• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권5호
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• pp.1020-1033
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• 2021

Nowadays, online or mobile social network services (SNS) are very popular and widely spread in our society and daily lives to instantly share, disseminate, and search information. In particular, SNS such as YouTube, Flickr, Facebook, and Amazon allow users to upload billions of images or videos and also provide a number of multimedia information to users. Information retrieval in multimedia-rich SNS is very useful but challenging task. Content-based media retrieval (CBMR) is the process of obtaining the relevant image or video objects for a given query from a collection of information sources. However, CBMR suffers from the dimensionality curse due to inherent high dimensionality features of media data. This paper investigates the effectiveness of the kernel trick in CBMR, specifically, the kernel principal component analysis (KPCA) for dimensionality reduction. KPCA is a nonlinear extension of linear principal component analysis (LPCA) to discovering nonlinear embeddings using the kernel trick. The fundamental idea of KPCA is mapping the input data into a highdimensional feature space through a nonlinear kernel function and then computing the principal components on that mapped space. This paper investigates the potential of KPCA in CBMR for feature extraction or dimensionality reduction. Using the Gaussian kernel in our experiments, we compute the principal components of an image dataset in the transformed space and then we use them as new feature dimensions for the image dataset. Moreover, KPCA can be applied to other many domains including CBMR, where LPCA has been used to extract features and where the nonlinear extension would be effective. Our results from extensive experiments demonstrate that the potential of KPCA is very encouraging compared with LPCA in CBMR.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권3호
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• pp.145-157
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• 2018

동일한 관심사를 갖는 개인 또는 그룹에서 생성 및 공유한 정보를 선별하여 제공하는 소셜큐레이션 서비스는, 최근 많이 사용되고 있는 SNS 기반 채팅 기능과 접목될 경우 시너지적 효과를 기대할 수 있다. 특히 이러한 기술이 제품 및 서비스를 판매하는 인터넷 쇼핑몰에 적용될 경우, 구매자는 채팅을 통해 보다 신뢰할 수 있는 정보를 실시간으로 제공받을 수 있으며, 판매자는 자사 제품 및 서비스에 관심을 갖는 고객에게 차별적이고 풍부한 정보를 지속적으로 제공할 수 있다. 본 연구는 소셜 큐레이션 서비스를 채팅 기반으로 제공하는 대화형 상거래 플랫폼을 제시한다. 제시된 상거래 플랫폼은 상점 및 상품별로 채팅 채널을 구성하여 상점 및 브랜드, 그리고 세부 상품에 대한 신규 및 기존 고객의 문의에 실시간으로 대응할 수 있고, 해당 채널에 가입된 고객에게 차별화된 판매전략을 지속적으로 구사할 수 있도록 구성되었다. 특히 MongoDB를 이용하여 채널별 수록된 정보와 채팅 내역이 반영구적으로 저장 및 보관되도록 하여, 구매자가 언제든 해당 채널에 수록된 제품 정보와 채팅 내역을 검색 및 참고할 수 있도록 구성하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.92-101
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• 2017

소셜 네트워크 사이트는 전자상거래에서 사용자 그룹의 특성을 이용하며, 사이트를 기반으로 사용자에게 더 많은 가치를 창출할 수 있다. 그러므로 본 연구는 중국에서 회원 수가 가장 많은 소셜 네트워크 사이트인 웨이보(Weibo) 사용자를 대상으로 한다. 중국 소셜 네트워크 서비스(SNS; Social Network Service)의 발전 현황을 통해 소비자 구매의도에 영향을 미치는 SNS 정보요인을 도출해 보고자 한다. 본 연구는 댓글 수, 소비자 관여도, 소비자 소구방식 정도가 각각 소비자 구매의도에 유의한 차이가 있는지와 댓글수와 소구 방식이 서로 교호 작용하는 바탕에서 소비자 구매의도에 차이가 있는지에 대해 연구했다. 이를 위해 SNS를 이용하는 사용자를 대상으로 온라인 설문조사를 통해 400명의 샘플을 확보하였다. 응답자들에 대해 SPSS21 통계패키지를 이용하여 신뢰성 분석, 타당성 분석, 그리고 독립표본 t-검정, 이원배치 분산분석을 수행했다. 연구결과, 댓글 수 정도와 이성적인 소구방식은 소비자 구매의도에 대해서 유의한 차이가 있었다. 소비자들은 구매 관여도의 조절에 따라 댓글 수 정도가 구매의도에 차이가 있음을 보여 주었고, 정보 소구방식은 차이가 없다는 것을 발견했다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1975-1976
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• 2011

