• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.185-187
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• 2012

SNS를 비롯한 소셜 웹 사용자의 급격한 증가로 인하여 소셜 웹은 사회 여러 분야에 영향력이 커지게 되었을 뿐만 아니라 자료의 저장소로써 중요한 역할을 하게 되었다. 이에 따라 최근에 들어서는 방대한 소셜 웹의 자료를 분석하기 위하여 시맨틱 웹의 역할이 중요해 지고 있다. 그러나 소셜 웹 자료와 시맨틱 웹 기술을 효과적으로 융합하기 위한 프레임워크의 연구는 상대적으로 부족하다. 이에, 본 논문에서는 소셜 웹 자료를 수집하고 이를 시맨틱 웹 기술로 처리할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임 워크는 여러 소셜 웹 서비스에서 제공하는 데이터의 수집과 시맨틱 웹 기술 기반의 자료처리를 수행한다. 본 논문에서 제안하는 프레임워크를 사용하면 여러 서비스에 분산된 사용자의 메시지와 프로파일을 이용하여 보다 더 신뢰성 있는 자료의 분석이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.364-368
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• 2009

"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.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11a
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• pp.398-401
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• 2010

오늘날 개방형 플랫폼과 정보공유공간인 소셜네트워크 서비스(Social Network)의 사용이 증가하면서 관련 웹사이트와 어플리케이션이 많이 생겨났다. 기존의 시스템은 소셜네트워크 사이트가 개인 데이터의 소유권을 가지고 있어서 정보 보호에 문제가 있고, 웹 사이트 간 정보공유가 제한되었다. 그래서 소셜네트워크의 데이터를 개인이 원하는 다른 관리 영역에서 소유할 수 있고 서로 다른 소셜네트워크에서도 자유로이 정보를 공유할 수 있는 분산형 소셜네트워크에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 기술을 이용하여 이종 소셜네트워크 서비스, 다른 관리 영역의 데이터, 사용자들과의 관계, 데이터의 연관성들을 구조화 시키고, 데이터 웹 검색의 사용성을 높이는 데이터 웹 검색기반 분산형 소셜네트워크를 설계 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.123-125
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• 2024

다크웹(Dark Web)은 마약, 불법 촬영물, 해킹, 무기 등 불법 콘텐츠의 공유 및 거래가 이루어지는 인터넷 영역으로서 최근에는 소셜미디어와 연계된 형태로 범죄 양상이 변화하고 있다. 본 논문에서는 최근 국내 외 사회 문제로 대두되고 있는 마약 범죄를 추적하기 위한 다크웹 수사 기술로서 다크웹 사용자를 소셜미디어로 유인하는 마약 정보 수집체계를 개발한다. 먼저 미국 마약단속국에서 공개한 대표적인 마약 용어 3개의 표준어 및 은어를 검색 키워드로 사용하여 마약 관련 다크웹을 수집하고, 수집된 다크웹을 크롤링하여 소셜미디어 계정 링크를 추출한다. 본 논문에서는 다양한 소셜미디어 중, 트위터 및 텔레그램 접속 링크를 수집하였으며 실험 결과, 접속 가능한 총 54개 다크웹 도메인의 9,046개 웹 페이지에서 트위터 유인 링크 567개, 텔레그램 유인 링크 118개를 추출하였다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.5
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• pp.683-690
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• 2009

Social Networks which is composed of network with an individual in the center in a web support mutual-understanding of information by searching user profile and forming new link. Therefore, if we apply the Social Network which consists of web users who have similar immanent information to web search, we can improve efficiency of web search and satisfaction of web user about search results. In this paper, first, we make a Social Network using web users linked directly or indirectly. Next, we calculate Similarity among web users using their immanent information according to topics, and then reconstruct Social Network based on varying Similarity according to topics. Last, we compare Similarity with Search Pattern. As a result of this test, we can confirm a result that among users who have high relationship index, that is, who have strong link strength according to personal attributes have similar search pattern. If such fact is applied to search algorithm, it can be possible to improve search efficiency and reliability in personalized and social search.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.8
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• pp.127-139
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• 2010

