• 한국전자거래학회지
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• 제21권4호
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• pp.55-67
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• 2016

최근 국내외 택배업체들은 가격경쟁에 의한 수익성 악화로 서비스의 차별화를 통한 고객 및 수익성 확보에 많은 노력을 기울이고 있다. 따라서, 택배 서비스의 품질 개선을 통한 고객만족도를 높이는 노력이 어느 때 보다 중요한 실정이다. 하지만 기존의 택배서비스 품질 측정은 오프라인 설문조사로 이루어져 많은 시간과 비용을 들어간다는 한계를 지니고 있다. 이러한 한계는 온라인상의 소셜 빅데이터 분석을 활용한다면 보다 적은 비용과 노력으로 극복 가능할 것이며, 택배업체 경쟁력 강화에 크게 도움이 될 수 있을 것이다. 따라서, 본 연구에서는 SNS상의 빅데이터를 활용하여 국내외 택배업체들에 대한 의견을 수집하고, R을 통해 각 택배업체들의 고객만족도를 분석하고 이를 미국고객만족도(ACSI), 한국국가고객만족도(NCSI)와 비교하여 검증을 실시하였다. 그 결과 SNS 분석 결과와 고객만족도가 뚜렷한 양적 선형관계를 형성하였다. 이는 향후 실시간 소셜 네트워크의 정보를 이용하여 간편하게 고객만족도 결과를 예측할 수 있다는 것을 의미한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권12호
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• pp.1110-1116
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• 2014

온라인 소셜 네트워크 서비스(online social network service)를 사용하는 사용자의 증가와 더불어 Twitter, LinkedIn, Tumblr 등 다양한 주제의 SNS들이 등장하고 있다. 사용자들은 SNS에 자신의 정보를 자발적으로 제공하고 서비스를 사용하나, 대용량 데이터 처리 기술의 발전과 프라이버시에 대한 인식이 고취됨에 따라 SNS 이용에 따른 프라이버시 침해가 문제점으로 부각되고 있다. 이를 해결하기 위해 기계 학습에 기반을 둔 SNS 상의 프라이버시 보호 기법들이 연구되어왔으며, 지금도 활발히 연구가 진행중이나 새로운 SNS의 등장에 따른 프라이버시 침해 사례들이 지속적으로 제기되고 있다. 본 논문은 SNS에서 써드 파티 애플리케이션 개발자, 혹은 서비스 제공자가 악의를 가지고 SNS 사용자의 프라이버시를 침해하는 상황에서 사용자가 프라이버시 유출을 사전 탐지하는 기법을 제안한다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.135-160
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• 2014

SNS는 소통의 매체이자 공유와 인맥관리를 위한 도구로서의 긍정적인 측면을 제공한다. 그러나 최근 들어 페이스북, 트위터와 같은 개방형 SNS에서 불특정 다수와의 소통에 대한 피로감과 사생활 노출에 대한 불안감 증가와 같은 부정적인 측면들이 나타나고 있다. 이로 인해 SNS 이용자들은 서비스 이용중단을 결정하거나 특정 지인들과 그룹을 형성하여 소통하는 폐쇄형 SNS로 서비스 전환을 결정한다. 하지만 개방형 SNS가 약한 연결 관계 속에서도 지속적으로 새로운 관계를 확산시키고 다양한 정보와 콘텐츠를 공유할 수 있는 환경을 제공하며 다양한 경제 및 사회적 가치를 창출한다는 점에서 SNS 이용자들이 개방형 SNS에서 폐쇄형 SNS로 이동하는 요인에 대해 살펴보는 것은 중요한 의미를 가질 것이라 판단된다. 이를 위해 본 연구에서는 인간의 이주를 설명하는 유용한 프레임워크로 알려진 Push-Pull-Mooring 모형을 근거로 SNS 전환의도에 영향을 미치는 요인을 도출하고 실증분석을 수행하였다. 분석 결과, 개방형 SNS의 부정적 요인으로 제안한 푸쉬 효과의 약한 연결성과 프라이버시우려, 폐쇄형 SNS의 긍정적 요인으로 제안한 풀 효과의 즐거움, 소속감이 폐쇄형 SNS으로의 전환의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, SNS 이용자의 상황적 요인으로 제안한 무어링 효과 중 SNS 피로감은 푸쉬 효과와 SNS 전환의도 간의 관계를, 그리고 사용자저항은 풀 효과와 SNS 전환의도 간의 관계를 강화시키는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 개방형 SNS와 폐쇄형 SNS가 시장에서 함께 성장할 수 있는 정책을 제안하고 이용자들의 인식 전환을 유도하는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국식품영양학회지
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• 제25권3호
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• pp.650-655
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• 2012

