• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.33-41
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• 2014

본 연구는 효과적인 SNS의 교육적 활용 방안을 제안하고자 SNS의 사용률이 높은 대학생들을 대상으로 구체적인 SNS의 교육적 활용 방법에 대한 의견과 그 이유에 대해 조사하였다. NVivo S/W를 이용하여 개방형 응답을 분석하였으며, 교육 주체별 SNS의 교육적 활용 방법을 가시화 하고자 교수자 영역과 학습자 영역, 공통 영역으로 범주화 하였다. 그 결과 공통 영역에는 의견 교류 및 토론, 정보 공유, 학습내용에 대한 질의응답, 설문조사, 친밀감 형성, 상담 등이 포함되었으며, 교수자 영역에는 공지사항 전달, 수업자료 제공, 실시간 평가(퀴즈), 출석 체크, 과제평가 및 피드백 등이 포함되었고, 학습자 영역에는 과제활동(그룹별/개인별), 공유자료를 이용한 예습 및 복습, 동영상을 이용한 자율학습, 과제에 대한 동료평가 및 피드백, 강의 평가 등이 포함되었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.51-58
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• 2018

SNS의 사용자와 데이터량이 폭발적으로 증가함에 따라, SNS 빅 데이터를 기반으로 한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 특히 소셜 마이닝 분야에서는 비 분류된 대용량 SNS 텍스트 데이터로부터 각 텍스트 별 유사성을 파악하고, 그로부터 트렌드를 추출하기 위해 대표적인 토픽 모델 기법인 LDA를 사용한다. 그러나 LDA는 단문 데이터에 대하여 비 빈발 단어 출현으로 인한 의미 희박성(semantic sparsity)으로 인해 양질의 주제 추론이 어렵다는 한계를 가진다. BTM 연구는 이와 같은 LDA의 한계점을 두 단어의 조합을 통해 개선하였으나, BTM 또한 조합된 단어 중 높은 빈도수의 단어에 더 큰 영향을 받아 각 주제와의 연관성을 고려한 가중치 계산이 불가능하다는 한계점을 지닌다. 본 논문은 단어 간의 의미적 연관성을 반영함으로써 기존 연구 BTM의 정확도를 개선하는 방안을 모색한다.

• 정보관리학회지
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• 제33권3호
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• pp.263-285
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• 2016

요즘 커뮤니케이션 수단으로 가장 각광받고 있는 도구는 소셜네트워크서비스(Social Network Service, 이하 SNS)로, 이용자들의 접근성과 편의성을 증진시키는 가장 효과적인 서비스로 자리 잡았다. 본 연구에서는 가장 대표적인 SNS 서비스 중 자동수집이 가능한 서비스인 트위터(Twittter)를 선정, 국내외 국립기록관의 트위터 운용 현황을 비교 분석하고 그 특징을 파악함으로써 이용자들의 관심도를 향상시키기 위한 활성화 방안을 제언하고자 한다. 이를 위해 미국의 NARA를 비롯해 영국의 TNA, 호주의 NAA와 국내의 국가기록원의 트윗(tweet)을 수집하고 이에 대한 정보 유형 분석과 시계열 분석을 실시하였다. 정보 유형 분석은 국립기록관이 제공하는 정보가 이용자의 정보 요구에 부응하는가를 살펴보는데 목적이 있으며 시계열 분석은 시간의 추이에 따른 이용자의 반응 추이를 살펴보는데 그 목적이 있다. 각국의 국립기록관 트위터 운용의 비교분석을 통해 4가지의 특성을 도출하였으며 이를 바탕으로 우리나라 국가기록원의 트위터 활성화 방안을 제언하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권2호
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• pp.57-66
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• 2017

