• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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• pp.357-358
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• 2019

최근 스마트폰이 대중화되면서 SNS에서 아이콘의 사용성은 점점 높아지고 있다. SNS 아이콘은 다양하게 진화되고 있으나, 동일한 의미를 제공하지 못한 채 혼란을 일으키고 있는 실정이다. 따라서 아이콘의 커뮤니케이션 의미에 따른 유형을 분류 제시하고 이러한 현 사용의 문제점을 발견하는 것이 본 연구의 목적이다. SNS에서 아이콘은 강한 의사전달력이란 속성을 가지고 그 역할이 중요하게 부각되고 있으나 효과적으로 의미를 전달하지 못하는 부분의 문제점을 해결하고자, 다양한 SNS에서 같은 의미에 다른 표현 방식의 아이콘을 추출한 후, 설문조사와 인터뷰를 통해 어떤 아이콘이 가장 효과적으로 의미 전달을 할 수 있는지 고찰해 보았다. 그 결과, SNS에서 사용되는 아이콘은 보편적, 중의적, 상충적, 브랜드 4가지 유형으로 요약되었으며, 두세 가지 유형으로 공통으로 속하는 아이콘도 있었다. 본 연구결과 아이콘의 디자인 시 아이콘 유형이 표준화에 대한 추가 연구 필요성을 제안한다.

• 트랜스-
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• 제15권
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• pp.57-79
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• 2023

본 연구는 SNS 플랫폼(인스타그램, 유튜브, 틱톡)에서 인기가 높은 남성 뷰티 인플루언서 4명을 선택하여, 그들이 여성 팬들의 동일시를 얻기 위해 사용하는 SNS 이미지의 전략과 효과를 탐구하고자 한다. 연구 방법은 2023년 7월 21일까지 인스타그램, 유튜브, 틱톡에서 구독자 수가 높은 남성 뷰티 인플루언서 4명인 리쟈치(李佳琦), Jeffree Star, James Charles, Bretman Rock을 선택했다. 연구는 이들이 SNS에 게시한 콘텐츠를 관찰하며 라캉의 응시 이론을 통해 남성 뷰티 인플루언서의 이미지 유형, 특징 및 여성 팬들과의 동일시와의 연관성을 분석했다. 그 후 응시와 관련된 거울 단계, 스크린, 대상a 등의 개념들을 보충하고 남성 뷰티 인플루언서의 이미지 특징과 여성 팬들의 시청 동기에 대해 깊이 있는 분석을 수행했다. 연구 결과로, 남성 뷰티 인플루언서들은 여성화된 거울 이미지 안의 동일성으로 형성된 동일시를 통해 여성 팬들과 '여성적 우정(girl-friendship)'이라는 친근한 관계를 유지할 수 있다는 것을 제시한다. 또한, 남성 뷰티 인플루언서들은 성 정체성의 다원화, 즉 차이성을 가진 이미지를 통해 여성 팬들을 남성적 응시에서 여성적 응시로 변화시켜 보이는 대상에서 보는 주체로 만들 수 있다. 따라서, 남성 뷰티 인플루언서의 이미지는 성별에 대한 사회의 고정관념을 뒤집는 동시에 현대 젊은 여성들의 독립과 평등에 대한 요구에 부응하고, 여성적 응시에 대한 이해를 촉진하며, 소셜미디어 플랫폼의 민주성과 포용성의 잠재력을 탐색하는 새로운 시각을 제시할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권8호
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• pp.407-413
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• 2019

본 연구에서는 밀레니얼 세대의 인스타그램을 통한 쇼핑으로 한정하여 더 구체화한 SNS 쇼핑 서비스에의 쇼핑경험을 측정하는 데에 목적이 있다. AISAS 구매 단계를 바탕으로 설문조사와 심층 인터뷰를 병행하여 SNS 쇼핑 서비스의 사용자 경험에 관한 정성적인 연구를 진행하였다. 연구 결과, 심미적 경험은 Attention(주의) 단계와 Interest(흥미) 단계에서, 감성적 경험은 Action(구매) 단계와 Share(공유) 단계에서, 인지적 경험은 Search(검색) 단계에서 주로 나타났다. 현재까지 SNS가 소비자 행동에 미치는 영향에 관한 실증적인 연구는 많지만, 본 연구에서 SNS 쇼핑 서비스에 대한 사용자 경험의 맥락적 연구가 이루어졌다는 점에서 의의가 있다. 이 연구는 향후 SNS 쇼핑 서비스 제공 시 기존의 모바일 쇼핑 서비스와 차별화한 브랜드 및 서비스 전략 구축에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.1125-1133
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• 2014

