• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.127-129
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• 2005

일방향 해시 함수의 역함수 계산 어려움에 기반한 Hash Lock에 PKI방법을 적용하여 MetaID를 비밀키로써 사용한다. Reader는 미리 등록된 공개키(meta ID를 이용하여 생성된)로 Tag를 인증하고 meta ID로 각 Tag의 유일한 키(k)를 생성하며 이에 해당하는 mela ID = H(k)를 가지고 있다. 이 때 H()는 해쉬함수 이다. Tag는 자신의 비밀키를 이용하여 생성된 meta ID를 Reader에 보내고 Reader는 해당되는 키(k)를 만들어내고 Tag에 보낸다. 이때 Tag는 Reader로부터 보내어진 키(k)를 해쉬값과 자신의 meta ID를 비교하여, 그 값이 동일하면 자신의 ID를 전송한다. 이는 해쉬함수와 PKI만을 사용하므로 효율적이고 저비용으로 구현 가능하다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제32권2호
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• pp.307-322
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• 2001

The purpose of this study is to investigate how and which meta tags are used, which meta tags are used frequently, and what relationships there are between retrieval of WWW documents and meta tags. For the study, 1,000 WWW documents were selected and examined from OCLC NetFirst. The total of 92 meta tags was discovered and "description" and "keywords"meta tags were analyzed intensively. In addition, analysis of WWW documents showed that there are no significant relationships in meta tag usages between documents retrieved at the beginning and documents retrieved at the end. Comparative study between general internet search engines and commercial DBs such as NetFirst is suggested as a further study.

• 정보관리연구
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• 제42권3호
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• pp.147-165
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• 2011

여러 소스에 출현하는 관측분야의 과학데이터가 OpenURL 서비스 아키텍처에서 원활하게 유통되도록 하기 위해, OpenURL 소스와 서비스 구성요소간 상호운용성 확보를 할 수 있도록 Key/Encoded-Value(KEV) 형식으로 OpenURL 핵심 메타태그를 제안하였다. 현재의 OpenURL은 문헌위주의 학술정보 유통에 그 초점이 맞추어져 있으며, 과학데이터 유통을 위한 메타태그는 제공하지 못하고 있다. 과학데이터 기술을 위한 DataCite 컨소시엄의 메타데이터 요소를 기준으로 하고, 더블린 코어의 핵심 메타데이터 요소, 데이터세트와 테이블을 인용하기 위해 OECD에서 만든 메타데이터 요소, 지구관측 분야의 메타데이터 표준인 DIF 메타데이터 요소를 비교, 분석하여 관측분야의 과학데이터를 위한 OpenURL 핵심 메타태그를 도출하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제6권2호
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• pp.55-64
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• 2008

The Internet possesses not only features of mass media but also features of word of mouth communication. Communication channel is considered as one of most important variables in diffusion process. In this paper, we examined functionality of technology diffusion on the Internet through the use of meta tags. We have measured the coefficients of the Bass diffusion model which has been well-established in new product diffusion. This research shows that the Bass model is appropriate for describing technology diffusion on the Internet. The external influence as represented by the coefficient of innovation was found to be much smaller while the internal influence dominates in all meta tag diffusion. In meta tag diffusion, the internal influence as represented by the coefficient of imitation was increased at least twice bigger than that of consumer durables and information technology. Collecting necessary data in social sciences research can be a burden. This research shows that it can be alleviated through the use of software agents over the Internet. The research made use of software agents for collecting longitudinal data from publicly accessible archive such as Archive.org.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권6호
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• pp.405-413
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• 2009

태깅 시스템은 인터넷 사용자로 하여금 태그라고 불리는 메타데이터를 글, 사진, 동영상 등에 부여하도록 하여서 컨텐츠의 검색 및 브라우징을 편리하게 하는 시스템이다. 컨텐츠의 브라우징을 위해서 태그 클라우드라는 시각적 인터페이스가 널리 쓰이고 있다. 태그 클라우드는 가장 빈도수가 높은 태그들을 알파벳 순으로 보여주고 폰트의 크기로 그 태그들의 빈도수를 반영한다. 하지만 기존의 태그 선택 방법은 몇 가지 단점들이 알려져 있다. 그래서 이 논문은 참신한 컨텐츠들을 찾을 수 있도록 Freshness라는 태그 클라우드를 위한 새로운 태그 선택 방법을 정의하였다. Freshness는 태그 동시 발생 확률 분포(tag co-occurrence probability distribution)가 동적으로 변화하는 것을 Kullback-Leibler divergence로 평균한 값이다. Allblog, Eolin, Technorati 등 세 개의 웹사이트로부터 실제 태그 데이터를 수집하여 우리의 태그 클라우드를 생성하는 시스템, 'Fresh Tag Cloud'를 구축하였다. 이 태그 클라우드를 Allblog에서 수집한 데이터에서 전통적인 태그 클라우드와 비교했을 때 중복평균이 87.5% 감소하여서 성능이 더 향상된 것을 확인할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
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• pp.541-547
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• 2007