소셜네트워크의 등장은 기업 환경에도 많은 변화를 가져오고 있다. 초기의 기업 소셜네트워크서비스(SNS)는 자사 고객들과의 커뮤니케이션 채널로 활용되었지만, 최근의 기업 SNS는 자사내의 조직강화 수단으로 인식되기 시작하고 있다. 직원들의 수평적인 아이디어 뱅크와 인맥 형성(Human networks)을 위해서 많은 기업들이 SNS 활용을 시도하고 있다. 기업 SNS의 활용도가 높아지기 위해서는 Anywhere, Anytime 접근 환경이 지원되어야 한다. 기존 SNS 활용도를 폭발적으로 증가시킨 스마트폰과 같은 모바일 단말 지원도 기업 SNS에서도 이루어져야 한다. 그러나, 모바일 단말은 PC와 같은 기존 사용자 환경에 비해서 보안적으로 많은 취약점을 갖고 있다. 이 논문에서는 기업 SNS에모바일 단말 활용 시 대두될 수 있는 보안 취약성을 점검하고, 그에 대한 대응책을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.223-224
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• 2014

최근 빅데이터 시대에 다가와서 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)가 중요한 정보 공유의 수단으로 발전함에 따라 그에 따른 예측분석, 동향분석, 이슈탐지 등이 증가하고 있으며, 콘텐츠 분야에서 빅데이터 기법 사례가 증가하는 추세이다. 모바일기기 보급이 빠르게 확산되면서 SNS 활성화와 함께 많은 양의 데이터가 증가하고 있으며, 인스타그램과 같은 해시태그 사용 가능 SNS 서비스에서 해시태그의 동시출현은 해시태그만의 연관성이 있음을 의미한다. 본 논문에서는 대상 SNS의 동시출현 해시태그를 분석하기 위해 발생되는 데이터를 가지고 현재 트렌드에 맞게 분석하여 정보를 제공하는 방법을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.111-114
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• 2019

최근 봇넷(Botnet)은 PC 뿐만 아니라 IoT 기기를 대상으로 확대되어 구축되고 있으며, 최신 기술들이 적용되면서 탐지와 방어가 어렵도록 구축되고 있다. 특히, 해커와 테러범 사이에서 많이 활용되는 정보 은닉 기술인 스테가노그래피(Steganography)가 적용된 Botnet(Stego-botnet)이 출현하였는데, 기존의 Botnet 형태와는 달리 SNS 환경을 Botnet 개체 사이의 통신 기반으로 활용하며 Steganography 기술로 통신 내용을 숨겨 탐지가 어렵기 때문에 그 위험성과 피해가 심각할 수 있다. 본 논문에서는 SNS 환경에서의 Steganography 기반 Botnet 구축 가능성을 조사하고, 실제로 카카오톡을 활용한 Steganography 기반 Botnet 통신 가능성을 실험한 후 결과를 제시하며, Steganography 기반 Botnet에 대한 탐지 및 역추적 방안을 간략히 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.332-335
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• 2010

Web 2.0 이 도래한 이후 SNS(Social Network Service)에 대한 관심이 널리 퍼짐에 따라 인터넷 사용자들은 SNS 를 통하여 수 많은 정보를 교류하고 있다. SNS 에서는 사용자들을 중심으로 수많은 메시지가 생성되고 있으며, 그러한 메시지에는 사람들의 성향이 그대로 묻어 있다. 수많은 사람들이 만들어내는 메시지들은 매우 방대하며 의미 있고 실속 있는 다양한 개인 정보를 담고 있다. 본 논문에서는 트위터를 이용하여 특정 사용자 중심의 네트워크에서 생성되는 메시지들을 집단지성의 측면에서 수집, 분석하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 사용자 주변에서 오가는 키워드들을 찾아내고, 그런 키워드를 생성하고 있는 사람들이 누구인지를 알아본다. 그 결과 한 사용자 주변에 분포되어 있는 집단들의 특성을 알아볼 수 있다. 특정 사용자 주변에는 어떠한 집단이 있는지 알 수 있고, 그 집단들의 연관성을 분석한다면 이는 마케팅, 서비스 차원의 사회 여러 분야에서 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.1469-1470
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• 2010

