인터넷이 생활의 일부로 자리 잡은 최근 개인의 개성을 표출할 수 있는 블로그가 각광받고 있다. 본 논문에서는 이러한 블로그 환경에 교육계 분야에서 최근 화두가 되는 E-Learning을 접목시켜 각 개인의 블로그를 조직화하여 협업 학습을 할 수 있는 E-Learning 시스템을 제안한다. 현재 E-Learning 시스템들이 다양한 시도에도 불구하고, 아직은 학교 교육에 대한 과외 대체 교육에 머물고 있고 학습자 개개인에게 개별적인 학습 피드백을 제공하기 위해 많은 시간이 소요되며, 전통적인 교실 수업에 존재하는 사회적 교류를 제공하지 못하고 있다. 따라서 이 논문에서는 블로그 환경에서 학습자끼리의 코멘트에 의한 상호작용을 통해 자발적인 협업 학습 서비스를 제공하고자 한다.
블로그는 인터넷에서 개인의 정보나 의견을 표출하고 커뮤니티를 형성하는데 사용되는 중요한 수단이나, 광고 유치, 페이지 순위 올리기, 쓰레기 데이터 생성 등 다양한 목적을 가진 스팸블로그가 생성되어 악용되기도 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 웹 문서에서 나타나는 특징들을 이용한 스팸 탐지 기법을 제안한다. 먼저 블로그 본문의 길이, 태그의 비율, 태그 수, 이미지 수, 랭크의 수 등 하나의 웹 문서에서 추출할 수 있는 특징을 기반으로 각 문서에 대한 특징 벡터를 생성하고 기계학습을 통해 모델을 생성하여 스팸 블로그를 판별한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 블로그 포스트 데이터를 사용하여 제안방법과 기존의 스팸 분류 연구를 비교 실험을 진행하였다. Bayesian 필터링 기법을 사용하는 기존연구와 비교 실험 결과, 제안방법이 더 좋은 정확도를 가지면서 특징 추출 속도 및 메모리 사용 효율성을 보였다.
인터넷과 모바일 환경의 발전에 따라 최근에는 마이크로블로그가 성행하고 있다. 마이크로블로그에는 부가적인 데이터가 담겨있다. 그 중 위치 정보에 대한 데이터를 포함하는 마이크로블로그 데이터를 공간 소셜 웹 객체라고 지칭한다. 이러한 마이크로블로그 데이터에 대한 일반 집계는 사용자별 데이터 집계 등이 있으나, 단일 정보에 대한 집계만 가능하다. 본 연구는 공간 소셜 웹 객체의 특성을 갖는 마이크로블로그 데이터의 공간 소셜 분석을 위해, 일반 집계와 공간 데이터를 결합하고 지오해시와 맵리듀스를 이용한 공간 집계에 대한 알고리즘을 제시한다. 이를 통해 의미있는 공간 소셜에 대한 분석의 기반을 마련하였다.
블로그는 인터넷 공간에서 가장 손쉽게 정보 출간, 토론 참여, 커뮤니티 형성하는 수단이다. 그러나 최근에 광고를 유치하거나 페이지 순위를 올리기 위한 목적의 다양한 스팸 블로그가 범람하고 있다. 본 연구의 목적은 웹 환경에서 이러한 스팸 블로그(Splog)를 자동으로 판별하는 시스템을 개발하는 것이다. 먼저 블로그의 HTML을 제거한 후 품사를 부착하였다. 어휘/품사 쌍을 자질로 사용하였으며 카이제곱 통계량을 이용하여 유용한 자질을 선택하였다. 선택된 자질의 가중치를 벡터로 표현한 후, 지지벡터기계(Support Vector Machines)를 학습하여 자동으로 스팸 블로그를 판별하는 시스템을 제안하였으며, SPLOG 데이터 집합으로 실험한 결과 F1척도로 90.5%의 정확률을 얻었다.
