• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.621-630
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• 2014

본 연구는 G. 레이코프와 M. 존슨이 제시한 '개념적 은유'를 적용해 소셜 네트워크 서비스의 은유적 특성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 소셜 네트워크 서비스는 일방향적 소통만 가능했던 기존 매체와는 달리, 사용자가 참여적으로 자신의 일상을 표현하고 타인의 서사를 해석하는 과정을 통해서 그 텍스트를 확장한다. 기존 매체에서 수동적이던 독자가, SNS에서 적극적인 발화자로 전환될 수 있었던 가장 큰 이유는 SNS에 내재된 은유적 속성 때문이다. 이에 본 연구에서는 SNS 사용자 텍스트의 생성 및 해석 과정을 '근원영역'과 '목표영역'을 중심으로 고찰했다. 이후 은유적 속성을 통해 나타난 사용자 텍스트의 생성구조를 폴 리쾨르의 삼중 미메시스를 통해 증명했다. SNS를 환유로 전제했던 기존의 연구 관점과 달리, 본 연구는 SNS의 은유적 특성 및 의미를 제시했다는 점에서 그 의의가 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권11호
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• pp.4701-4719
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• 2015

A Mobile Ad hoc Network (MANET) consists of mobile nodes which co-operate to forward each other's packets without the presence of any centralized authority. Due to this lack of centralized monitoring authority, MANETs have become vulnerable to various kinds of routing misbehaviour. Sometimes, nodes exhibit non-cooperating behaviour for conserving their own resources and exploiting others' by relaying their traffic. A node may even drop packets of other nodes in the guise of forwarding them. This paper proposes an efficient Reputation and Collaboration technique through route-request for handling such misbehaving nodes. It lays emphasis not only on direct observation but also considers the opinion of other nodes about misbehaving nodes in the network. Unlike existing schemes which generate separate messages for spreading second-hand information in the network, nodes purvey their opinion through route-request packet. Simulation studies reveal that the proposed scheme significantly improves the network performance by efficiently handling the misbehaving nodes in the network.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제6권9호
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• pp.59-70
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• 2016

중국판 트위터라고 할 수 있는 신랑웨이보의 급속한 발전에 따라서 웨이보는 중국 SNS 사용자들이 정보를 획득하고 공유하는데 있어 중요한 소통 수단이 되었다. 이로 인해 중국에서는 전통적 여론 주도층에서 SNS 여론 주도층으로의 권력 이동 현상이 나타나게 되었다. 중국 SNS 사용자들의 인구통계학적 변인과 관심 키워드에 대한 관계를 중심성 분석을 통해 사회 연결망 프로그램인 넷마이너를 사용하여 관계 네트워크를 분석을 하였다. 중국의 SNS 오피니언 리더들은 사회적인 이슈보다는 가족 혹은 지인과 함께하는 일상적인 활동에 전반적인 관심을 가지고 있는 것으로 파악되었으며 매개중심성이 높은 SNS 오피니언 리더들 경우 일반 사용자들이 인접 정보를 유기적으로 이끌어내는 중요한 매개자 역할을 하고 있다는 것으로 분석되었다. 이러한 특성은 전문성과 같은 인구통계학적 변인과 무관하지 않으며 따라서 SNS 오피니언 리더의 인구통계학적 특성은 매개 중심성 지수에 중요한 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 본 연구는 중국의 사회현상을 정보의 관정으로 보고 중국 SNS 사용자 특히 오피니언 리더의 특성을 분석하였다. 이를 바탕으로 집단적 의사소통을 통한 중국의 사회적 특성에 대한 기초 자료 들을 제공 해 줄 것으로 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권5호
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• pp.201-209
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• 2013

본 연구는 마이크로블로깅 서비스의 하나인 페이스북의 바이럴마케팅 활용 전략에 대한 연구이다. 페이스북은 관계 지향적 매체로서 기존의 전통미디어에 활용했던 광고 및 PR형식과는 차별적인 마케팅 커뮤니케이션 전략이 요구된다. 본 연구에서는 페이스북에 의견지도자가 존재할 것이라는 가정 하에서 제품관련 의견지도력이 높은 이용자와 그렇지 않은 이용자 간에 커뮤니케이션 패턴에 차이를 살펴보았다. 페이스북 이용자를 대상으로 설문을 실시하였고, 응답자는 총 113명이었다. 연구결과 제품관련 의견지도력이 높은 사람은 의견지도력이 낮은 사람에 비해 페이스북상에서 커뮤니케이션 패턴이 보다 적극적인 것으로 나타났다. 페이스북에서 제품관련 의견지도자의 발견 및 커뮤니케이션 패턴 분석은 마케팅 전략 중에 종자 소비자를 구분하는데 매우 유용할 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.163-170
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• 2019

과거 10년은 웹의 발달로 인한 데이터가 폭발적으로 생성되었다. 데이터마이닝에서는 대용량의 데이터에서 무의미한 데이터를 구분하고 가치 있는 데이터를 추출하는 단계가 중요한 부분을 차지한다. 본 연구는 감성분석을 위한 재표현 방법과 속성선택 방법을 적용한 오피니언 마이닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 사용한 재표현 방법은 백 오즈 워즈(Bag-of-words)와 Word embedding to vector(Word2vec)이다. 속성선택(Feature selection) 방법은 상관관계 기반 속성선택(Correlation based feature selection), 정보획득 속성선택(Information gain)을 사용했다. 본 연구에서 사용한 분류기는 로지스틱 회귀분석(Logistic regression), 인공신경망(Neural network), 나이브 베이지안 네트워크(naive Bayesian network), 랜덤포레스트(Random forest), 랜덤서브스페이스(Random subspace), 스태킹(Stacking)이다. 실증분석 결과, electronics, kitchen 데이터 셋에서는 백 오즈 워즈의 정보획득 속성선택의 로지스틱 회귀분석과 스태킹이 높은 성능을 나타냄을 확인했다. laptop, restaurant 데이터 셋은 Word2vec의 정보획득 속성선택을 적용한 랜덤포레스트가 가장 높은 성능을 나타내는 조합이라는 것을 확인했다. 다음과 같은 결과는 오피니언 마이닝 모델 구축에 있어서 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 나타낸다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권3호
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• pp.201-210
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• 2024