Recently, there are many researches have been studying for analyzing user interests and emotions based on users profiles and diverse information from Social Network Services (SNSs) due to their popularities. However, most of traditional researches are focusing on their researches based on single resource such as text, image, hash tag, and more, in order to obtain what user emotions are. Hence, this paper propose a method for obtaining user emotional information by analyzing texts and images both from Instagram which is one of the well-known image based SNSs. In order to extract emotional information from given images, we firstly apply GRAB-CUT algorithm to retrieve objects from given images. These retrieved objects will be regenerated by their representative colors, and compared with emotional vocabulary table for extracting which vocabularies are the most appropriate for the given images. Afterward, we will extract emotional vocabularies from text information in the comments for the given images, based on frequencies of adjective words. Finally, we will measure WUP similarities between adjective words and emotional words which extracted from the previous step. We believe that it is possible to obtain more precise user emotional information if we analyzed images and texts both time.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1391-1399
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• 2015

In recent times, studies sentiment analysis are being actively conducted by implementing natural language processing technologies for analyzing subjective data such as opinions and attitudes of users expressed on the Web, blogs, and social networking services (SNSs). Conventionally, to classify the sentiments in texts, most studies determine positive/negative/neutral sentiments by assigning polarity values for sentiment vocabulary using sentiment lexicons. However, in this study, sentiments are classified based on Thayer's model, which is psychologically defined, unlike the polarity classification used in opinion mining. In this paper, as a method for classifying the sentiments, sentiment categories are proposed by extracting sentiment keywords for major sentiments by using hashtags, which are essential elements of Instagram. By applying sentiment categories to user posts, sentiments can be determined through the similarity measurement between the sentiment adjective candidates and the sentiment keywords. The test results of the proposed method show that the average accuracy rate for all the sentiment categories was 90.7%, which indicates good performance. If a sentiment classification system with a large capacity is prepared using the proposed method, then it is expected that sentiment analysis in various fields will be possible, such as for determining social phenomena through SNS.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.336-339
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• 2017

스마트폰 서드 파티 애플리케이션에 대한 포렌식 분석은 최근 수 년 간 탐구되어야 할 새로운 영역으로 떠올랐다. 현재 스마트폰 시장은 그 규모를 측정하는 것이 무의미할 만큼 커졌으며 각 스마트폰 플랫폼의 앱(App)마켓에는 셀 수 없이 많은 서드 파티 애플리케이션이 존재한다. 모바일 포렌식 소프트웨어 도구들은 일반적으로 연락처, 문자메시지, 통화기록 등의 전형적인 데이터를 수집한다. 이러한 도구들은 서드 파티 애플리케이션이 기기 내부에 저장하는 정보들을 간과하기 쉽다. 여러 제조사 중, 애플사의 모바일 기기에 설치된 많은 서드 파티 애플리케이션은 수사에 도움이 되는 많은 정보와 관련있는 디지털 증거를 남긴다. 이런 잠재적 증거들은 기기 내부에 저장되기도 하며, 비교적 손쉬운 방법으로 법정에 제출 가능하다. 스마트폰으로 이루어지는 많은 활동은 상당 부분 서드 파티 애플리케이션으로 이루어지며, 사이버 범죄 사건의 중심에 스마트폰이 있다면 서드 파티 애플리케이션 분석을 통한 핵심 증거 획득이 사건을 해결할 가능성이 높아진다. 본 논문에서는 스마트폰에서 널리 쓰이고 있는 소셜네트워크 애플리케이션인 '인스타그램(Instagram)'에서 행해진 포렌식 분석에 초점을 맞추고, 기기는 전 세계 적으로 가장 사용자 점유율이 높은 스마트폰인 아이폰에서 이루어졌다.

