• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제17권3호
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• pp.191-211
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• 2010

Existing models of knowledge processing do not feature a systemic meaning of knowledge management and ignore the role of leadership and social energy in the knowledge processing system (KPS). This conceptual paper introduces the Leadership Invigorating Flows of Energies, (LIFE) Model as an attempt to remedy that situation and provide a more useful description of the KPS. The LIFE Model highlights the role of emergent leadership and flows of social energies as forces encouraging knowledge creation and dynamic diffusion within an organization through the Knowledge Processing Cycle in eight activities interacting with its social knowledge base in a self-organizing system.

• 정보처리학회지
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• 제21권3호
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• pp.35-42
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• 2014

• 정보처리학회지
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• 제14권4호
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• pp.69-75
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• 2007

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권1호
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• pp.1-5
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• 2018

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.352-355
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• 2009

본 논문에서는 Mobbing(집단 따돌림) 현상에 관련된 7개의 요소(Factor)와 그 하위에 포함된 60개의 속성(Attribute)들을 선정한다. 다음으로 선정한 속성들에 대해 나와 사용자들 사이에 관계가 있으면 '1', 관계가 없으면 '0'으로 표현하고, 나와 사용자들간의 유사도 산정을 위해 각 요소안에 포함된 속성들의 합에 유사도 함수를 적용한다. 다음으로 클레멘타인의 인공신경망 알고리즘을 통해 속성들을 포함한 요소들이 취할 최적의 가중치를 산출하고, 이 값들의 총합으로 Mobbing 지수를 산정한다. 마지막으로 Social Network 사용자들의 Mobbing 지수를 본 논문에서 설계한 G2 Mobbing 성향 분류 모델(4개의 그룹; Ideal Group of the Social Network, Bullies, Aggressive victimes, Victimes)에 매핑하여 사용자들의 Mobbing 성향을 알아본다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권2호
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• pp.352-368
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• 2021

Sign-in point of interest (POI) are extremely sparse in location-based social networks, hindering recommendation systems from capturing users' deep-level preferences. To solve this problem, we propose a content-aware POI recommendation algorithm based on a convolutional neural network. First, using convolutional neural networks to process comment text information, we model location POI and user latent factors. Subsequently, the objective function is constructed by fusing users' geographical information and obtaining the emotional category information. In addition, the objective function comprises matrix decomposition and maximisation of the probability objective function. Finally, we solve the objective function efficiently. The prediction rate and F1 value on the Instagram-NewYork dataset are 78.32% and 76.37%, respectively, and those on the Instagram-Chicago dataset are 85.16% and 83.29%, respectively. Comparative experiments show that the proposed method can obtain a higher precision rate than several other newer recommended methods.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.698-701
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• 2013

Mobile social networking applications are getting increasingly popular among today's mobile applications. Mobile users find their old or new friends anywhere or anytime through mobile social network (MSN) services. MSN uses matchmaking mechanisms to discover mutual interests among different people. To discover friends in MSN, a user must share his/her private information which can be a risk for his/her personal privacy as this information can be learned by a malicious or semi honest user. In this paper we give a brief survey on MSN that includes MSN categories, components, architecture and applications. In the rest of the paper we discuss the matchmaking protocols. Finally we give some suggestions to improve the previous protocols.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제20권1호
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• pp.25-49
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• 2016

Honorific forms express the speaker's social attitude to others and also indicate the social ranks and level of intimacy of the participants in the discourse. In a cross-linguistic perspective of grammar engineering, modelling honorification has been regarded as a key strategy for improving language processing applications. Using the HPSG and MRS formalism, this article provides a multilingual grammar model of honorification. The present study incorporates the honorific information into the Meaning Representation System (MRS) via Individual Constraints (ICONS), and then conducts an evaluation to see if the model contributes to semantics-based language processing.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제24권1호
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• pp.29-47
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• 2018

사회적 상황은 개인의 정보처리와 정서경험에 영향을 주는가? 본 논문에서는 두 개의 연구를 통해 사회적 정보처리와 자기참조효과 및 정서경험의 관계를 검증하였다. 연구 1에서는 외부의 명시적 지시없이도 자기개념이 자동적으로 활성화되어, 도형과제를 통해 자신과 연관된 자극의 처리가 친구/타인과 연관된 자극의 처리보다 더 수월한지를 검증했다. 그 결과 자신을 표상하는 자극의 처리가 친구/타인에 대한 자극처리보다 더 촉진되는 경향이 나타났다. 연구 2에서는 참가자들에게 다양한 단어를 보여주고, 자신이 선택한 단어 또는 친구가 선택한 단어라는 설명과 함께 제시된 단어에 대한 기억을 비교하였다. 그 결과 참가자들은 혼자 과제를 수행하는 비사회적 조건에서 친구와 함께 과제를 수행하는 사회적 조건보다 자신이 선택한 단어를 더 많이 기억하는 경향이 나타났다. 이에 비해 사회적 조건에서는 참가자들이 친구가 선택한 단어를 자신이 선택한 단어보다 더 많이 기억하였다. 또한 사회적 조건에서는 실험상황에서 초콜릿 경험에 대해 보고한 긍정적 정서의 강도가 비사회적 조건보다 더 높게 나타났다. 이 결과는 사회적 정보처리가 자동적 자기참조효과를 감소시키며, 타인과의 경험공유는 정서경험을 증폭시킬 가능성을 시사한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.1168-1173
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• 2013

본 논문은 소셜 네트워크상의 내부관계와 외부관계를 반영하여 사용자간의 관계를 사용자 중심으로 계층적 시각화하는 새로운 클라우드 기반의 방법을 제안한다. 본논문의 시각화방법은 상관관계 행렬을 이용하여 사용자의 내부관계를 계산하여 소셜 네트워크상 사용자 중심의 관계 계층을 잘 나타내며, 소셜 네트워크의 외부 관계를 이용하여 사용자의 계층 관계에 접근 노드의 중요도를 반영한다. 제안방법의 사용자들은 소셜 네트워크상의 사용자 노드 관계가 계층적으로 시각화되기 때문에 사용자 관계를 잘 이해할 수 있다. 이외에 제안된 방법은 하둡(hadoop)과 하이프(hive)를 이용하여 분산저장 및 병렬로 계산하며, 계산 결과는 D3를 이용하여 계층적 그래프로 시각화한다.