Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.45
no.1
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pp.27-49
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2014
This study aims to examine the awareness of the school librarians for task process using SNS(social network services). So, we have surveyed some of them and interviewed two focus groups by the sequential mixed method. The result showed the using SNS of them because of only one persons' operating system and role's characteristics. They are mostly satisfied with the using SNS, so we analyzed the causes. First, we extracted the 103's results except 4's from some librarians and examined descriptive statistics, frequency analysis and ANOVA. Second, we interviewed 2 focus groups and transcribed their opinions. We got 37's concepts, 22's sub categories, 13's categories from results of the open coding. Third, we synthesized the results of survey and open coding's and suggested the directions of future research of the field.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.7
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pp.345-350
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2016
This research suggests the keyword filtering about disaster and the method of detecting area in real-time event detecting system by analyzing contents of twitter. The diffusion of smart-mobile has lead to a fast spread of SNS and nowadays, various researches based on studying SNS are being processed. Among SNS, the twitter has a characteristic of fast diffusion since it is written in 140 words of short paragraph. Therefore, the tweets that are written by twitter users are able to perform a role of sensor. By using these features the research has been constructed which detects the events that have been occurred. However, people became reluctant to open their information of location because it is reported that private information leakage are increasing. Also, problems associated with accuracy are occurred in process of analyzing the tweet contents that do not follow the spelling rule. Therefore, additional designing keyword filtering and the method of area detection on detecting real-time event process were required in order to develop the accuracy. This research suggests the method of keyword filtering about disaster and two methods of detecting area. One is the method of removing area noise which removes the noise that occurred in the local name words. And the other one is the method of determinating the area which confirms local name words by using landmarks. By applying the method of keyword filtering about disaster and two methods of detecting area, the accuracy has improved. It has improved 49% to 78% by using the method of removing area noise and the other accuracy has improved 49% to 89% by using the method of determinating the area.
최근 스마트 기기의 발전 및 보급 확대에 따라 사용자의 범위는 계속해서 증가하고 있다. 이에 따라 모바일 쇼핑 이용자들이 지속적으로 늘고 있고, 광고 또한 인터넷 기반에서 모바일 플랫폼 기반으로 변화하고 있는 추세이다. 모바일 기기의 중요성이 커지고 편의성이 증대되면서 소비자들의 구매방법에도 많은 변화가 일어나고 있는데, 정보를 탐색하고, 구매를 결정하고, 결제하는 행위 등 모바일에서 이루어지는 비중이 늘어나면서 앱을 구성하는 것 또한 중요한 마케팅 전략으로 자리잡고 있다. 본 연구의 목적 역시 사용량이 급증하게 된 모바일 쇼핑에서 SNS활용도의 조절효과를 중심으로 하여 광고 유형과 애플리케이션 특성이 소비자들의 구매의도에 미치는 영향에 대해서 살펴보고 결과를 제시하여 관련 업계에 도움을 주고자 한다. 본 연구에서는 모바일 쇼핑 이용자들의 모바일 쇼핑을 통한 구매의도에 미치는 영향 요인을 파악하기 위한 선행연구와 이론적 배경을 통해 모바일 광고유형, 앱 특성에 관한 고찰과 구매의도와의 인과관계를 살펴보았다. 연구의 목적은 모바일 쇼핑 이용자들의 모바일 쇼핑을 통한 구매의도에 미치는 영향 요인을 파악하고, 변수들 간의 관계를 규명하는데 있다. 구매의도에 영향을 미치는 요인을 광고 유형, 앱 특성으로 구분하고 이들 변수들이 구매의도에 미치는 영향력을 조절하는 변수로 SNS활용도를 도입하였다.
This research intends to find factors to analyze users, non-users, and the relation between how many sites people use and the users' tendencies, in regards of social network services such as Facebook, Twitter, and Cyworld. The major results are as follows: firstly, the user group seems to be composed of people who are younger, have higher self-efficacy, and use smartphones, compared to the non-user group. Secondly, a single-site user group has lower motivation of 'expert search and expression' and a lower degree of personal tendency of innovation (novelty seeking and self-efficacy), compared to multiple-site user group. Thirdly, foreign SNS user groups have a higher degree of personal tendency of innovation and motivation of 'experts search and expression' than the Cyworld user group. On the other hand, the Cyworld user group seems to be affected by reference group in their use, while they have high motivation of 'connection'. In conclusion, there were significant relationships between personality and multiple SNS uses. Also, Cyworld users tended to use it for maintaining established relationships.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.24
no.1
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pp.59-74
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2014
The social network service is a online service letting users express the personality and enhancing the human network. However, these features result in side effects which diffuse personal information and make users access to treacherous information. Therefore, various access control models have been proposed. However, the access control mechanisms which encrypt data are only able to be applied for controlling access from direct node, and the access control mechanisms without data encryption allow service provider to access all the information. Moreover, both mechanisms do not consider dynamic changes in reliability of the users. In this paper, we propose relationship-based dynamic access control model including encryption of sensitive data, which consider the characteristics of SNS and improves the security of SNS.
