최근 '코로나19'라는 초유의 재난 사태를 맞이하여 대한민국 정부의 투명한 정보 공개를 통한 적극적 대응에 전 세계가 주목하고 있다. 이렇듯 공공데이터 개방은 특정 정보에 대한 국민의 인지도와 접근성을 높임으로써 다양한 사회적, 경제적 가치를 상승시키는 데 필수적이다. 본 연구는 정부차원에서 주도적으로 수집하고 공개하고 있는 공공데이터포털의 이용 활성화를 위해 각국에서 운영하고 있는 SNS 현황과 그에 따른 개선방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 국내·외 공공데이터포털 SNS 운용현황을 살펴보고, 그 중 선진 사례 3국(인도, 미국, 한국)의 서비스를 선정하여 계량 분석, 피드백 분석, 시계열 분석, 정보유형 분석을 실시하였다. 분석결과를 통해 정보유형 및 이용요구를 파악하고 시사점을 도출하여 공공데이터 이용 활성화를 위한 구체적인 개선방안을 제언하였다.
세계적으로 온라인 평판 분석 서비스의 개발 및 SNS 이슈 분석과 영향도 평가 등의 서비스 이용추세가 증가하고 있다. 현재 SNS나 소셜미디어등 온라인을 통해 고객들의 서비스에 대한 정성적인 평가 및 요구사항이 실시간으로 표현되고 있으며, 서비스에 대한 부정적인 여론이 확산되기 전에 능동적으로 대응할 수 있는 시스템의 필요성이 기업들에게 시급히 요구되고 있다. 이러한 시스템 개발을 위해서 선행되어야 할 기술개발 요건으로 B2C 산업의 특성에 기반한 다양한 분석 주제를 설정하고, 이에 맞는 다양한 동일 산업군에 대한 시스템 적용을 위한 분류 표준화가 필수이다. 본 연구에서는 이를 수행하기 위해서 대표 산업군을 선정하여 기존 업무 분류 체계를 기반으로 한 온라인상의 고객 피드백 분류 및 표준화 수립에 대한 방법을 제안한다.
현재 학교수업에서 학습자간 학습 능력의 차이를 해결하기위해 개별 학습과 수준별 학습을 이용한다. 그러나 수업시간 중에 수준별, 개별학습을 진행하기에는 어려움이 따른다. 이에 해결방법으로 동료 지도학습 방법, 웹기반 개별지도 학습방법 등이 적용되고 있으나 이 또한 동료끼리의 열등감 문제, 즉각적 피드백 부족 등으로 많은 문제점들이 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 동료지도학습 방법을 적용하는 방법으로 SNS를 기반으로한 학습지원시스템을 제안한다. 본 시스템을 적용함으로써 기존의 동료지도학습 방법에서의 시.공간적인 제약 문제를 해결하였고, 개별학습과 수준별 학습이 가능하며, 자기주도적 학습이 효과적으로 이루어질 수 있다. 또한, 누구나 학습자와 교수자의 입장이 될 수 있으므로 동료끼리의 열등감 문제를 해결할 수 있다. 교수자로서의 역할 경험은 자아성취감을 고취시켜 학습의 흥미도를 높일 수 있다.
실시간으로 고객의 피드백을 파악할 수 있는 방법으로 SNS 등과 같은 빅 데이터를 이용하는 것이 매우 효율적 이다. 따라서 최근 기업들은 온라인상의 빅 데이터 평판을 분석하는 시스템들을 이용하여 고객피드백에 관한 정보를 수집하고 분석하고 있다. 본 논문에서는 온라인상의 고객피드백의 보다 정확하고 효율적인 정보 수집과 분석이 가능하며 분석 지식체계의 근간을 이루는 서비스 모델구축 방법을 제안한다. 서비스 모델 구축방법은 서비스 산업군에 대한 시소러스 분석 체계를 정의하고 데스트베드 대상의 인터뷰 등을 통하여 분류체계 기본 방향을 수립하며 타겟 대상의 특화된 수집원 및 범위를 설정하는 방법 등으로 이루어진다.
