• 정보보호학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.59-74
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• 2014

소셜 네트워크 서비스는 온라인상에서 정보의 공개성과 관계의 확장성을 기반으로 사용자의 개성을 표현하고 인적 네트워크를 강화시켜 주는 서비스이다. 하지만 이러한 특성은 사용자의 개인정보를 확산시키고 신뢰할 수 없는 정보에 접근하도록 하는 부작용을 초래한다. 따라서 사용자의 프라이버시를 보호하기 위한 다양한 접근제어 기법이 제안되었다. 하지만 데이터 암호화 접근제어 기법은 사용자와 직접적인 관계를 맺은 대상에 대한 접근제어만 지원하며 데이터 비 암호화 접근제어 기법은 서비스 제공자가 모든 정보를 열람할 수 있게 한다. 또한 두 접근제어 기법 모두 사용자 신뢰도에 대한 동적인 변화를 고려하지 않아 정적 접근제어만 제공하는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 사용자가 선별한 민감한 데이터에 대한 암호화를 제공하는 관계 기반 동적 접근제어 모델을 제안하여 소셜 네트워크 서비스의 특성에 적합하면서 프라이버시 침해에 대한 보안성을 향상시킬 수 있는 방법을 제공한다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.45-66
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• 2018

크라우드펀딩(Crowdfunding)은 최근 벤처 기업의 기금 모금을 위한 엔젤 기금보다 인기가 있다. 이에 따라 크라우드펀딩의 성공 요인을 파악하는 것은 기금 조성자 및 투자자로 하여금 크라우드펀딩 프로젝트와 관련된 효과적 의사결정을 내리기 위해 크라우드펀딩 성공 여부를 선험적으로 예측하는데 유용할 것이다. 이에 최근까지 프로젝트의 목표 및 관련 SNS의 수와 같은 몇 가지 수치적 요인을 독립변인으로 제안하여 이들이 크라우드펀딩 캠페인의 성공에 어떤 영향을 미치는지 등이 연구되어오고 있었다. 그러나 수치가 아닌 비정형 데이터를 통한 크라우드펀딩 캠페인의 성공에 대한 예측은 거의 이루어진 바 없으며, 특히 프로젝트를 소개하는 문서에 대한 특성 분석을 통해 해당 프로젝트의 성공여부를 예측하려는 연구는 아직 이루어지지 않았다. 사실 프로젝트를 소개하는 문서는 공개되어 있어 확보에 드는 비용이 적게 들기 때문에 매우 유용하다. 따라서 본 연구의 목적은 Wadiz 등 온라인상으로 공개되어 있는 프로젝트에 대한 소개 문서를 기반으로 크라우드펀딩 프로젝트의 성공을 예측하는 새로운 방법을 제안하는 것이다. 제안된 방법의 성능을 테스트하기 위해, 본 연구에서는 1,980개의 실제 크라우드펀딩 프로젝트와 관련된 텍스트를 수집하고 경험적으로 분석했다. 텍스트 데이터 세트에서 카테고리, 응답 수, 자금 조달 목표, 기금 모금 방법, 보상, SNS 추종자 수, 이미지 및 비디오 수 및 기타 숫자 데이터와 같은 프로젝트에 대한 세부 정보를 수집하였다. 분석 결과 이러한 요인들은 분류 알고리즘에서 분류 성능을 제고하는데 의미 있는 변인으로 확인되었다. 즉, 제안된 방법이 최근에 제안된 비정형 텍스트 기반 방법보다 정확도나 F-점수 및 수행 경과 시간에서 성능이 우수하였다.

• 한국경제지리학회지
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• 제23권1호
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• pp.56-70
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• 2020

정보통신기술의 발달로 온라인 정보검색과 사회연결망을 통한 정보 교류가 빈번해지면서 오프라인 공간에서 교통망으로 주어지는 물리적 접근성을 근간으로 구축된 기존의 입지이론으로는 설명할 수 없는 상업 입지의 양상이 전개되고 있다. 본 연구는 도시민의 일상생활과 밀접하게 연관된 생활밀접형 업종 중 음식점을 대상으로 스마트폰 출시 이후 지난 10여 년 동안 서울시 소재 음식점 입지의 분포 변화와 입지 영향 요인을 실증 분석한다. 특히 SNS상에서 맛집 검색 등 온라인 검색 활동과 음식점 입지와의 관계도 파악한다. 이를 위하여 개업, 폐업, 영업 중인 음식점 입지의 커널밀도 및 모란지수를 측정하여 음식점 분포의 군집성과 군집 양상의 변화 추이를 살펴보고, 최적의 공간회귀모형을 추정하여 음식점 입지에 영향을 미치는 온·오프라인 속성을 파악한다. 본 연구의 분석 결과는 소비자의 장소 선택 의사 결정 과정에 있어 장소에 대한 정보검색 과정이 더해지는 초연결사회에서 음식점 입지를 계획하고 관련 정책을 수립하는 데 있어 중요한 기초자료가 될 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.359-372
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• 2022