The concept of Web 2.0, which means that internet users are producers and also consumers is evolved according to the development of web service technology. In the Web 2.0 space, the enormous amount of web contents are produced using many social web services. Proactive display system supports various types of users's web contents. Unfortunately, private web contents sharing facility is imperfect to date. In this paper, we develop a proactive display application which identifies people, displaying their social contents such as blogs and open cafes through wide display devices or multi-media players in physical spaces. For this, we develop a social contents presentation server where users can register their profiles and information on the social contents to be shared through the developed application. Also, we develop a social contents presentation client that proactively identifies the user in close proximity and displays the user's social contents through an intuitive user interface in physical spaces. In addition, we develop an on-the-spot feedback service which supports posting various types of replies and an on-the-spot scrap service which specifies direct sharing of the contents through the intuitive user interface.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.5
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• pp.563-569
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• 2012

The studies of opinion mining or sentiment analysis have been the focus with social web proliferation. Sentiment analysis requires sentiment resources to decide its polarity. In the existing sentiment analysis, they have been built resources designed with intensity of sentiment polarity and decided polarity of opinion using the ones. In this paper, I will present sentiment categories for not only polarity of opinion but also the basis of positive/negative opinion. I will define psychological emotions to primary sentiments for the reasonable classification. And I will extract the informations of sentiment from social web texts for the actual distribution of sentiments in social web. Re-classifying primary sentiments based on extracted sentiment information, I will organize sentiment categories for the social web. In this paper, I will present 23 categories of sentiment by using proposed method.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.1
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• pp.106-118
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• 2016

Recently, as the generation and sharing of web data have increased, the importance of a social semantic web that combines the semantic web and the social web has also been increasing. In this paper, we propose a trust evaluation scheme based on provenance by extending the PROV model in the social semantic web environment. The proposed scheme manages the provenance of web data and adds the necessary elements for trust evaluation in the PROV model of W3C. The extended PROV model supports data management and provenance tracing. The proposed trust evaluation scheme considers various parameters such as user trust, original data trust, and user evaluation. The evaluated trust is managed as provenance. When processing a query, the proposed scheme generates a result by considering the trust. Therefore, the proposed scheme can manage the provenance of web data and compute data trust correctly by using such various parameters. The evaluated trust becomes a criterion to determine whether the query result can be trusted or not. In order to show the validity of the proposed scheme, we verify its performance using SPARQL queries.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2010.05a
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• pp.317-321
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• 2010

최근 몇 년 동안 웹 기반의 서비스는 웹 2.0이라는 단어로 설명되면서 집단지성, 소셜네트 워크서비스 등 다양한 형태로 발전되어 왔다. 특히 소셜네트워크서비스는 모바일 환경의 발전과 함께 수년간 계속 발전할 것으로 예상된다. 그리고 집단지성의 경우 이제는 웹기반 서비스에서 고객의 요구를 판별하고, 새로운 지식을 작성하는 방법으로 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 인공지능의 한 방법인 전문가시스템(Expert System)과 집단지성의 기술을 활용하여 전문지식을 관리하는 소셜네트워크서비스의 설계 및 구현의 과정을 설명하고자 한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.8
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• pp.1245-1255
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• 2010

In current Web 2.0 environment, one of the most core technology is social bookmarking which users put tags and bookmarks to their interesting Web pages. The main purpose of social bookmarking is an effective information service by use of retrieval, grouping and share based on user's bookmark information and tagging result of their interesting Web pages. But, current social bookmarking system uses the number of bookmarks and tag information separately in information retrieval, where the number of bookmarks stand for user's degree of interest on Web contents, information retrieval, and classification serve the purpose of tag information. Because of above reason, social bookmarking system does not utilize effectively the bookmark information and tagging result. This paper proposes a Web contents ranking algorithm combining bookmarks and tag information, based on preceding research on associative tag extraction by tag clustering. Moreover, we conduct a performance evaluation comparing with existing retrieval methodology for efficiency analysis of our proposed algorithm. As the result, social bookmarking system utilizing bookmark with tag, key point of our research, deduces a effective retrieval results compare with existing systems.