데이터 볼륨과 복잡도가 빠르게 증가함에 따라 과학 빅데이터를 다루는 데이터 집적 과학은 네트워크를 통해 보다 효과적인 데이터 저장 및 분배를 위한 새로운 기술을 발견하는 것을 필요로 한다. 최근 네임드 데이터 네트워킹 커뮤니티와 데이터 집적 과학 커뮤니티는 함께 과학 실험 빅데이터의 분배 및 관리에 있어서 혁신적인 변화를 꾀하였다. 본 논문 에서는 기후과학 및 고에너지물리 데이터 등과 같은 과학 빅데이터를 위한 현존하는 엔디엔 테스트베드들에 대한 분석이 처음으로 이루어진다. 과학 빅데이터를 위한 엔디엔 테스트베드들을 현황, 엔디엔 기반 응용, 특징 측면에서 묘사하고 토의한다. 마지막으로 과학 빅데이터를 위한 엔디엔 테스트베드 네트워크를 확립함에 있어서, 함정에 빠질 수 있는 다양한 이슈들을 엔디엔 테스트베드들에 대한 묘사 그리고 특징들로 부터 도출하여, 분석 제시한다.
본 연구는 기업 간 거래망을 활용하여 지역 간 경제적 연계를 확인하고 경제적 상호의존성에 기초한 기능적 경제권을 설정하는데 그 목적이 있다. 기존의 경제권은 이미 알려진 행정도 경계나 문화적 동질성을 기준으로만 설정되거나 실증자료를 활용하더라도 통근, 인구이동, 화물흐름 등 경제활동을 충분히 설명하지 못하는 자료에만 의존하였다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 한국기업데이터의 CRETOP+ 데이터베이스를 활용하여 실제 기업 간 거래망을 구축하고, 커뮤니티 발견법을 적용해 우리나라의 기능적 경제권을 파악하였다. 분석결과 거래망에 따라 6~7개의 경제권이 도출되었다. 특히 수도권, 충청권, 강원권을 통합한 하나의 거대한 경제권역이 형성되어 있었으며, 전북, 전남은 서로 간의 기업 간 거래빈도가 매우 낮아 호남권으로 묶이기보다 별도의 경제권을 형성하고 있는 것으로 나타났다. 대구, 경북의 경제권과 부산, 경남의 경제권이 각각 존재하는 것으로 나타났지만 울산, 경주, 포항은 도 경계를 넘어서 별도의 권역을 형성하고 있는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 향후 국가균형발전정책에서 실증 자료에 기반한 정책공간의 설정이 필요함을 주장한다.
최근 Web 2.0 발달과 더불어 블로그나 온라인 카페 등 웹 상의 네트워크화 된 정보 공간에 사용자가 자신의 개인적인 정보를 자유롭게 게재할 수 있도록 하는 서비스가 증가하면서, 이 사용자들 간의 관계에 초점을 맞춘 소셜 네트워크 분야의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이와 같은 사용자들은 단순히 사회적인 측면뿐만 아니라 교육, 정치, 경제 등의 다양한 분야의 가상의 커뮤니티를 형성함으로서 현대 사회의 주요한 한 부분으로 자리매김하고 있다. 하지만 많은 소셜 네트워크 서비스가 정보자원을 컴퓨터가 처리할 수 있는 의미적인 정보로 표현하고 있지 않기 때문에 서로 다른 도메인 간에 공유와 재사용이 제대로 이루어지지 않고 있다. 또한 사회적 개체들 간의 관계가 명확하게 정의되어 있지 않아 알려져 있지 않은 의미적 관계를 발견해내는 소셜 네트워크 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 가상 커뮤니티의 사용자들이 업로드 한 사진 데이터를 이용하여 사진 속의 개체나 소유자들 간의 사회적 관계를 분석하기 위해 시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크 분석 시스템을 제안한다. 온톨로지를 기반으로 사진에서 추출된 얼굴 개체간의 관계와 이미 인맥 관계를 형성하고 있는 사람들의 정보적 연결성을 명확하게 정의하고 도메인 규칙을 활용하여 의미 있는 사회적 연결 관계를 추론한다. 최종적으로 이를 그래프로 시각화하여 사용자에게 제공함으로써 온라인 상에서 형성된 커뮤니티 내에서 효율적인 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis)을 도모하고 이를 기반으로 다양한 응용 분야에 활용하는 방법을 모색한다.