This purposes of this study were to explain consumer attitudes and purchasing behaviors towards agricultural products using a social network service and to determine the influencing factors such as experience, technology ability, innovation, self-efficacy, perception of usefulness, perception of trust, attitude, purpose of purchase and individual characteristics on them. We analyzed the survey data set, using the 'logit model', 'simultaneous equation model', and 'LISREL-Type model' In this study, the results obtained are summarized as follows. The result for the comprehensive statement of "Trust" was the biggest influence on the purchase agricultural products using the social network service. Therefore, in order to expand agricultural e-commerce using SNS, trust should be to the fore of marketing and publicity campaigns, in order to promote and stabilize the market.

• 디지털융복합연구
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• 제14권6호
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• pp.177-186
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• 2016

이 연구는 SNS상에서 제품에 대한 사용자의 구전정보의 특성이 소비자 태도에 미치는 영향을 실증적으로 검증하는 것을 목적으로 하였다. 특히 긍정 혹은 부정적 내용으로 나뉜 메시지와 소비자태도의 관계에 있어서, 메시지의 사실성, 동의성, 사회적 실재감, 상호작용의 조절효과가 있는지 살펴보았다. SNS 사용 대학생을 대상으로 수집한 554개 표본을 대상으로 실증분석한 결과, 구전 메시지의 방향성에 따라 소비자 태도는 유의적인 변화를 보였으며, 특히, 메시지가 판단적일 때보다 사실적일 때, 그리고 메시지에 대해 SNS사용자가 다양한 동의감을 표출할수록 더 큰 영향을 받았다. 한편, 참여자의 실재감이나 상호작용 등 SNS의 고유한 특성은 유의적인 조절효과가 발견되지 않았으며 이들은 소비자 태도에 직접 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 SNS에서의 소비자 태도 형성과정에서 메시지의 특성과 SNS특성에 따라 소비자 태도가 어떻게 영향을 받는지 학술적 연구의 범위를 확대하였고, SNS를 통해 마케팅 활동을 수행하는 실무자들에게도 유용한 시사점을 제시한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제14권2호
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• pp.355-373
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• 2015

Social networking services (SNSs) serve to strengthen people's social relationships by providing ways for people to utilize such relationships especially like workplace. With the development of the internet worldwide, the number of SNS users is rapidly growing and a wider range of service types have become available. In this study, we designed a research model with a focus on what makes people use SNSs at workplace and how it is associated with changes in relationship quality and their intention to continue using the services and analyzed data collected for the research model. Theoretically, intrinsic and extrinsic motivation was invoked and measured, in terms of hedonic and utilitarian values, and satisfaction and trust were adopted as variables of relationship quality. Data were collected from Facebook users using workplace, and a partial least squares (PLS) analysis was made on 188 data points. The analysis results showed that two forms of motivation-hedonic and utilitarian-are separated from each other in their influence and that utilitarian value is more important than hedonic value, especially when it comes to users' satisfaction. In addition, the analysis found a weak relationship between satisfaction and trust in SNS environments; this was a little different from the results of previous studies.

• 품질경영학회지
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• 제47권1호
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• pp.97-108
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• 2019

Purpose: The purpose of this study is to propose a new Risk Priority Number(RPN) evaluation method which analyzes value of product functions by mining customer opinions in Social Network Service(SNS). Methods: A traditional RPN is measured by three evaluation standards (Severity, Occurrence, Detection) which are analyzed by manufacturing engineers and researchers. On the other hand, these standards are analyzed by customers' viewpoints through SNS opinion mining in this research. In order to extract customer feedbacks from textual data sets, the methodology in this paper implies natural language processing, hereby collecting product related data sets and analyzing the opinions automatically. An emotional polarity of an opinion indicates severity, while the number of negative opinion shows occurrence, and the entire number of customer opinion refers to detection. Results: The results of this study are as follows; As a result of the CRPN evaluation, it is confirmed that the features evaluated as risky are highly likely to be improved in the next series. Therefore, CRPN is an effective risk assessment model that reflects customer feedback. Conclusion: Reflecting customer feedback is a useful tool for risk assessment of the product as well as for developing new products and improving existing products.

