Coupled schemes between service-oriented architecture (SOA) and Web 2.0 have recently been researched. Web-based content providers and telecommunications company (Telecom) based Internet protocol television (IPTV) providers have struggled against each other to accommodate more three-screen service subscribers. Since the advent of Web 2.0, more abundant reproduced content can be circulated. However, because according to increasing device's resolution and content formats IPTV providers transcode content in advance, network bandwidth, storage and operation costs for content management systems (CMSs) are wasted. In this paper, we present a user centric CMS for open IPTV, which integrates SOA and Web 2.0. Considering content popularity based on a Zipf-like distribution to solve these problems, we analyze the performance between the user centric CMS and the conventional Web syndication system for normalized costs. Based on the user centric CMS, we implement a social Web TV with device-aware function, which can aggregate, transcode, and deploy content over social networking service independently.
급변하는 모바일 환경에서 스마트폰을 비롯한 모바일 기기는 엔터테인먼트, 비즈니스, 정보서비스 등 사용자들의 삶의 방식을 직접적으로 변화시키는 핵심 도구로써의 역할을 하고 있다. 모바일 서비스 중 특히 사용자의 위치정보를 활용하여 서비스를 제공하는 위치기반 서비스(Location Based Service)는 검색, 증강현실, 모바일 SNS(Social Network Service), 게임 등의 다른 서비스 및 콘텐츠와 결합하여 사용자의 다양한 요구를 충족시키며 주요 서비스로 자리 잡아 가고 있다. 본 논문에서는 모바일 서비스가 갖는 잠재적 가능성을 이용하여 모바일 기기의 사용성을 증대시키며, 서비스의 복잡성을 해결하기 위하여 복잡한 태스크를 숨기고 사용자를 대신하여 프로세스를 수행시킬 수 있는 방안에 중점을 둔다. 사용자의 의도 혹은 선호도를 파악하여 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하는 PA(Personal Assistant) 에이전트의 개념을 모바일 환경에 적용하기 위한 기법을 제시한다. 사용자의 선호도를 파악하고 개인화된 서비스를 제공하기 위하여 클러스터링 알고리즘과 데이터 분류 알고리즘을 사용하였다. 실험을 통하여 사용자 패턴별로 생성한 클러스터에 분류 알고리즘을 적용한 결과에 대한 분류정확도를 측정하였으며, 제안한 기법의 클러스터별 분류 정확도는 기존의 기법과 비교하여 17.42% 증가하였다.
예비유아교사에게 SNS와 Community를 활용한 반복학습을 수업에 적용하여 강의만족도, 자기효능감, 수업이해도에 대한 효과성을 검증하였다. 대학교육현장에서 이루어지고 있는 교수자 주도적 전통적인 오프라인 강의에 SNS & Community를 활용한 반복학습 모형은 선행조직자를 통한 혼자 생각해보기, 수업도입 시 발표를 통한 함께 생각해보기, 수업종료 후 커뮤니티 활동을 통한 생각나누기로 나누어 적용하였다. 교수자가 수업이전 SNS를 발송으로 반복학습이 시작되지만 이후 학습자 스스로 자기주도적인 학습활동을 진행하게 된다. 이에 강의에 대한 만족도 증대 및 교육학에 대한 이해도가 높아졌으며 자기효능감에 긍정적인 영향을 미쳤다. 이에 기초수학능력이 필요한 전문대학 학습자들에게 교수자들이 활용할 수 있는 SNS와 Community를 활용한 수업방법을 제시하고자 한다.