최근 인터넷 기술의 발달로 인해서 온라인에서 다양한 사회연결망이 출현하였고, 이를 분석하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 온라인 사회연결망의 대표적인 예로 블로그 연결망을 들 수 있다. 블로그 연결망에서는 블로그 사용자들이 작성한 게시글들이 다양한 방식을 통하여 다른 사용자들에게 전파된다. 본 논문에서는 이를 게시글이 파급되었다고 부르고, 게시글을 파급한 사용자는 게시글을 소유하고 있는 사용자에게 동화되었다고 부른다. 블로그 내에는 다수의 사용자들에게 컨텐츠를 파급시키는 영향력 있는 사용자들이 존재한다. 본 논문에서는 블로그 연결망에서 파급 파워 유저를 파악하기 위해서 독립 전파 모델을 이용한다. 독립 전파 모델의 수행을 위해서는 사용자들 간의 동화확률을 부여하는 것이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 컨텐츠 파워, 재생산 파워의 개념과 이를 계량화 하는 방법을 제안하고, 이 값들을 이용하여 사용자간의 동화확률을 부여하는 방안을 제안한다. 끝으로, 실제 블로그 연결망에서 제안하는 기법과 기존의 기법을 이용하여 파워 유저들을 파악하는 실험을 수행하고, 실험결과를 비교 및 분석한다.
최근 웹 블로그나 인터넷 게시판과 같은 가상 커뮤니티가 활발히 사용됨에 따라 댓글을 통해 자신의 의견을 적극적으로 나타내고자 하는 이용자들이 점점 증가하고 있는 추세다. 실제로 댓글 활동이 활발한 인터넷 토론 게시판에서 수천 개의 댓글이 달린 게시물도 어렵지 않게 찾아볼 수 있다. 대부분의 웹 블로그나 인터넷 게시판에서는 댓글이 작성된 시간에 따라 목록 형태로만 제공되고 있을 뿐 기본적인 검색 기능조차도 지원되지 않고 있다. 본 논문에서는 인터넷 토론 게시판의 댓글 분석을 통해 댓글 작성자의 분포가 거듭제곱 법칙을 따르는 것을 밝혔다. 그리고 이러한 댓글의 통계적 특성을 반영하는 스킵리스트 기반의 댓글 검색 구조를 제안한다. 제안 방법의 주안점 댓글 작성자들의 확률적 특성을 데이터 구조에 반영하는 것이다. 실험을 통해 제안 방법이 B-트리나 일반적인 스킵리스트의 이론적인 계산 복잡도인 logN에 비해 더 빠른 검색을 수행할 수 있음을 보인다.
가상공간에서 사용자들은 온라인 커뮤니티(Online Community)로 관계(Relationship)를 맺고, 같은 관심사를 가지고 공감대를 형성하는 일이 하나의 디지털문화로 형성되었다. 이러한 가상공간에서 자신을 대변할 수 있는 또 다른 나, 즉 아바타(Avatar)에 대한 선호가 증가하고 있으며, 사용목적에 따른 사용자 감성의 반영으로 아바타 디자인이 다양한 형태로 발전하고 있다. 아바타의 근원은 분신(分身) 화신(化身)을 뜻하는 산스크리스트어 '아바따라(avataara)'에서 유래되었으며, 인터넷시대가 열리면서 3차원이나 가상현실게임 또는 웹에서의 채팅 등을 즐길 때 사용자를 대신하는 그래픽 아이콘으로 표상되면서 인터넷 상에서 자신을 대표하는 분신으로 정의되고 있다. 본 연구의 목적은 인터넷 매체 서비스 이용자의 아바타 사용에 따른 유형별 특성에 관한 것으로서, 이 연구를 통해 아바타 디자인의 시각적 표현요소에 효과적으로 활용될 수 요인을 찾고자 하였다. 분석을 위해 인터넷 공동체 집단을 미니홈피/블로그, 채팅, 게임으로 구분하였으며, 아바타 이용자들이 이와 같은 커뮤니티를 이용할 때 어떤 목적에 따라 사용하고 있으며, 그들이 아바타를 선택할 때 어떤 유형별 특성이 나타나는가를 실증하고자 하였다. 이것은 아바타 이용자들이 자신이 표현하려는 아바타 이미지와의 관계를 파악함으로써 가상세계에서 표출하는 아바타 사용 목적에 맞는 유형을 설명할 수 있을 것이다. 따라서 아바타 이용자의 특성을 파악하여 그들의 감성을 반영하는 디자인 전략을 세울 수 있다. 연구방법은 아바타의 개념과 유형분류, 그리고 미니홈피/블로그, 게임, 채팅의 이론적 논의 및 근거제시를 위한 문헌연구를 하였으며, 아바타 이용목적에 따른 유형별 특성을 심도 있게 파악하기 위해 질적연구(Qualitative)로서 표적집단면접(Focus Group Interview)을 실시하였으며, 그에 따른 내용분석과 표현분석을 하였다. 