• 한국간호교육학회지
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• 제29권1호
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• pp.41-50
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• 2023

Purpose: The aim of this descriptive study was to identify the factors influencing depression risk among South Korean nursing students. Methods: The data were collected from nursing students attending two universities through web-based questionnaires that surveyed them about depression, academic stress, social network service (SNS) addiction tendency, and upward social comparison from August 22 to September 4, 2021. The collected data from 196 nursing students were analyzed by t-test, one-way ANOVA, Pearson's correlation coefficients, and multiple linear regression. Results: The mean score of depression (using CES-D Korean version) among nursing students was 13.91, which denotes probable depression. Concerning the variance with regard to depression among nursing students, 20.2% was explained by clinical practice period, academic stress, and upward social comparison. Conclusion: Programs to relieve academic stress and depression should be developed in a simple way and systematically provided at the organizational level so that nursing students secure sufficient support during the initial and continuing period of clinical practicums. Concomitantly, an attempt to reduce the upward social comparison should be highly considered.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.407-416
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• 2018

인스타그램(Instagram)은 사람 간의 관계망을 구축하고 취미, 일상, 유용한 정보 등을 공유하는 인터넷 서비스인 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service:SNS)로 최근 다양한 연령층에서 각광받고 있다. 하지만 업로드한 개인 정보를 불특정 다수가 열람할 수 있고 검증되지 않은 정보가 무방비하게 공유되기 때문에 이를 악용한 각종 사기, 스토킹, 명의 도용, 저작권 침해, 악성코드 유포 등의 문제가 발생 하고 있다. 이에 따라 인스타그램에 대한 디지털 포렌식적 관점에서의 분석이 필요하나 관련한 연구는 미약한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 안드로이드 환경에서 인스타그램에 대해 디지털 포렌식 관점에서 역 공학 및 동적 분석을 수행하였고 그 결과 채팅 내용, 채팅 대상, 게시한 사진, 쿠키 정보 등의 사용자 행위 분석이 가능한 데이터가 담긴 3개의 데이터베이스 파일과 4개의 파일 저장 경로, 다양한 데이터 저장된 xml파일을 확인하였다. 또한 위의 분석 결과를 디지털 포렌식 조사에 활용할 수 있는 방안을 제시한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권5호
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• pp.1020-1033
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• 2021

Nowadays, online or mobile social network services (SNS) are very popular and widely spread in our society and daily lives to instantly share, disseminate, and search information. In particular, SNS such as YouTube, Flickr, Facebook, and Amazon allow users to upload billions of images or videos and also provide a number of multimedia information to users. Information retrieval in multimedia-rich SNS is very useful but challenging task. Content-based media retrieval (CBMR) is the process of obtaining the relevant image or video objects for a given query from a collection of information sources. However, CBMR suffers from the dimensionality curse due to inherent high dimensionality features of media data. This paper investigates the effectiveness of the kernel trick in CBMR, specifically, the kernel principal component analysis (KPCA) for dimensionality reduction. KPCA is a nonlinear extension of linear principal component analysis (LPCA) to discovering nonlinear embeddings using the kernel trick. The fundamental idea of KPCA is mapping the input data into a highdimensional feature space through a nonlinear kernel function and then computing the principal components on that mapped space. This paper investigates the potential of KPCA in CBMR for feature extraction or dimensionality reduction. Using the Gaussian kernel in our experiments, we compute the principal components of an image dataset in the transformed space and then we use them as new feature dimensions for the image dataset. Moreover, KPCA can be applied to other many domains including CBMR, where LPCA has been used to extract features and where the nonlinear extension would be effective. Our results from extensive experiments demonstrate that the potential of KPCA is very encouraging compared with LPCA in CBMR.