본 연구의 목적은 소셜네트워크서비스 주제에 관한 연구동향을 조사하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위해서 웹오브사이언스 데이터베이스에서 제목에 'Social Network Service(SNS)'를 포함하는 1994년부터 2016년까지 출판된 논문 초록 308편을 분석 하였다. 본 연구에서는 텍스트마이닝 기법 중에서 최근 많이 적용되는 토픽모델링기법을 활용하였다. 토픽모델링 분석결과 20개의 토픽(신뢰, 지지, 만족 모델, 조직 지배구조, 모바일 시스템, 인터넷 마케팅, 대학생 효과, 의견 확산, 고객, 정보보호, 건강관리, 웹 협업, 방법, 학습 효과, 지식, 개인 이론, 아동 지지, 알고리즘, 미디어 참여, 문맥 시스템)이 도출되었다. 또한 시계열회귀분석 결과 모든 토픽은 상승 추세로 나타났다.
본 논문은 현재 상용화되어 국내에서 서비스가 제공되고 있는 무선 접속 시스템인 와이브로 네트워크를 통해서 패킷기반 음성 서비스가 제공되는 경우 예상되는 서비스 품질에 관한 것이다. 무선 환경에서 패킷기반 음성 서비스를 위한 체계적인 서비스 품질 관리 방안 수립을 위한 노력의 일환으로 이미 개발된 품질 측정 소프트웨어[2][3]를 이용하여 다양한 시나리오 하에서 음성 서비스의 품질을 측정하였다. 측정 결과의 분석을 통해서 현 시점에서 와이브로 네트워크를 통해서 음성 서비스가 제공될 경우 서비스 품질이 상당히 양호할 것임을 확인할 수 있었다. 추가적으로 무선 전송 환경의 변화가 음성 서비스의 품질에 미치는 영향을 알아보기 위한 또 다른 실험을 통해서 음성 서비스 품질의 급격한 저하 현상이 나타나는 무선 품질 지표의 값을 확인할 수 있었다.
본 연구는 모비우스 플랫폼을 이용하여 IoT 센서 네트워크를 구현하였고 성능을 검증하기 위해 스마트 홈 서비스에 적용 가능한 4종의 Z-Wave 센서를 구현하였다. 모비우스가 제공하는 12가지의 CSF(Common Service Function)은 센서들의 상태 감시를 비롯한 어플리케이션 서비스를 빠른 시간에 구현할 수 있도록 하였다. 표준적인 서비스절차와 프로토콜은 시스템의 설계 과정을 생략할 수 있도록 하였고, 어플리케이션 소프트웨어 개발자, Gateway 개발자 및 센서 개발자들 간의 규약확정을 위한 회의시간, 그리고 의견 조정을 위한 논의 시간을 단축할 수 있도록 하였다. 구현된 센서네트워크를 기반으로 하는 어플리케이션 서비스와 IoT 센서의 구현은 개발일정을 단축시킬 수 있음을 확인하였고, 무엇보다도 시장에서 구매한 상용품을 변경개발 없이 수용이 가능함을 확인하였다. 이러한 신속성과 개방성은 다양한 서비스의 요구에 부응할 수 있도록 하여, 서비스 확대 및 신규 시장 창출에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
소셜 네트워크 공론장에서의 이성적 토론과 공개적 대화는 숙의 민주주의 실현에 중요한 조건이다. 그런데 온라인 공간에서는 현실 공간보다 빈번하게 부정적 커뮤니케이션이 이뤄질 수 있으며 상호 적대적인 메시지가 나타나고 있다. 2011년 10.26 서울시장 재보궐 선거과정에서는 특정 지지자를 중심으로 결집한 시민들이 후보를 인신공격하거나 욕설, 비방하는 행동이 나타났다. 그렇다면 서울시장 재보궐 선거에서 플레밍 현상은 어떻게 그리고 어떤 수준으로 나타났는가? 플레밍 현상을 선동하는 영향력자가 존재하는가? 이들 영향력자의 플레밍 정도는 일반 사용자와 비교할 때 어떤 수준인가? 본연구는 선거과정에서 나타나는 플레밍 현상에 주목하여 메시지의 파급정도를 데이터 마이닝하여 이슈별로 분석하고 영향력자(Influencer)와 일반 트윗의 차이를 내용 분석하였다. 후보자 개인을 비판, 조롱, 악의적으로 공격하거나 편향된 정보가 유통되는 플레밍 현상이 빈번하게 나타났고 의견을 선도하는 영향력자들이 일반 이용자보다 더 높은 플레밍 수준을 나타내고 있다.
