• Knowledge Management Research
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• v.24 no.4
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• pp.195-218
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• 2023

This study empirically analyzes the effect of a sports club's performance and social media operations on online information search volume, reflecting fan engagement. Additionally, it confirms that such effect can vary depending on the issuance of sports fan tokens. The analysis of the data resulted in the support of all four hypotheses presented in this study. The team's goal differentials during the games exhibited a significant and positive effect on the online information search volume by fans. Furthermore, the quantity of a team's social media posts also showed a significant and positive effect on the online information search volume. The aforementioned effects of the team's game-related performance and social media activity on the online information search volume appeared to be strengthened when the sports fan tokens of the team were issued. This study conducts an empirical analysis of fan engagement in sports clubs and delves into the marketing dimensions of sports fan tokens. By doing so, it broadens the research scope within sports marketing and offers practical insights for the development of marketing strategies by sports clubs.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06d
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• pp.392-394
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• 2012

최근 소셜 네트워킹 관련 서비스의 다양화와 지속적인 사용자 증가로 인해, 기존의 서버 중앙화 방식은 사용자 증가에 따른 유지비용 부담과 프라이버시 측면에서도 보안 위험성을 안고 있다. 본 논문은 위 문제의 해결 방안으로 소셜 네트워킹의 특징인 인맥으로 구조화된 p2p 시스템을 제안한다. 우리는 p2p의 기본기능인 룩업(lookup) 프로토콜을 기존의 방식과는 다르게 데이터 맵핑 범위를 친구관계로 연관된 그룹 내로 한정시키는 방식을 사용한다. 이를 통해 자신과 실제로 관련 있는 친구들에게만 저장함으로 보안성을 향상시켰으며 p2p의 장점을 얻을 수 있었다. 마지막으로 성능 분석을 통하여 p2p기반의 소셜 네트워킹 서비스의 실제 구현 가능성을 평가한 결과, 사용자당 친구 수가 시스템 성능의 변수임을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.8
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• pp.241-251
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• 2022

Diagnosis and management of customer's skin condition is an important essential function in the cosmetics and beauty industry. As the social media environment spreads and generalizes to all fields of society, the interaction of questions and answers to various and delicate concerns and requirements regarding the diagnosis and management of skin conditions is being actively dealt with in the social media community. However, since social media information is very diverse and atypical big data, an intelligent skin condition diagnosis system that combines appropriate skin condition information analysis and artificial intelligence technology is necessary. In this paper, we developed the skin condition diagnosis system SCDIS to intelligently diagnose and manage the skin condition of customers by processing the text analysis information of social media into learning data. In SCDIS, an artificial neural network model, AnnTFIDF, that automatically diagnoses skin condition types using artificial neural network technology, a deep learning machine learning method, was built up and used. The performance of the artificial neural network model AnnTFIDF was analyzed using test sample data, and the accuracy of the skin condition type diagnosis prediction value showed a high performance of about 95%. Through the experimental and performance analysis results of this paper, SCDIS can be evaluated as an intelligent tool that can be used efficiently in the skin condition analysis and diagnosis management process in the cosmetic and beauty industry. And this study can be used as a basic research to solve the new technology trend, customized cosmetics manufacturing and consumer-oriented beauty industry technology demand.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.861-863
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• 2016

대부분의 기업은 경영전략을 결정하는데 고객의 소리(VOC:Voice of Customer)를 매우 중요한 정보로 사용하고 있기 때문에 기업들은 다양한 방법으로 고객과의 관계증진을 위해 VOC 데이터를 이용하고 있다. 그러나 수집된 내부VOC 데이터에서 많은 정성적인 데이터를 포함하고 있으므로 분석하는 데는 한계가 있다. 본 논문에서는 최근 소셜 빅 데이터를 분석하는데 사용하고 있는 시스템을 이용하여 다른 업종에 비해 고객이 다양하고 서비스가 매우 중요한 여행사 내부 VOC를 분석한다. 적용 사례로서 국내 대표적인 여행사에 직접 적용하여 분석한 결과를 제시한다. 본 연구 결과 빅 데이터 분석 도구를 다른 서비스업종의 내부 VOC의 정성적인 데이터를 분석하는데 활용할 수 있는 가능성을 보여주었다고 사료된다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.5
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• pp.215-227
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• 2021