현대 사회의 무선 서비스 매체로 스마트 폰이 부상되고 있는 가운데 다양한 서비스들이 융복합된 모바일 서비스들이 소개되고 있다. 특히 모바일 SNS (Social Network Service)는 위치 기반으로 실세계 내의 인적 네트워크를 극대화 가능한 서비스로 주목받고 있다. 본 논문에서는 트위터의 Twitter4j OpenAPI를 이용하여 안드로이드 기반의 모바일 SNS와 증강현실 응용 연동 시 효율적 인터페이스를 위하여 CameraPreview기반의 SNS 인터페이스를 구현하였다. 일반적인 브라우저 기반의 SNS와는 달리 구현된 시스템의 인터페이스는 사용자에게 SNS 이용 중 현실 세계에 대한 뷰를 제공함으로 차후 현실세계의 데이터 파싱과 입력 및 실시간적 증강 현실 응용 연동의 가능성을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1154-1157
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• 2011

최근 급속도로 확산되고 있는 스마트폰 기반의 SNS(Social Network Service)들은 정보수집 및 의사소통, 혹은 엔터테인먼트 기능 제공을 통해 사용자에게 유용한 도구로 자리 잡고 있다. 본 논문에서는 홈 네트워크 기반의 에너지 관리 시스템을 이용하여 사용 그룹간의 경쟁심을 유발할 수 있는 모바일 SNS를 설계하고자 한다. 이를 위해, 소셜미디어의 기능 블럭을 토대로 에너지 관리를 위한 서비스 요구사항을 정의하고, 에너지 절약을 유도할 수 있는 모니터링 요소를 추출하여 그룹 간에 에너지 소비량을 실시간으로 공유할 수 있는 SNS를 설계한다. 이는 단순한 정보의 확산 및 수집을 목적으로 사용하는 SNS가 아닌, 장기적인 경제효과와 에너지 절약이라는 공익성까지 갖춘 새로운 목적의 SNS 개발을 의미한다.

• 융합정보논문지
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• 제9권11호
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• pp.81-91
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• 2019

대중들의 소통의 창구로 자리매김 하고 있는 소셜 네트워크 서비스(SNS)에 작성된 글은 감성을 많이 포함하고 있다는 특징을 갖고 있다. 그 중 트위터는 공개 Application Programming Interface(API)를 통한 데이터의 수집이 편리하다는 장점을 지니고 있다. 본 논문에서는 트위터 상에 표현된 사용자들의 감성 정보를 통해 사회적 이슈를 분석하고 마케팅 분야 활용 가능성을 제시한다. 이는 국민 또는 소비자의 의견과 반응을 필요로 하는 정부, 기업 등에 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 최근 사회적 이슈에 대한 트위터 텍스트 데이터를 긍정 또는 부정으로 분류하여 질적 분석을 제공하였고, 각 트윗의 좋아요 수, 리트윗 수 등에 대한 상관관계 분석을 통해 양적분석을 제공하였다. 질적 분석의 결과로 국민의 지지를 얻기 위해 관세정책을 홍보하고, 버즈 사용자에게는 기술적 편의를 제공할 것을 제안하였다. 양적 분석의 결과, 트위터 사용자들의 관심을 끌기 위해서는 긍정적인 트윗을 짧고 간단하게 작성해야 함을 밝혔다. 데이터의 수집 기간이 짧고, 단 두 가지의 키워드만을 분석하여 일반화 가능성이 떨어지는 한계를 가져 향후, 보다 긴 기간의 다양한 사회적 이슈를 분석할 예정이다.