The concept of energy-efficient networking has begun to spread in the past few years, gaining increasing popularity. A common opinion among networking researchers is that the sole introduction of low consumption silicon technologies may not be enough to effectively curb energy requirements. Thus, for disruptively boosting the network energy efficiency, these hardware enhancements must be integrated with ad-hoc mechanisms that explicitly manage energy saving, by exploiting network-specific features. The IEEE 802.3az Energy Efficient Ethernet (EEE) standard is one of such efforts. EEE introduces a low power mode for the most common Ethernet physical layer standards and is expected to provide large energy savings. However, it has been shown that EEE may not achieve good energy efficiency because mode transition overheads can be significant, leading to almost full energy consumption even at low utilization levels. Coalescing techniques such as packet coalescing and interrupt coalescing were proposed to improve energy efficiency of EEE, but their implementations typically adopt a simple policy that employs a few fixed values for coalescing parameters, thus it is difficult to achieve optimal energy efficiency. The paper proposes adaptive interrupt coalescing (AIC) that adopts an optimal policy that could not only improve energy efficiency but support performance. AIC has been implemented at the sender side with the Intel 82579 network interface card (NIC) and e1000e Linux device driver. The experiments were performed at 100 M bps transfer rate and show that energy efficiency of AIC is improved in most cases despite performance consideration and in the best case can be improved up to 37% compared to that of conventional interrupt coalescing techniques.
온라인 소셜 네트워크가 현대인의 정보 공유 및 교류의 핵심적인 매체로 사용됨에 따라, 그 이용자는 매해 급격하게 증가하고 있다. 이는 단순히 사용량 증가뿐만 아니라 정보의 신뢰성에서도 기존 언론 매체를 능가하기도 하는데, 최근 등장하는 마케팅 전략들은 이 점을 노리고 교묘하게 소셜 네트워크를 공격하고 있다. 그에 따라 자연스럽게 형성되어야 할 여론이 온라인 공격으로 인해 인위적으로 구성되기도 하고, 이를 신뢰하는 사람들도 많아지게 되었다. 따라서 온라인 소셜 네트워크를 공격하는 주체들을 탐지하고자 하는 연구들이 최근 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 온라인 소셜 네트워크 공격자들을 탐지하고자 하는 연구들의 동향을 분석하는데, 그 중 소셜 네트워크 그래프 특성을 이용한 연구들에 집중하고 있다. 기존의 contents-based 기법이 사생활 침해 및 공격 전략 변화에 따른 분류 오류를 나타낼 수 있음에 반해, 그래프 기반 방법은 공격자 패턴을 이용하여 보다 강건한 탐지 방법을 제안하고 있다.
무선 접속을 통한 인터넷 서비스가 보편화된 최근 사람이 서비스를 이용하는 과정에서 실제로 느끼는 품질인 사용자 체감 품질(QoE; Quality of Experience)의 중요성이 더욱 강조되고 있는데 사용자 체감 품질은 서비스 품질 (QoS; Quality of Service)와 같이 객관적인 수치화가 불가능하다는 특징이 있다. 유선과는 달리 무선 접속을 통해서 제공되는 IP 서비스는 매우 많은 요인에 의해서 사용자 체감 품질이 영향을 받을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 무선 접속 서비스인 HSPA (High Speed Packet Access)를 통해서 음성 서비스가 제공될 때 측정 가능한 품질지표를 선정하고 이들에 대한 실측값을 통계적으로 분석하여 서비스 품질과 사용자 체감 품질 지표와의 상관관계를 밝히고자 한다. 분석 결과 RSSI (Received Signal Strength Indicator)와 전송 지연의 상관관계가 매우 높고 그에 이어 전송 지연과 MOS (Mean Opinion Score)와 매우 높은 상관관계를 가짐을 알 수 있었다.
