According to rapid development of technology, web text is growing explosively and attracting many fields as substitution for survey. The user of Facebook is reaching up to 113 million people per month, Twitter is used in various institution or company as a behavioral analysis tool. However, many research has focused on meaning of the text itself. And there is a lack of study for text's creation subject. Therefore, this research consists of sex/age text classification with by using 20,187 Facebook users' posts that reveal the sex and age of the writer. This research utilized Convolution Neural Networks, a type of deep learning algorithms which came into the spotlight as a recent image classifier in web text analyzing. The following result assured with 92% of accuracy for possibility as a text classifier. Also, this research was minimizing the Korean morpheme analysis and it was conducted using a Korean web text to Authorship Attribution. Based on these feature, this study can develop users' multiple capacity such as web text management information resource for worker, non-grammatical analyzing system for researchers. Thus, this study proposes a new method for web text analysis.
최근의 웹을 기반으로 한 소셜 네트워크 서비스의 발전은 사회관계 형성 서비스를 넘어 광고 마케팅 및 SNS 오픈마켓 등의 상업적 이용으로까지 사용되고 있으며 Facebook Live와 같은 개인방송의 영역까지 확장되고 있다. 인터넷을 통한 온라인상의 사회관계는 노화와 질환으로 외출이 어려운 노년층에게 지역사회 및 친구들과의 의사소통을 가능하게 할 뿐만 아니라 인터넷을 통한 정보 활용으로 생활의 질을 향상시키고, 노후를 즐길 수 있는 방법을 찾는 데 도움을 줄 수 있다고 알려져 있다. 하지만 대부분의 웹서비스는 복잡한 사용자 인터페이스를 제공하고 있으며 익숙하지 않은 기기를 사용하는 것은 노년층에게 쉽지 않기 때문에 노년층은 제한된 콘텐츠만을 제공받게 되어 정보화 사회에서 소외될 가능성이 있다. 이에 본 논문에서는 웹 접근성을 향상시킨 소셜 콘텐츠 서비스 Photo Alive! Demo EasyFace를 소개한다. 또한 노년층이 다루기 어려웠던 키보드와 마우스를 벗어나 새로운 조작 기기들로 웹 서비스를 이용할 수 있도록 구현하였다. MINIX Remote Control, Mirroring, EasyFace Control Application 세 가지의 조작기기 작동 방법을 구현하여 노년층에 맞춤화 된 새로운 사용자 인터페이스를 제안하고자 한다.
최근 우리는 스마트폰을 활용하여 KakaoTalk IM(Instance Messenger)을 사용한다. IM 서비스에는 사용자/용의자의 생활패턴, 지리적 위치, 사상, 심리 상태 및 범죄 사실에 대한 흔적들이 존재하여 포렌식 분석이 필요하다. 하지만, KakaoTalk의 포렌식 분석은 미흡한 현실이다. 이에 본 논문은 KakaoTalk에 적합한 새로운 연구방법론을 제시하고, 흔적(Artifacts)의 위치 발견을 하고, 연락처 메시지의 칼럼 구조 분석하고, 사용자/용의자를 식별 하였으며, 추가한 연락처 정보들과 메시지의 타입을 파악하였고, 삭제한 연락처의 백업파일을 사용하여 복원하였다. 그 결과 분석한 정보와 방법론을 활용하면 Forensic Tool의 기본 플랫폼이 된다.