프랜차이즈 경쟁의 심화에 따라 기업은 프로모션에 상당한 재원을 투자하고 있으며, 이에 프로모션의 효과 측정의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구는 프랜차이즈 외식 산업에서 이러한 프로모션의 효과를 조사하기 위해 대표적 소셜 네트워크 서비스인 트위터 데이터를 경험적으로 분석하였다. 먼저 프로모션의 간격과 기간, 그리고 계절이 프로모션의 효과에 영향을 미치는 요인임을 통계적으로 입증했고, 나아가 각 요인별로 프로모션의 효과에 영향을 미치는 배경을 파악하여 외식 산업 내 기업의 업종에 따른 프로모션 전략을 제안하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.53-63
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• 2011

소셜 네트워크 서비스는 현실 세계의 인간관계를 바탕으로 온라인에서 서비스를 제공하는 웹서비스로 서비스의 인기가 높아짐에 따라 프라이버시 보호, 즉 개인정보 소유자의 권리 보호에 대한 목소리가 높아졌다. 본 논문은 개인정보 소유자의 자기정보 통제권을 보장하면서 소셜 네트워크 간 데이터 공유를 지원하기 위한 정책언어를 제시하고 이 정책을 기반으로 하는 프라이버시 보호 모듈을 설계 및 구현한다. 프라이버시 보호를 위한 정책언어는 개인정보에 접근하는 사용자의 속성을 기반으로 접근여부를 결정하는 속성기반 접근통제모델을 바탕으로 하고 있다. 뿐만 아니라 본 논문에서 제시된 정책 언어와 개발 모듈은 소셜 네트워크 서비스 간 안전한 데이터 공유 외에도 개인정보에 대한 자기정보 통제권이 필요한 다른 응용분야에 적용이 가능하다.

• 기록학연구
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• 제39호
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• pp.101-138
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• 2014

본 논문은 우리 시대의 화두라 할 수 있는 SNS의 영향력과 의미를 기록학적 측면에서 살펴보고 'SNS 기록관리'의 필요성을 역설했다. 기존 연구에서 SNS는 주로 홍보를 위한 도구적 성격이 강조 되었다. 하지만 SNS 사용인구가 증가하면서 기록으로서의 SNS 영향력과 가치가 증대되고 있다. 정치적으로 SNS는 유권자와 정치인 간의 소통을 강화하는 도구이며, 경제적으로 SNS는 기업에 대한 고객의 불만을 접수하는 창구이자 마케팅 도구이다. 또한 기존 미디어에서 소외되었던 상대적 약자들의 목소리가 기록된다는 면에서 SNS 기록은 사회적 다양성 확보의 수단이자 다양성 그 자체이다. SNS는 집단 기억 형성의 장이자 집단기억 그 자체이며, 공론장의 역할을 수행할 수 있다. 빅데이터 형성의 장이자 빅데이터 그 자체로서의 SNS 또한 기록학적 의미를 지닌다. 인류 역사는 매체의 역사라 볼 수 있는 만큼 SNS 그 자체도 기록되어야 하며 SNS의 휘발성 또한 SNS를 기록으로 관리해야하는 의미를 가지고 있다고 볼 수 있다. 또한 본 논문은 SNS 기록관리를 1차적 관리와 2차적 관리로 나누어 각각 기록관리 주체와 대상, 시기, 방법, 이유 등의 원칙을 구분해 보았다. 1차적 관리는 당사자가 실시간으로 웹에서 무차별적, 시스템적으로 이뤄져야 하며, 2차적 관리는 전문가나 위원회 등에 의해 티핑포인트에서 다양한 평가와 선별을 거쳐, 사회적 문화적으로 수행돼야 한다고 제안했다. 본 논문은 SNS의 역사와 현황, 각종 사례를 분석해 그 가치와 의미를 살펴보고 있으며, 이는 앞으로 이뤄져야 할 SNS 기록관리 연구를 위한 서론 또는 총론의 성격을 지닌다고 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.955-956
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• 2013

최근 블로그, 카페 및 SNS(Social Network Service)와 같이 다양한 소셜 네트워크 환경을 통해 사용자 자신의 의견 등을 표현하고 있다. 이에 이러한 데이터를 수집 분석하는 시스템을 개발하는 업체에서는 소셜 네트워크 상의 정보를 수집하여 데이터의 패턴을 분석하여 마케팅 등에 이용하는 기술을 제안하고 있다. 그러나, 기존 기술에서는 소셜 네트워크 상에 존재하는 다양한 유형의 문서나 정보를 모두 수용할 수 없어서 그 분석에 제한이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 소셜 네트워크 정보를 실시간으로 수집 및 분석함에 있어서, 소셜 네트워크상에 존재하는 다양한 유형의 문서나 정보를 모두 수용할 수 있고, 이용자의 필요에 따라 분석 결과를 제공할 수 있는 소셜 네트워크 정보 수집 및 분석 시스템을 제공하고자 한다.