본 연구는 2021년 1년간의 유튜브 인기급상승 데이터를 활용하여 장/단기노출 20개 채널의 특징을 비교함으로 인기급상승에 장기 노출될 수 있는 유튜브 콘텐츠 전략을 도출하고자 하였다. 먼저 피어슨 상관분석을 통해 제목 글자 수, 태그 수와 같은 여러 요소들이 장기노출과 연관성이 있음을 파악하고 이를 지표로 설정해 콘텐츠 특징을 비교분석하였다. 분석 결과, 1)과도한 특수문자를 사용하지 않은 약 40-45글자 정도의 '영상 제목', 2)10분 이내의 '영상 길이', 3)2-3문장, SNS 정보 기입, 3개 정도의 핵심 태그를 포함한 '영상 설명' 등의 콘텐츠 전략을 활용할 때 인기급상승에 장기 노출될 수 있음을 알 수 있었다. 또한, 텍스트마이닝을 통해 (먹방, mukbang), (역대급, 레전드) 등의 핵심 태그 쌍을 도출하였고, 본 태그를 동시에 설정한다면 더욱 효과적이라는 결과를 얻었다. 이러한 전략을 통해 콘텐츠가 인기급상승에 장기노출 된다면 채널은 세계적으로 확산되어 구독자, 조회 수 확보 등 다방면의 이점을 가져올 것이며, 기업 측면에서는 채널의 글로벌성을 평가할 수 있는 지표로 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.23-45
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• 2020

기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.157-175
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• 2013

본 연구는 기존의 스마트워크 모델인 재택 근무, 스마트워크 센터, 모바일 오피스 등을 지원 및 확장할 수 있는 NFC 기반의 스마트워커 네트워킹 서비스 모델과 NFC 기반의 공간관리 서비스 모델을 제시한다. 본래 재택 근무나 원격 근무는 직원들의 생산성 제고를 위해 시행되었지만, 최근 생산성 저하와 협업의 어려움, 근태 관리의 어려움 등을 이유로 재택 근무의 실효성에 대해 부정적인 의견이 제시되고 있고, 일부 기업은 재택 근무를 폐지하고 있는 실정이다. 이에 본 논문은 직원들 간의 협업 및 커뮤니케이션을 지원하여 업무 생산성을 제고시킬 수 있는 NFC 기반의 커뮤니케이션/SNS 서비스 모델을 제시한다. 또한, NFC 기술을 이용한 지역 기반의 실시간 구인, 구직 서비스 모델을 제안하는데, 이 서비스 모델은 기존의 공유 경제 사이트와의 제휴를 통해 사용자들이 NFC 태그 터치 후 공유경제 사이트에서 필요한 인력을 구하거나, 자신의 기술이나 재능을 무료 또는 유료로 제공함으로써 효율적으로 인력이 활용되는 효과를 가져 올 수 있다. NFC 기반의 커뮤니케이션/SNS 서비스 모델은 구축비용이 낮다는 점과 종업원들의 위치 정보 제공이 가능하다는 점, 지식 축적이 가능하다는 등의 특징을 가진다. NFC 기반의 공간관리 서비스 모델은 스마트워크가 주로 시행되던 오피스 공간뿐만 아니라 그 외의 현장이나 카페 등 기존의 업무공간 이외에서도 업무를 수행할 수 있도록 지원하는 서비스 모델로 공간확장 측면에 중점을 둔 서비스 모델이다. 이 서비스 모델은 구축비용이 낮다는 점, 개인화 서비스의 제공이 가능하다는 점, 기업 외부에 시스템 구축이 가능하다는 점, 기업 내외부에 있는 종업원들의 위치 정보 파악이 가능하다는 특징을 가진다. 본 논문은 위와 같은 스마트워크 서비스 모델을 설계하기 위해 시나리오를 제시하고, 비즈니스 모델의 프로세스와 이해 관계자들의 역할 및 혜택을 검토하며, 기존의 서비스와 비교 분석하여 차별점을 도출하고 시사점을 제시한다. 본 논문이 제시하는 서비스 모델은 기존의 서비스 모델을 대체하는 것이 아니라 지원하고 확장할 수 있는 모델로, NFC라는 인식기술을 활용하여 기업이 좀 더 유연한 스마트워크 시스템을 구축할 수 있도록 한다. 기존에 대기업 위주로 스마트워크가 시행되었으나, NFC 기반의 스마트워크 서비스 모델은 스마트워크를 도입하는 기업의 범위를 확장시키고, 스마트워크 제도의 수혜를 받을 수 있는 구성원의 범위를 확장시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국의상디자인학회지
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• 제21권2호
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• pp.139-151
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• 2019

