• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.1878-1890
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• 2016

Web 2.0 has features produced the content through the user of the participation and share. The content production activities have became active since social network service appear. The social bookmark, one of social network service, is service that lets users to store useful content and share bookmarked contents between personal users. Unlike Internet search engines such as Google and Naver, the content stored on social bookmark is searched based on tag keyword information and unnecessary information can be excluded. Social bookmark can make users access to selected content. However, quick access to content that users want is difficult job because of the user of the participation and share. Our paper suggests a method recommending search word to be able to access quickly to content. A method is suggested by using Collaborative Filtering and Jaccard similarity coefficient. The performance of suggested system is verified with experiments that compare by 'Delicious' and "Feeltering' with our system.

• 방송공학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.144-147
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• 2010

최근 콘텐츠의 소비 방식 변화는 비디오 클립이라는 형식과 소셜 비디오 공유 플랫폼의 활성화를 야기했다. 이러한 비디오 클립 공급의 자동화를 위하여 여러 가지 방법이 시도되고 있다. 본 논문에서는 콘텐츠 자체의 특성에 기인한 방법이 아닌 집단 지성에 의한 북마크 데이터의 클러스터링을 통하여 효과적인 클립을 획득하는 방법을 제안한다. 사용자에 의한 북마크 데이터를 2차원 평면의 점으로 표현한 뒤, 1차원의 북마크 누적 횟수 그래프를 이용하여 분할 클러스터링을 하는 방법은 콘텐츠 특성에 대한 이해 없이도 효과적인 하이라이트 추출을 가능하게 한다. 제시하는 실험 결과는 이 방법의 유용함을 보여준다.

• 한국전자거래학회지
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• 제15권4호
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• pp.181-195
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• 2010

웹 2.0을 이끌어가는 원동력이라고 할 수 있는 일반 개인 사용자의 참여와 공유는 블로그, 소셜 네트워크(Social Network), 집단지성, 소셜 북마크(Social Bookmark), 태깅(Tagging) 등의 다양한 형태로 나타나고 있다. 이 중에서 소셜 북마크는 개인이 사용하는 북마크를 웹에 추가하여 공유함으로써, 다수의 사람들이 유용하다고 생각하는 북마크에 대한 정보를 기반으로 한 다양한 서비스를 제공하는 개념이다. 딜리셔스(Delicious.com)는 소셜 북마크 서비스의 대표적인 사례라고 할 수 있으며, 북마크에 사용자들이 붙인 태그를 이용하여 검색 서비스를 제공한다. 본 논문은 북마크 검색에 대해 개인화된 검색결과를 추천하기 위하여 사용자 태그를 기반으로 하여 딜리셔스가 제공하는 북마크들의 순위를 재순위화 하는 방법론을 제안하였다. 또한 태그유사도를 기반으로 한 태그 네트워크를 이용하여 사용자의 검색어에 의미적으로 유사한 다른 태그들도 순위에 반영될 수 있도록 하였다. 그리고 실험을 통하여 딜리셔스가 제시하는 순위에 비해 본 논문에서 제안하는 시스템의 재순위화 결과가 사용자들에게 더 만족스러우며 정확성도 높음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.567-576
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• 2011

웹 2.0의 발전에 따라 다양한 기술들이 제공되며 그 중 대두되는 기술로 사용자가 관심 있는 웹페이지를 태깅 및 북마킹하는 소셜 북마킹 기술이다. 그러나 현재 소셜 북마킹 시스템들은 웹 콘텐츠의 중요 정보인 다른 사용자들의 관심 정도를 측정할 수 있는 북마크 수 및 검색과 분류를 목적으로 하는 태그 정보를 각각 독립적으로 검색에 활용하며 또한, 다른 사용자들과의 유사도를 반영하지 못하여 소셜 북마킹 시스템의 특징을 반영하지 못한 검색결과를 도출하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 선행 연구를 기반으로 태그 클러스터링을 통한 연관 태그 추출 및 북마크 정보와 다른 사용자의 유사도를 혼합한 웹 콘텐츠 랭킹 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안 알고리즘의 효율성 분석을 위해 기존 검색 방법론 및 선행 연구의 방법론과의 비교평가를 시행하였으며, 그 결과 본 연구의 핵심적인 특징인 태그 정보 및 북마크 수와 유사도를 활용한 방법이 기존 방법론보다 효율적인 결과를 도출하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1245-1255
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• 2010