그리고 이것을 보다 객관적으로 검증(verification)하기 위해 양적연구(Quantitative)를 병행하였다. 조사대상은 아바타를 이용해 본 경험이 있는 384명의 학생들이며, 성별 연령별에 따른 분류를 통해 각 조사대상자별 특징을 발견하고자 하였다. 조사를 통해 미니홈피/블로그, 채팅, 게임의 서비스 공간에서 보여 지는 각각의 특성에 맞게 아바타 이용자들은 자신이 표현하려는 아바타의 유형에서 선호의 차이를 나타내고 있음을 알 수 있었다. 결과적으로 아바타사용자의 인터넷 매체 이용목적에 따른 유형별 특성을 파악할 수 있었으며, 향후 사이트(site)의 특성에 따라 사용자의 감성선호를 고려한 아바타 디자인 전략과 그 모델(Design model)을 제시할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 인터넷이 우리 생활의 일부가 되면서 인간관계 형성의 하나의 방법으로 잘 알려진 블로그(weB Log, blog) 및 미니홈페이지 (mini homepage)의 문제점을 지적 하고, 그 문제점을 보완하여 구현된 커뮤니티 블로그(Community bLOG, cLOG)에 대해서 설명한다. 기존의 서비스는 학교와 같은 열린 커뮤니티에서 구성원간 조직적인 체계를 이루기 어렵다. 커뮤니티 블로그는 지식창출과 지식 공유를 더 효과적으로 하게 하고, 조직의 구조와 구성원간의 관계를 모델링하고 활용할 수 있게 하여 커뮤니티의 기능적 효율성을 높인다. 사이트 중심이 아닌 각 이용자 중심의 인터페이스인 컨텐츠 도메인(contents domain)을 유기적으로 접목시켜 개인 중심의 지식 창출 환경을 구축한다.
인터넷 블로그를 이용한 맛집 마케팅은 외식 산업에서 상당한 영향력을 발휘하고 있다. 사람들은 블로그를 이용해 많은 맛집 리뷰를 작성 및 검색하고 있다. 그런데 사람들이 맛집 리뷰를 검색하면, 검색 엔진에서는 검색어에 대한 정확도 및 시간순으로 검색 결과를 정렬해 주기 때문에 같은 식당에 대한 포스트들이 분산되어 검색된다. 따라서 사람들은 수많은 맛집 리뷰가 섞여있는 검색 결과를 보고 그중 한 식당을 선택하는 것에 어려움을 느낄 수 있다. 이때, 같은 식당에 대한 리뷰를 모아서 보여준다면 어떤 식당에 대한 리뷰가 존재하는지 일목요연하게 볼 수 있으며, 한 식당에 대한 다양한 의견을 참고하여 가고자 하는 식당을 선택하는데 도움이 된다. 따라서 본 논문에서는 블로그의 맛집 포스트를 클러스터링 하는 시스템을 제안하였다. 시스템을 통해 생성된 클러스터의 평가 결과, 정확률, 난수 색인, 순수도는 90% 이상의 높은 값을 보였다.
21세기에 들어서며 인터넷의 전세계적인 보급과 그 활성화로 인해, 인터넷은 현대인의 생활에서 빼놓을 수 없는 중요한 화두가 되었다. 컴퓨터와 인터넷의 대중적 보급과 더불어 일상생활은 물론 사회 전반의 전개 양상이 변화하였다. 급격한 사회 변화에 따라 변화하는 학습자의 특성과 사회 요구를 잘 파악하여 미래사회에 필요한 인재를 육성하는 방향으로 교육의 목적과 방법 변화가 요구된다. 이를 위해 최근 사용자가 주체가 되는 웹 2.0과 교육을 연결시켜 새로운 학습 방법을 고안하려는 움직임이 다수 보이고 있다. 웹 2.0의 다양한 요소들 가운데에서도 블로그는 개인이 주체가 되어 운영한다는 점과 블로거들끼리의 상호작용이 활발하다는 점에서, 학습에 이용할 때 학습자 중심의 학습과 다양한 의견을 가진 학습자들끼리의 활발한 토론을 이끌어낼 수 있으리라 기대된다. 본 연구에서는 블로그를 활용한 학습을 설계하여 실제 학습자들을 대상으로 활용해보고, 블로그를 활용한 학습이 학습자의 학업성취와 학습흥미, 학습전이에 어떤 효과가 있는지 분석하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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