인터넷과 모바일 환경의 발전에 따라 최근에는 마이크로블로그가 성행하고 있다. 마이크로블로그에는 부가적인 데이터가 담겨있다. 그 중 위치 정보에 대한 데이터를 포함하는 마이크로블로그 데이터를 공간 소셜 웹 객체라고 지칭한다. 이러한 마이크로블로그 데이터에 대한 일반 집계는 사용자별 데이터 집계 등이 있으나, 단일 정보에 대한 집계만 가능하다. 본 연구는 공간 소셜 웹 객체의 특성을 갖는 마이크로블로그 데이터의 공간 소셜 분석을 위해, 일반 집계와 공간 데이터를 결합하고 지오해시와 맵리듀스를 이용한 공간 집계에 대한 알고리즘을 제시한다. 이를 통해 의미있는 공간 소셜에 대한 분석의 기반을 마련하였다.
본 연구는 소셜 네트워크 서비스(SNS)에서 행해지는 친구 추천 활동 중, '소환'을 중심으로 그 의미와 마케팅적 시사점을 고찰하였다. 특히 마케팅 플랫폼으로 발전해 가고 있는 페이스북을 대상으로 활동을 살펴보았다. 페이스북에서 사용자들이 기본적으로 하는 추천활동으로는 '좋아요', '공유', '소환'을 들 수 있다. '소환'은 사용자의 지인의 선호나 특성, 사용자와의 관계를 고려하여 특정 지인을 지목하여 직접 메시지를 전달한다는 관점에서 '좋아요', '공유'와는 차이가 있다. 사용자들의 자발적 추천 행동인 '소환'에 대한 탐색 조사를 실시한 결과, 사용자들이 게시된 컨텐츠가 유용하거나 재미있고 해당 게시물에 관심을 가질 가능성이 높은 친구가 누구인지 판단하여 소환을 하며, 특히 음식점, 여행 등의 비즈니스 영역에서는 함께 하고자 하는 의지가 있을 때 소환을 사용하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 소환을 하는 사용자 뿐만 아니라 공통관심사를 가진 특정 지인을 지목하여 마케터들에게 노출시킨다는 관점에서 타 추천활동과는 차별화된다. 따라서 '좋아요'와 '공유'뿐만 아니라 '소환'에 대한 연구와 활용이 향후 심도있게 이루어져야 할 것이다.
유비쿼터스 시대를 견인해나갈 핵심 기술인 RFID가 전 세계적으로 주목 받고 있다. RFID는 향후 관련 산업의 활성화와 고용창출 및 사회적 투명성을 향상시킬 수 있는 기술이지만, RFID가 지니고 있는 기술적 특성으로 인한 보안 및 프라이버시 등의 문제를 가지고 있어서 RFID의 실용화가 지연되고 있는 것이 현실이다. 본 연구는 RFID 시스템 도입으로 발생 가능한 프라이버시 침해 가능성에 대한 해결방안을 찾고자 기술적인 방법을 도입한다. 도입결과는 먼저 RFID 태그에 M. Ohkubo 등이 제안한 Hash-Chain 기법을 적용하였는데 태그 수의 증가할수록 막대한 계산 시간을 요구하는 문제점이 발생한다. 이를 해결하기 위하여 SP들을 균둥하게 분할하여 그리드 환경의 다중 노드에서 동시에 수행함으로써 태그 판별 시간을 단축하는 해결 방안을 제시하고자한다. 이는 RFID 태그의 프라이버시 보호를 유지하면서 RFID 태그의 실시간 처리가 가능해질 것이다.
Social media has emerged as a major hub of engagement between brands and consumers in recent years, and allows user-generated content to serve as a powerful means of encouraging communication between the sides. However, it is challenging to negotiate user-generated content owing to its lack of structure and the enormous amount generated. This study focuses on the hashtag, a metadata tag that reflects customers' brand perception through social media platforms. Online users share their knowledge and impressions using a wide variety of hashtags. We examine hashtags that co-occur with particular branded hashtags on the social media platform, Instagram, to derive insights about brand perception. We apply text mining technology and network analysis to identify the perceptions of brand images among consumers on the site, where this helps distinguish among the diverse personalities of the brands. This study contributes to highlighting the value of hashtags in constructing brand personality in the context of online marketing.
일반적으로 SNS (social network service) 데이터는 정형, 비정형 데이터가 섞여 빠르게 생성되는 빅데이터의 특성을 갖기 때문에 실시간 수집/저장/분석에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 SNS 데이터의 분석에 활용할 수 있는 Apache Storm 기반 실시간 동적 데이터 시각화 기술을 제안한다. Storm은 대표적인 빅데이터 기술 중 하나로, 실시간으로 수집되는 데이터를 분산 환경에서 처리 및 분석하는 소프트웨어 플랫폼이다. 본 논문은 Storm을 사용하여 빠르게 발생하는 트위터(Twitter) 데이터를 수집 및 집계하고, 태그 클라우드를 통해 그 결과를 동적으로 표현하고자 한다. 이를 위해, 사용자가 요구하는 키워드를 입력받고 해당 키워드를 통한 시각화 결과를 실시간으로 확인할 수 있는 웹 인터페이스를 설계 및 구현한다. 또한, 각각의 태그 클라우드 결과를 비교하여 올바로 시각화되었는지 확인한다. 본 연구를 통해, 사용자는 관심있는 주제가 SNS에서 어떻게 변화하고 있는지 직관적으로 판단할 수 있게 되며, 시각화 결과는 주제별 트렌드 분석, 고객 니즈 파악 등 다른 서비스에도 활용이 가능하다.
