• Review of KIISC
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• v.18 no.5
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• pp.73-83
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• 2008

본 논문에서는 금융보안 OTP를 이용한 온라인 본인확인 방안을 제안한다. 현재 국내에서 신원확인 방식으로는 공인인 증서론 이용한 전자서명, 휴대폰SMS 발송번호, 신용카드정보 및 금융계좌정보 인증방식을 활용한 본인확인 방식이 사용되고 있다. 하지만, 공인인증서를 이용한 전자서명 방식이외의 방식은 명의도용된 휴대폰을 통한 본인확인과 신용카드 비밀번호 앞2자리 및 금융계좌의 비밀번호 4자리 입력 등 민감한 정보의 노출 위협 등의 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 금융보안 OTP를 이용하여 안전하게 본인확인할 수 있는 방안을 제안한다. 제안된 방식은 웹사이트 회원가입, 게시판 글쓰기 등 온라인 본인확인이 필요한 경우에 언제든지 이용될 수 있고 아이핀(i-PIN)에서 본인확인 수단으로 도입된다면 개인정보를 보호할 수 있어 활용 가치가 높을 것이다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.52 no.3
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• pp.239-266
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• 2021

This study aimed to analyze the usage behaviors of university students seeking and sharing everyday life information through an online community called Everytime. The study was designed based on everyday life information-seeking and activity theory models, and students from various universities were interviewed using a qualitative research method. Findings showed that Everytime users perceive Everytime as a valuable online community for pursuing and sharing everyday life information. It was primarily used to search for university life information, such as academic calendar, class, and graduation, and health, restaurants, and housing. In the case of the freshmen and sophomores who entered during the COVID-19 pandemic, their dependence on Everytime was high, and juniors and seniors who experienced university life before COVID-19 also responded that Everytime is one of the essential sources of information in university life. Although Everytime provides quick and valuable information, users mentioned the moral hazard as a major factor hindering the active use of Everytime. The results of this study are expected to be used as primary data for informatics research on the online community of college students and the development and operation of online communities for university students.

• Informatization Policy
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• v.18 no.4
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• pp.59-84
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• 2011

In the 21st century, Internet information has a huge impact on citizens' participation in public policy process and trust in government. If the quality of Internet information is more positively perceived, the impact will be greater. In order to identify that causal relation, we construct the elements which make up the quality of Internet information and then analyze the impact of that quality on citizens' participation in public policy process and trust in government. First, positive perception about the quality of Internet information increases online participation and decreases offline participation in public policy process. Second, online participation activates offline participation significantly. Third, offline participation has a negative impact on trust in government. In sum, the quality of Internet information activates online participation, which, in turn, contributes a lot to an increase in offline participation and eventually weakens trust in government. On the other hand, the improved quality of Internet information weakens offline participation in public policy process and could contribute to the improvement of trust in government.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.28 no.2
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• pp.171-189
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• 2022

Online reviews play an essential role in the consumer's purchasing decision-making process, and thus, providing helpful and reliable reviews is essential to consumers. Previous online review helpfulness prediction studies mainly predicted review helpfulness based on the consistency of text and rating information of online reviews. However, there is a limitation in that representation capacity or review text and rating interaction. We propose a CNN-RHP model that effectively learns the interaction between review text and rating information to improve the limitations of previous studies. Multi-channel CNNs were applied to extract the semantic representation of the review text. We also converted rating into independent high-dimensional embedding vectors representing the same dimension as the text vector. The consistency between the review text and the rating information is learned based on element-wise operations between the review text and the star rating vector. To evaluate the performance of the proposed CNN-RHP model in this study, we used online reviews collected from Amazom.com. Experimental results show that the CNN-RHP model indicates excellent performance compared to several benchmark models. The results of this study can provide practical implications when providing services related to review helpfulness on online e-commerce platforms.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.15 no.1
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• pp.17-37
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• 2010

Currently, online searching sites offer a variety of services such as just sorting by price, manufacturer, sorting by release date for sale as well as the product reviews to help and enjoy online shopping provided consumers with more shopping information. The purpose of this study is to examine the effects of online product reviews attributes (informativeness and usefulness) and familiarity on consumers' loyalty in online product searching site via trust and satisfaction. To identify these relationships, the secondary data or past studies were collected and theoretically arranged. I made the theoretical proposed model to explain the relationships between the constructs, identify the operational definitions and 8 Hypotheses were established, there was executed the survey of 175 customers. As the result of test that make the relations of used variables clear, i can get the conclusion; site familiarity and informativeness, Usefulness of online reviews have the positive effect empirically on trust building and loyalty. From the empirical test, i suggest the strategic advices in online product searching site. To increase the consumers' loyalty, it would be developed that a variety of methods and ways to raise the site familiarity and informativeness, usefulness in online product reviews. It is necessary for sticking the consumers to raise the positive trust building and satisfaction. The results of this study would help companies operating the online product searching site.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.10 no.4
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• pp.1-15
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• 2005

This study investigates the relationships between extrinsic motivation (perceived usefulness), intrinsic motivation (perceived ease of use and perceived enjoyment), and attitude toward online community. With 252 valid responses, the research hypotheses are tested using by structured equation model. The results show that perceived ease of use affects perceived usefulness and perceived enjoyment, that perceived enjoyment has a positive impact on perceived usefulness and attitude toward online community, and that perceived usefulness positively influences attitude toward online community. The study can help IS managers and professionals plan their courses of action more effectively for users' continuous visits on online community.

