The study is to investigate which features are perceived by Social Network Service(SNS) users as the most required one to further boost the usage of service, and to examine the perception of these features of SNS sites varies according to their demographic and service usage characteristics. The study also is to suggest a few of research propositions on the relationships between required features of SNS sites and characteristics of SNS users, based on statistical analyses. To accomplish these research purposes, the study defined characteristics of SNS users including demographic(gender, age) and service usage one(start time of service usage, service usage place), and required features of SNS sites(system, service, information, emotion) based on the literature review of SNS. The results show, based on the statistical analyses using survey questionnaire on Korean and Chinese SNS users, that there are differences in perception of required features of SNS sites among the respondents grouped by age, start time of service usage, service usage place. Finally, the study proposed three research propositions, based on the analysis result, that could be used in SNS related researches in the future.
SNS는 다양한 플랫폼의 형태로 진화하며 사용자 자신이 콘텐츠 및 메시지 생산자이자 소비자로서의 역할을 수행할 수 있도록 하였고, 전통 미디어에서의 미디어 대 다수의 불특정 수용자의 구조가 아닌 SNS 플랫폼을 통한 일 대 일, 혹은 일 대 다의 시 공간을 초월한 상호작용을 가능하게 만들었다. 또한 디지털 커뮤니케이션 기술의 발달로 별개로 존재하던 정보기술, 미디어 콘텐츠, 커뮤니케이션 네트워크가 상호 연결되었으며 이러한 커뮤니케이션 환경의 변화로 인해 특정한 전문가 집단이 주도하던 대중문화는 급격하게 해체 재편되고 있으며, 이러한 흐름은 기업의 마케팅 전략에도 크게 영향을 주고 있다. 즉, 기업들이 도입하는 대부분의 새로운 정보기술들은 소비자 시장에 기반을 둘 것이며, 조직의 상품 및 브랜드의 홍보와 마케팅을 위해 SNS에 전략적으로 참여하게 될 것이다. 이렇듯 SNS가 소비자들의 행동에 영향을 주는 주요 매체로 부각되고 있으며, SNS의 특성이 다른 사용자의 반응을 유발할 수 있다는 점에서 매우 중요하기 때문에 SNS의 수용 결정에 영향을 미치는 SNS의 주요 특성을 분석하고 이에 따른 SNS의 활용 전략이 필요하다. 이에 본 연구는 SNS의 활용빈도를 높이고 궁극적으로 기대효과를 극대화하기 위한 전략을 도출하기 위하여 SNS의 특성을 개방성, 신속성, 상호작용성, 경제성으로 구분하고, 이러한 SNS의 특성이 SNS에서의 지각된 유용성과 용이성, 즐거움 그리고 SNS 사용의도에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 분석하였다.
최근 들어 트위터와 같은 SNS 환경에서 검색의 필요성이 증가하고 있다. 트위터 검색을 지원하기 위해서는 다량으로 검색된 문서를 주제별로 분류하는 클러스터링 기법이 필요하다. 하지만 트위터의 특성상 단순한 클러스터링 기술을 그대로 적용하기에는 많은 제약이 따른다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 트위터 환경에 적합한 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 한글 위키피디아를 이용하여 각 트위터 문서에 대한 특징 벡터를 보강하고 각 특징들의 가중치를 재계산하는 방법을 이용하였다. 또한 한글 트위터 문서를 대상으로 실험을 실시하고 기존 기법과의 성능 비교를 통해서 제안된 기법의 유용성을 증명하였다.
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.
