• 경영과정보연구
• /
• 제31권2호
• /
• pp.61-87
• /
• 2012

조직 구성원들은 자신의 가치와 조직의 성과를 높이기 위해 인적자본의 향상을 위한 노력뿐만 아니라 사회적 자본의 확충을 위해서 많은 노력을 하고 있는 추세이다. 이에 따라 본 연구의 목적은 조직 구성원 개인의 사적인 인맥으로 구성된 개인적 친밀네트워크가 성과에 어떠한 영향을 미치는 가에 대하여 검증하는 것이다. 본 연구에서 독립변수로 개인의 친밀 네트워크 특성을, 결과변수로 직무성과와 네트워크에의 협력의도로 설정하여 검증하였다. 본 연구에서 개인적 친밀네트워크가 개인성과에 미치는 영향을 분석한 결과 사회적 네트워크의 특성 중 크기, 강도, 지위가 협력행동에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며 직무성과에는 크기와 강도만 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제41권4호
• /
• pp.209-216
• /
• 2014

'실시간성', '사람들 간의 관계정보', '빅 데이터'와 같은 다양한 특성을 갖는 소셜 네트워크 콘텐츠는 개인화 추천 시스템의 성능 향상에 큰 도움이 되고 있다. 그 중 '사람들 간의 관계정보'가 가장 중요한 역할을 하기 때문에, 이를 활용한 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구에서는 사람들간의 친밀도를 고려하지 않고 있어서 개인의 성향을 반영하기 어렵고 다양한 도메인에서 정확한 추천이 불가능하다. 본 논문은 기존 연구의 문제를 해결하기 위해 사용자간 친밀도를 측정하는 친밀도 알고리즘과 소셜 네트워크의 다양한 특성에 기반한 개인화 추천 알고리즘인 PReAmacy를 제안한다. 실험을 통해 PReAmacy가 기존의 알고리즘에 비해 높은 성능을 가지며 친밀도가 PReAmacy 알고리즘에 큰 비중을 차지한다는 것을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.219-223
• /
• 2012

인간관계 유지와 새로운 관계 형성을 지원하는 다양한 소셜 네트워크가 각광을 받으면서 사용자간 친밀도 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. SNS에서 구성되는 사용자 개인 정보와 컨텐츠 공유 및 기타 활동에 대한 정보는 사용자의 특징을 파악할 수 있는 유용한 정보가 된다. 이러한 정보는 추천과 같은 여러 가지 서비스에서 사용될 수 있으며, 특히 사용자간 친밀도 분석을 통한 친구 추천에서 유용하게 사용된다. 기존 친밀도 분석 연구에서는 사용자간 프로필 유사도와 메시지 교환수 같은 양적 정보를 사용해 왔다. 본 논문에서는 사용자간 대화 내용을 분석한 내용적 정보를 친밀도 분석에 반영하기 위한 방법을 제안한다. 학습 데이터를 활용하여 구축된 친밀도 분별 시스템에서는 감탄사, 종결어미, 선어말어미, 이모티콘, 문장 길이의 내용적 자질 정보의 사용으로 기존 양적 정보 사용과 유사한 수준의 친밀도 분별 성능을 얻을 수 있었으며, 양적 정보와 내용적 정보를 동시 사용한 경우 소폭의 성능 향상을 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1636-1637
• /
• 2015

소셜 네트워크 서비스(SNS)에서는 사용자들의 친한 관계를 나타내는 여러 가지 특징을 발견할 수 있다. 본 논문에서는 트위터 이고-네트워크(ego-network) 데이터를 이용한 분석 실험을 통해 유저 간 친밀한 정도를 나타내는 여러 특징들과 관심사 유사도의 상관관계를 밝힌다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
• /
• pp.424-431
• /
• 2007

본 연구는 관계망 시각화에 이용되는 데이터의 특성을 분석하고 그에 맞는 시각화 요소를 추출하여 시각화하는 것에 관한 연구이다. 사회 관계망 시각화는 점과 선을 기초 요소로 하여 점은 사회적 요소(actor), 선은 관계(relation)를 의미한다, 점과 선은 시각화에 사용되는 데이터의 특성에 따라 다양한 형태를 갖게 된다. 이 논문에서는 관계망 시각화에 사용되는 데이터의 특성을 데이터의 형태, 관계, 상태에 따라 분류하고, 각각의 특성에 맞는 관계망 시각화의 형태를 추출하고, 그에 따른 시각화 요소를 추출하였다. 이를 바탕으로 모바일 커뮤니케이션을 통해 형성되는 인맥 네트워크를 시각화함으로써, 인맥 네트워크 구성원 간의 친밀도를 효과적으로 파악할 수 있는 방법에 대해 제시하였다. 또한, 시각화의 결과를 이용하여 휴대전화로 인맥 네트워크를 유지, 관리하기 위한 서비스를 제안하였다. 이러한 연구는 데이터의 특성에 맞는 시각화의 요소를 추출하고, 데이터의 형태, 관계, 상태를 직관적으로 제공함으로써 사용자로 하여금 자신의 인맥 네트워크 구성원들의 친밀도와 관계 형태, 상태를 파악하여 자신의 인맥을 유지, 관리하고 보수할 수 있도록 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.114-124
• /
• 2019

