소셜 메타데이터는 정보를 기술하는 메타데이터에 사회적 기능이 부여된 것을 말한다. 본 연구는 국내 대학도서관의 소셜 메타데이터와 관련된 현황을 살펴보고 이용자의 상호작용을 통해 공유와 협력을 도모할 수 있는 소셜 메타데이터의 방향성을 제시하고자 하였다. 173개의 국내 대학도서관의 웹 사이트를 조사하여 실제 활용되고 있는 소셜 메타데이터의 유형을 살피고 유형에 따른 활용방식을 조사, 분석하였다. 대부분의 도서관에서 소셜 메타데이터는 제공하고 있는 콘텐츠에 대한 이용자의 의견을 자유롭게 제시하는 표현형 참여 수준에 그치고 있으며, 이용자의 상호작용과 협업을 촉진하는 보다 적극적인 참여 수준에는 미치지 못함을 알 수 있었다. 본 연구의 소셜 메타데이터의 개괄적인 분석의 결과는 대학 도서관에서 소셜 메타데이터를 활용하는 데 기본적인 틀을 마련하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
소셜 메타데이터는 이용자의 자발적인 참여를 통해 정보자원에 대한 풍부한 기술사항을 생성한다는 장점을 지니고 있지만, 조직화 된 구조를 적용하기 어렵다는 특성으로 인해 여러 가지 한계 또한 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 소셜 메타데이터의 유형 가운데 태그를 중심으로 LibraryThing에서 활용되고 있는 태그의 의미를 분석하고, 이를 기반으로 기술의 대상이 되는 정보자원의 서지적 카테고리를 제공함으로써 태그의 의미적 조직화를 위한 대안적인 방안을 제안하였다. 서지적 카테고리를 구조적으로 제공하고 이를 통해 태그 부여단계에서 태그의 의미적 조직화를 유도하기 위해 소셜 인포메이션 아키텍쳐를 적용하여 태그의 조직화를 위한 소셜 메타데이터 프레임워크를 구축하였다. 이는 소셜 메타데이터의 조직화를 위한 개념적인 기반을 제공함으로써 향후 태그를 자동화 된 방식으로 조직하는데 활용할 수 있는 의미적 기반을 마련해 줄 것으로 기대된다.
소셜 네트워크 서비스는 사회적 네트워크 개념을 적용한 온라인 인맥, 혹은 관계 기반의 소통 서비스로 정의된다. 소셜 협업 서비스는 소셜 네트워크 서비스에 포함되는 것으로서, 구성원간의 공동창작을 통해, 콘텐츠를 재가공, 재생산함으로써 새로운 가치를 창출해내는 특징을 지닌다. 이는 공유 및 협업이라는 뛰어난 장점을 지니지만 그와는 반대로, 콘텐츠 무단 재활용, 무단 복사 등 저작권에 따른 문제들을 내포한다. 대표적 소셜 콘텐츠인 UCC는 제작 단계와 배포 단계에서 모두 저작권 문제가 대두되어 왔으며 이를 해결하기 위한 수단으로 CCLCreative Commons Licence) 등에 의존하고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에선 이에 대한 문제점을 인식하고 UCC의 특성을 반영한 메타데이터와 이를 관리할 수 있는 UCC 메타데이터 매니저를 설계 및 구현하고자 한다. 이를 위해 콘텐츠 제작시 활용한 외부 콘텐츠를 식별하기 위한 레퍼런스 메타데이터 요소를 도출하고 유스 케이스를 기반으로 레퍼런스 메타데이터 로더R.Metadata Loader) 모듈을 정의하였다. 제안된 UCC 메타데이터 매니저는 참조된 콘텐츠에 관한 정보를 제공하고, 참조 콘텐츠간의 연관 관계를 식별할 수 있도록 함으로써, 소셜 협업 서비스 환경 내에서 실질적인 활용이 가능하다. 프로토타입 구현을 위해 오픈 소스 기반의 CMS인 칼투라를 활용하였으며 오픈 API를 사용함으로써 메타데이터 매니저의 기능적 확장 가능성을 확보하였다.
최근 소셜 네트워크 서비스 사용자의 폭발적인 증가 추세와 더불어 사용자 기반의 정보 공유 패러다임이 확산됨에 따라 효과적인 정보 공유를 위한 검색 방법 및 정보 분류의 필요성이 대두되고 있다. 소셜 네트워크 서비스는 관계도 탐색, 유사한 관심사의 사람들과 정보 공유, 추천시스템 등의 주요 서비스를 사용자 기반으로 구축하는 방향으로 연구가 진행되고 있으나 낮은 정보의 신뢰성으로 인해 지능적인 검색 및 정보 분류에 한계가 있었다. 본 논문에서는 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 을 기반으로, 낮은 정보의 신뢰성을 높이고 사용자의 소셜 검색 만족도를 높일 수 있는 사용자 그룹 분류 기법을 제안한다. 이를 위해 Facebook 사용자의 메타데이터를 수집하고 관계로 맺어진 사용자들간의 친밀도를 메타데이터 기반으로 계산하며 유사한 관심 정보에 따라 분류하고 효과적으로 사용자들을 그룹화한다. 마지막으로 실험을 통해 관계로 이루어진 사용자 친밀도와 그룹 분류가 효과적으로 수행되었음을 보인다.