본 연구는 Hofstede의 문화차원을 기준으로 온라인상에서의 문화적 차이를 사회 네트워크 분석을 통해 비교하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 동양 문화권에 속하는 한국과 영미 문화권에 속하는 미국, 영국의 온라인 커뮤니티에서 수집된 휴대폰 관련 구전 데이터를 활용하여 사회 네트워크 분석을 실시하였다. 분석결과 불확실성 회피성향을 반영하는 매개 중앙성을 제외한 모든 사회 네트워크 지표가 오프라인 상에서의 주장과 상반되는 결과를 보였다. 온라인상에서는 네트워크의 밀도와 연결 정도 중앙성, 위세 중앙성이 영미 문화권보다 한국에서 높게 나타나 한국이 영미 문화권보다 개인주의 성향이 강하고, 권력 거리가 작게 나타났다. 커뮤니케이션 속도 또한 한국보다 영미 문화권이 빠를 것으로 예상하였으나, 한국의 커뮤니케이션 속도가 영미 문화권에 비해 더 빠른 것으로 나타났다. 본 연구는 온라인상에서의 문화적 차이가 오프라인과 다르게 나타남을 발견하여 문화권에 대한 고정관념이 온라인 상에 그대로 적용되어서는 안 된다는 점을 확인함과 동시에, 온라인이 일탈의 공간으로써의 역할을 담당할 수 있음을 제시하였다. 또한 본 연구는 온라인상에서의 문화는 오프라인과는 다른 차원에서 접근할 필요가 있음을 확인하였다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있을 것이다.
실세계의 객체들은 서로 직접적인 관계를 맺고 있고, 이러한 직접적인 관계를 통해 연결되는 새로운 간접적인 관계를 가진다. 온톨로지는 객체들 사이의 관계에 대한 의미를 명시적으로 표현한다. 따라서, 온톨로지를 이용함으로써 객체간의 새로운 관계를 발견할 수 있다. 새롭게 발견된 객체들 간의 관계는 커뮤니티를 찾거나 소셜네트워크를 구축하는데 활용된다. 이러한 응용에서 두 객체간에 관계 정도를 측정하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문은 온톨로지에 기반하여 객체들 간의 관계 정도를 측정하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 주로 객체들 간의 연결되는 패스를 주요하게 다루어 왔지만 두 객체 사이에 연결된 패스는 없더라도, 온톨로지의 스키마를 통해 의미를 가지는 관계가 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 객체들 간에 패스로 연결되는 관계는 물론 객체가 속하는 스키마를 통해 관계하는 정보들도 활용해서 두 객체간의 관계정도를 측정한다. 실험 결과 두 객체 사이에 스키마를 통한 관계에서 많은 의미 관계가 있음을 보였다.
매니아는 트렌드와 소비의 주체라는 점에서 마케팅의 파급력이 크다. 그렇기 때문에 매니아들의 심리적 동인인 니즈와 원츠를 읽어내고 세그먼트를 찾아내는 것이 무엇보다도 먼저 실행되어야 한다. 본 연구는 디지털 제품 매니아 시장세분화에 대한 통찰력을 얻기 위한 탐색적 연구로 혁신적 소비자에 관한 선행연구 스케일들을 이용하여 국내 매니아 커뮤니티의 이용자들이 어떤 성향을 갖는지, 선행연구와 어떤 차이를 보이는지, 그들의 구매우선순위와 가치항목은 무엇인지를 알아낸다. 이를 토대로 매니아 유저를 심층면접한 후 분석하여 새로운 매니아 세그먼트를 발견하고 분류하는 데 연구의 초점을 두었다. 우리나라의 디지털 매니아들이 소비자로서 어떤 구매행태를 보이고, 어떻게 구매로 이르는 의사결정을 하는지, 매니아들의 잠재 니즈는 무엇인지를 해석하고 새로운 매니아 세그멘트를 발견함으로써 디지털 매니아의 성향 및 실태에 대해 접근할 수 있으며 추후에 이뤄질 매니아 타켓 마케팅과 디자인의 전략적 단서를 제시하고자 한다.
