본 연구에서는 주요 검색 포털들의 동영상 검색 서비스를 분석, 평가하였다. 이 연구에서는 네이버와 구글 코리아를 대상으로 동영상의 컬렉션별 분포, 작성 연도별 분포, 중복 동영상의 비중, 광고 동영상의 비중 및 특징, 검색 결과의 화질 등을 조사하고, 동영상의 적합도, 신뢰도, 최신성을 비교, 평가였다. 또한, 동영상의 적합도, 신뢰도에 영향을 미치는 요소들을 조사하였다. 마지막으로 동영상들 중 오류 동영상의 유형 및 특징도 조사하였다. 연구 결과, 구글이 네이버보다 동영상의 적합도가 높고, 네이버가 구글보다 동영상의 최신성이 다소 높은 것으로 나타났다. 동영상의 화질은 구글이 네이버보다 높은 것으로 나타났다. 또한 구글과 네이버 모두 중복되는 동영상의 비중이 높은 편이었으며, 광고 동영상은 네이버에서 구글보다 더 많이 노출되었다. 본 연구의 결과는 향후 포털들의 동영상 검색 서비스의 개선에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
인터넷이라는 거대한 정보의 공간에서 스마트 모바일 웹을 통해 사용자들은 다양한 지식분야에 대한 정보를 얻을 뿐만 아니라 개인 블로그나, SNS를 비롯한 다양한 매체를 통해 접근하고 검색을 수시로 하고 있다. 이에 따라 최근에 들어서는 방대한 웹의 자료를 시맨틱 웹이라는 기술을 통해 효과적으로 관리 및 연구하고 있다. 허나, 아직도 여러 분야로 다양하게 분포되어 있는 정보들을 통합하고, 사용자 중심 지식 정보 검색은 예전에 비해 많이 향상은 되었지만, 지식 정보 검색에 대한 연구는 상대적으로 부족하다. 이에, 본 논문에서는 시맨틱 웹을 이용하여 방대하고 지식이 넘쳐나는 정보의 공간에서 분산된 정보 및 지식들을 사용자 중심에 맞게 신뢰성을 높일 수 있는 적합한 형태의 정보 검색을 연구하고자 한다.
본 연구는 인터넷환경하에서 콘텐츠의 정보속성과 인터넷이용자들의 커뮤니케이션과정과의 관계를 고찰하는데 있다. 이를 위하여 인터넷환경하에서 콘텐츠의 정보속성이 인터넷 이용자들의 커뮤니케이션을 통해서 어떻게 사회적 영향을 미치는지 살펴보고, 이용자들간의 사회적 영향이 구전활동과 어떠한 관계를 가지는지 살펴보고자 한다. 실증연구 결과 정보속성 가운데, 이해용이성, 관련성, 새로움은 인터넷이용자들간의 상호간의 커뮤니케이션에 긍정적인 영향을 미치는 인과관계를 확인할 수 있었고, 인터넷이용자들간의 커뮤니케이션은 이용자들의 내재화와 동조에 모두 긍정적인 영향을 주는 인과관계가 나타났다. 마지막으로 사회적 영향인 내재화와 동조는 인터넷이용자들의 구전활동에 긍정적인 영향을 미치는 결과를 보여주었다.
