• Asia pacific journal of information systems
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• 제29권3호
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• pp.448-467
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• 2019

In a new age of smart tourism, free independent travelers (FITs) choose their travel routes in a more diversified and less predictable way with the aid of smart services. This paper focuses on the movements of Chinese outbound FITs in the U.S. in the year of 2018. 110 places to visit (destinations) extracted from 122 travel routes recommendations on Qyer.com, a major online travel community in China, are analyzed with social network analysis (SNA). Based on the results of SNA, employing degree centrality, eigenvector centrality, betweenness centrality, network visualization, and cluster diagram methods, some preferred cities and natural attractions outside city centers (i.e., New York City (NYC), Los Angeles, San Francisco, Washington D.C., and Niagara Falls) are identified. Moreover, it is found that NYC in the East and Los Angeles in the West play a major role in the movements of Chinese FITs. This study contributes to the body of knowledge on tourist destination movements and provides valuable implications for smart service development in the tourism and hospitality industry.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1188-1202
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• 2022

This study aims to investigate what communication phenomenon social viewing is associated with, and how satisfaction with using live commerce affects, taking into account that live commerce is a form of content consumption based on social viewing. In particular, social viewing is classified in this study as message production and sharing activities that influence users' satisfaction with live commerce viewing, as well as how two-dimensional social viewing behaviors are associated with users' perception of social presence. Then, the impact of these factors on improving viewing satisfaction is determined. It is also designed to investigate the moderating effect of social presence and viewing satisfaction as a function of the size of users' social networks by taking into account how social viewing affects the degree of social exchange among users. The findings of the analysis are as follows. First, social viewing behaviors. i.e., sharing and production behavior were identified as strong factors that have a direct impact on social presence and viewing satisfaction. Second, social presence plays a moderating role in the relationship between social viewing behavior and viewing satisfaction. Third, the impact of sharing behavior on social presence and viewing satisfaction was greater than the that of production behavior. Fourth, network size (number of followers and followings) had no direct effect on social reality or viewing satisfaction, but it had a moderating effect on the relationship between production behavior and social presence. Based on the findings, the implications and recommendations were discussed.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.34-36
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• 2022

Over the last decades, information has increased exponentially due to SNS(Social Network Service), IoT devices, World Wide Web, and many others. Therefore, it was monumentally hard to offer a good service or set of recommendations to consumers. To surmount this obstacle numerous research has been conducted in the Data Mining field. Different and new recommendation models have emerged. In this paper, we proposed a Content-based movie recommendation system using demographic information of users and the average rating for genres. We used MovieLens Dataset to proceed with our experiment.

• 한국비블리아학회지
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• 제35권2호
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• pp.65-84
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• 2024

인스타그램 이용자의 증가에 따라 공공도서관에서도 계정을 개설하고 운영하는 추세가 더욱 확대되고 있다. 본 연구의 목적은 활발한 인스타그램 활동을 하는 14개 공공도서관을 대상으로 하여 인스타그램 게시물의 내용을 분류하고 분석하는 것이다. 대분류 7개, 중분류 16개, 소분류 76개로 세분된 분류표를 활용하여, 각 도서관의 인스타그램 계정에서 계정 시작일부터 2023년 12월 31일까지의 게시물 내용을 분석하여 이용 패턴을 파악하였다. 가장 많은 게시물 항목들은 도서자료 추천, 도서관 소개 및 소식, 문학예술프로그램 행사 공지이며 소수의 항목들이 주로 게시되고 있었다. 프로그램 행사 공지와 후기 간, 자료 홍보 및 추천은 이용자 참여형과 청소년 대상 독서프로그램일 때 높은 상관관계를 나타내었다. 이러한 결과를 바탕으로, 인스타그램 게시물은 이용자 중심의 상호작용과 참여를 강화하고 행사기획 시에는 인스타그램을 비롯하여 SNS를 통해 홍보활동을 적극적으로 추진할 것을 제안하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.85-96
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• 2023

