인터넷의 급속한 확산으로 가상공간에서의 활동이 증가함에 따라 인터넷을 기반으로 한 다양한 온라인 서비스가 제공되고 있으며, 이의 평가에 대한 많은 연구들이 수행되어 왔다. 그 중에서도 특히 온라인 서비스의 품질에 대한 평가지표와 품질측정 방법 등에 대해 많은 선행연구가 이루어져 왔다. 그러나 지금까지의 연구는 인터넷 서비스, 인스턴트 메신저, 게임, 포털 사이트 등 상업용 사이트에 대한 연구가 주를 이루고 있으며, 최근 널리 확산되고 있는 1인 미디어인 Weblog(Blog)에 대한 연구는 충분히 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 Weblog 서비스의 품질과 이용자 만족도, 충성도 간의 구조적 관계에 대하여 분석하 고자 한다. 이를 위하여 기존의 문헌연구를 통하여 일반적인 서비스 품질요인들을 도출하고, 이를 Weblog의 특성에 맞게 재구성한 wb-SERVQUAL을 제시하였다. 제시된 wb-SERVQUAL을 이용하여 실증조사를 실시하였고, 사용자들의 Weblog 활동을 통하여 나타나는 Weblog 서비스 품질과 만족도, 충성도와의 관계를 분석하기 위하여 구조방정식 모형(SEM, Structural Equation Model)을 이용하였다. 이러한 실증연구 방법을 통하여 보다 효과적인 Weblog의 운영을 위한 실무적 함의를 제공하였다.
블로그는 가장 널리 퍼지고 있는 개인화 웹 서비스로서 전세계의 많은 사람들이 이용하고 있다. 이런 블로그의 내용은 대부분 일상 생활에서 겪은 경험이나 감정을 표현하고 있는 것들이다. 따라서 모바일 기기로 수집된 개인의 생활에 대한 정보를 모아 자동으로 블로그를 만든다면 그것을 바탕으로 보다 쉽게 자신만의 블로그를 만들수 있을 것이다. 이미 모바일 상황정보를 바탕으로 블로그를 자동으로 만들기 위한 몇몇 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 모바일 기기에서 수집된 정보를 바탕으로 사용자의 상태를 추론한다. 그리고 추론된 결과를 바탕으로 페트리 넷 스크립트를 이용하여 스토리 형태로 텍스트를 생성한 후, 최종적으로 사진과 지도상의 이동 패턴을 합쳐 사용자의 생활을 보여주는 블로그를 구성한다.
최근 들어 블로그나 인터넷 게시판 등은 사람들의 정보 공유나 의견 교환의 중요한 매체가 되고 있으며, 많은 수의 블로그들이 사회적 문제들을 반영하고 있다. 온라인 커뮤니티에서 많은 사용자들은 댓글을 통해 인터넷 뉴스나 블로그 게시물에 대한 자신의 의견을 적극적으로 표현하고 있다. 블로그 사용이 활발해짐에 따라 수만개 이상의 댓글들이 등록되는 블로그들도 쉽게 찾을 수 있다. 대부분의 블로그나 인터넷 포털사이트의 경우 게시물이나 댓글들을 순차적인 목록 형태로 제공하므로 자신이 원하는 내용의 댓글을 검색하거나 전체 댓글에 대한 전반적인 파악이 힘들다. 본 논문에서는 게시물에 달린 많은 수의 댓글들을 분류하고, 이를 시각화 하는 시스템인 TRIB (Telescope for Responding comments for Internet Blog)를 제안한다. TRIB는 미리 정의된 사용자 정의 사전을 이용하여 댓글을 내용에 따라 분류하여 시각화한다. 또한, 사용자들의 관심과 흥미를 고려한 개인화 된 뷰를 제공한다. TRIB의 유용성을 보이기 위해서 1,000개 이상의 댓글을 가진 인터넷 게시물들을 대상으로 한 실험을 통해 TRIB 시스템의 댓글 분류와 시각화 성능을 보인다.
This paper reviews a case study of the use of eCRM weblog analysis for understanding of customer information and Customer-specific marketing Strategy by Korea's leading insurance company with the changing situation of the business environment due to the introduction of e-Business. This study examines how eCRM Solution is introduced and how range used in the insurance industry, and discuss the business performance and operational effectiveness of eCRM Solution.
빅데이터 정보화 시대에 들어 많은 정보들이 개인 블로그에 포스팅 되고 있다. 하지만 각각의 블로그들은 다른 UI, API를 제공하고 편집에 있어 불편한 부분이 많다. 따라서 공통된 하나의 도구를 이용해 추가, 편집 할 수 있는 프로그램을 제작해 작성자의 편리함을 도모하고자 한다.