• 융합정보논문지
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• 제9권11호
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• pp.81-91
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• 2019

대중들의 소통의 창구로 자리매김 하고 있는 소셜 네트워크 서비스(SNS)에 작성된 글은 감성을 많이 포함하고 있다는 특징을 갖고 있다. 그 중 트위터는 공개 Application Programming Interface(API)를 통한 데이터의 수집이 편리하다는 장점을 지니고 있다. 본 논문에서는 트위터 상에 표현된 사용자들의 감성 정보를 통해 사회적 이슈를 분석하고 마케팅 분야 활용 가능성을 제시한다. 이는 국민 또는 소비자의 의견과 반응을 필요로 하는 정부, 기업 등에 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 최근 사회적 이슈에 대한 트위터 텍스트 데이터를 긍정 또는 부정으로 분류하여 질적 분석을 제공하였고, 각 트윗의 좋아요 수, 리트윗 수 등에 대한 상관관계 분석을 통해 양적분석을 제공하였다. 질적 분석의 결과로 국민의 지지를 얻기 위해 관세정책을 홍보하고, 버즈 사용자에게는 기술적 편의를 제공할 것을 제안하였다. 양적 분석의 결과, 트위터 사용자들의 관심을 끌기 위해서는 긍정적인 트윗을 짧고 간단하게 작성해야 함을 밝혔다. 데이터의 수집 기간이 짧고, 단 두 가지의 키워드만을 분석하여 일반화 가능성이 떨어지는 한계를 가져 향후, 보다 긴 기간의 다양한 사회적 이슈를 분석할 예정이다.

• 서비스연구
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• 제3권1호
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• pp.17-31
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• 2013

스마트폰의 등장으로 시간과 장소에 구애를 받지 않고 언제, 어디서든지 소셜미디어 서비스를 이용하고 싶은 고객들의 요구가 증대되고 있다. 이에 따라 최근에는 해외의 많은 기업들은 소셜미디어를 통하여 고객들과 쌍방향 의사소통을 추구가 가능하고 고객들의 반응과 요구를 즉각적으로 확인하고 빠른 대응하고 있다. 즉, SNS를 이용하여 고객들에게 다양한 마케팅 활동을 펼치고 있다. 사이먼(H. A. Simon)의 바늘이론에 따르면, 의사결정을 위한 자료수집의 어려움, 시간과 비용의 한계 때문에 모든 정보를 수집할 수 없으므로 제한된 합리성(bounded rationality) 내에서 의사결정을 하는 것이 효율적이다. 이때, 정보를 제공하는 자 또는 정보에 대한 신뢰가 있다면 고객은 빠르게 의사결정을 할 수 있을 것이며, 자신의 선택에 대한 만족도가 높아질 것이다. 따라서 본 연구에서는 SNS를 활용한 기업의 마케팅에서 고객의 신뢰가 어떻게 작용하는지 매개모형에서 신뢰라는 조건이 어떻게 작용하는지 살펴보고 이를 실증함으로써, 이론적으로는 좀 더 엄격한 매개된 조절효과에 대한 실증방법론을 도입하는 것이며, 실무적으로는 SNS 품질이 성과변수, 즉 고객 만족 및 충성도에 미치는 직 간접적인 효과에 신뢰의 역할을 재조명하는 것이다. 이로써 이 결과를 이용하는 기업이 SNS를 이용하여 마케팅 전략을 수립할 때 필요한 전략적 도구가 되고자 한다.