• 한국경영과학회지
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• 제34권3호
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• pp.1-27
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• 2009

Since online knowledge networks usually consist of a larger, loosely knit, and geographically distributed group of "strangers" who may not know each other very well, members may not willingly share their knowledge with others. In order to address this challenge, this study looks Into the factors that are expected to affect knowledge sharing in an online knowledge network. For empirical validation, we choose "the global network of Korean scientists and engineers (KOSEN)" as one of the best practices of online knowledge networks. By using the archival, network, and survey data, we validate two models of knowledge sharing in sequence (i.e., knowledge contribution and knowledge utilization models) and then discuss the results. The findings of this study show that individuals not only contribute but also utilize knowledge in an online knowledge network when they are structurally embedded and perceive a strong reciprocity. In the network. In addition, taking pleasure in helping is found to positively affect knowledge contribution, whereas perceiving usefulness is found to Influence knowledge utilization. Contributions of this study and future research opportunities are also discussed.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권11호
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• pp.1231-1235
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• 2017

온라인 소셜 네트워크는 정보전파의 용이성 및 파급 영향력이 높지만 이를 악의적으로 활용하기 위한 스패머들이 다수 활동 중이다. 이러한 스패머를 식별하기 위한 스팸 탐지기법 연구가 다양한 분야에서 이루어지고 있지만 스패머들 또한 스팸 내용이나 스팸링크, 활동 주기 등의 특성을 변경하여 탐지를 피하고 있다. 하지만 다른 특성들과 달리 온라인 소셜 네트워크의 고유 네트워크 특성인 링크 특성은 쉽게 변화시키는 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 네트워크의 구조적인 특성을 활용하여 스패머를 일반사용자와 구분하는 방법을 제시한다. 즉 일반사용자 노드가 주변 노드와 비슷한 네트워크 특성을 갖는 점에 주목하여 인접 노드를 활용한 재귀적인 구조적 특성을 생성하여 활용함으로써 스패머의 식별확률을 높이고 있다. 이를 검증하기 위한 실험은 트위터의 실제 데이터셋을 Weka 프로그램에 탑재된 랜덤포레스트 알고리즘을 활용하여 측정하였으며, 재귀적인 특성을 활용하지 않는 방법과 기존 제안 알고리즘에 비해 탐지율이 0.82에서 0.90으로 향상됨으로써 제안하는 방법이 스패머를 탐지하는데 효과적임을 제시하고 있다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제20권2호
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• pp.177-191
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• 2013

Social network has been expected to increase the value of social capital through online user interactions which remove geographical boundary. However, online users in social networks face challenges of assessing whether the anonymous user and his/her providing information are reliable or not because of limited experiences with a small number of users. Therefore. it is vital to provide a successful trust model which builds and maintains a web of trust. This study aims to propose a prediction method for the interpersonal trust which measures the level of trust about information provider in Facebook. To develop the prediction method. we first investigated behavioral research for trust in social science and extracted 5 antecedents of trust : lenience, ability, steadiness, intimacy, and similarity. Then we measured the antecedents from the history of interactive behavior and built prediction models using the two decision trees and a computational model. We also applied the proposed method to predict interpersonal trust between Facebook users and evaluated the prediction accuracy. The predicted trust metric has dynamic feature which can be adjusted over time according to the interaction between two users.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제31권3호
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• pp.392-414
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• 2021

Social networking services (SNS) is an indispensable method in order to obtain information of the Internet participants. The study identified three variables of social media communication, sharing culture, and online trust in terms of social capital theory (SCT) and reviewed intention& behavior variables in terms of theory of planned behavior (TPB). The data were collected from 330 samples of SNS user, and were involved, and the research model uses AMOS to make confirmatory factor analysis. The findings confirmed our hypothesis that social media communication, sharing culture, and online trust affect individuals' behaviors to sharing information. This study emphasizes that not only social media communication but also sharing culture to SNS can stimulate information sharing. while previous research has predominately focused on personal cognition or social network, the study examines the integrated influence of communication, culture and trust on information sharing in SNS. In sum, by explicating the unique role of social capital, this paper aims at contributing to the continued development and success of SNS in general.

• 산업경영시스템학회지
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• 제42권3호
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• pp.116-130
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• 2019

This study investigates passenger-authored online reviews of airline services using social network analysis to compare the differences in customer perceptions between full service carriers (FSCs) and low cost carriers (LCCs). While deriving words with high frequency and weight matrix based on the text analysis for FSCs and LCCs respectively, we analyze the semantic network (betweenness centrality, eigenvector centrality, degree centrality) to compare the degree of connection between words in online reviews of each airline types using the social network analysis. Then we compare the words with high frequency and the connection degree to gauge their influences in the network. Moreover, we group eight clusters for FSCs and LCCs using the convergence of iterated correlations (CONCOR) analysis. Using the resultant clusters, we match the clusters to dimensions of two types of service quality models ($Gr{\ddot{o}}nroos$, Brady & Cronin (B&C)) to compare the airline service quality and determine which model fits better. From the semantic network analysis, FSCs are mainly related to inflight service words and LCCs are primarily related to the ground service words. The CONCOR analysis reveals that FSCs are mainly related to the dimension of outcome quality in $Gr{\ddot{o}}nroos$ model, but evenly distributed to the dimensions in B&C model. On the other hand, LCCs are primarily related to the dimensions of process quality in both $Gr{\ddot{o}}nroos$ and B&C models. From the CONCOR analysis, we also observe that B&C model fits better than $Gr{\ddot{o}}nroos$ model for the airline service because the former model can capture passenger perceptions more specifically than the latter model can.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.1025-1035
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• 2013