In empirical software engineering research, there is an increased use of questionnaires and surveys to collect information from practitioners. Typically, such data is then analyzed based on overall, descriptive statistics. Overall, they consider the whole survey population as a single group with some sampling techniques to extract varieties. In some cases, the population is also partitioned into sub-groups based on some background information. However, this does not reveal opinion diversity properly as similar opinions can exist in different segments of the population, whereas people within the same group might have different opinions. Even though existing approach can capture the general trends there is a risk that the opinions of different sub-groups are lost. The problem becomes more complex in case of longitudinal studies where minority opinions might fade or resolute over time. Survey based longitudinal data may have some potential patterns which can be extracted through a clustering process. It may reveal new information and attract attention to alternative perspectives. We suggest using a data mining approach to finding the diversity among the different groups in longitudinal studies (agile skeptics). In our study, we show that diversity can be revealed and tracked over time with the use of clustering approach, and the minorities have an opportunity to be heard.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1109-1116
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• 2010

본 논문에서는 시뮬레이션을 사용하여 MANET(Mobile Ad-hoc Network)에서 VoIP(Voice over Internet Protocol) 트래픽의 전송성능을 측정 분석하였으며, 이를 토대로 VoIP 구현 조건을 제시하였다. 시뮬레이션에는 NS(Network Simulator)-2를 기반으로 한 VoIP 시뮬레이터를 구현하여 사용하였으며, 시뮬레이션에 사용한 VoIP 트래픽은 G.711, G.723.1 G.726-32, G.729A, GSM.AMR, iLBC 규격을 기준으로 생성하였다. 이 트래픽을 $670{\times}670m$ 50노드 규모의 MANET 환경에서 전송하고, VoIP 전송 성능으로 MOS(Mean Opinion Score), 네트워크 지연, 패킷손실율, 전송대역을 측정하였다. 측정결과에 대한 정규화분석을 통하여 VoIP 서비스 품질 조건을 충족하는 VoIP 연결수가 15이하임을 확인하였다.

• 임상간호연구
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• 제25권3호
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• pp.209-220
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• 2019

Purpose: A significant amount of public opinion about nurse bullying is expressed on the internet. The purpose of this study was to analyze the linkage structures among words extracted from comments on internet articles related to nurse workplace bullying using semantic network analysis. Methods: From February 2018 to April 2019, comments made on news articles posted to the Daum and Naver web portal containing keywords such as "nurse", "Taeum", and "bullying" were collected using a web crawler written in Python. A morphological analysis performed with Open Korean Text in KoNLPy generated 54 major nodes. The frequencies, eigenvector centralities, and betweenness centralities of the 54 nodes were calculated and semantic networks were visualized using the UCINET and NetDraw programs. Convergence of iterated correlations (CONCOR) analysis was performed to identify structural equivalence. Results: This paper presents results about March 2018 and January 2019 because these months had highest number of articles. Of the 54 major nodes, "nurse", "hospital", "patient", and "physician" were the most frequent and had the highest eigenvector and betweenness centralities. The CONCOR analysis identified work environment, nurse, gender, and military clusters. Conclusion: This study structurally explored public opinion about nurse bullying through semantic network analysis. It is suggested that various studies on nursing phenomena will be conducted using social network analysis.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.767-772
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• 2014

임시망으로서 애드-혹 네트워크는 네트워크가 설치된 환경이나 구조에 의하여 많은 영향을 받는다. 본 논문에서는 센서 네트워크나 IoT(Internet of Things)와 같은 특수한 통신 환경에서 사용될 것으로 예상되는 격자구조 애드-혹 네트워크의 전송성능을 정보침해가 발생되는 측면에서 분석하고 대응 방안으로 모색하여 본다. 본 논문은 NS-2를 기반으로 한 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 수행하였으며, 성능측정은 응용 서비스로 널리 사용되는 VoIP(Voice over Internet Protocol) 서비스를 대상으로 하였다. 성능 파라미터로는 MOS(Mean Opinion Score)와 호연결율을 사용하였다. 성능분석 결과 침해가 발생되는 애드-혹 네트워크에서 MOS의 경우 랜덤구조가 격자구조에 비하여 성능이 다소 높았고, 호연결율의 경우는 격자구조가 랜덤구조에 비하여 우수한 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.9-15
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• 2018

Policy polls, which investigate the degree of support that the policy has for policy implementation, play an important role in making decisions. As the number of Internet users increases, the public is actively commenting on their policy news stories. Current policy polls tend to rely heavily on phone and offline surveys. Collecting and analyzing policy articles is useful in policy surveys. In this study, we propose a method of analyzing comments using deep learning technology showing outstanding performance in various fields. In particular, we designed various models based on the recurrent neural network (RNN) which is suitable for sequential data and compared the performance with the support vector machine (SVM), which is a traditional machine learning model. For all test sets, the SVM model show an accuracy of 0.73 and the RNN model have an accuracy of 0.83.