정신질환자에 대한 부정적 인식과 사회적 편견이 여전한 현실에서, 개인의 친밀한 사회적 관계망에서 획득되는 사회적 지지체계의 상실과 결여는 정신질환자의 삶의 질을 저하하는 심각한 장애요인의 하나로 간주할 수 있다. 따라서 본 연구는 정신질환자 사회관계망의 특성과 사회적 지지가 삶의 만족도에 미치는 영향을 살펴보았다. 대구지역의 7개 정신질환 치료기관의 180명의 환자를 대상으로 설문조사를 실시하고, SPSS 25 프로그램을 이용하여 다변량 분산분석, 위계적 회귀분석, 그리고 매개효과분석을 실시하였다. 주요 연구 결과로, 사회관계망의 특성 중 친밀도는 사회적 지지와 삶의 만족도에 정적(+) 영향을 미쳤으며, 관계망 크기는 사회적 지지에 부적(-) 영향을 미쳤다. 또한 사회적 지지는 사회관계망 친밀도와 삶의 만족도 간의 관계에 정적으로(+) 부분매개효과를, 사회관계망 크기와 삶의 만족도 간의 관계에서 부적(-)으로 완전 매개효과를 나타내었다. 연구 결과에 따라 사회관계망 구축과 사회적 지지 증가를 통한 정신질환자의 삶의 만족도 향상을 위한 실천적·정책적 제언을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.107-120
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• 2014

본 연구에서는 사회연결망분석기법 중 하나인 구조적 공백 분석 결과를 이용하여 추천과정에 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 반영할 수 있는 협업필터링 기반의 추천시스템을 제안한다. 협업필터링은 추천기술 중 가장 많이 활용되고 있지만 전통적으로 확장성과 희박성 등의 문제점뿐 만 아니라 사용자-상품 매트릭스의 선호도만을 이용하여 추천을 함으로써 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 추천과정에 반영하지 못한다는 한계점이 있다. 본 연구에서 제안하는 추천시스템은 사회연결망분석에서 중심성 분석과 함께 연결망 내의 주요개체를 탐지할 수 있는 구조적 공백 분석을 이용하여 연결망 내의 대표 사용자들을 추출한 후 이들을 중심으로 군집을 형성한 후 각 군집색인 협업필터링을 수행하는 과정을 통해 전통적인 협업필터링에서 반영하지 못했던 정성적, 감성적 정보를 반영한다. 한편, 군집색인 협업필터링을 수행함으로써 추천의 효율성을 높일 수 있는 장점도 있다. 본 연구에서는 실제 사용자들의 상품에 대한 선호도 평가점수와 사용자들의 사회연결망 정보를 수집하여 실험을 수행하고 전통적인 협업필터링과 다양한 형태의 협업필터링과의 추천성과 비교를 통하여 제안하는 시스템의 유용성을 확인한다. 비교모형으로는 전통적인 협업필터링, 임의 군집색인 기반 협업필터링, k평균 군집색인 기반 협업필터링을 이용한 추천시스템이며, 실험 결과, 제안한 모형이 다른 비교모형에 비해 추천성과의 정확도가 가장 우수하였다. 추천성과의 차이에 대한 통계적 유의성 검정 결과, 제안 모형은 전통적인 협업필터링 기반의 추천시스템과는 통계적으로 유의한 성과 차이가 없었으나, 다른 두 모형에 대해서는 통계적으로 유의한 성과의 차이가 있는 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.407-413
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• 2020

관광객이 관광 도중에 각종 문화제, 전시회, 공연 등의 이벤트에 참여하는 경우가 있다. 관광객이 이벤트에 참여 후 다음 관광지를 결정하게 되는데, 관광지 정보를 얻을 수 있는 수단은 지도 서비스, 블로그와 같은 소셜네트워크서비스 등이 존재한다. 지도 서비스를 활용하면 관광객이 현재 위치한 장소 주변의 관광지를 쉽게 검색할 수 있다. 이는 위치 기반 관광지 추천으로 활용될 수 있다. 블로그 등은 관광지의 내용을 담고 있기 때문에 관광객이 이벤트의 내용과 관련된 관광지를 찾을 수 있다. 이는 내용 기반 관광지 추천으로 활용될 수 있다. 하지만, 위치 기반 추천의 경우 이벤트의 내용과 관련이 없이 단순히 가까운 관광지가 추천이 될 수 있고, 내용 기반 추천의 경우 거리가 먼 관광지가 추천이 될 수 있는 단점이 있다. 위치와 내용을 모두 고려하는 관광지 추천 서비스는 거의 없다. 본 연구에서는 두 가지 방법의 장점만을 취하기 위해 한국관광공사 LOD(Linked Open Data), 위키피디아, 국어사전 등에 기반하여 위치와 내용을 모두 고려한 관광지 추천 알고리즘을 제시한다. 관광지의 설명글로부터 명사들을 추출한 뒤 다른 관광지의 명사들과 비교를 하여 동일한 명사가 많이 있을수록 내용이 관련이 있다고 판단한다. 정확히 동일한 명사가 없어도 위키피디아에 있는 키워드를 활용하여 관련된 명사가 존재할 경우에도 관련이 있다고 판단한다. 각 관광지의 위도와 경도를 기준으로 거리를 계산한 뒤 사용자가 선택한 가중치로 상기 내용 기반 관련도와 선형결합하여 추천순위를 계산한다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.23-46
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• 2021

