• 제목/요약/키워드: SNS Web Platform

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매체 플랫폼 기반 자료의 수집 및 적용 방안 연구 (A Study on the Collection and Application Measures for Media Platform Based Materials)

  • 노영희;정영미;손애경;장인호;차현주
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제55권1호
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    • pp.193-214
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    • 2024
  • 본 연구에서는 국립중앙도서관에서의 매체 플랫폼 기반 자료의 수집 및 이를 적용하기 위한 방안을 제안하였다. 이를 위해 첫째, 국립중앙도서관을 포함한 국내 매체 플랫폼 기반 자료수집 현황 및 한계를 분석하였다. 둘째, 문헌조사를 통해 매체 플랫폼 기반의 디지털 콘텐츠 현황 및 유형을 조사하였다. 셋째, 해외 주요 도서관 사례에서 현재 국립중앙도서관 온라인 자료수집 지침에 포함되어 있지 않은 매체 플랫폼 기반의 자료 유형을 도출하고 해당 자료에 대한 정책을 검토하였다. 넷째, 연구결과를 기반으로 매체별 수집대상 및 범위 정의, 수집 방법 등 수집 개요(안)을 제시하였다. 다섯째, 수집 개요(안)을 적용하기 위한 다음의 방안을 제안하였다: 1) 매체 플랫폼 기반 자료수집의 명확한 법적 근거 마련이 요구된다, 2) 매체 플랫폼 기반 자료별 수집 지침 개발 및 제시가 필요하다, 3) 매체 플랫폼 기반 자료의 수집 도구 개발 및 인프라 구축이 필요하다, 4) 매체 플랫폼 기반 자료수집을 위한 유관기관과의 연계를 위해 소셜 미디어 수집대상 기관의 수집 허락과, 실감콘텐츠 제작 및 서비스 기관과의 연계 협력이 필요하다, 5) 매체 플랫폼 기반 자료의 서비스 활성화를 위해 이용 활성화를 위한 접근성 제고, 실감콘텐츠 등 e-deposit 시스템의 콘텐츠 확장성 및 사용의 용이성 제고, 그리고 실감콘텐츠 재현 공간 첨단화가 요구된다.

빅데이터 기반 항공 수요예측 통합 플랫폼 설계 및 실증 (P-TAF: A Big Data-based Platform for Total Air Traffic Forecast)

  • 정주익;손석현;차희준
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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    • pp.281-282
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    • 2021
  • 본 논문에서는 항공 수요예측을 위한 빅데이터 기반 플랫폼의 설계 및 실증 결과를 제시한다. 항공 수요예측 통합 플랫폼은 항공산업 관련 데이터를 Open API, RSS Feed, 웹크롤러(Web Crawler) 등을 이용하여 수집 및 분석하여 자체 개발한 항공 수요예측 알고리즘을 기반으로 결과를 시각화하여 보여주도록 구현되어 있다. 또한, 제안하는 플랫폼의 사용자 인터페이스를 통해 변수 설정을 하여 단위별(Global, National 등), 기간별(단기, 중장기 등), 유형별(여객, 화물 등) 예측 통계 자료를 도출할 수 있다. 플랫폼의 성능 검증을 위해 정형화된 데이터를 비롯하여 소셜네트워크서비스(SNS), 검색엔진 등에서 수집한 비정형 데이터까지 활용하여 특정 키워드의 빈도와 특정 노선에 대한 항공 수요간 상관관계를 분석하였다. 개발한 통합 플랫폼의 지능형 항공 수요예측 알고리즘을 통해 전반적인 공항 운영 및 공항 운영 정책 수립에 기여할 것으로 예상한다.

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전자정부 성숙도 모델의 재검토: 모델의 의의와 한계, 실증분석을 통한 제언 (Revisiting the e-Government Maturity Model: Significance, Limitations, and Suggestions)

  • 성욱준
    • 정보화정책
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    • 제30권3호
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    • pp.3-28
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    • 2023
  • 이 연구는 전자정부 성숙도 모델의 서비스 유형에 기반하여 사용자들의 이용 행태를 시계열적으로 분석하고, 전자정부 서비스의 발전을 위한 제언을 하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 한국의 전자정부 서비스의 변화를 1) 한국의 공공서비스에서 전자정부 서비스 사용의 비중, 2) 전자정부 서비스 유형/단계별 활용, 3) 플랫폼(웹, 모바일)별 서비스 활용, 4) 전자정부서비스에 대한 이용자들의 반응(만족도, 효과, 지속 사용 의도), 5) 전자정부 서비스 이용 방법에 대한 이용자들의 요구 등을 중심으로 분석하였다. 분석을 위하여 한국의 2012-2020년의 9년간 전자정부 이용행태 실태조사 데이터를 사용하였다. 분석 결과, 첫째, 전자정부 서비스의 비중이 지속적으로 증가하고 있으며, 둘째, 전자정부 서비스 활용에서 온라인 정보제공, 상호작용, 거래에 비해 온라인 참여의 활용이 상대적으로 저조한 것으로 나타났다. 셋째, 플랫폼별로는 서비스가 웹 중심에서 모바일과 키오스크(kiosk), SNS 등과 같은 다양한 접근 플랫폼으로 확장되어 가고 있었다. 넷째, 이용자들의 만족도는 매우 높은 편이며, 서비스 활성화를 위해 원스톱 통합서비스 제공, 인증절차 간소화 등의 개선을 요구하였다. 분석결과를 토대로 이 연구는 전자정부의 성숙 모델에서 사용자 관점의 반영, 디지털 기술 발전에 따른 다양한 플랫폼 접근성의 고려, 사용자 이용행태 등 데이터 기반 분석을 통한 전자정부 성숙도 평가와 개선의 필요성을 제안하였다.