소셜네트워크를 통해 각 개인들은 정보를 공유하고, 이러한 공유된 정보와 지식을 바탕으로 집단지성은 형성되고 성장한다. 본 연구는 집단의 능력이라 할 수 있는 집단지성을 측정하고, 집단지성의 형성과정을 관찰하는 것이 목적으로, 5개의 실험집단을 형성하여 기업 경영게임을 실시하게 하였고 집단이 게임을 이용해 수행해야 하는 과업을 주었다. 또한 각 구성원간 소통할 수 있는 네트워크 공간을 만들어 주었으며, 기업경영게임을 통한 과업을 실시하는 동안 네트워크 공간에서 각 구성원간 상호작용과 피드백의 빈도 및 집단의 참여율을 관찰하였다. 연구결과 집단마다 상이한 게임성과를 얻었으며, 5개의 집단의 게임성과의 평균을 기준으로 성과가 높은 집단과 낮은집단으로 나누어 t-test한 결과 상호작용과 피드백의 빈도 및 집단지성참여에 유의미한 차이를 보였다.
최근 전 세계 곳곳에서 폭발적으로 확산되고 있는 소셜컴퓨팅(Social Computing)은 정치, 경제, 사회, 문화 동 우리의 삶의 모든 영역에서 실로 지대한 영향을 미치고 있다. 웹 2.0을 기반으로 소셜협업, 소셜 퍼블리싱, 소셜 피드백 등 다양한 유형의 서비스가 제공되고 있으며, 향후 소셜 커넥션이나, 증강 현실, 위치기반서비스 등 더욱 발전된 형태의 진화된 소셜 컴퓨팅 서비스가 이루어질 것으로 기대된다. 그러나 흔히 SNS(Social Network Service), 또는 소셜 미디어 등으로 표현되는 네트워크를 이용한 이와 같은 서비스는 아직 그 정확한 개념과 특징이 구체적으로 정의된 것은 아니며, 이와 관련된 체계적인 연구도 부족한 형편이다. 특히 소셜 컴퓨팅의 비즈니스 활용, 특히 국제무역에서의 수용가능성에 대한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 형편이다. 본 연구는 이러한 문제 인식 하에 흔히 SNS, 소셜 미디어 등으로 표현되는 소셜 컴퓨팅(Social Computing)의 개념과 특징, 그 종류를 정리하고, 비즈니스, 특히 국제무역에서 이를 활용하는 수용 가능성에 대한 고찰을 목적으로 하고 있다.
기업들이 정보공유를 통한 협업과 신속한 의사결정을 위해 기업용 SNS를 시도하고 있다. 본 연구에서는 기업용 SNS 이용수준이 업무성과에 미치는 영향에 있어서 커뮤니케이션 수준의 매개효과를 검증하였다. 조직 커뮤니케이션은 경쟁우위 확보의 핵심 요소가 되기 때문에 그 선행요인을 규명하는 것이 매우 중요하기 때문이다. 다음으로 본 연구에서는 권력거리를 바탕으로 기업용 SNS 수준이 커뮤니케이션 수준에 미치는 영향에 대한 국적 조절효과를 검증하였다. 기업용 SNS를 도입하기 이전에 오프라인 조직문화를 정보기술에 적합하도록 변화시키거나 권력거리가 낮은 조직에서 기업용 SNS를 도입하는 것이 유효하다고 가정했기 때문이다. 이를 검증하기 위해 본 연구에서는 한국과 중국에서 기업용 SNS를 도입하여 운영하고 있는 기업의 구성원을 대상으로 한국 81부, 중국 81부의 설문 데이터를 회수하여 SPSS 다중회귀분석을 수행하였다. 연구모형 검증결과, 기업용 SNS는 업무성과에 직·간접 영향을 미치는 것으로 나타났다. 첫째, 기업용 SNS는 조직 구성원들이 정보를 신속하게 공유하고 피드백을 빠르게 주고받도록 지원함으로써 오류를 줄이거나 예방하여 업무성과 향상에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 커뮤니케이션 수준은 기업용 SNS가 업무성과에 미치는 영향을 매개하는 것으로 나타났다. 즉, 기업용 SNS는 면대면 커뮤니케이션을 온라인으로 수행하도록 함으로써 소통의 불안감이나 스트레스를 낮춰 커뮤니케이션을 원활하게 하고, 협조적이며 창의적인 조직 분위기를 조성하는데 기여함으로써 업무성과 향상에 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 기업용 SNS 이용수준의 커뮤니케이션 수준에 대한 국적 조절효과 가설은 검증결과 가설과 반대로 한국이 중국보다 더 높게 나타났다. 이것은 기업용 SNS가 오프라인의 경직된 소통의 우회통로로 사용되어 나타난 결과라 해석된다. 즉, 오프라인 환경에서 높은 권력거리로 인해 상하 간 커뮤니케이션이 경직되고 폐쇄적으로 흐르는 것이 비대면 기업용 SNS를 이용함으로써 대면소통의 불안감이나 스트레스가 감소하여 상하 간 커뮤니케이션이 보다 원활하게 흐르게 된 것이라 해석된다. 본 연구는 기업용 SNS 이용수준이 커뮤니케이션 수준을 향상시켜 업무성과를 높인다는 커뮤니케이션 수준의 매개효과를 검증하였다는 점에서 의의가 있다. 그리고 변화관리와 조직 문화적 적합성이 요구되는 다른 유형의 정보시스템과 달리 기업용 SNS는 구성원들이 오프라인 커뮤니케이션 상의 문화적 한계를 우회하도록 지원함으로서 커뮤니케이션을 활성화하고 업무성과를 향상시킬 수 있음을 보여주었다는 점에서 의의가 있다.
