오늘날 기업의 마케팅에 있어 인터넷 환경의 이용은 필수적이며, 좀 더 효율적인 마케팅을 위해 다양한 방법들이 시도되고 있다. 기업들은 온라인마케팅을 통해 다양한 경품이나 포인트 등의 마케팅 비용을 사용하는 것으로 제품이나 서비스를 알려왔다. 특히 웹 2.0의 등장과 함께 기업은 좀 더 적극적으로 고객과 소통하기 위한 노력을 아끼지 않고 있다. 고객들은 회사의 웹사이트에 개인정보를 제공하는 형태로 회원가입을 하여 회사가 제공하는 혜택을 받으면서 제품 광고나 프로모션에 참여하게 된다. 그러나 온라인 마케팅의 운영측면에서 볼 때 현재의 회원관리 시스템은 회원의 모집과 운영에 있어서 효과적이지 못한 문제점이 나타나고 있다. 온라인 환경에서의 고객들은 오프라인 환경에서보다 명확한 자아를 덜 드러내기 때문에 회원가입 과정 중에 일부 악의적인 목적을 가진 고객들이 주변인의 개인정보를 이용하거나 조작하여 중복 아이디를 만들어 활동할 수 있게 된다. 이러한 취약점을 이용하여 중복가입 회원들은 고객들에게 돌아가야 할 경품이나 포인트 등을 가로채어 기업 마케팅 비용의 효율을 떨어뜨리고 있다. 그러나 증가하고 있는 마케팅 비용에 비해 중복회원의 선별 및 이들에 대한 제재를 위한 효과적 방법은 뚜렷하게 제시되지 않고 있다. 따라서 이를 방지하기 위한 체계적인 회원관리 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석 기법을 이용한 중복회원 식별방법을 제시하고 실제 온라인 고객데이터를 이용하여 그 효과성을 검증한다. 소셜 네트워크는 노드들의 관계를 표현하며, 관계의 유무, 방향 및 강도 등으로 연결 형태를 나타낼 수 있다. 특히 컴포넌트 분석방법은 소셜 네트워크 하위그룹 분석방법으로 네트워크의 내부 그룹을 구분하여 다양한 네트워크 특성을 식별하여 준다. 회원정보 분석에 있어 컴포넌트 분석방법은 전제회원 데이터 내의 의미 있는 정보를 이루고 있는 그룹을 식별하게 된다. 본 연구는 H사의 서로 다른 회원가입 기준을 가진 3개 웹사이트의 회원정보를 사용하여 진행되었다. 제안된 분석방법은 중복회원의 실체를 분석하고 시각화함으로써, 실무적인 측면에서 효율적인 마케팅의 증진을 도울 뿐만 아니라 신뢰성 있는 고객의 의견수렴 및 의사결정에도 도움이 될 것으로 기대된다.
Emergency statistics for cities and provinces are currently derived using simple results of comparative numerical data, but there is a limit to the ability to analyze and compare deviations relevant to a specific city and province. This study aims to derive various correlations through statistical analysis of emergency and rescue data for Gwangju Metropolitan City and to develop an analytical model that can be applied nationwide. With the new statistical model, further detailed analysis is possible beyond simple evaluation of rescue data, through links to other institutions and analyses using keywords from Internet portal sites and social networks. Second, a system which that can analyze data that are not shared is required. Through this system, a large amount of data can be automatically analysed in real time. Third, the results should flow back for application in various policies. A real-time monitoring and management system should be created for abnormal patterns of disease. In addition, the results should be available to tailor services for individuals, communities, or specific organizations.
전통적으로 독자 시장을 형성해 왔던 통신 업계에도 컴퓨터 통신으로 촉발된 디지털화의 바람이 몰아 닥쳤다. 통신업계에서 디지털화 또는 디지털 서비스라 함은 곧, 소프트웨어 정의 망의 지원을 받는 망 기능 가상화를 일컫는다. 통신업계의 디지털화는 기존 장비공급자와 서비스공급자라는 2원적 형태에서 전사회 구성원의 다원적 참여로 급변하고 있는 양상이다. 이 새로운 변화를 이해함에 있어서 전통적으로 그 변화 중심의 핵심에서 중추역할을 하여온 전통적 통신 장비 공급업자가 계속 그 역할을 할 것인가, 디지털화의 목표인 종단 간 디지털 서비스에 대해 얼마나 진행되고 있는 가를 살펴봄으로서 현재 진행 중인 디지털화를 파악하고자 한다.