웹 공간(Webspace)에서 사용자의 순회패턴을 포착하는 것을 ‘순회패턴 탐사(mining traversal patterns)’라 한다. 순회패턴 탐사에서는 사용자가 원하는 정보를 탐색하기 위해 정보 제공 서비스에 따라 이동하기 때문에 객체(예 : URL)의 내용보다는 위치 때문에 방문될 수도 있는 독특한 특징을 가진다. 따라서 순회패턴 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하는 작업의 복잡도를 크게 증가시킨다. 그러나 이러한 정보 제공 서비스의 질을 개선하기 위한 요구가 증가하고 있기 때문에 데이터 탐사 분야에서 순회패턴 탐사 문제는 최근 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 빈발 순회패턴을 탐사하여 웹 사이트 상에서 추천을 수행하는 동적 링크 추천(Dynamic Link Recommendation : DLR) 알고리즘을 제안한다. 제안한 DLR 알고리즘은 방대한 자료를 포함하고 있는 대부분의 웹 사이트에 효과적으로 적용될 수 있다. 두 개의 실제 웹 사이트에 적용한 실험 결과는 제안한 방법의 성능이 우수함을 보여준다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제9권1호
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pp.68-78
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2021
Political weblogs are as diverse as political viewpoints are. In the period of Prime Minister Yingluck Shinawatra, several political crises occurred, such as opposition to the Amnesty Act, the constitutional amendment, and the anti-government protests. Remarkably, during this time, social media were used as a platform for political expressions. This study employed a content analysis method to explore twenty-nine Thai political weblogs established during the period of Prime Minister Yingluck Shinawatra's administration. At the time, the most prominent Thai political weblogger was Nidhi Eawsriwong. Not surprisingly, the Pheu Thai Party and the Democrat Party were the most frequently appearing political parties in these weblog's posts. Most contents in these posts were related to government protesters by the People's Democratic Reform Committee (PDRC) and the coup d'état. The purposes of writing such weblogs were to express feelings and thoughts about Thai politics and to provide political information to the general public. The findings from this investigation revealed two significant uses of Thai political weblogs: the communication media for political expressions and viewpoints (a safe online space for political engagement and participation), and vital sources for Thai political information and news (social narratives).
이 논문은 정보커뮤니케이션 기술을 통하여 정보교류가 활발히 이루어지는 조직내의 지식창출에 있어서 웹블로그 장르분석의 유용성을 밝히는데 그 목적이 있다. 오늘날 지식창출은 지식 중심 업무환경에서 경쟁력 우위를 확보하는데 필수적인 요소이다. 이를 위해 기업들은 지식관리시스템에 막대한 투자를 하고 있다. 그러나 분산지식관리시스템의 하위 정보시스템이 배치된 부서들의 서로 다른 사회문화적 환경으로 인하여 전체 지식관리시스템은 기대했던 성과를 거두지 못하는 경우가 많다. 보다 나은 경쟁력 확보를 위해서는 하위부서간의 사회문화적 차이를 조절하는 것이 중요하다. 웹블로그 사용자들이 사회적 규범을 공유하는 점을 고려한다면 웹블로그가 이러한 사회문화적 차이를 줄이는데 긍정적인 역할을 할 수 있을 것이다. 이 논문은 웹블로그의 장르분석이 조직내의 하위부서들 간의 사회문화적 차이를 줄일 수 있는 중요한 단서를 제공한다고 주장한다. 따라서 이러한 분류 행위가 지식관리시스템의 높은 실패율 문제를 해결하는 하나의 방법이 될 수 있을 것이다. 이 논문은 조직 지식창출이론과 기술의 사회구성론적 관점을 복합적으로 이용하여 사회화가 적용된 분산정보시스템과 그렇지 못한 시스템을 비교하여 보다 나은 지식관리를 구현하는데 유용한 프레임워크를 제공하는데 그 의의가 있다.
최근 웹 블로그나 인터넷 게시판과 같은 가상 커뮤니티가 활발히 사용됨에 따라 댓글을 통해 자신의 의견을 적극적으로 나타내고자 하는 이용자들이 점점 증가하고 있는 추세다. 실제로 댓글 활동이 활발한 인터넷 토론 게시판에서 수천 개의 댓글이 달린 게시물도 어렵지 않게 찾아볼 수 있다. 대부분의 웹 블로그나 인터넷 게시판에서는 댓글이 작성된 시간에 따라 목록 형태로만 제공되고 있을 뿐 기본적인 검색 기능조차도 지원되지 않고 있다. 본 논문에서는 인터넷 토론 게시판의 댓글 분석을 통해 댓글 작성자의 분포가 거듭제곱 법칙을 따르는 것을 밝혔다. 그리고 이러한 댓글의 통계적 특성을 반영하는 스킵리스트 기반의 댓글 검색 구조를 제안한다. 제안 방법의 주안점 댓글 작성자들의 확률적 특성을 데이터 구조에 반영하는 것이다. 실험을 통해 제안 방법이 B-트리나 일반적인 스킵리스트의 이론적인 계산 복잡도인 logN에 비해 더 빠른 검색을 수행할 수 있음을 보인다.
학령인구의 급격한 감소로 입시 경쟁이 치열해지고 디지털 채널을 통한 마케팅이 더욱 중요해지면서 대학은 신입생 모집을 위해 온라인 홍보와 소통에 더 많은 리소스를 투자하고 있다. 이에 본 연구는 웹로그 분석도구인 구글 애널리틱스를 활용하여 대학 입시 홈페이지의 방문자 행동을 추적하고, 이를 기반으로 디지털 마케팅 전략을 수립하였다. 분석 대상 기간은 구글 애널리틱스4(GA4)가 통합된 2023년 7월 1일부터 대학 입시가 마무리된 2024년 1월 10일까지 설정하였다. 분석 결과 방문자의 접속 위치에 기반한 지리적 정보, 방문자가 사용한 기기(운영체제) 및 브라우저, 방문자들의 트래픽을 통한 유입 채널, 방문자가 참여한 페이지 및 화면의 전환, 방문자의 이동 흐름 등 흥미로운 패턴을 확인하였다. 본 연구를 바탕으로 대학은 디지털 마케팅을 통한 입시 홍보를 강화하고 입학 지원자들과 효과적인 소통을 통해 경쟁력을 확보할 수 있는 방안을 찾을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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