 고려한 소셜 메시징 시스템을 소개하고, 이에 필요한 인터페이스 디자인 및 초기 구현 결과를 소개한다.
소셜미디어를 통한 마약 유통이 증가하면서 젊은 연령층의 마약 문제가 사회 문제로 대두되고 있다. 소셜미디어 상의 마약 유통을 차단하고자 유해 키워드 차단 정책이 마련되고 있지만, 사용자들은 차단 정책을 우회할 수 있는 마약 관련 은어 및 변형어를 사용하여 검색을 시도하기 때문에 다양한 은어 및 변형어를 수집하여 차단 정책에 반영하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 마약 유통 및 구매에 빈번하게 사용되는 일반어, 은어, 그리고 일반어와 은어의 각 변형어를 수집하고, 이를 페이스북, 인스타그램, 카카오톡, 트위터, 텔레그램을 통해 검색하여 소셜미디어 유형별로 수집되는 마약 관련 게시글을 정량적으로 분석하였다. 분석 결과, 5종의 소셜미디어 중, 트위터에서 마약 관련 은어 및 변형어를 포함하는 게시글이 가장 많이 검색되는 것을 확인하였다.
소셜 네트워크(Social Network)는 웹 환경에서 개인 중심의 네트워크로 구성되어 웹 사용자별 프로파일을 탐색하고 새로운 연결을 형성함으로써 정보의 소통을 지원한다. 따라서 유사한 내재적 정보를 가진 웹 사용자들로 구성 된 소셜 네트워크를 찾아서 검색에 적용한다면 검색의 효율성과 검색 결과에 대한 웹 사용자의 만족도를 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 첫째, 웹 사용자간 직접 또는 간접적인 연결로 구성된 소셜 네트워크를 구성 한다. 둘째, 사용자들의 속성(Feature)에 내재된 정보를 이용하여 주제(topic)별 웹 사용자 간 유사성(Similarity)을 산정한 후, 주제(Topic)별 변화되는 유사성에 따라 소셜 네트워크를 재구성한다. 마지막으로 산정된 유사성과 웹 사용자들의 검색결과에 대한 만족도, 즉 검색 패턴(Search Pattern)을 비교 실험 한다. 실험 결과 주제별 유사성이 높은 웹 사용자 간에는 검색 패턴 또한 유사함을 확인 하였다. 이와 같은 사실을 검색에 적용한다면 개인화 검색(Personalized Search) 및 소셜 검색(Social Search)의 효율성 및 신뢰성 향상에 기여 할 수 있다.
본 연구는 소셜미디어에서의 뉴스 정보 수용을 기존의 전통적인 신문기사 형식의 뉴스 읽기와 비교 분석했다. 전통적인 신문기사 읽기 조건과 비교할 때 소셜미디어를 통한 뉴스 전달은 대화저널리즘 양식으로 이뤄진다고 보았으며 이러한 양식의 차이가 뉴스 정보의 기억과 구성에 어떤 차이를 만들어내는지를 유사실험을 통해 관찰했다. 실험에서는 동일한 내용의 가상의 기사를 전통적인 신문기사 형식과 소셜미디어의 대화체 이야기 정보 방식으로 제작해 신문기사 조건과 소셜미디어 조건에 활용했다. 뉴스의 이해 정도를 정보 기억(전체 내용 기억, 주요 내용 기억, 내용을 틀리게 기억한 정도, 부가적인 정보의 기억, 사실 정보 획득)과 구성(인과관계 기억)의 두 가지 측면에서 관찰했다. 분석결과, 신문기사 조건은 소셜미디어 조건보다 정보 기억에서 더 뛰어났다. 전체 내용의 기억 정도, 주요 내용을 기억한 정도, 부가적인 정보를 기억한 정도, 사실 정보 획득 등에서 신문기사 조건이 우세했으며, 내용을 틀리게 기억한 정도는 소셜미디어 조건이 더 높은 것으로 나타났다. 인과관계 기억의 경우, 일반적 인과관계를 기억하는 정도는 소셜미디어 조건이 더 뛰어났지만 해당 기사에 특정한 인과관계를 기억하는 정도는 신문기사 조건이 소셜미디어 조건보다 유의미하게 더 높은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 전통적인 신문기사 형식이 뉴스 내용을 이해하는 데 도움이 됨을 시사하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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