• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2011년도 동계학술대회
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• pp.233-240
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• 2011

소셜 미디어 (Social Media)는 사람들이 자신의 생각과 의견, 경험, 관점 등을 서로 공유하고 참여하기 위해 사용하는 개방화된 온라인 툴과 미디어 플랫폼으로서 소비와 생산의 일반적인 흐름이 동작하지 않으며, 양방향성을 활용하여 사람들이 참여하고 정보를 공유하며 사용자들이 만들어 나간다. 이런 소셜 미디어에는 블로그(Blog), 소셜 네트워킹서비스(Social Networking Service, SNS), 위키(Wiki), 손수제작물(UCC), 마이크로 블로그(Micro Blog) 5가지가 있다. 소셜 러닝은 넓게는 사람들이 소셜 미디어를 통해 서로 협업과 집단지성을 나누며 스스로 학습하는 것으로 좁게는 소셜 미디어를 통한 학습이라고 정의할 수 있다. 본 논문에서는 소셜 미디어와 Social Learning에 대해 자세히 알아보고 초등학교에서 어떻게 활용할 수 있는지 연구하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.180-185
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• 2012

소셜 러닝은 미래 지식정보사회의 새로운 학습모델로 기존의 학습과 달리 개인의 능동성과 타인과의 관계 형성을 강조한 것으로, 블로그, SNS, 위키, UCC, 마이크로블로그 등과 같은 소셜 미디어를 학습플랫폼으로 활용하여 소셜의 효과가 학습으로 연결될 수 있도록 설계할 수 있다. 본 논문에서는 소셜 러닝을 이해하기 위한 세가지 키워드인 맥락, 연결, 협업을 중심으로 소셜 러닝 특성을 기술한다. 각 소셜 미디어 특징을 조사하여 소셜미디어가 소셜 러닝에 어떻게 활용이 될지를 알아보고 페이스북을 활용한 소셜러닝 시스템 구축 방법을 제시한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.189-194
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• 2013

소셜러닝은 미래 지식정보사회의 새로운 학습모델로 기존의 학습과 달리 개인의 능동성과 타인과의 협력학습을 중시한다. 협력학습을 위한 소셜러닝 플랫폼 구축에 기존 소셜미디어 서비스를 활용하는 것이 유용하다. 본 논문에서는 기존 소셜미디어 서비스 및 소셜플랫폼을 조사분석하여 소셜미디어 서비스를 활용한 효과적인 소셜러닝 플랫폼을 제시하고자 한다. 또한 새로운 소셜러닝 플랫폼의 구조 및 설계화면을 통해 소셜러닝 플랫폼의 동작 방법과 다른 소셜 플랫폼에 비해 차이점과 우수성을 제시하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.495-509
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• 2011

기술의 급격한 발달에 따라 유비쿼터스 환경 등 다양한 기술적 기반이 확충되면서 최근 소셜 미디어를 활용한 교육활동인 이른바 소셜 러닝에 관심이 증대되고 있다. 본 연구는 소셜 미디어 콘텐츠를 활용하는 학습자의 다양한 참여유형을 분석하고, 나아가 학습을 촉진시킬 수 있는 전략을 탐구하기 위해 실시되었다. 구체적으로, 연구를 수행하기 위한 연구모형으로서 소셜 미디어 콘텐츠 활용 유형을 크게 두 시각으로 나누어 접근하였다. 첫째는 읽기 및 쓰기활동에 근거한 참여형태에 따른 분류로서 프로슈머형, 생산자형, 소비자형, 그리고 비참여자형으로 구분하였다. 둘째는 수업 활동 및 수업외 활동에 따른 참여내용별 분류로서 수업내용, 수업관리, 정서표현, 그리고 친교활동으로 범주화하였다. 본 연구에서 상정한 참여유형을 실증적으로 검증하기 위해 K대학교 학생 14명을 대상으로 8주간 마이크로블로그를 활용한 소셜 미디어 활동을 실시하였으며, 참여형태 및 참여내용에 따른 다양한 학습활동 결과가 분석되었다. 연구결과에 근거하여 소셜 미디어 활용학습 촉진을 위한 방안으로 학습자 분석의 중요성, 교수자 역할의 증대, 그리고 수업모형의 설계 원리와 관련된 내용이 제시되었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.358-368
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• 2022

Social media is a window for everyone, individuals, communities, and companies to spread ideas and promote trends and products. With these opportunities, challenges and problems related to security, privacy and rights arose. Also, the data accumulated from social media has become a fertile source for many analytics, inference, and experimentation with new technologies in the field of data science. In this chapter, emphasis will be given to methods of trend analysis, especially ensemble learning methods. Ensemble learning methods embrace the concept of cooperation between different learning methods rather than competition between them. Therefore, in this chapter, we will discuss the most important trends in ensemble learning and their applications in analysing social media data and anticipating the most important future trends.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제28권4호
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• pp.293-311
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• 2019

목적 본 연구는 2011년부터 8년간의 영문문헌에 대해 메타분석법을 이용하여 소셜미디어의 사용과 학습성과간의 관계를 규명하고자 하였다. 또한 소셜미디어 사용 상황과 연구분석방법론 변인의 조절효과 여부를 분석하였다. 연구방법론 주요 연구방법으로 유사한 연구 의문점이 제시된 선행의 실증연구들에 대해 메타분석기법을 사용하였으며, 문헌분석을 통해 정량적 데이터를 도출하고, 이를 실증 분석하였다. 연구결과 연구결과로 소셜미디어의 사용과 학습성과간에는 정의 상관을 보였으며, 상황변수와 연구방법론 변수가 조절효과를 보였다. 상황변수의 구성개념으로는 소셜미디어형태, 사용자 집단, 플랫폼 종류 등으로 하였고, 분석을 위한 측정방법 변수에는 측정모형, 데이터속성 등의 개념으로 구성하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권4호
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• pp.27-34
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• 2017