최근 들어 다양한 SNS(Social Network Service)에 대한 이해와 분석을 위해 가장 중요한 두 종류의 망인 small-world와 scale-free망에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 두 개의 입력 파라미터를 적절히 조정함으로서 small-world 망, scale-free 망 혹은 두 개의 성질을 동시에 모두 갖는 망을 생성 할 수 있는 보다 일반화된 망 생성 방법을 제안하였다. 두개의 입력 파라미터중 하나는 small-world 성질을 나태내주는 파라미터고 다른 하나는 scale-free와 small-world 성질 모두를 나타내주는 파라미터다. Small-world와 scale-free를 나타내주는 망의 성질로 군집계수, 평균 최단거리 그리고 power-law 상수를 이용하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 사용하면 small-world 망과 scale-free 망의 성질과 관계에 대한 보다 명확한 이해를 할 수 있다. 다양한 여러 예제들을 통하여 두 개의 입력 파라미터들이 군집계수, 평균 최단거리 그리고 power-law 상수에 미치는 영향을 검증하였다. 이를 통해 어떠한 입력 파라미터들의 조합이 small-world 망, scale-free 망 혹은 두 개의 성질을 모두 갖는 망을 생성 할 수 있는지를 조사하였다.
Focusing on the emerging influencer market of SNS (Social Network Service), This study attempts to clarify the priority of Influencer characteristics when the customer decided to purchase products through the promotion of influencers. Since the influencer marketing differs from the Online information source marketing, this study has an academic implication in that integrated the influence of the characteristics of the Online information sources and the characteristics of SNS contents. For this purpose, through the literature research on Information sources and Influencers, the characteristics of influencers were reconstructed and priorities were derived using the AHP (Analytic Hierarchy Process) technique. The upper layer of the AHP structure was set to expertise, trustworthiness, social attractiveness, and content attractiveness, and the lower layer structured the model with 13 subfactors. The results are summarized as follows. First, in the result of combining the importance of the $1^{st}$ and $2^{nd}$ classes, the detailed factors of expertise and trustworthiness, ranked from the top to six, are largely influenced in purchasing decisions in influencer marketing. Second, content attractiveness is the third rank in the $1^{st}$ layer. Influencer marketing shows that content is more important than social attractiveness. Besides, the $7^{th}$ to $9^{th}$ positions of the overall rankings accounted for visual information, storytelling, and external attractiveness, which are the details of content attractiveness, and it is confirmed that it is more effective for influencer marketing to emphasize content attractiveness than social attractiveness. Although the influencer marketing differs from the existing information marketing, this study has an academic implication in that integrated the influence of the characteristics of the source and the characteristics of the contents.
소셜 네트워크 서비스는 실시간 정보 공유의 새로운 매개체로 각광을 받고 있다. 하지만 소셜 네트워크를 통해 공유되는 정보는 사용자의 신분이나 생활 패턴 등을 노출시킬 수 있는 민감한 정보가 포함되어 있기 때문에 사용자의 프라이버시 침해가 빈번히 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 소셜 네트워크 환경에서 프라이버시를 보호하는 데이터 공유 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크에 적합한 프라이버시 보존 데이터 공유 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 암호화된 데이터에서 검색자가 선택한 키워드가 모두 포함되어 있는 데이터를 검색할 수 있으며, 스토리지 서버에 대한 접근 권한을 부여받은 사용자는 누구나 데이터를 저장하고 검색할 수 있다. 또한 동적 환경인 소셜 네트워크의 특징에 적합하도록 효율적인 가입/탈퇴 기능을 제공한다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권4호
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pp.223-232
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2023
The purpose of this study is to determine the impact of social network sports community consciousness on loyalty and sports attitude. In order to achieve this research purpose, the population of the study was selected as adult men and women over the age of 20 who are active in the social network sports community in 2022. The sampling method used cluster random sampling to select a total of 300 people, 150 men and 150 women, as research subjects. The survey tool used was the questionnaire method, and the questionnaire whose reliability and validity had been verified in previous studies at home and abroad was used by requoting, modifying, or supplementing it to suit the purpose of this study. It was also structured on a 5-point scale. Frequency analysis, factor analysis, reliability analysis, simple regression analysis, and multiple regression analysis were performed on the collected data using the statistical program SPSS Windows 20.0 Version. The results obtained through this process are as follows. First, social network sports community consciousness was found to have a partial effect on loyalty. Second, social network sports community consciousness was found to have a partial effect on sports attitudes. Third, social network sports community loyalty was found to have a partial effect on sports attitudes. Considering these results, various activities such as decision-making process, relationship formation, and opinion expression of modern people are carried out by the O-line community. In addition, while in the past it was a format that led from offline activities to online activities, currently, there are more and more formats that lead from online activities to offline activities. Therefore, modern people's SNS sports community activities provide many experiences, which creates a sense of community and sports attitudes are formed based on this. This can be said to lead to loyal activities.