현대의 사회에서 스마트 디바이스들의 발전은 다양한 분야에 사용되고 있다. 특히, 위치 정보를 활용한 위치기반서비스(LBS)들이 증가하고 있다. LBS는 기본적으로 GPS를 이용한 실외 위치 정보를 기반으로 네비게이션, 증강현실, 친구찾기 등과 같은 다양한 서비스들을 제공한다. 하지만, 대부분의 LBS 서비스들은 실내 환경에서 GPS의 음영지역과 허용오차가 크기 때문에 취약점을 드러내고 있다. 이러한 실내 위치 측위 기술을 지원하기 위해서 iBeacon이 제안되고 있다. iBeacon은 저전력 송신 기술을 가지고 있고, 설치가 용이하기 때문에 저비용으로 실내 위치를 측위 할 수 있다. iBeacon은 각 스마트 디바이스와의 연결이 손쉽기 때문에 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 사용자가 스마트 디바이스들의 활용이 높아지고, 각 스마트 디바이스들의 활용 방법이 다르기 때문에 사용자는 다양한 스마트 디바이스를 활용한다. 따라서 본 논문은 iBeacon의 통신 범위내 스마트 디바이스들간의 연동을 통한 분실 방지 시스템을 제안한다.
인터넷으로 대표되는 정보기술의 발전은 우리의 일상생활과 기업활동에 많은 영향을 미쳐 왔다. 아울러 최근에는 온라인 소셜네트워크라는 새로운 인터넷 커뮤니케이션 채널의 등장과 확산으로 인해 이용자들은 시간과 공간적인 제약 없이 전세계적인 의사소통을 할 수 있게 되었고 우리사회는 또 다른 패러다임의 변화를 맞이하고 있다. 이들 소셜네트워크 중 트위터는 가장 빠른 성장세를 보이는 온라인 매체 중 하나로 사용자는 140 단어 이내의 비교적 간단한 문장을 온라인 상에 게시하고 (Tweet) 다른 사용자들이 게시한 메시지를 다시 게시할 (Retweet) 수도 있다. 트위터의 이러한 Tweet/Retweet 기능은 새로운 온라인 정보확산 매카니즘의 예를 보여주며 상호 의사소통의 속도와 범위에 영향을 주고 있다. 비즈니스 관점에서의 트위터의 확산은 온라인 소셜네트워크를 제품 프로모션을 위한 새로운 마케팅 커뮤니케이션의 도구로 활용할 수 있는 기회를 제공하고 있다. 본 연구는 마케팅 전략적 관점에서 트위터의 잠재성을 이해하는 목적에서 트위터 상의 정보전달체계 중심으로 신제품 프로모션에 대한 온라인 소셜네트워크의 구전효과를 분석 하였다. 이를 위해 특정 신제품과 관련하여 2011년 6월부터 9월 사이에 게재된 트위터 메시지를 수집하여 트위터 메시지가 제공하는 정보의 충실도, 메시지 특성, 메시지 게재자의 성격등과 같은 변수와 온라인 소셜네트워크 상의 구전효과 (리트윗 횟수)와의 관계를 분석하였다. 분석결과 신제품 출시일자 정보, 제품사양, 리트윗 요청, 트윗 게시자 특성 등이 구전효과에 유의한 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 아울러 제품의 특성과 트윗 메시지 게시일에 따라 구전효과에 미치는 영향이 달라짐을 발견하였다. 본 연구의 결과는 신제품 프로모션과 관련한 구전효과 발생에 있어 온라인 소셜네트워크의 영향에 관한 연구기반을 제공하며 기업이 새로운 제품에 대한 광고 및 마케팅 커뮤니케이션을 수행 함에 있어 온라인 소셜네트 워크를 효과적으로 활용하는데 필요한 유용한 가이드를 제시 할 것으로 기대된다.
최근 인터넷과 스마트 폰의 발달로 사용자들 사이의 관계를 통해 다양한 정보를 생성하고 공유할 수 있는 소셜 미디어 서비스가 활발히 이용되고 있다. 특히 정보의 양이 방대해지고 신뢰할 수 없는 정보가 증가함에 따라 사용자에게 필요한 정보를 제공해 줄 수 있는 전문가 추천 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 관심 분야, 인적 관계, 응답 품질을 고려한 전문가 추천 기법을 제안한다. 사용자의 관심 분야는 사용자가 소셜 네트워크상의 활동을 분석해 최신의 사용자의 관심 분야 지수를 판단한다. 사용자의 인적 관계는 소셜 네트워크상의 같은 관심분야의 사용자만을 추출하여 인적 관계를 구축하여 인적 관계 지수를 판단한다. 사용자의 응답 품질은 사용자의 응답 속도와 응답 내용을 고려하여 응답 품질 지수를 판단한다. 마지막으로 사용자의 관심 분야, 인적 관계, 응답 품질을 합하여 사용자의 전문가 지수를 판단하고 사용자의 질의를 분석하여 질의와 전문가 그룹을 매칭하여 전문가를 추천한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.