Purpose: Gas firms often fall victim to disregarding the importance of sensitivity, thus leading to many unprecedented repercussions. To ensure that gas firms fully contribute to sustainability and ethical standards, environmental Social Governance (ESG) has been identified as the ideal framework. This study aims to investigate the impact of ESG management for improving gas firm performance. Research design, data and methodology: The prior qualitative literature analysis was to figure out adequate past research for the topic based on the major portal web databased, such as 'Google Scholar' and 'Scopus' to make sure resources' credibility. Results: Gas firms are among the pertinent organizations vis-à-vis environmental destruction issues. Gas firms emit dangerous gases such as ethane, carbon dioxide and methane that are dangerous for the people and the environment. Thus, many pro-environmental conservation stakeholders have had rallying calls for such gas firms to mitigate environmental pollution intentionally. Conclusions: This study may be used to human resources in improving employee results elsewhere. Besides, it can be of the essence in improving the relationship between such firms and society. Therefore, the study findings are of greater significance and implications to multiple parties, users and stakeholders regarding the research topic and beyond the current scope of the study.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권7호
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pp.195-201
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2024
With the Covid-19(Corona Virus) spread all around the world, people are using this propaganda and the desperate need of the citizens to know the news about this mysterious virus by spreading fake news. Some Countries arrested people who spread fake news about this, and others made them pay a fine. And since Social Media has become a significant source of news, .there is a profound need to detect these fake news. The main aim of this research is to develop a web-based model using a combination of machine learning algorithms to detect fake news. The proposed model includes an advanced framework to identify tweets with fake news using Context Analysis; We assumed that Natural Language Processing(NLP) wouldn't be enough alone to make context analysis as Tweets are usually short and do not follow even the most straightforward syntactic rules, so we used Tweets Features as several retweets, several likes and tweet-length we also added statistical credibility analysis for Twitter users. The proposed algorithms are tested on four different benchmark datasets. And Finally, to get the best accuracy, we combined two of the best algorithms used SVM ( which is widely accepted as baseline classifier, especially with binary classification problems ) and Naive Base.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2119-2136
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2024
The rapid progress of social media allows more people to express their feelings and opinions online. Many data on social media contains people's emotional information, which can be used for people's psychological analysis and emotional calculation. This research is based on the simplified psychological scale algorithm of multi-theory integration. It aims to accurately analyze people's psychological emotion. According to the comparative analysis of algorithm performance, the results show that the highest recall rate of the algorithm in this study is 95%, while the highest recall rate of the item response theory algorithm and the social network analysis algorithm is 68% and 87%. The acceleration ratio and data volume of the research algorithm are analyzed. The results show that when 400,000 data are calculated in the Hadoop cluster and there are 8 nodes, the maximum acceleration ratio is 40%. When the data volume is 8GB, the maximum scale ratio of 8 nodes is 43%. Finally, we carried out an empirical analysis on the model that compute the population's psychological and emotional conditions. During the analysis, the psychological simplification scale algorithm was adopted and multiple theories were taken into account. Then, we collected negative comments and expressions about Japan's discharge of radioactive water in microblog and compared them with the trend derived by the model. The results were consistent. Therefore, this research model has achieved good results in the emotion classification of microblog comments.
익명의 인터넷 이용자가 백과사전의 내용을 쓰고, 수정하고, 편집을 한다는 점에서 위키피디아는 획기적인 발상이다. 위키피디아는 현재 인터넷에서 가장 빈번하게 이용되는 정보원이지만 학술연구자들은 정보의 신뢰성, 정확성의 문제 등으로 위키피디아를 학술연구에서 이용하거나 인용하는 것을 위험한 행동으로 평가하고 있다. 본 연구는 대표적인 인용색인 데이터베이스인 Thomson Reuters의 Web of Science(WoS)에서 2002년부터 2012년의 기간 동안 위키피디아를 인용하고 있는 논문 총 282개를 대상으로 특성 및 인용 패턴을 분석하였다. 위키피디아 인용논문은 비록 소수이기는 하지만 2011년을 기점으로 급격하게 증가하고 있는 추세를 보이고 있다. 가장 많은 논문이 분포한 분야는 문헌정보학, 경영학, 심리학, 교육학 및 커뮤니케이션 분야이다. 원문을 입수할 수 있는 267개 논문에 나타난 총 577개의 인용에 대한 내용분석을 통해 위키피디아에 대한 연구에서의 인용과 지식정보원으로써의 위키피디아 활용을 조사하였다. 조사 결과 총 577개의 분석 대상 인용 가운데 상당수의 인용은 위키피디아에 대한 소개, 설명(139건, 24.1%)이거나, 위키피디아의 글을 간단한 참고정보원으로 활용한 경우(331건, 57.4%)로 파악되었다. 하지만 기존에 여러 연구자들에 의해 위험한 행동으로 간주될 수 있는 위키피디아를 논문의 주요 근거 혹은 데이터 소스로 활용한 사례도 87건(15.1%)으로 조사되었다.