현재 웹 2.0 환경에서의 핵심 기술 중 하나는 사용자가 관심 있는 웹페이지를 태깅 및 북마킹 하는 소셜 북마킹 기술이다. 소셜 북마킹은 웹 콘텐츠에 태깅된 북마크 정보 및 태깅 결과를 기반으로 검색, 분류, 공유를 통해 효율적인 정보 제공을 주목적으로 하고 있다. 그러나 현재 소셜 북마킹 시스템들은 웹 콘텐츠의 사용자들의 관심 정도를 측정할 수 있는 북마크 수 및 검색과 분류를 목적으로 하는 태그 정보를 각각 독립적으로 검색에 활용하는 방식을 사용하고 있다. 이는 소셜 북마킹 시스템에서 중요한 특징을 가지는 북마크와 태깅 기술을 효율적으로 활용하지 못하는 결과가 된다. 이에 본 연구에서는 태그 클러스터링을 통한 연관 태그 추출에 관한 선행연구를 기반으로, 북마크 정보와 혼합하기 위한 웹 콘텐츠 랭킹 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안 알고리즘의 효율성 분석을 위해 기존 검색 방법론들과의 비교평가를 시행하였으며, 그 결과 본 연구의 핵심적인 특징인 북마크와 태그 정보를 함께 활용한 소셜 북마크 시스템이 기존 시스템보다 효율적인 검색결과를 도출하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.39-49
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• 2009

In this paper, we classify web-based social network into two types: open and community, and model user behavior in social activities. After that, we also propose the combination of instant messaging and web system as the method of support asynchronous/synchronous social activities. Furthermore, we introduce ImCoWeb prototype system that supports both asynchronous social activities (ex. social bookmark, comment, rate, and data share) and synchronous ones (ex. real-time communication, file transfer, co-browsing, and co-work). Because it is built on the existing instant messaging, it reduces costs by reusing the facilities such as session management, user management, and security of instant messaging.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.1911-1916
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• 2013

소셜 태깅 시스템이 직면한 중요한 과제 중 하나는 급격하게 증가하는 태그의 양적 증가와 다양성에 대한 대처방안이다. 구조화된 주석 시스템과는 반대로 태그는 사용자에게 웹 콘텐츠에 주석을 달고 조직화하는 비구조적, 개방적 메커니즘을 제공한다. 본 논문에서는 사용자 정의 태그, URL 키워드, 그리고 분류 폴더 이름을 주요 구성 요소로 하는 폭소노미 기반의 URL 추천 방식을 제안한다. 이 방식은 더욱 개선되어 브라우저의 확장 기능으로 구성될 경우 사용자에게 특정 URL을 분류하는 최상의 방안을 제안할 수 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제56권2호
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• pp.35-55
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• 2022

연구의 다면적 영향력 평가 도구로 알트메트릭스가 등장하면서 피인용 기반의 연구 성과 평가 체계를 대체 또는 보완할 수 있을지 주목되고 있다. 본 연구는 최근 10년간 Scopus에 색인된 고피인용 논문(Sample A)과 연도를 제한하지 않은 고피인용 논문(Sample B)을 각 1,600건씩 샘플링해 알트메트릭스와 피인용이 어떠한 영향 관계에 있는지 비교 분석해 보았다. 또한 논문의 OA(Open Access) 여부가 피인용에 미치는 영향에 있어 조절효과(Moderating effect)를 수행하는지 분석하고 집단에 따른 차이를 확인하였다. 분석 결과, 두 집단 모두에서 Mendeley 북마크 독자수만이 피인용에 정(+)적 영향을 미치는 것으로 검증되었으며, 이러한 영향관계에서 OA 여부는 유의한 조절 효과를 하는 것으로 확인되었다. 그러나 최근 논문 집단인 Sample A에서는 강화효과가, Sample B에서는 약화효과가 나타나는 차이를 보였다. 한편 언론보도와 같은 사회적 언급은 OA 조건에 무관하게 대부분 피인용에 유의미한 정(+)의 영향력을 발휘하지 못하지만, 학계 밖 대중적 독자들을 대상으로 한 사회적 영향력을 이해하는데 활용될 수 있다.