본 연구는 학교 현장에서 빈번하게 일어나지만 체계적인 기준 없이 이루어지는 교사의 자리 배치와 그에 따른 교우관계 형성의 관계성을 밝히려는 목적이 있다. 이런 목적을 달성하기 위하여, 2016년에 일반계 고등학교 3학년 문과반 학생 28명을 대상으로 2차에 걸쳐 교우관계에 관한 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과를 네트워크 분석을 실시하여 하위네트워크, 구조적 공백, 친밀도가 가장 낮은 학생을 확인할 수 있었으며, 물리적 자리배치를 인접행렬로 변환하여 학생간 친밀도와의 차이검정을 실시하였다. 사회 네트워크 분석을 위하여 Ucinet 6.0 프로그램을 사용하였으며, 차이검정 통계를 위하여 SPSS Ver. 20.0을 사용하였다. 연구결과 학급 내 자연스럽게 형성된 하위네트워크가 4개가 존재하였고, 친밀도가 가장 낮은 학생 1명을 확인할 수 있었다. 그 학생을 구조적공백을 가진 학생 주변에 위치시켰을 때 긍정적인 교우관계가 형성되었음을 확인할 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제42권7호
• /
• pp.929-938
• /
• 2015

기회주의적 네트워크에서는 각 메시지들이 저장, 운반 및 전달을 반복하면서 목적지까지 전송된다. 최근 소셜 네트워크가 활성화되면서 기존의 많은 연구들은 메시지 전송 시 사회관계망을 고려하여, 기회적 메시지 전송에서의 성능 향상을 보여주었다. 하지만 기존 연구들은 사회관계망을 구성하고 있는 모든 노드들은 서로 무조건 협력한다는 강한 가정 아래 전송 범위 안에 메시지를 수신할 수 있는 노드가 발견되면 무조건 메시지를 전달했다. 또한, 단기적인 접촉 횟수 및 지역적 사회관계만 고려하고 최종 목적지와의 평균적인 관계는 고려하지 못했다. 본 논문에서는 기회주의적 네트워크에서 메시지 전달 시 노드의 그룹 친밀성 정보를 이용하여, 목적지 노드와 친밀도가 높은 노드를 통해 메시지를 전달함으로써 적은 메시지 복사수로 목적지 노드에 메시지를 전달하는 기법을 제안한다. 성능평가를 통해 제안 기법이 기존 기법에 비해 오버헤드 측면에서 최대 20%까지 성능향상이 있음을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1431-1434
• /
• 2013

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.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 2부
• /
• pp.389-395
• /
• 2006

이 연구는 사회관계망의 형태와 구성원에 관한 정보를 분석하여 모바일로 서비스하는 것에 관한 연구이다. 사람들은 얽히고 설킨 다양한 인간 관계를 갖고 있다. 인간 관계를 유지하기 위해 여러 채널을 통해 커뮤니케이션을 하게 된다. 실생활에서 갖게 되는 인간 관계의 형태와 가장 비슷한 형태의 커뮤니케이션 채널은 휴대전화이다. 사회관계망 이론의 관점에서 보면 휴대전화의 사용은 기존의 인맥에서 친밀도가 적은 사람에게는 영향이 크지 않지만 친밀도가 높은 사람에게는 더욱 친밀하게 만드는 영향을 준다. 이 연구에서는 휴대전화의 통화상대, 통화시간, 통화량 등의 정보가 나타나있는 통화기록에 기반하여 일정기간 동안 통화한 상대들을 추출하였다. 통화기록의 정보를 사회 관계망 분석 도구인 UCINET으로 분석한 결과 휴대전화를 매개로 한 사회관계망의 형태가 자아 중심적 관계망과 같은 형태를 지니고 있다는 사실을 도출해냈다. 그리고 자아 중심적 관계망의 분석 기법을 이용하여 관계망의 중심에 있는 자아와 통화상대와의 관계를 분석하였다. 또한 통화상대들의 휴대전화 통화기록을 통해 서로 관계가 있는지에 대해 알아보았다. 그 결과 자아의 인맥 네트워크 안에 있는 사람들을 그룹화하고 그들의 나이, 성별, 직업에 의해 어떠한 특징을 갖는 그룹인지 분석하였다. 이러한 연구는 휴대전화를 통해 자신의 인간 관계 형태를 파악하여 관계를 관리하고 유지할 수 있는 새로운 모바일 서비스 개발을 위해 활용될 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제12권7호
• /
• pp.1022-1031
• /
• 2009

본 논문에서는 온톨로지 기반의 연구자 모델링 기법을 제안하고, 이를 이용하여 연구자간의 다양한 연결 속성을 이용한 연구자 네트워크를 구성한다. 연구자 모델링을 위한 온톨로지 스키마는 HR-XML을 기반으로 연구자 중심의 모델로 확장하여 생성하고 연구자 온톨로지 스키마와 인스턴스는 OWL를 이용하여 생성한다. 연구자 네트워크는 학연과 같은 정적인 연결속성과 공통 논문, 프로젝트와 같은 동적인 연결속성별로 가중치를 부여하여 연구자간 친밀도를 표현한다. 친밀도는 연구자별로 연구자 네트워크가 다르므로 방향성을 가진다. SWRL를 이용하여 연구자간의 직접 관계를 추론하기 위한 규칙을 정의하고, racer 추론기를 이용하여 온톨로지 규칙을 추론한다. 본 연구에서 제안한 모델은 연구자간의 협업 모델이나 공동 프로젝트 수행을 위한 전문가 집단을 동적으로 검색하는데 응용할 수 있다.