개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.111-126
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• 2017

연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 상품 탐색 시간을 줄여주며 판매자의 매출 증대에 크게 기여한다. 이는 주문과 같은 거래의 빈도를 기반으로 생성되므로, 통계적으로 판매 확률이 높은 상품을 효과적으로 선별할 수 있다. 하지만, 판매 가능성이 높은 경우라도 신상품처럼 판매 초기에 거래 건수가 충분하지 않은 상품은 추천에서 누락될 수 있다. 연관 추천에서 누락된 상품은 이로 인해 노출 기회를 잃게 되고, 이는 거래 건수 감소로 이어져, 또 다시 추천 기회를 잃는 악순환을 겪을 수도 한다. 따라서, 충분한 거래 건수가 쌓이기 전까지 초기 매출은 일정 기간 동안 정체되는 현상을 보이는데, 의류 등과 같이 유행에 민감하거나 계절 변화에 영향을 많이 받는 상품은 이로 인해 매출에 큰 타격을 입을 수도 있다. 본 연구는 이와 같이 거래 초기의 낮은 거래 빈도로 인해 잘 드러나지 않는 상품 간의 잠재적인 연관성을 찾아 추천 기회를 확보할 수 있도록 연관 규칙을 확장하기 위한 목적으로 수행되었다. 두 상품 간에 직접적인 연관성이 나타나지 않더라도 다른 상품을 매개로 두 상품 간의 잠재적 연관성을 예측할 수 있을 것이며, 이런 연관성은 주문에서 나타나는 상품 간 상호작용으로 표현될 수 있으므로, 사회연결망 분석을 활용한 분석을 시도하였다. 사회연결망 분석기법을 통해 각 상품의 속성과 두 상품 간 경로의 특성을 추출하고 회귀분석을 실시하여, 두 상품 간 경로의 최단 거리 및 경로의 개수, 각 상품이 얼마나 많은 상품과 연관성을 갖는지, 두 상품의 분류 카테고리가 어느 정도 일치하는지가 두 상품 간의 잠재적 연관성에 미친다는 것을 확인하였다. 모형의 성능을 평가하기 위해, 일정 기간의 주문 데이터로부터 연결망을 구성하고, 이후 10일 간 생성될 상품 간 연관성을 예측하는 실험을 진행하였다. 실험 결과는 모형을 적용하지 않는 경우보다 제안 모형을 활용할 때 훨씬 많은 연관성을 찾을 수 있음을 보여준다.

• 한국사회복지학
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• 제65권4호
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• pp.195-220
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• 2013

이 연구의 목적은 사회복지사들이 경험한 이직의 맥락과 패턴을 파악하고자 하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여, 연구자들은 7명의 사회복지사들을 대상으로 한 면접을 통해 자료를 수집하고, 수집된 자료를 가지고 맥락-패턴 분석을 실시하였다. 분석과 연구결과는 사례별 맥락-패턴 분석과 전체 사례에 대한 통합 맥락-패턴 분석으로 구성되었다. 개별 사례에 대한 맥락-패턴 분석은 시간(이직 이전/이직 과정/이직 이후) 차원과 수준(경험된 현상/경험의 의미/현상과 의미들이 연결된 맥락) 차원을 교차하여 각 사례의 이직 이전 맥락과 이직 과정의 맥락, 이직 이후의 맥락을 분석하였으며, 전체 과정에서 나타난 패턴을 파악하여 유형화하였다. 또한 각 사례의 맥락과 패턴, 거기에 연결된 현상과 의미들을 통합하여 하나의 맥락-패턴 구조를 구성하였다. 통합된 맥락-패턴 구조는 네 개의 영역들로 구성되었다. 즉, 첫째는 이직 전의 조직, 둘째는 이직 후의 조직, 셋째는 이직 당사자인 사회복지사, 넷째는 사회복지사의 관계망이다. 이러한 연구결과를 토대로 사회복지사의 이직과 관련하여 사회복지조직들이 고려해야 할 사회복지행정의 지침들을 구체적으로 제언하였다.