웹 그래프에 대한 연구는 웹 문서의 효율적인 수집을 위하여 적용되는 알고리즘과, 커뮤니티의 검색 및 발견의 분야에 있어 매우 중요한 위치를 차지한다. 또한 웹 그래프의 연구에 있어 발견되는 웹의 현상들은 웹이 가지고 있는 특징들을 나타내며 웹 그래프의 진화를 연구함으로써 웹의 크기와 진화 프로세스를 예측할 수 있다. 본 논문에서는 약 1억 1천만 개의 노드와 약 27억 개의 노드를 가지는 한국 웹 그래프에 대한 연구를 수행한다. 먼저 한국 웹의 페이지들이 서로 얼마나 연결되어 있는가에 대한 접속도 연구를 수행한다. 한국 웹의 접속도는 bow-tie 모형으로 표현할 수 있다. 또한 Power Law 현상과 같은 한국 웹의 특징이 글로벌 웹과 어떤 차이가 있는지 분석한다. 한국 웹 그래프의 속성은 글로벌 웹과는 많은 차이를 보여주었다. 마지막으로 한국 웹 그래프의 진화에 대한 연구를 여러 가지 관점으로 수행한다.
최근 소셜 네트워크의 2가지 주목할 만한 특정은 바로 정보의 홍수와 정보 소비의 과부하 문제이다. 1990년대부터 상황 인지 기반의 개인화 기법들이나 추천 시스템을 통하여 이러한 문제들을 해결하고자 하였는데, 특히 커뮤니티 멤버간의 신뢰도나 친밀도를 기반으로 개인화 정보를 발견하기 위한 접근방법이 최근 소셜 네트워크가 거대화됨에 따라 그 중요성이 부각되고 있다. 그러나 이러한 대부분의 접근법들은 현실이 아닌 온라인 세계에서의 상호 신뢰도(또는 친밀도)만을 고려하는 경향이 있어 보다 더 높은 개인화 성능(적절성)을 가지기 위해서는 현실 세계까지 고려할 필요가 있다. 본 연구에서는 높은 적절성을 가지는 개인화 정보를 식별하는 새로운 방법을 제시하며, 이러한 개인화 정보를 발견하기 위하여 현실 세계와 온라인 세계에서 정보 제공자와 수신자의 상호 신뢰도를 측정하고 이를 기반으로 정보의 중요도를 판단한다. 그리고 본 기법은 개인에게 신규로 제공되는 정보가 아닌 과거에 소비하지 못하고 놓친 정보들을 대상으로 적용한다.
본 연구는 정보채집(information foraging) 이론을 적용하여 웹 정보자원을 조직, 검색, 공유하는 폭소노미 이용자의 상호작용을 체계적으로 연구, 분석하는 개념적 틀을 제시하고자 한다. 폭소노미 상호작용 이해를 위한 개념적 틀은 최종 이용자의 세 가지 정보행위간의 유기적인 관계로 구성되어 있다: (1) 태그를 활용하여 웹 정보자원을 분류하고 조직하는 태깅; (2) 폭소노미 내에서 유용한 정보 자원을 발견하고 검색하는 정보탐험; (3) 폭소노미를 통해 유사한 관심을 갖고 있는 다른 이용자를 발견하고 커뮤니티를 구성하며, 협업을 통해 새로운 정보자원을 창출해내는 지식공유. 이 틀에서 최종이용자는 정보환경에 유연적으로 적응하며 폭소노미를 통해 줄곧 관심사에 관한 정보를 수집, 모니터하며 다른 이용자와의 효율적인 공유와 검색을 위해 끊임없이 탐험하는 정보채집자(information forager)로 이해된다. 본 연구에서 제시한 개념적 틀은 이용자와 폭소노미의 역동적이고 복잡한 상호작용 현상을 포괄적으로 조망함으로써, 향후 폭소노미를 비롯한 웹 정보서비스의 유용화 연구 설계에 보다 체계적인 이론적 토대를 제공할 수 있을 것이다.
트위터와 같은 소셜 네트워크 분석은 인간의 행동을 이해하거나, 화제가 되는 주제를 탐지하거나, 영향력 있는 사람을 식별하거나, 커뮤니티나 그룹을 발견하는데 흥미로운 시각을 제공할 수 있다. 하지만 소셜 네트워크가 가지는 특성(즉 데이터가 방대하고, 정교하지 않으며 또한 동적인 특성)으로 인하여 소셜 네트워크에서 주제와 연관이 있는 데이터를 수집하는 것은 어려운 일이다. 본 논문은 주어진 주제와 관련 있는 트윗을 효과적으로 수집하기 위하여 시드 노드를 동적으로 선택하는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 사용자의 영향력을 측정하기 위하여 사용자 속성을 활용하며, 수집 프로세스 중에 시드 노드를 동적으로 할당한다. 우리는 제안한 알고리즘을 실제 트윗 데이터에 적용하였으며, 만족할 만한 성능결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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