K-POP의 가파른 성장세에 따라 댄스 콘텐츠 산업이 확산되는 추세이다. 최근 SNS의 보급이 증가하면서 자신의 댄스 영상을 촬영하고 공유하기도 한다. 그러나 춤을 처음 접하는 댄스 초보자들은 동영상을 보며 혼자서 춤을 출 때, 객관적인 피드백을 받기 어려워 춤동작을 습득하기 쉽지 않다. 본 논문에서는 MediaPipe를 활용하여 안무 영상과 사용자의 춤 영상을 비교하고 올바르게 동작을 따라 하고 있는지 검출해 주는 시스템에 대해 기술한다. 본 연구에서는 웹캠이나 카메라로 촬영한 사용자 영상과 안무 영상 간의 춤동작 유사도를 코사인 유사도와 COCO OKS를 활용해 계산하여 사용자에게 색상 지표(Color Map)를 기반으로 한 피드백을 주는 방식을 제안한다. 본 시스템을 통해 사용자의 춤동작에 대한 객관적인 피드백을 시각적으로 받을 수 있으며 초보자들도 정확한 춤동작을 습득할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 스마트 폰 출현과 함께 인터넷 검색, 트위터, 페이스북 등의 SNS(Social Network Service) 가 폭발적으로 성장하고 지속적인 IT 발달로 인해 새롭게 창출, 유통되는 정보 즉, 빅 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있다. 또한 기업 간의 경쟁이 날로 심화되어 가고 있는 가운데 효율적인 경영을 위해서는 시시각각으로 변하는 고객의 니즈를 파악하기 위해 그 어느 때 보다도 고객피드백이 필요한 시대이다. 이를 위해 다양한 고객의 목소리가 담겨 있는 소셜 빅 데이터는 꼭 필요한 자원이기 때문에 모바일 스마트 혁명의 핵심 자원인 빅 데이터를 어떻게 분석, 활용 할 것인지 많은 기업들의 관심이 집중되고 있다. 소셜 빅 데이터의 데이터 수집과 분석은 버즈(Buzz) 모니터링이라는 시스템을 통해 이루어지고 있다. 본 연구에서는 빅 데이터를 분석하는 버즈모니터링에 대해 고찰해 보고 실제 버즈모니터링을 통해 얻은 고객평판 사례를 제시하여 그 결과를 분석하고 시사점을 고찰해 본다. 의료기관 평판 사례분석 결과 각 병원과 평가항목에 따라 호감도가 다르므로 해당병원에서 구체적인 고객의 반응을 실시간으로 파악하여 개선점을 찾을 수 있다.
SNS 등과 같은 소셜 미디어는 실시간으로 자발적인 고객의 의견들을 대거 포함하고 있어 최근 기업들은 효율적인 경영을 위해 소셜 미디어상의 빅 데이터를 분석하는 시스템을 이용하여 고객피드백에 관한 정보를 수집하고 분석하고 있다. 그러나 온라인 사이트에서 수집한 데이터는 띄어쓰기와 철자 오류가 많아 기존의 형태소 분석기로는 정확한 분석을 할 수 없다. 또한 온라인 상의 문장은 짧다는 특징이 있어 상호 정보량, 카이제곱 통계량 등과 같은 기존의 의미 선택 방법을 이용하게 되면 문장 내 선택 할 수 있는 의미의 부재로 인해 정확한 감성 분류를 할 수 없다는 문제점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 초/중성 및 어절 패턴 사전을 이용해서 보정할 수 있는 모듈과 문장 내 품사의 우선순위를 이용한 의미 선택 방법을 제안한다. 이러한 방법으로 형태소 분석기에서 추출된 품사 정보를 기반으로 용언과 체언을 분리해서 분석 해당 품사에 종속적인 속성 DB 구축 한 후 학습에 의해 누적된 속성 DB를 사용하여 보다 정확한 긍/부정 감성을 추출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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