본 논문에서는 트위터를 활용하여 이벤트를 실시간으로 탐지하는 시스템에서의 재난 키워드 필터링과 지명 검출 기법을 제안한다. 스마트폰의 보급이 SNS의 빠른 확산을 이끌었고, 최근 SNS를 활용하여 다양한 연구들이 진행되고 있다. SNS 중에서 트위터는 140자의 단문으로 작성되어 빠르게 확산되는 특성을 가지고 있다. 따라서 트윗 사용자들이 작성하는 트윗은 하나의 센서 역할을 수행할 수 있다. 이러한 특성들을 이용하여 발생한 이벤트를 탐지하는 연구가 진행되었다. 그러나 최근 개인 정보 유출 사례가 증가해 자신의 위치 정보를 공개하기 꺼려함에 따라 재난이 발생한 지역을 파악하는데 어려움이 있다. 또한 맞춤법을 따르지 않은 게시글의 내용을 분석하는 과정에서 정확성과 관련된 문제가 발생한다. 따라서 이벤트 발생 탐지 과정에 재난 관련 키워드 필터링과 지명 검출 기법이 추가적으로 적용되어야 한다. 본 논문에서는 재난 관련 키워드 필터링의 적용과 두 가지 지명 검출 기법을 제안한다. 지명을 검출하는 두 가지 기법은 지명 단어에서 발생되는 노이즈를 제거하는 지명 노이즈 제거 기법과 랜드 마크를 이용하여 지명 단어를 확정하는 지명 확정 기법이다. 재난 관련 키워드와 두 지명 검출 기법을 적용한 결과 기존 시스템의 정확도 49%에서 지명노이즈 제거기법은 78%, 지명확정기법은 89%로 향상되었다.
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.
본 연구의 목적은 스마트 기기 도입이 '과학탐구' 활동을 어떻게 변화시킬 수 있을 것인지에 대한 교사들의 인식을 조사하고, 이를 토대로 스마트 기기 도입이 탐구 활동에서 갖는 여러 가능성과 어려움들을 탐색하는 것이다. 이를 위하여 교육대학원의 초등과학교육 전공 교사 12명을 대상으로 개방형 설문지, 모둠 토의, 전체 토의, 참여자 면담 등의 다양한 출처를 통해 자료를 수집하였으며 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 교사들은 스마트 기기를 통해 천체나 작은 생물과 같이 직접 관찰하기 어려운 현상에 대한 관찰 기회가 확대되어 학생들의 능동적인 참여를 독려할 수 있다고 설명하였다. 하지만 새로운 장치에 대한 조작의 부담으로 인해 학생들이 탐구에 집중하는 것을 방해할 수 있다는 의견도 있었다. 둘째, 교사들은 스마트 기기를 활용해 초등학교 과학탐구 활동에서 디지털식 측정 방식을 도입하기도 했다. 디지털식 측정은 간편하고 효율적으로 자료를 모을 수 있으며, 정확하고 정량적인 결과를 얻을 수 있다는 점에서 교사들에게 선호되었다. 하지만 새로운 측정 장치로 인해 추가 변인이 생기거나 탐구 활동의 본질이 달라지는 경우도 있었으며, 교사들은 아날로그식 측정 방식과 디지털 측정 방식 사이에서 자신의 탐구에 대한 신념에 따라 적절하다고 생각되는 방식을 선택하는 모습을 보였다. 셋째, 교사들은 스마트 기기를 활용해 다양한 형식의 축적된 자료 수집하여 양질의 과학적 증거로 활용할 수 있다고 설명했다. 양질의 과학적 증거들은 탐구 과정에 대한 학생들의 이해를 돕고 탐구 과정에 대한 의사소통에도 보탬이 된다고 보았다. 넷째, 교사들은 교육용 SNS를 활용하여 탐구 과정에서의 공유와 소통 기회를 확장시킬 수 있다고 설명했다. 하지만 학생들의 진지한 참여와 상호작용을 이끌어내기 위해서는 대화를 통해 적절한 규범을 형성하는 것이 중요하다고 주장하였다. 이러한 결과를 토대로 과학탐구와 스마트 기기의 의미 있는 통합을 위해 교사의 과학교육적 신념에 따른 디지털 기기 활용 방식, 과학탐구에서 요구되는 디지털 활용 역량의 유형과 특징, 스마트 기기를 활용한 탐구에서 형성되는 학급 규범의 특징에 대한 추가적인 분석들이 필요함을 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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