This study empirically studied the factors affecting the intensity of use of mobile social media and fatigue. Theories for the research framework were based on the theory of planned behavior, the theory of private information protection, the theory of flow, and the theory of process incentives. As a result of data analysis, it was found that self-efficacy, user habits, and flow experience positively influence the intensity of mobile social media use. This study assumed that personal information protection issues negatively affect the intensity of mobile social media use, but have little influence on the use intensity. The intensity of media use had a positive effect on media fatigue. In other words, when the intensity of using mobile social media increased, the feeling of fatigue increased. The expected process incentives variable did not show a moderating effect between media use intensity and social media fatigue. The findings will have implications for social media-related companies and organizations that want to use social media tools for business and public services.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.9
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• pp.29-45
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• 2022

This study aims to analyze how the public perceive the climate change in South Korea. The climate change has been highlighted due to its social and environmental impact on future society during decades. In recent, the outbreak of COVID-19 alerted the causal relationship between diseases and the climate change and forced decision-makers to cope with possible future epidemics. Along with the social and political importance of the climate change, the perception and actions of the public also become significant. Thus, this study analyzes the trends in the public perception of climate change before and after the COVID-19, using social media big data from March 1, 2019 through February 28, 2022. The results show that the negative perception dominated the public's perception, but a little positive perception implies that numerous policies on the climate change may help the public convert their negative perception to the positive. This study may help the decision-makers develop future policies and strategies on the climate change and carbon neutrality by considering the demand-side perception, such as South Korean perception.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.177-178
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• 2016

사회가 점점 더 복잡해지고 정보통신 기술의 급격한 발달 및 스마트 폰을 비롯한 모바일 기기들의 일반화로 인해 라이프 로그와 같은 빅 데이터에 대한 사회적인 관심 및 활용이 필요성이 증대되고 있다. 특히 일반인들뿐만 아니라 장애인들이 쉽게 접근할 수 있는 공간자료를 포함한 소셜미디어(SNS) 자료들은 장애인들의 라이프 스타일을 분석할 수 있는 각종 가치 있는 정보들을 포함하여 장애인들에게 꼭 필요한 여러 사회복지 서비스를 발굴하고 제공할 수 있는데 효율적으로 활용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 장애인들이 자발적으로 가장 많이 생산해 내는 자료인 공간정보를 포함한 소셜미디어 데이터를 통해 장애인들에게 가장 필요한 생활 밀착형 사회서비스를 발굴하는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.254-256
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• 2017

본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 중 트위터를 마이닝하여 실시간으로 랜섬웨어 위험도 분석을 하는 시스템을 설계한다. 이를 위해 2017년 5월 12일에 가장 피해가 컸던 워너크라이 랜섬웨어를 중심으로 5월 10일에서 20일 사이의 트윗 데이터를 마이닝하고, 기존 시스템인 구글 트렌드와의 유사성을 비교 실험하여 트윗 데이터의 가치를 확인한다. 마지막으로 제안하는 시스템에 대한 향후 연구주제를 제시한다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.8
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• pp.135-141
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• 2018

The purpose of this study is to analyze the user experience and suggest the necessary improvements, in the blockchain based social platform Steemit. First, I investigated what is the blockchain and the characteristic of social platforms based on blockchain system. The honeycomb model was used to investigate and analyze the Steemit user experience, and the quantitative and qualitative data were analyzed through questionnaires and in-depth interviews. As a result of the research, the voting function, which is core function of the service in use, has high usefulness. Improvements suggestion that the editing tools and the abuse of voting function should be improved. I hope that this study will be used as a basic research material to improve the user experience of blockchain based social platforms.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1042-1045
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• 2013

정보기술의 발달로 전 세계에서 발생하는 사건 사고들은 실시간으로 확인 가능하며 정보의 중요성은 더욱 더 중요해지고 있다. 이런 사회 현상에 맞춰 인적자원 솔루션에서도 빅 데이터 분석 기술을 이용하여 인적자원 의사결정에 도움을 주는 기술이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 빅 데이터 분석 기술을 이용하여 인사채용과 관련된 데이터들을 추출하고 분석하여 구직자의 적성과 능력에 맞는 직업을 예측하는 시스템을 설계하였다. 구직자 및 이직을 원하고 있는 사람들이 소셜 네트워크 서비스를 이용하면서 사용하고 있는 특정 단어와 특정 단어의 언급 빈도의 데이터를 추출하고 추출 된 데이터는 통계를 내어 데이터의 특성에 맞게 분류하여 분류된 데이터는 연관된 속성에 의해 그룹화 한다. 그룹화 된 정보를 분석하여 구직자의 적성과 능력을 고려한 직업을 예측하는 정보로 도출하여 직업을 추천 할 수 있는 예측 시스템을 설계하였다.