"이거 어디서 사?" - Mask R-CNN 기반 객체 분할을 활용한 패션 아이템 검색 시스템 ("Where can I buy this?" - Fashion Item Searcher using Instance Segmentation with Mask R-CNN)

  • 정경희;최하늘;;김현성;;추현승
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.465-467
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    • 2022
  • Mobile phones have become an essential item nowadays since it provides access to online platform and service fast and easy. Coming to these platforms such as Social Network Service (SNS) for shopping have been a go-to option for many people. However, searching for a specific fashion item in the picture is challenging, where users need to try multiple searches by combining appropriate search keywords. To tackle this problem, we propose a system that could provide immediate access to websites related to fashion items. In the framework, we also propose a deep learning model for an automatic analysis of image contexts using instance segmentation. We use transfer learning by utilizing Deep fashion 2 to maximize our model accuracy. After segmenting all the fashion item objects in the image, the related search information is retrieved when the object is clicked. Furthermore, we successfully deploy our system so that it could be assessable using any web browser. We prove that deep learning could be a promising tool not only for scientific purpose but also applicable to commercial shopping.

구글맵리뷰 텍스트마이닝을 활용한 공원 이용자의 인식 및 평가 - 서울숲, 보라매공원, 올림픽공원을 대상으로 - (Perception and Appraisal of Urban Park Users Using Text Mining of Google Maps Review - Cases of Seoul Forest, Boramae Park, Olympic Park -)

  • 이주경;손용훈
    • 한국조경학회지
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    • 제49권4호
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    • pp.15-29
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 Google Maps에서 제공하는 장소에 대한 리뷰를 활용하여 실제로 공원을 방문한 이용자의 인식과 평가를 파악하는 것이다. 구글맵리뷰는 Social Network Service(SNS)를 통해 장소에 대한 인식과 평가에 관한 정보를 얻는 온라인 리뷰이며, 일반 리뷰어와 구글맵의 회원으로 등록된 지역 가이드의 관점에서 장소에 대한 이해를 볼 수 있는 서비스이다. 본 연구에서는 구글맵리뷰 분석이 공원 관리에 필요한 이용자들의 인식과 평가를 추출하는데 활용될 수 있는지를 살펴보고자 하였다. 서로 다른 공간특징과 시설을 가지는 3개의 공원(서울숲, 보라매공원, 올림픽공원)을 대상으로 파이썬을 활용한 웹 크롤링을 통해서 구글맵리뷰 내용을 수집하였다. 그리고 텍스트 분석을 통해 공원별 주요 키워드 분석과 네트워크 구조에 따른 특성을 분석하고, 이와 함께 구글맵리뷰에서 제공하는 별점 평갓값과 외국인 리뷰 데이터에 대한 분석도 수행했다. 연구 결과, 3개의 공원에서 공통으로 나타나는 특성으로는 이용목적으로 '산책', '자전거', '휴식', '피크닉'이 있었으며, 동반유형으로 '가족', '아이', '애견'이, 인프라로는 '놀이터', '산책로'가 있었다. 공원별 특색을 보면 서울숲은 자연을 기반으로 하는 야외활동이 많이 나타났고 반면, 주차공간 부족과 주말 혼잡은 공원 이용자에게 부정적인 영향을 미치고 있었다. 보라매공원은 수많은 활동을 제공하는 다양한 시설을 갖춘 도시공원의 모습을 가지고 있었다. 리뷰어들은 반려견을 동반하는 이용자 그룹과 그렇지 않은 다른 이용자 그룹 간의 갈등과 공원의 복잡함에 대한 부정적인 측면을 언급했다. 올림픽공원에는 대형 복합시설이 있으며, 커뮤니티, 문화예술공연과 같은 대규모 문화 이벤트가 많이 언급되었고, 레크리에이션 기능이 강조되었다. 구글맵리뷰는 공원에 대한 이용자의 전반적 경험과 이미지에 대한 특징을 파악하는 유용한 자료라고 할 수 있다. 또한, 다른 소셜미디어 데이터와 비교할 때 특히 구글맵리뷰는 공원에 대한 이용자 평갓값과 만족 및 불만족 요인을 이해할 수 있는 데이터를 제공한다.