IT의 급격한 발전과 더불어 소셜미디어가 많은 사용자들에게 보급되었으며, 교육적 활용가능성에 대한 논의도 지속적으로 확장되고 있다. 학습의 관점에서 소셜미디어는 학습공동체를 형성하여 집단지성을 발현하는데 기여할 수 있는 도구로 평가받는다. 본 연구에서는 대학 이러닝 환경에서 학습자들이 실시간 소셜미디어와 비실시간 소셜미디어를 활용하는 양태를 비교분석하였다. 내용분석 결과 소셜미디어의 활용유형은 크게 '학습내용', '학습지원', '형용적 표현', '잡담'으로 나뉘어졌다. 실시간과 비실시간 소셜미디어 활용결과는 학습내용, 형용적 표현, 잡담 요인에서 통계적으로 유의미하게 실시간 소셜미디어의 활용성이 높은 것으로 나타났다. 질적 인터뷰에서는 학습자들이 실시간 및 소셜미디어의 특징에 대한 다양한 의견을 제시하였다. 결론적으로, 학습자들은 대체적으로 실시간 소셜미디어를 선호하는 경향이 있었으며, 비실시간 소셜미디어는 숙고와 정리를 위해 체계적으로 활용되었다. 마지막으로 디지털 및 소셜미디어 세대에 대응하는 교육적 지원방안이 제언으로 논의되었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권4호
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• pp.523-534
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• 2015

소셜러닝은 소셜미디어의 단순한 교육적 활용에서 나아가, '학습자의 참여가 증진되고 동료학습자간의 의사소통과 의견 공유가 주된 학습 활동으로 부각되며, 학습자와 교수자간의 활발한 상호작용에 의하여 학습의 내용이 적응적으로 제공되는 학습' 이다. 본 연구에서는 소셜미디어의 특징과 소셜러닝에 대한 개념 이해를 바탕으로, 소셜러닝 교육과정을 기획, 설계, 개발하고, 실제 직업교육 현장에 적용한 후 그 성과를 분석하였다. 302명이 입과하여 138명이 수료를 한 '유통혁신을 위한 POP 및 품목별 진열기법'을 다룬 소셜러닝 시범운영은 시간흐름에 따른 콘텐츠 제시방식, 진행형 콘텐츠와 학습자간 활발한 상호작용을 지원하는 플랫폼 개발, 소형 스마트 기기에 의한 효과적 직무교육 지원체제가, 핵심적 특징으로 적용되었다. 본 연구에서는 학습관리시스템에 남겨진 로그데이터를 통한 학습행태 분석, 온라인 활동과 과제로 구성된 평가결과 및 수료율 분석, 설문조사를 통한 학습자 특성 및 만족도 분석이 실시되었다. 종합적 분석에 의하여 소셜러닝의 개선사항과 향후 발전방향을 제언하였다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제12권1호
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• pp.39-59
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• 2024

An online social network is a platform that is continuously expanding, which enables groups of people to share their views and communicate with one another using the Internet. The social relations among members of the public are significantly improved because of this gesture. Despite these advantages and opportunities, criminals are continuing to broaden their attempts to exploit people by making use of techniques and approaches designed to undermine and exploit their victims for criminal activities. The field of digital forensics, on the other hand, has made significant progress in reducing the impact of this risk. Even though most of these digital forensic investigation techniques are carried out manually, most of these methods are not usually appropriate for use with online social networks due to their complexity, growth in data volumes, and technical issues that are present in these environments. In both civil and criminal cases, including sexual harassment, intellectual property theft, cyberstalking, online terrorism, and cyberbullying, forensic investigations on social media platforms have become more crucial. This study explores the use of machine learning techniques for addressing criminal incidents on social media platforms, particularly during forensic investigations. In addition, it outlines some of the difficulties encountered by forensic investigators while investigating crimes on social networking sites.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.35-45
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• 2018

Users are sharing many of contents such as text, image, video, and so on in SNS. There are various information as like as personal interesting, opinion, and relationship in social media contents. Therefore, many of recommendation systems or search systems are being developed through analysis of social media contents. In order to extract subject-related topics of social context being collected from social media channels in developing those system, it is necessary to develop ontologies for semantic analysis. However, it is difficult to develop formal ontology because social media contents have the characteristics of non-formal data. Therefore, we develop a social topic system based on semantic and subject correlation. First of all, an extracting system of social topic based on semantic relationship analyzes semantic correlation and then extracts topics expressing semantic information of corresponding social context. Because the possibility of developing formal ontology expressing fully semantic information of various areas is limited, we develop a self-extensible architecture of ontology for semantic correlation. And then, a classifier of social contents and feed back classifies equivalent subject's social contents and feedbacks for extracting social topics according semantic correlation. The result of analyzing social contents and feedbacks extracts subject keyword, and index by measuring the degree of association based on social topic's semantic correlation. Deep Learning is applied into the process of indexing for improving accuracy and performance of mapping analysis of subject's extracting and semantic correlation. We expect that proposed system provides customized contents for users as well as optimized searching results because of analyzing semantic and subject correlation.