This study intends to present the directions for effective up-cycling design using Marquage painting through analysis of trends and the formative characteristics of fashion products. Research was conducted through a literature review (published papers, books and web site contents). Cases were analyzed by examining the contents of web sites of global luxury brands, representative workshops, and social network sites (SNS). The results of the study are categorized as follows, First, Marquage paintings are continuously used by global luxury brands and have developed as an expression of self-ownership and the personalization of one's identity. Second, fashion brands use Marquage painting as a customized service for sales. On the other hand, Marquage paintings are used as a kind of up-cycling to present old goods as brand new ones. Third, the patterns used in Marquage painting were classified into five types: geometric patterns, logo patterns, character patterns, lettering patterns, and art patterns. Moreover, formalization by Marquage patterns is represented by identification, customization, and up-cycling. Finally, to up-cycle the expressive features of Marquage- sustainability, scarcity, storytelling, and originality based on factors of up-cycling need to be reflected.

• 한국HCI학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.11-17
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• 2012

사용자들은 소셜 네트워크 서비스를 통해서 자신이 속한 상황과 관련된 다양한 맥락정보를 다른 사람과 공유한다. 본 연구는 이러한 맥락정보 중 활발히 공유되지 않는 정보에 초점을 맞추고 있다. 여러 가지 소셜 네트워크 서비스 사용자에 대한 인터뷰 결과, 사용자들이 특정 맥락정보를 공유하지 않는 이유는 1) 사회적으로 바람직하지 않다고 여겨지거나 2) 공유를 위한 충분한 유인을 느끼지 못할 경우 및 3) 맥락정보의 공유가 프라이버시를 위협할 경우인 것으로 드러났다. 특히 프라이버시가 문제되는 경우 사용자는 시스템에서 제공되는 요인 외에도 독창적인 방법을 활용하여 맥락정보를 공유한다는 사실을 발견하였다. 본 연구에서는 위 결과를 Communication Privacy Management(CPM)이론에서 제시하는 세 가지 규칙을 관리의 관점에서 해석함으로써 1) 침투성(공개 정보의 양) 관리, 2) 연결(정보공개 대상)관리, 3) 소유권(공개되는 정보의 통제권) 관리로 재구성 하였고, 이외의 4) 현출성 관리라는 새로운 방식을 추가하여 이에 근거한 가이드라인을 제공하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.117-126
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• 2013

최근 들어 트위터나 페이스북과 같은 SNS가 대중화되면서, 오피니언 마이닝에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재의 오피니언 마이닝 연구는 대부분 감성분류나 특징선택 방법에 중점을 두고 있으며, 오피니언 문서의 검색에 관한 연구는 아직 미진한 실정이다. 본 논문에서는 단문으로 구성된 오피니언 문서로부터 사용자가 원하는 문서들을 효율적으로 검색하는 기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 기존의 감성분류 방법을 활용함과 동시에 문서의 질적 평가를 위해 여러 가지 특징들을 적용한다. 검색 모델을 생성하기 위해 기계학습 기반 랭킹 기법을 활용하며, 감성 분류 모델을 기계학습 랭킹 모델에 통합하는 방법을 사용한다. 또한 실험을 통하여 제안된 방법이 오피니언 검색에 효율적으로 적용될 수 있음을 보여준다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권1호
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• pp.140-149
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• 2018

Social data such as users' comments are unstructured in nature and up-to-date technologies for analyzing such data are constrained by the available storage space and processing time when fast storing and processing is required. On the other hand, it is even difficult in using a huge amount of dynamically generated social data to analyze the user features in a high speed. To solve this problem, we design and implement a topic association analysis system based on the latent Dirichlet allocation (LDA) model. The LDA does not require the training process and thus can analyze the social users' hourly interests on different topics in an easy way. The proposed system is constructed based on the Spark framework that is located on top of Hadoop cluster. It is advantageous of high-speed processing owing to that minimized access to hard disk is required and all the intermediately generated data are processed in the main memory. In the performance evaluation, it requires about 5 hours to analyze the topics for about 1 TB test social data (SNS comments). Moreover, through analyzing the association among topics, we can track the hourly change of social users' interests on different topics.