최근 모바일 시스템의 발전은 우리 생활에 중요한 부분을 차지하고 있으며, 모바일 폰을 이용한 사용자들은 차별화된 공간 정보의 활용을 요구하고 있다. 위치 기반 모바일 서비스는 모바일 광고와 같이 개인의 위치 정보에 따라 정보를 제공하는 애플리케이션의 연구가 진행되고 있다. 모바일 폰 사용자들이 지역 정보를 바탕으로 사용자들과의 정보를 공유하기 위해서 본 논문은 모바일 폰에서 위치 정보를 기반으로 효율적인 정보 제공을 위해 소셜 네트워크와 위치기반 서비스를 결합한 모바일 공유 시스템을 제안한다. 이 애플리케이션은 모바일 폰 사용자가 특정 위치에 도착하면 자신의 위치와 연계된 정보를 제공받을 수 있다. 제안된 방법은 다른 애플리케이션과 비교하여 보다 개인의 상황에 적절한 서비스를 제공하는 데 초점을 맞추고 있으며, 소셜 네트워크 기능을 확대하여 사용자간의 정보 공유를 활성화하는데 기여할 수 있다.
우리 사회에서 가정폭력은 학대 행위자와 학대 피해자가 한 공간에 공존하며, 학대가 재생산되는 가정 내에서 문제를 해결하지 못한 채 방치되고 있다. 특히 전통적인 대가족 중심적인 친족의 사회관계가 소원한 오늘날, 핵가족이라는 소외되고 고립된 환경 속에서 발생하는 가정폭력은 인권을 침해하고 짓밟는 범죄로 볼 수 있다. 가정폭력의 해결책도 가족적 지원망에만 해결하고 의존하기에는 가정폭력 피해자들이 겪어야 할 신체적, 정서적, 심리적 고통과 상처가 너무 깊다. 가정폭력 피해자들을 위해 이웃이나 지역사회에서 장기적이고 세심한 도움을 줄 수 있는 사례관리 서비스가 필요하다. 이를 위해 가정폭력은 예방과 치료가 함께 고려되어야 할것이며 지역사회의 관심과 역할도 뒤따라야 한다.
본 연구는 달구벌건강주치의사업에 참여하고 있는 기관의 실무자와 서비스 이용자들의 경험을 토대로 질적연구를 통하여 보건의료·복지 서비스의 통합적인 지원의 성과와 개선방안을 살펴 보았다. 분석 결과 달구벌건강주치의사업은 의료취약계층의 복합적 수요 해결에 효과적이었다. 의료와 복지 사각지대에서 삶의 희망을 잃어버리고 의료와 복지서비스 이용에 대한 두려움을 가진 이용자들에게 신속 간단한 대상자 선정과 자원연계를 통한 통합적 서비스 제공으로 복합적 수요 해결과 삶에 대한 긍정적인 태도 회복, 삶의 질 개선에 기여하였다. 달구벌건강주치의사업은 대상자 의뢰기관부터 서비스 제공기관까지 공공뿐 아니라 민간기관이 참여하는 포괄적 네트워크를 구축하였으며, 대구의료원을 중심으로 5개 상급종합병원의 참여로 경증부터 최중증까지 대상자의 중증도에 적합한 치료를 지원하는 모형을 구축함으로써 의료혜택에서 소외된 대상자를 적극적으로 발굴하고 실제 이들의 건강 문제를 해결함으로써 건강 형평성을 개선한 것으로 파악된다.
본 논문에서는 4차 산업혁명시대에 소셜 네트워크 상에서 축적된 소비자들의 비정형 데이터를 서비스디자인과 사회심리학적 측면에서 데이터를 활용해 분석하는 방법을 제안하였다. 먼저 물리적인 공간보다 소셜 네트워크 상의 공간에서 주관적이며 집단적 행위를 보여주는 팬덤 현상을 데이터서비스의 관점에서 정의하였다. 팬덤 모델은 기존의 서비스디자인에서 개인적인 수준으로 분석하였던 고객의 페르소나를 집단적인 수준으로 변환시켰으며, 소비자의 빅데이터를 분석하는 소셜 네트워크 분석은 이를 패턴화하고 시각적으로 분석할 수 있는 효율적인 방법으로 제시하였다. 소셜 리스닝으로 수집한 소비자의 데이터는 연관성, 안정성, 결측정도, 그리고 고유성을 기준으로 Column별 데이터전처리를 진행하였다. 위의 데이터를 기반으로 기업의 브랜드 전략을 적극적 개입형과 소극적 개입형으로 나누고 이러한 전략적 태도가 소비자의 팬덤 커뮤니티의 성장방향성에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 소비자의 팬덤 모델을 브랜드전략이 가지는 총 4가지 전략인 독립형, 분산형, 통합형, 그리고 중앙집중형으로 나누어서 제안하였고, 소비자의 팬덤 형상을 시간에 따라 변화추이를 분석하는 성장모델분석 기법으로 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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