감성분석 연구에서는 문장에 내포된 감성을 결정짓는 단어를 찾는 것으로부터 시작된다. 경영자는 소비자가 주로 사용하는 단어를 분석함으로써 시장의 반응을 이해할 수 있다. 본 연구에서는 감성분류의 성능에 영향을 미치는 단어를 찾기 위하여 입자군집최적화 탐색방법과 다목적진화 알고리즘이 적용된 속성선택 방법을 제안한다. 속성선택 방법은 기존 머신러닝 분류기를 벤치마킹함으로써 성능이 비교된다. 벤치마킹된 분류기는 의사결정나무, 나이브 베이지안 네트워크, 서포터 벡터 머신, 랜덤포레스트, 배깅, 랜덤 서브스페이스, 로테이션 포레스트이다. 연구결과에 따르면, 입자군집 최적화 알고리즘이 적용된 속성선택방법으로 선택된 속성을 사용한 경우에 속성의 수를 상당히 줄일 수 있었고, 분류기의 성능을 유지시킬 수 있었다. 특히, 정확도 결과에서는 입자군집 최적화 탐색방법으로 선택된 속성을 사용한 경우의 서포터 벡터 머신의 성능이 가장 높게 나타났다. AUC 결과에서는 랜덤 서브스페이스가 가장 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 해당 탐색방법과 분류기를 적용함으로써 오피니언 마이닝 모델의 성능을 효율적으로 유지 및 개선시키도록 도움을 준다.
최근 소셜 네트워크 서비스가 보편화되면서, 이를 활용하여 사람들의 의견이나 감성 등을 파악하기 위한 감성분석 연구가 다양한 분야 진행되고 있다. 기존의 영화 관련 연구의 경우, 대부분이 영화평에 대해 단순 긍/부정으로 감성분석을 하여, 영화에 대한 선호도를 파악하는 데 그쳤다. 사람의 감성은 단순 긍/부정이 아닌 다양한 감성으로 분류될 수 있는데 반해, 이분법적 감성분석은 영화의 평점 정보에서 손쉽게 얻을 수 있는 선호도와 유사한 분석을 하는데 그친다. 따라서 영화의 평점보다 다양하고 유용한 정보를 얻기 위해서는, 영화 리뷰를 세분화된 감성으로 분석하여 영화에 대해 느낀 감성을 다양한 기준으로 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 Thayer 모델을 기반으로 감성 분류 기준을 세우고, 수집한 영화 관련 트윗을 이용하여 각 영화에 대해 대중이 느끼는 감성을 분석한다. 분석된 영화에 대한 감성 비율을 유클리드거리, 코사인유사도, 피어슨 상관계수를 이용하여 영화간의 유사도를 측정하였다. IMDB에서 제공하는 유사 영화 정보를 바탕으로 본 논문에서 제안하는 방식의 유용성을 검증하였다.
SNS(Social Network Service)를 통해 개인의 의견을 표현하거나 논의가 이루어짐에 따라 SNS는 여론의 방향을 판단할 수 있는 새로운 근거로 사용되고 있다. 이러한 변화는 선거에서도 나타나고 있는데, 다수의 유권자들의 SNS를 통해 다양한 의견을 개진하기 때문에 후보자도 새로운 소통의 장으로 활용하고 있다. 본 논문에서는 선거에 대한 SNS 상의 관심 정도가 실제 선거결과에 어떠한 영향을 미치는지 알기 위해서 우리나라 20대 국회의원 선거과정에서의 SNS 관심도를 수집하고 분석하였다. 이러한 결과를 전통적인 여론조사 결과와 비교하여 어느 것이 더 결과를 잘 예측했는지 비교해 보았다. 결론적으로 전통적인 여론조사보다는 SNS관심도가 선거결과에 더 일치하였음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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