최근 10여 년간 온라인 소셜 네트워크(Online Social Network, OSN)의 사용인구가 폭발적으로 증가하고 있고 우리 생활에서 빼 놓을 수 없는 요소가 되었다. OSN은 개인뿐만 아니라, 그룹, 조직, 그리고 지정학적 위치, 시간적 제약조건까지 극복하는 시공을 초월한 사회적 관계의 확장을 가져오고 있다. 이러한 관계 및 정보공유의 확장은 사생활 노출, 무분별한 정보 공유, 거짓 정보의 전파 등 많은 부작용을 낳기도 한다. 이러한 부작용을 통제하기 위해 MAC, DAC, RBAC 등 기존의 접근제어 방법이 사용되었으나, 사용자 간의 접근 허용의 범위가 고정되어, 지속되는 관계 변경에 따른 접근 범위의 제한이 어렵고, 그러므로 변화하는 사용자의 악의적인 행동에 대한 대책이 미흡하다. 본 논문에서는 OSN 환경에 맞는 사용자간 동적 신뢰 중심의 접근제어 모델을 제안하여 사용자의 신뢰도의 변화에 따라 접근 권한을 변화시켜 사용자의 악의적인 행동 변화를 제어토록 하겠다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권1호
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• pp.45-52
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• 2020

온라인 루머는 피해자에게 극심한 정신적 스트레스와 이미지 손실을 발생시킨다. 온라인 루머 관련 선행 연구들은 온라인 루머가 온라인 공간에서 발생하는 현상임에도 불구하고 온라인 환경 요인을 크게 고려하지 않았다. 따라서 본 연구는 온라인 루머에 대한 온라인 특성의 영향력을 발견하고자 하였다. 본 연구는 인지된 익명성, 사회적 실재감 부족, 인지된 전파성을 온라인 특성으로 고려하였으며, 온라인 특성이 온라인 루머에 대한 태도를 거쳐 온라인 루머 행동으로 이어지는 연구 모델을 수립하고 실증하였다. 본 연구는 설문조사를 기반으로 소셜 네트워크 사용자 201명의 표본을 확보하였으며, PLS 분석 프로그램을 통해 연구 모델을 검증 하였다. 연구 결과, 인지된 익명성과 인지된 전파성은 온라인 루머에 대한 태도를 거쳐 온라인 루머 행동에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면에 사회적 실재감 부족은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 본 연구의 발견은 개인의 온라인 루머 행동이 온라인 특성에 의해서 발생할 수 있다는 사실을 제공한다. 본 연구는 온라인 루머 행동에 대해 인지된 익명성과 인지된 전파성의 역할을 주목할 필요성을 제시한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권3호
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• pp.109-117
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• 2021

Although previous studies on social commerce have provided much insight, more studies in the perspective of social network are needed because social commerce happens within online communities or virtual groups, where buyers connect and interact with each other by sharing information. So, the purpose of this study is to investigate how transactive memory as network characteristic can affect social commerce behavior through social support and relationship quality. We verified the relational effect among social support, relationship quality, and social commerce intention in the Korean market context. Moreover, we found transactive memory capability also played an essential role in the field of social commerce. Specifically, we found consumer's transactive memory capability plays a significant moderating role in the relation between social support and relationship quality.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.7-14
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• 2022

COVID-19 has caused a global disturbance, increased anxiety, and panic, eliciting diverse reactions. While its cure has not been discovered, new infection cases and fatalities are being recorded daily. The focus of the present study was to analyze the reaction of gifted undergraduate students on social media during the quarantine period of the COVID-19. A special group of gifted students, who joined the program of attracting and nurturing talents at the University of Jeddah, University students as were the target sample of this study. To analyze online reactions during the pandemic; the choice of university students was arrived at as they are perceived to be gifted academically. Hence, the analysis of the impacts on their behavior on social media use is imperative. This study presented accurate and consistent data on the effects of social media using Twitter platforms on gifted students during the quarantine occasioned by the COVID-19 pandemic. The behavior of learners due to during the use of social media was extensively explored and results analyzed. The study was carried out between April and May 2020 (quarantine period in Saudi Arabia) to establish whether the online behavior of gifted students reflects positive or negative feelings. The methods used in conducting this study the research were online interviews and scraping participants' Twitter accounts (where most of the online activities and studies take place). The study employed the Activity theory to analyze the behavior of gifted students on social media. The sample size used was 60 students, and the analysis of their behavior was based on Activity theory Overall, the results showed proactive, positive behavior for coping with a challenging situation, educating society, and entertaining. Finally, this study recommends investing in gifted students due to their valuable problem-solving skills that can help handle global pandemics efficiently.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.404-414
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• 2017

스마트폰의 보급과 온라인 소셜 네트워크 서비스의 발전으로 사용자들은 많은 콘텐츠를 생산하거나 서로 공유한다. 이로 인해 사용자는 자신이 원하지 않는 콘텐츠를 받아보거나 소비함으로써 많은 시간을 소요하게 된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 소셜 네트워크 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천하기 위한 기법들이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 온라인 소셜 네트워크 사용자에게 협업 필터링을 이용하여 적합한 콘텐츠를 추천하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 추천의 정확성을 낮추는 사용자의 데이터를 제거하기 위해서 사용자 신뢰도를 고려한다. 사용자의 신뢰도는 온라인 소셜 네트워크의 사용자 행위를 분석해서 도출한다. 사용자의 신뢰도를 다양한 관점에서 평가하기 위해서 기존기법에서 사용하지 않았던 사용자 행위들을 수집해서 사용한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법보다 우수함을 보인다.