최근 들어 온라인 쇼핑몰과 SNS(Social Network Service)가 결합한 새로운 쇼핑방식인 소셜쇼핑(social shopping)과 소셜커머스(social commerce)가 핫이슈가 되었다. 소셜커머스는 이전에 존재하지 않던 수요를 창출해 낼 수 있다는 점에서 공동구매와는 전혀 다른 새로운 상거래방식이다. 소셜커머스는 50% 이상의 가격할인율과 특정 거래조건(품목, 거래가능 시간, 사용기간, 물량 등)의 제약을 통해 관심의 경제(economy of attention)를 극대화한 수익모델이라 할 수 있다. 본 연구에서는 소셜커머스에서 가격할인과 소비자들의 제품에 대한 지각된 위험은 충동구매에 어떤 영향을 미치는지에 대해서 검토하고자 하였다.
최근 소설 네트워크 서비스(Social Netwrok Services)를 활용한 소설 태깅 서비스에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 특히 태그 기술을 이용한 협력적 태깅 시스템(collaborative tagging system)은 북마크, 문서, 사진, 동영상과 같은 웹 자원을 조직화하고 공유할 수 있는 수단으로 제공하고 있다. 그러나 광고 홍보 목적을 가진 스패머들은 콘텐츠와 관련 없는 태그를 달아 놓아 검색 키워드와 무관한 결과 값이 검색되어 웹 검색 서비스를 이용하는 사용자들에게 불편을 주고 있다. 따라서 본 연구에서는 콘텐츠와 태그의 연관성을 높이기 위해 태그에 일반 사용자가 유사도를 입력할 수 있는 추천 시스템을 적용하여 순위 조작 방지방법을 제안하였다.
최근 트위터, 페이스북과 같은 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service : SNS)가 활성화됨에 따라 서비스 사용자들에 의해 작성된 막대한 텍스트들로부터 의미 있는 정보를 찾기 위한 연구가 많은 주목을 받고 있다. 특히 문장에 담겨 있는 감정은 활용 범위가 매우 넓은 정보로서 문장에 대한 감정을 분류하는 일은 매우 유용한 일이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 문장의 감정을 분류하기 위해 문장에 포함되어 있는 형식적 어휘 정보와 이모티콘이나 인터넷 용어와 같은 온라인상에서 많이 이용되는 다양한 형태의 비형식적 어휘 정보를 이용한 새로운 문장 감정 분류 방법을 제안한다. 기존에는 문장의 감정을 분류하기 위해 사전을 기반으로 한 형식적 어휘 정보를 이용했지만, 최근 인터넷 사용자들은 인터넷 용어나 이모티콘과 같은 비형식적 어휘를 많이 사용해 기존의 형식적 어휘 정보만으로는 정확한 감정 분류가 어렵다. 제안한 방법은 형식적 어휘 정보와 비형식적 어휘 정보를 이용해 다양한 형태의 어휘를 포함하는 인터넷 상의 문장들에 대해 보다 정확한 감정 분류 결과를 보여준다. 또한, 같은 어휘라도 도메인별로 다른 감정을 나타내는 경우가 많으므로 제안한 방법에서는 도메인별로 다른 감정 어휘정보를 이용했다. 각 감정 어휘 정보를 통해 특징벡터로 표현된 문장은 Support Vector Machine(SVM) 분류 방법을 통해 감정을 분류하고 그 성능을 평가했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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