• 대한산업공학회지
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• 제43권3호
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• pp.192-202
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• 2017

This study develops a text spam filtering system for Facebook based on two variable categories: keywords learned from Instagram and meta-information of Facebook posts. Since there is no explicit labels for spam/ham posts, we utilize hash tags in Instagram to train classification models. In addition, the filtering accuracy is enhanced by considering meta-information of Facebook posts. To verify the proposed filtering system, we conduct an empirical experiment based on a total of 1,795,067 and 761,861 Facebook and Instagram documents, respectively. Employing random forest as a base classification algorithm, experimental result shows that the proposed filtering system yield 99% and 98% in terms of filtering accuracy and F1-measure, respectively. We expect that the proposed filtering scheme can be applied other web services suffering from massive spam posts but no explicit spam labels are available.

• 한국의상디자인학회지
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• 제20권3호
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• pp.49-62
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• 2018

The purpose of this study is to examine women's street fashion based on Instagram by word cloud analysis. This study is divided into items, silhouettes, colors, materials, patterns, and images that appear in women's street fashion. The results of this study are as follows: First, women's fashion-oriented Instagram accounts have a maximum of 8.6 million followers, with 16 blogs have more than one million users. As for the fashion-oriented Instagram visitors, many were their 10s-20s and photography was the key issue. Second, it was found that the casual image, which is the basis of street fashion, romantic, elegance, active sportive image, and sexy images appeared as unique images, and mixed with each other. Third, we compared the fashion characteristics of the top blogs 'fashionnova', 'fashionclimaxx2', and 'fashion.selection'. The blog 'fashionnova', utilizes sexy images and various dresses, and dresses were the characteristic points. The blog 'fashionclimaxx2' features casual images and modern office looks. The blog 'fashoin.selection' has fashion characteristics of both 'fashionnova' and 'fashionclimaxx2'.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.61-72
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• 2016

The objective of this study is to investigate the determinants of the intention of continued Instagram usage. For this study, we used a self-administered survey questionnaire in which all of the scales were adapted from the previous literature. In this paper, we introduce a research model that consists of three antecedents (perceived usefulness, perceived playfulness, and customer satisfaction) that were thought to cause the intention of continued Instagram usage. The data were collected from 150 Instagram users. In order to validate the proposed research model, we used the SmartPLS 2.0. We used a two-step approach, recommended by Anderson and Gerbing(1988), that comprises a measurement model and structural model. The results showed that two antecedent factors (perceived usefulness and perceived playfulness) had a significant impact on customer satisfaction, which then causes the intention of continued usage. This study highlights the importance of the moderating effect of gender. Based on the results, this study proposes useful implications for Instagram stakeholders.

• 복식문화연구
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• 제23권3호
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• pp.498-511
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• 2015

This paper examines advertising images of fashion brands in vertical social network site (SNS) from the viewpoints of message strategies. Vertical social network sites are types of social curation systems applied to social networking, where information is selected, organized, and maintained. Fashion brands communicate with consumers by presenting images on vertical SNSs, anticipating improvements in brand image, popularity, and loyalty. Those images portray content for particular brands and seasonal concepts, thus creating paths for product sales information. Marketing via SNSs corresponds to relationship marketing, which refers to long-term interrelationship and value augmentation between the company and consumer, and viral advertising, which relies on word of mouth distribution via social network platforms. Taylor's six-segment message strategy wheel, often used for analyzing viral ads, was applied to conduct a content analysis of the images. A total of 2,656 images of fashion brands advertised on Instagram were selected and analyzed. Results indicated that brand values were somewhat related to the number of followers. Follower rankings and comment rankings were also correlated. In general, fashion brands projected sensory messages most often. Acute need and rational messages were less common than other messages. Sports brands and luxury brands presented sensory messages, whereas fast fashion brands projected routine images most often. Fashion brands promoted on vertical SNSs should portray advertising images that combine message strategies