최근 '미투운동'이 활발히 진행되면서 새로운 페미니즘의 물결을 맞이하였다. 이전의 페미니즘 운동과의 차이점은 SNS 를 통해 익명으로 활동하며 전파속도가 굉장히 빠르다는 것이다. 본 연구는 미투운동의 이러한 특성을 고려하여 실제 트위터 데이터에서 주요 키워드를 파악하고, 해당 키워드의 연관성 및 네트워크 분석으로 사회적 맥락을 알아본다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.8
no.10
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pp.1581-1587
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2013
So in terms of the changing of marketing strategies, it is widely required to resort to SNS or other newly invented marketing methods capable of make up for the lack of communication with clients or the duplicity of information which could be found in the existing internet-based marketing method. Like any other businesses, real estate market has to respond to the change of conditions with marketing-oriented management.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.10
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pp.447-454
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2015
This paper proposes geographical name denoising by machine learning of event detection based on twitter. Recently, the increasing number of smart phone users are leading the growing user of SNS. Especially, the functions of short message (less than 140 words) and follow service make twitter has the power of conveying and diffusing the information more quickly. These characteristics and mobile optimised feature make twitter has fast information conveying speed, which can play a role of conveying disasters or events. Related research used the individuals of twitter user as the sensor of event detection to detect events that occur in reality. This research employed geographical name as the keyword by using the characteristic that an event occurs in a specific place. However, it ignored the denoising of relationship between geographical name and homograph, it became an important factor to lower the accuracy of event detection. In this paper, we used removing and forecasting, these two method to applied denoising technique. First after processing the filtering step by using noise related database building, we have determined the existence of geographical name by using the Naive Bayesian classification. Finally by using the experimental data, we earned the probability value of machine learning. On the basis of forecast technique which is proposed in this paper, the reliability of the need for denoising technique has turned out to be 89.6%.
Recently, interests in detecting hot topics have been significantly growing as it becomes important to find out and analyze meaningful information from the large amount of data which flows in from social network services. Since it deals with a number of random writings that are not confirmed in advance due to the characteristics of SNS, there is a problem that the reliability of the results declines when hot topics are predicted from the writings. To solve such a problem, this paper proposes a high reliable hot topic prediction scheme considering user influences in social networks. The proposed scheme extracts a set of keywords with hot issues instantly through the modified TF-IDF algorithm based on Twitter. It improves the reliability of the results of hot topic prediction by giving weights of user influences to the tweets. To show the superiority of the proposed scheme, we compare it with the existing scheme through performance evaluation. Our experimental results show that our proposed method has improved precision and recall compared to the existing method.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.47
no.2
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pp.49-58
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2019
There have been studies on the satisfaction, preference, and post occupancy evaluation of urban parks in order to reflect users' preferences and activities, suggesting directions for future park planning and management. Despite using questionnaires that are proven to be affective to get users' opinions directly, there haven been limitations in understanding the latest changes in park use through questionnaires. This study seeks to address the possibility of utilizing the thirdgeneration SNS data, Instagram and Google, to compare behavior patterns and trends in park activities. Instagram keywords and photos representing user's feelings with a specific park name were collected. We also examined reviews, peak time, and popular time zones regarding selected parks through Google. This study tries to analyze users' behaviors, emerging activities, and satisfaction using SNS data. The findings are as follows. People using park near residential areas tend to enjoy programs being operated in indoor facilities and to like to use picnic places. In an adjacent park of commercial areas, eating in the park and extended areas beyond the park boundaries is found to be one of the popular park activities. Programs using open spaces and indoor facilities were active as well. Han River Park as a detached park type offers a popular venue for excercises and scenery appreciation. We also identified companionship characteristics of different park types from texts and photos, and extracted keywords of feelings and reviews about parks posted in $3^{rd}$ generation SNS. SNS data can provide basis to grasp behavioral patterns and satisfaction factors, and changes of park activities in real time. SNS data also can be used to set future directions in park planning and management in accordance with new technologies and policies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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