스마트TV는 스마트폰과 달리 가족이 사용하는 디바이스로 인식되고 있다. 그러나 스마트TV도 SNS(Social Networking Service), 웹 서비스 등 가족인 아닌 개인 단위로 사용하는 앱(application)뿐만 아니라 각 개인마다 선호하는 게임을 포함한 앱(application), VOD 리스트, TV 채널 등이 다르다고 볼 수 있다. 그리하여 스마트TV에서도 개인 맞춤형 사용자 인터페이스가 필요하다. 이에 따라 본 논문에서는 스마트TV 환경에서 기존 윈도우 로그인 시스템처럼 개인만의 맞춤형 사용자 인터페이스를 제시한다. 그리하여 각각의 사용자들은 개인만의 환경에서 앱(application)을 실행하거나 TV를 볼 수 있다. 기존 연구되고 있는 채널 네비게이션 기법을 토대로 VOD list, 게임을 포함한 앱(App)을 개인 맞춤형 인터페이스로 보다 편리하게 사용할 수 있는 방법도 제시한다. 채널 네비게이션은 로그인한 각 자신만의 환경에서 사용자가 과거에 시청한 TV 채널을 조사하여 많이 시청한 TV 채널을 보여 주게 한다. 그리하여 보다 자신이 선호하는 채널을 쉽게 시청할 수 있다. 이와 더불어 VOD 리스트와 게임을 포함한 앱(application)을 과거에 시청하거나 사용했던 패턴을 분석하고 선호하는 VOD 리스트와 앱(application)을 예측하여 보여주어 개인의 맞춤형 인터페이스에서 보다 빠르게 접근이 가능하며 편리하게 사용할 수 있다.
본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스에서 사용자가 작성한 텍스트로부터 그 사용자 프로파일 식별하는 문제를 다룬다. 프로파일 식별 관련 기존 연구에서는 개별 텍스트를 하나의 학습 단위로 간주하고 이를 기반으로 학습 모델을 구축한다. 프로파일을 식별하고자 하는 사용자의 텍스트들이 주어지면 각 텍스트마다 프로파일을 식별하고, 식별된 결과들을 합쳐 최종 프로파일로 선택한다. 하지만 SNS 특성상 프로파일을 식별하는 데에 영향을 끼치지 않는 텍스트들이 다수 존재하며, 기존 연구들은 이 텍스트들을 특별한 처리없이 학습 및 테스트에 사용함으로 인해 프로파일 식별 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 다중 인스턴스 학습(Multi-Instance Learning)을 기반으로 사용자 프로파일을 식별한다. 제안한 방법은 사용자가 작성한 텍스트 전체, 즉 텍스트 집합을 학습 단위로 간주하고 다중 인스턴스 학습 문제로 변환하여 프로파일을 식별한다. 다중 인스턴스 학습을 사용함으로써 프로파일 식별에 유의미한 텍스트들만이 고려되고 그 결과 프로파일 식별에 영향을 끼치지 않는 텍스트로부터의 성능 하락을 최소화할 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 학습 방법보다 성별, 나이, 결혼/연애 상태를 식별함에 있어서 더 좋은 성능을 보인다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권2호
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pp.113-119
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2020
Numerous tourist-related data produced on the Internet contain not only simple tourist information but also diverse ideas and opinions from users. In order to derive meaningful information about tourist sites from such big data, the social network analysis of tourist keywords can identify the frequency of keywords and the relationship between keywords. Thus, it is possible to make recommendations more suitable for users by utilizing the clear recommendation criteria of tourist attractions and the relationship between tourist attractions. In this paper, a recommendation system was designed based on tourist site information through big data social network analysis. Based on user personality information, the types of tourism suitable for users are classified through deep learning and the network analysis among tourist keywords is conducted to identify the relationship between tourist attractions belonging to the type of tourism. Tour information for related tourist attractions shown on SNS and blogs will be recommended through tagging.
Purpose Recently, with the enhancement of mobile technologies, people have formed various relationships and spreaded networks on social network service(SNS). In addition, although people make a decision based on the thoughts and emotions about self, there is little empirical research on social relations and self-construal of users in social network game (SNG). Design/methodology/approach This study was designed to examine the structural relationships among SNG users' social capital, self-construal, behavioral adaptation, SNG reuse intention and charged item purchasing intention. Findings The results from this study are as follow. First of all, the bonding social capital did not have a significant impact on behavioral adaptation to SNG, but bridging social capital had a positive impact on behavioral adaptation. Second, independent self-construal did not have a significant impact on behavioral adaptation to SNG, but interdependent self-construal had a positive impact on behavioral adaptation. Lastly, the behavioral adaptation to SNG had a positive impact reuse intention and charged item purchasing intention. Also, SNG reuse intention had a positive impact on charged item purchasing intention.