최근 소셜 네트워크 서비스 시장이 급속히 성장함에 따라 SNS 사용자 또한 지속적으로 증가하고 있다. 그러나, 광고성 게시물도 함께 증가함에 따라 해시태그 기반 검색의 정확도가 감소하는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 SNS 검색 활동의 정확도와 효율성을 개선하기 위하여 SNS 해시태그 기반 재검색 시스템을 제안한다. 제안 시스템을 적용하면 SNS 사용자의 검색 활동의 정확도와 효율성이 증가할 것으로 기대된다.
Objective : This study was conducted to sort the five viscera symptoms which can be applied to Five Viscera Source Point Acupuncture, based on Suwen(素問). Method : 1. We selected and analyzed the sentences from Suwen, which included the five viscera symptoms. And then we sorted the five viscera symptoms which can be applied to Five Viscera Source Point Acupuncture. 2. These words - 'Liver', 'Heart', 'Spleen', 'Lung', 'Kidney', 'Reverting yin(厥陰)', 'Lesser yin(少陰)', 'Greater yin(太陰)', 'First Yin', 'Second Yin', 'Third Yin', 'Pericardium' and 'Extreme yin' - were used as search terms. Result & Conclusion : Forty-three symptoms of liver which can be applied to Five Viscera Source Point Acupuncture were extracted, twenty-one symptoms of heart, twenty-five symptoms of spleen, twenty-eight symptoms of lung, and forty symptoms of kidney.
웹 2.0 이라 불리는 현 웹의 패러다임은 개방, 공유, 참여로 압축하여 말할 수 있다. 이 속에서는 사용자의 참여와 공유로 콘텐츠가 생산 또는 재생산된다. 이러한 콘텐츠는 사용자의 관심을 반영하기 때문에 사용자가 어떠한 콘텐츠를 만들어 냈는지, 수집했는지 등을 분석하면 사용자의 관심 범주를 추출할 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 소셜 북마킹 서비스를 이용하며 생성한 태그를 바탕으로 사용자의 관심 범주를 추출하여 이를 통해 개인화 콘텐츠 제공 서비스를 제안한다. 우선, 웹 서비스에서 제공하는 피드를 이용하여 사용자가 생성한 태그 중 가장 많이 쓰인 10개의 태그와 그것들과 관련 있는 태그들만 모아서 관심 범주을 추출하기 위한 태그 집합을 구성한다. 구성된 태그 집합을 바탕으로 피어슨 상관 계수를 통해 태그 간 동시 사용률을 조사한다. 이후 사용자 흥미에 부합하는 콘텐츠를 검색하기 위해 조사된 동시 사용률을 바탕으로 검색 키워드 그룹을 추출한다. 이렇게 만들어진 키워드 그룹들은 사용자의 평소 관심사와 관련된 콘텐츠를 검색하는데 사용되며, 이를 통해 사용자의 관심 있는 내용의 콘텐츠를 사용자의 특별한 검색 절차 없이 제공받는다. 이러한 방식을 통해 사용자가 원하는 정보를 입력하는 절차 없이도 웹에 축적된 사용자의 정보를 사용하여 자동으로 개인화된 콘텐츠를 제공할 수 있을 것으로 기대 된다.
본 연구는 최근 들어 대학도서관 OPAC에 도입한 서평과 태그를 기반으로 내서재 기능을 소셜화할 수 있는 방안을 모색하고자 하였다. 이를 위해 소셜 리딩을 지원하는 9개의 국내외 내서재 서비스 모델에 대한 사례 조사를 실시하여 콘텐츠 구성요소와 시스템 기능 등을 비교 분석하였다. 그 결과 내서재 서비스를 위한 9개의 컨텐츠 정보영역을 도출하였다.
디지털 매체의 사용자들의 사용 모형이 변화하고 있다. RSS, 태그(tag), Ajax, Open API 등 사용자 참여를 향상시키는 Web 2.0 기술을 포함하여 정보 기기 및 인터페이스의 발전은 사용자들의 매체사용에 대한 범위와 역할을 크게 향상시키고 있다. 이제 사용자는 더 이상 정보수용자의 입장이 아닌 정보제공자의 입장에서 매체에 접근하고 있다. 이와 같은 현상은 우리에게 두 가지 중요한 연구문제를 제시한다, 첫째, 사용자들은 기술변화를 어떻게 인지하고 있으며, 어떤 학습의 과정을 거치고 있는가? 혹은 어떤 어려움을 겪고 있는가? 둘째, 변화하는 기술에 따른 사용자들의 요구변화의 양상은 디지털매체를 통한 정보제공을 통하여 수익을 발생시키는 기업의 사용자와의 상호작용을 어떻게 변화하게 하고 있는가? 이와 같은 연구문제를 해결하기 위하여 창조적 사용자의 인지적 모형을 점검하고, 차세대 기술변화에 따른 사회적 컴퓨팅의 진화를 근거이론을 통하여 분석해 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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