• Proceedings of the Korean DIstribution Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.103-115
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• 2006

중국은 세계 무역기구에 가입하면서 세계경제에서 차지하는 위치가 강화되고 디지털 경제체제에 편입되면서 산업구조를 고부가가치 산업으로 개편하고 있다. 동안 상대적으로 외국기업에 대해 폐쇄적이었던 중국의 유통시장은 2006년부터 전면개방이 시작될 것으로 전망되고 있다. 그러나 중국전자상거래 시장에서 정보 기초화와 물류배송 금융체계의 문제는 나날이 안정화되어 온라인 구매환경은 나아지고 있으나, 오히려 해마다 인터넷쇼핑물 구매율의 하락은 온라인 쇼핑몰 상거래에 대한 불신 문제가 그대로 남아있음을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서는 중국의 소비자수준에서의 온라인 구매가 활성화되지 못하는 주요 장애요인으로써 불신(distrust)을 제기하고자 하며 신뢰를 신뢰와 불신의 2차원으로 파악하여 각각의 차원(신뢰와 불신)이 마케팅 성과에 차별적으로 공헌하고 있음을 밝히고자 한다. 본 연구에서 선행변수로 상호작용, 지각된 평판, 정보유용성, 지각된 보안위험, 지각된 거래위험을 설정했으며 매개변수로는 신뢰와 불신을, 결과 변수로는 관계몰입과 구매의도로 구성하였다. 결과에서는 온라인 맥락에서는 신뢰와 불신의 선행요인이 온라인 쇼핑몰에 대한 관계몰입과 구매의도에 서로 차별적으로 공헌한다는 것을 밝혔다. 이는 기존의 신뢰를 2차원으로 구분하여 신뢰와 불신으로 분리하여 관리하는 것이 필요하다는 것을 시사한다고 할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.166-171
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• 2010

본 논문은 한국어 온라인 리뷰 문서의 오피니언 분류(Opinion Classification)에 있어 그 핵심 키워드가 형용사 (Adjective) 범주라는 점을 고려하여, 한국어 형용사를 <문맥에 의존하지 않는 절대 극성>과, <문맥에 의존하여 극성이 바뀌는 상대극성>으로 대분류한 뒤 그 각각의 의미 극성을 하위 분류하는 작업을 수행하였다. 기존의 연구에서 특징적인 오피니언 어휘 수십개에 의존하여 자동 분류를 시도하고자 하였던 문제점을 극복하기 위해서는 한국어 형용사 전체 범주에 대한 체계적인 극성 분류가 이루어져야 할 필요가 있으며, 여기서 특히 상세히 주목받지 못했던 상대 극성 어휘에 대한 본격적인 의미 분류가 요구된다. 본 연구에서 제시하는 형용사의 극성 분류는 기존의 이론 언어학적 형용사 의미 분류와 달리 온라인 오피니언 문서에서 도메인에 따라 나타나는 특징적 의미 유형을 결정하고, 이를 기준으로 온라인 오피니언 문서의 극성 판별에 효과적으로 적용할 수 있는 사전을 구축하였다는 점에서 의의를 가진다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.525-530
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• 2023

최근 소셜 네트워크 서비스(SNS) 및 모바일 서비스가 증가함에 따라 사용자들은 다양한 종류의 위험에 직면하고 있다. 특히 온라인 그루밍과 온라인 루머 같은 위험은 한 개인의 삶을 완전히 망가뜨릴 수 있을 정도로 심각한 문제로 자리 잡았다. 그러나 많은 경우 이러한 위험들을 판단하는 시점은 사건이 일어난 이후이고, 주로 법적인 증거채택을 위한 위험성 판별이 대다수이다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 사전에 예방하는 것에 초점을 맞추었고, 계속적으로 발생하는 대화와 같은 event를 실시간으로 감지하고, 위험을 사전에 탐지할 수 있는 Real-Time Early Risk Detection(RERD) 문제를 정의하고자 한다. 온라인 그루밍과 루머를 실시간 조기 위험 감지(RERD) 문제로 정의하고 해당 데이터셋과 평가지표를 소개한다. 또한 RERD 문제를 정확하고 신속하게 해결할 수 있는 강화학습 기반 새로운 방법론인 RT-ERD 모델을 소개한다. 해당 방법론은 RERD 문제를 이루고 있는 온라인 그루밍, 루머 도메인에 대한 실험에서 각각 기존의 모델들을 뛰어넘는 state-of-the-art의 성능을 달성하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.11a
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• pp.1195-1198
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• 2008

본 논문은 다중 Tier 상에서 온라인 서비스 대량 데이타 처리를 빠르고 정확하게 클라이언트에 전달하는 기법을 제안한다. Tier 가 많은 온라인 서비스상에서 대량의 데이타를 빠르게 처리하는 데에는 많은 어려움이 있다. Tier 간 지연 시간의 최소화, 네트워크 대역폭를 고려한 트란잭션(Transaction)의 적절한 분할 통신, 이 기종간의 데이타 변환 시 처리속도 개선 등이 해결해야 할 주요한 요건이라고 할 수 있다. 하지만 이러한 문제들이 해결된다고 해서 괄목할 만한 성능의 개선은 쉽게 나타나지 않는다. 그 이유는 바로 Partial Query에 의한 데이타 통신이 꾸준히 반복 발생하기 때문이다. 온라인 서비스의 특성상 대량 데이타는 많은 사용자의 효율적인 트란잭션 처리를 위하여 분할(Partial) 처리되어 통신하는 방식을 기준으로 사용하고 있다. 이러한 방식을 준수 하기 위해서는 데이타 사이즈에 비례하는 반복의 증가가 불가피하다. 그래서 반복 횟수를 줄이는데 포커스를 두고 온라인 서비스 대량 데이타 처리에 대한 성능 데스트를 진행한 결과 반복이 최소화 될수록 성능은 최대한으로 유지되며, 다른 어떤 기술적인 요소를 개선하는 것보다 큰 효과를 볼 수 있음을 알 수 있었다.