소셜 네트워크 서비스의 사용자가 늘어나면서, 소셜 네트워크 서비스상에서 발생하는 빅데이터를 활용한 서비스가 늘어나고 있다. 소셜 네트워크 서비스 데이터는 실시간으로 생성되며, 따라서 데이터 수집 시스템 역시 자동화하여 준 실시간으로 데이터를 수집할 필요가 있다. 본 논문에서는 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 트위터의 데이터를 지속적으로 수집하기 위한 자동 수집 시스템을 제안한다. 수집 시스템은 Twitter API 를 활용하는 Python 라이브러리를 통해 내용 및 메타데이터를 수집하며, 수집된 데이터를 재 검증한 뒤 저장한다. 또한 구현된 시스템에 환경 데이터를 주제로 하는 쿼리를 입력하여 실제 트위터 데이터를 수집하며 구현된 시스템을 검증해보았다.
실시간 소셜(Social) 네트워킹 서비스를 위해서, 사용 가능한-통합적-유비쿼터스 (U3) 웹 서비스에서의 모바일 상호작용을 연구하였다. 실시간 소셜 네트워크를 위한 편리한 모바일 HCI로서, 또한 유비쿼터스 웹 서비스에서의 메타데이터 정보 색인 키로서, 다국어 한 글자 도메인 명(예, 김.net, 이.net, 가.net, ㄱ.net, ㄴ.net, ㅎ.net, ㅏ.net, ㅔ.net, ㄱ.com, ㅎ.com) 은 소셜 정보를 검색하고 또한 등록할 때 편리한 모바일 인터페이스이다. U3 웹 서비스의 예로서, 실시간 소셜 네트워킹 서비스 구현과 함께 모바일 상호작용을 위해 스케치된 디자인 목표와 한국, 일본, 중국에서의 모바일 상호작용 경험을 소개한다. 또한, 소셜 네트워킹과 센서 네트워킹 서비스에서 통합 정보관리를 위해, IP 기반의 센서네트워크 (IP-USN)에서 메타데이터 디렉터리 서비스에의 응용 확장 가능성도 소개한다.
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.
빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 메타분석은 여러 실증연구의 정량적인 결과를 통합과 분석을 통해 전체 결과를 조망할 수 있는 기회를 제공하는 통계적 통합 방법이다. 전자상거래 연구에서 혁신확산에 영향을 미치는 요인으로 상대적 이점, 적합성, 복잡성, 시험 가능성, 관찰 가능성, 편리성 그리고 커뮤니케이션 채널을 외부 요인으로 설정된 연구를 대상으로 하고자 한다. 다음으로 국내 주요 학회지에 게재된 혁신확산이론 관련연구에서 어떠한 요인들을 사용하고 있고 또한 이러한 외부요인들이 종속변수에 어느 정도의 설명력을 가지는지를 메타분석을 통해 알아보고자 한다. 이러한 연구모델을 바탕으로 학문적 실무적 의의를 논의하고자 한다.
Web2.0의 고도화와 소셜미디어의 진화에 따라 웹 기반 콘텐츠에 대한 다양한 활용이 시도되고 있다. 또한, IPTV 부분에서는 기존의 TV기반에서 Web기반, Mobile기반 서비스로 확산되고 있다. 이러한 멀티디바이스 환경과 웹기반 콘텐츠의 IPTV 활용 서비스를 위해서는 콘텐츠에 대한 정의와 이를 표현하기 위한 메타데이터에 대한 정의가 필요하다. 이를 위해서 관련 표준화 단체를 분석한 후 이들이 제공하는 콘텐츠 메타데이터의 연관관계를 비교 분석하였다. IPTV 서비스를 위한 콘텐츠 메타데이터는 TV AnyTime Phase1 을 바탕으로 각 표준기구의 네트워크 상황과 서비스 방식에 따라 선택적으로 적용하고 있으며, VOD 서비스를 위해서는 CableLab의 ADI 메타데이터를 적용하고 있다. 향후 멀티디바이스 환경에서 IPTV 서비스를 위해서는 메타데이터에 대한 확장 연구가 필요하다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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