지난 10여 년간, 정보기술 분야의 패러다임은 기계중심에서 인간중심으로, 기술기반에서 사용자가 쉽게 정보시스템에 참여하고 활용 할 수 있는 사용자 기반으로 변화되었다. 즉 소셜 네트워크를 이용하여 정보를 상호 공유하는 소셜 검색의 형태로 변화하고 있으며, 이와 같이 사람과 사람을 연결 해 주는 소셜 네트워크 서비스는 웹서비스와 융합을 통해 친구 맺기, 친구 찾기, 유사한 관심사를 갖고 있는 사람들과의 정보공유, 선호도 검색, 정보 추천시스템 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 본 논문에서는 토픽 기반 소셜 관계 랭크(TS_SRR : Topic Sensitive_Social Relation Rank) 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 소셜 네트워크 서비스를 웹 검색 엔진과 통합하는 것을 목적으로 하며, 소셜 관계 지수, 즉 Social Relation Rank와 검색 결과에 대한 선호도 사이의 상관관계를 분석하였다. 실험 과정에서 소셜 네트워크 안에 존재하는 일반적인 사람들은 정보 공유시 특정 분야에 대해 관심사가 유사할 경우 잘 모르는 타인들에 비해 친밀도가 높은 친구를 더 신뢰한다는 것을 확인 할 수 있었다. 따라서 제안 알고리즘은 소셜 검색의 신뢰성을 향상 시킬 수 있을 것으로 판단된다.
21세기를 막 들어선 세계는 과거 산업혁명, 종교개혁 등에 전혀 뒤쳐지지 않는 정보사회의 변화의 소용돌이에 휘말리고 있다. 이러한 정보사회를 설명할 수 있는 가장 일반적인 관점이 바로 기술결정론이라고 말할 수 있을 것이다. 정보기술이 곧 특정한 모습의 정보 사회를 가져올 것이라는 믿음이다. 기술 결정론이란 기술변화의 경로가 필연적이며 특정한 사회 변화를 요구한다는 견해를 의미한다[2]. 그러나 기술이 특정한 사회 변화를 요구함에 있어서, 기술의 발전의 정도 또한 중요하지만 기술의 신뢰감도 사회를 변화시키는 데 커다란 기여를 하게된다. 이러한 전제로 본 연구에서도 인터넷 기술에 대한 사람들의 신뢰감 정도에 따라 사회 변화와 개인의 변화가 다르게 나타날 수 있다는 견해를 가지고 진행하였다. 인터넷 익명성의 신뢰도에 따른 실명제의 선호도와 이용자의 행위에 미치는 영향력을 일반 사용자와 인터넷 관련 업계 종사자 간의 차이를 설문을 중심으로 분석하고, 인터넷 익명성의 가능성 및 당위성 그리고 역기능에 대한 해소방안을 제안하여 실명제의 논의와 인터넷 웹사이트의 익명성 정책에 대한 기준 자료를 제시하는데 그 목적을 두고 살펴보고자 한다.
월드와이드 웹, 특히 web 2.0의 출현과 함께 뉴스 기사들의 양이 엄청나게 증가하면서 독자들이 그들의 요건에 맞춰 뉴스기사를 선택하는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 여러 클러스터링 메커니즘이 뉴스기사들을 분별하도록 제안되었다. 하지만, 이러한 기법들은 완전히 기계 지향적 기법들이고, 클러스터링의 멤버쉽을 결정하는 과정에 사용자의 참여가 제외되어 있다. 본 논문에서는 뉴스 기사 클러스터링 처리과정에서 참여문제를 해결하기 위해서, 객체들을 클러스터링하는 뉴스 기사와 트위터에 포스트하려는 사용자의 결정을 조합하므로써 뉴스 기사를 클러스터링하는 프레임워크를 제안한다. 우리는 이를 위해 트위터 해쉬-태그를 이용할 수 있도록 했다. 더욱이, 트윗된 글에 대한 리트윗 빈번도에 기반하여 사용자의 신용도를 계산하므로써, 클러스터링 멤버쉽 함수의 정확도를 개선시키려 한다. 제안된 방법에 대한 성능을 보이기 위해, 2013년도에 파키스탄에서 있었던 선거동안에 발생한 메시지를 이용했다. 우리의 결과를 통해 사용자의 결과를 이용하므로써, 일반 클러스터링보다 더 나은 결과물이 달성될 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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