최근 디지털 컨텐츠의 기하급수적인 증가와 함께 사용자가 접하고 관리해야 하는 파일의 양이 급격히 늘어나고 있으며 이에 따라 폴더의 계층구조가 넓고 깊어지는 현상이 나타나고 있다. 현재 파일시스템은 크게 두 가지 형태로 나누어 볼 수 있는데, 사용자 자신에게 의미 있는(semantic) 계층구조(hierarchical structure)형태의 폴더 내에 파일을 저장하는 방식과 Meta Tag를 사용한 방식이다. 이러한 두 가지 파일시스템을 사용자가 인식하고 Conceptual Model을 형성해 가는 과정에 있어서 사용자의 지리적, 역사적 전통 등의 문화적 요소들이 기저에서 작용하게 된다. 본 연구에서는 각기 다른 문화적 성향을 가지고 있는 사용자 간의 File System을 인식하고 구조화하는데 있어서 차이점이 있을 것이라는 가설을 수립 하였고, 가설을 검증하기 위하여 파일 시스템의 사용 행태를 분류하고, 이러한 행태들이 사용자의 문화적 요소에 따라 어떠한 차이를 보이는지에 대하여 페이퍼 프로토타이핑 등의 기법을 사용하여 실험을 설계 하였다. 또한 이러한 연구모델의 검증을 위하여 파일럿 테스트를 진행하여 실효성 있는 가설검증방법에 대한 모델을 제안하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권4호
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• pp.291-297
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• 2013

최근 월드 와이드 웹(World Wide Web)의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 다양한 정보를 포함하고 있는 웹 페이지들의 양도 엄청나게 증가 하였다. 따라서 웹상에 존재 하고 있는 웹페이지들에 대한 접근을 용이하게 하고, 그룹화를 통한 검색을 가능하게 하기 위해 웹 페이지 분류의 필요성이 대두 되고 있다. 웹 페이지 분류는 기존의 웹 상에 산재 되어 있는 웹페이지들을 비슷한 문서 유형 또는 같은 키워드를 사용하는 문서들의 묶음으로 구분하는 작업을 의미하며, 웹 페이지 분류 기술은 웹페이지 검색, 그룹 검색, 메일 필터링 등의 분야에 응용될 수 있는 기술이다. 하지만 웹상에 존재하는 웹페이지들을 사람이 수동적으로 분류하는 방법으로는 현재 월드 와이드 웹에 존재하는 엄청난 양의 웹페이지들을 처리할 수 없으며, 자동적인 분류 방법 역시 서로 다른 형태로 작성된 웹페이지들을 정확하게 분류할 수 없다는 문제로 인해 한계를 보이고 있다. 본 논문에서는 서로 다른 형태로 작성된 웹 문서들에 대한 부정확한 분류 문제를 해결하기위해 웹페이지에 존재하는 메타 정보를 획득하여 자동적으로 분류하는 메타 태그기반의 자동화된 웹페이지 분류 시스템을 제안하였다.

• 정보관리연구
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• 제42권4호
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• pp.39-58
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• 2011

최신의 학술서비스 유형과 연구데이터 출판 및 서비스를 위한 DataCite 메타데이터 요소를 분석하여 OpenURL 학술서비스 유형을 기술하기 위한 메타태그를 Key/Encoded-Value(KEV) 형식으로 확장제안하였다. 현재의 OpenURL Z39.88 표준의 KEVFormat: Sch-Svc은 문헌중심의 학술서비스 유형 6가지만을 지원하고 있어 연구데이터의 원활한 유통을 위해서는 확장이 필요하다. 본 연구에서는 학술서비스 유형 분석을 위해 Scopus와 Web of Science, NDSL 서비스를 비교 검토하여 8개의 학술서비스 유형을 도출하였다. 또한 연구데이터 기술을 위한 DataCite 컨소시엄의 메타데이터 요소를 집중적으로 분석하여 9개의 대표속성을 도출하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제33권2호
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• pp.235-258
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• 2002

최초의 웹 페이지가 인터넷 상에 올려진 1991년 이래, 인터넷 상의 무수한 웹 사이트 정보검색은 전통적 색인작성 방법과는 상이한 새로운 방법을 개발하고 있다. 본고는 새롭게 발전하는 웹 색인작성에 관한 기초연구로서, 그의 기초가 되는 삽입색인을 살펴보고, 웹 사이트의 정보제공을 위해 필수적인 메타 태그와 웹 색인을 위한 그들의 작성방법을 검토하고, 웹 색인작성에 관한 주요사항을 비교적 상세하게 연구검토하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제43권3호
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• pp.192-202
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• 2017

This study develops a text spam filtering system for Facebook based on two variable categories: keywords learned from Instagram and meta-information of Facebook posts. Since there is no explicit labels for spam/ham posts, we utilize hash tags in Instagram to train classification models. In addition, the filtering accuracy is enhanced by considering meta-information of Facebook posts. To verify the proposed filtering system, we conduct an empirical experiment based on a total of 1,795,067 and 761,861 Facebook and Instagram documents, respectively. Employing random forest as a base classification algorithm, experimental result shows that the proposed filtering system yield 99% and 98% in terms of filtering accuracy and F1-measure, respectively. We expect that the proposed filtering scheme can be applied other web services suffering from massive spam posts but no explicit spam labels are available.