유선전화로 시작된 피싱 사기는 스미싱, 파밍 등으로 계속 진화하고 있다. 우리가 유 무선 통화, 문자, 이메일, 온라인 뱅킹 등을 편리하게 이용하고 있는 만큼 그에 따라 해킹 및 피싱 사기 공격의 종류도 진화하고 다양해지고 있는 것이다. 본 논문에서는 그에 따라 피싱의 종류에 따른 공격방법을 살펴보고 그에 따른 일반적인 예방대책을 살펴본다. 그리고 사용자들이 직접적으로 느낄 수 있는 실질적인 예방대책과 정부에서 추진할 수 있는, 장기적인 대책을 제시하였다. 계속 진화하는 피싱 사기를 단기간 내에 박멸하기는 어려우며 정부의 장 단기적인 대책과 기술개발 그리고 지속적인 홍보 등이 해결책이 될 것이다. 물론 SNS를 비롯한 인터넷상의 매체들도 홍보에 큰 도움이 되고 있다. 아울러 새로 개발되는 서비스기술들은 보안상의 허점이 없도록 다시 한번 살펴서 기술개발이 이루어져야 할 것이다.
최근 TV시청은 다양한 매체를 통해서 이루어지고 있으며, 특히 스마트폰을 통한 시청률이 늘고 있는 상황이다. 광고시장에서도 TV시청 중에 스마트기기를 함께 이용하는 멀티태스킹 사용자가 급증하고 있으며 특히 10~30대의 사용이 적극적이다. TV시청 중 스마트 기기의 사용분야는 메신저, 정보검색, SNS 순이며 스마트 기기사용 내용 중 69%는 시청하던 TV 시청과 관련된 것이었다. 이 중에 75%는 TV에 등장한 제품, 브랜드, 장소에 관한 것이다[1]. TV를 시청하는 상황에 스마트기기의 소셜 활동의 문자를 분석하는 것은 사용자 의도를 파악할 수 있는 의미가 있으며, 시청자의 현재 위치를 파악함으로써 시청자의 의도에 반영되는 상황을 파악할 수 있다. T-Commerce 구매 의도는 사용자의 현재 상황에 대한 순간 의도를 파악하는것이 중요하며, 이와 같은 구매의도를 파악하기 위해서 본 연구에서는 GPS와, Wi-Fi 기반 Fingerprinting 측위기법을 사용하여 특별한 도구나 장비의 설치 없이 현재위치와 멀티태스킹 데이터를 분석하여 구매의도를 파악한다. T-Commerce 소비환경 패턴이 바뀜에 따라, 다양한 소비 환경 데이터 분석은 효율적인 광고 제공과 만족도를 높일 것으로 기대된다.
Purpose: The purpose of this study was to investigate occupational therapy at M college in Changwon and the impact of smart phone use on the school life of college students and to help them find ways to further develop in the future. Methods; Data collection was conducted using questionnaires, and the questionnaires consisted of 152 total questions with 15 interpersonal questions, 23 problem solving skills, 43 self-efficacy, 16 class participation scale, and 55 self-directed learning scale. It was conducted to first and second graders of M college and conducted a survey through the corresponding academic year from March 26, 2019 to March 29, 2019 to retrieve 120 questionnaires and use them for analysis. The collected data were analyzed using SPSS. Statistic 20.0. Results: Studies show that "school life satisfaction" is usually the highest at 53 percent. The "smartphone user motivation" was the highest with 50.8 percent, while the "most frequently used feature on smartphones" was the highest with 57.5 percent on SNS. Satisfaction after using a smartphone was the highest with 49.2 percent, while 41.7 percent said it would be easier to acquire and utilize information in the areas of satisfaction. Conclusion: Smartphone addiction, interpersonal relationships, problem-solving skills, self-efficacy, participation in classes, and self-control learning items are not only affected by one part, but also by the other.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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