• 동아시아식생활학회지
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• 제27권4호
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• pp.473-476
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• 2017

사회관계망서비스는 많은 분야에서 활용이 되고 있으며, 특히 식품접객업소를 이용한 소비자들이 맛이나 품질, 위생상태에 대한 평가를 사회관계망서비스에 많이 남기고, 이를 바탕으로 다른 소비자들이 이용할 식품접객업소를 선택하는 경향이 뚜렷해지고 있다. 하지만, 이러한 사회관계망서비스상의 식품접객업소에 대한 소비자의 평가와 실질적인 위생상태의 연관성에 대한 평가는 아직 이루어지지 않았다. 따라서, 본 연구는 사회관계망서비스 상의 식품접객업소에 대한 평가와 실제 식품접객업소의 음식 위생 상태와의 연관성을 규명하기 위하여 수행되었다. 국내 대표 포털사이트를 이용하여 식품접객업소를 선정하였으며, 동일 업종에 따라 대중의 평가가 좋은 업소 6곳과 좋지 않은 업소 6곳을 최종 선정하였다. 각 업소에서 제공하는 주 요리 및 반찬에 대한 일반 세균수 및 위생지표세균(대장균군, 대장균)에 대한 오염도 조사를 실시하였다. 일반세균의 검출률과 세균수는 소비자 평가에 따른 차이가 없었다. 하지만, 대장균군의 경우, 소비자 평가가 좋은 업소에서 평균 2.3 log CFU/g(검출률 62.5%), 평가가 좋지 않은 업소에서 평균 3.2 log CFU/g(검출률 70.8%)으로 나타나, 평가가 나쁜 업소에서 오염도가 높은 것을 알 수 있었다. 대장균의 경우도 평가가 나쁜 업소들이 검출률(25%)과 평균 세균수(0.8 log CFU/g)가 평가가 좋은 업소들(검출률: 8.3%, 평균 세균수: 0.5 log CFU/g)보다 높게 나타났다. 종합적으로, 본 연구를 통해 사회관계망서비스 상의 소비자 평가와 식품접객업소의 위생상태가 연관성이 있음을 알 수 있으므로, 이러한 결과를 바탕으로 국내 식품접객업소의 위생상태 점검 및 관리 시 사회관계망서비스 상의 소비자 평가 자료를 활용한다면 좀 더 효율적으로 위생상태 점검 및 관리가 이루어질 수 있을 것으로 판단된다.

• 융합보안논문지
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• 제15권1호
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• pp.83-89
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• 2015

다수의 CCTV(Closed Circuit Television)로 광범위한 지역을 관리하는 보안 감시 시스템에서 시간과 장소에 구애받지 않고 CCTV를 원격으로 실시간 모니터링 할 수 있도록 어플리케이션을 설계 및 구현했다. Xcode를 사용하여 개발된 어플리케이션은 폐쇄적인 중앙 관제 시스템으로부터 안전한 관리자 인터페이스를 제공하는 역할을 한다. 효율적이며 직관적인 인터페이스를 통해 어플리케이션은 중앙관제 시스템에서 제공하는 실시간 상황 알림보고 및 상황 인지 추론 결과를 원격의 관리자에게 전달한다. 사용자의 편의를 위해, 어플리케이션은 이벤트 발생시의 push 알림, SNS(Social Network Service) 연동을 포함한 다양한 기능을 제공한다. 실시간 모니터링을 위해 카메라의 화면을 스트림 해줄 서비스는 Wirecast와 Wowza media server를 이용한다. Wowza stream engine은 실시간 스트리밍을 돕는 개발규격에 맞춘 URL을 제공한다. 이를 통해 모바일에서 실시간 스트리밍 결과를 받아 볼 수 있으며, 그 과정에서 발생되는 자원 소모에 관련된 성능분석을 보였다.

• 산경연구논집
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• 제11권12호
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• pp.7-15
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• 2020

Purpose: This study aims to explore the feasibility of expanding complex wards to provide efficient hospital management and high-quality medical services to local residents of Gangneung Medical Center (GMC). Research Design, Data and Methodology: There are four research designs to achieve the research objectives. We analyzed Big Data for 3 months on Social Network Services (SNS). A questionnaire survey conducted on 219 patients visiting the GMC. Surveys of 20 employees of the GMC applied. The feasibility to expand the GMC ward measured through Focus Group Interview by 12 internal and external experts. Data analysis methods derived from various surveys applied with data mining technique, frequency analysis, and Importance-Performance Analysis methods, and IBM SPSS statistical package program applied for data processing. Results: In the result of the big data analysis, the GMC's recognition on SNS is high. 95.9% of the residents and 100.0% of the employees required the need for the complex ward extension. In the analysis of expert opinion, in the future functions of GMC, specialized care (△3.3) and public medicine (△1.4) increased significantly. Conclusion: GMC's complex ward extension is an urgent and indispensable project to provide efficient hospital management and service quality.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권8호
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• pp.301-308
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• 2015

SNS는 사용자들의 관계 형성을 도와주는 웹 기반의 온라인 플랫폼 서비스이다. 기존의 SNS 사용자들은 이를 이용하기 위해 주로 데스크톱이나 노트북을 이용하였다. 그러나 최근 스마트폰의 보급으로 인해 웹 접근성이 확대되면서 SNS 사용자가 크게 증가하였다. SNS를 이용하는 사용자들은 주로 자신의 일상이나 경험한 일들을 다른 사용자들과 공유한다. 이때 사용자 개인을 하나의 센서로 가정하고 그들이 남긴 콘텐츠를 분석할 수 있다면, 이를 이용해 현실에서 발생한 이벤트를 탐지할 수 있다. 이러한 시도는 이미 많은 연구에서 진행되고 있다. 특히 트위터의 경우 이벤트 탐지에 적합한 구조적 특징들로 인해 관련 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 그러나 대부분이 제한적인 이벤트 탐지 및 이벤트가 발생한 지역을 탐지하는 것에 있어 명확한 한계점을 지니고 있다. 이에 본 논문에서는 트위터에서 언급 빈도가 급증한 지역들을 기반으로 이벤트가 발생한 지역을 실시간으로 탐지하는 TRED(Twitter based Realtime Event-location Detector) 시스템을 제안하였다. 이후 성능평가를 통해 제안하는 시스템이 실시간으로 동작할 수 있는지를 확인하였고, 실제 발생한 이벤트를 탐지함으로써 효율성을 입증하였다. 또한 노이즈 제거를 통한 탐지율 향상을 언급하였으며 향후 보다 높은 성능의 시스템에 대한 가능성을 보였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제15권4호
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• pp.123-142
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• 2010

정보기술 수용 후 행동 즉 정보기술에 대한 지속적 사용여부는 해당 정보기술에 대한 자신의 경험이 의사결정 과정에서 중요한 역할을 하게 된다. 정보기술의 수용과 관련하여 수행된 대부분의 선행연구들은 자신들의 경험에 기초하여 형성된 신념에 기초를 두어 해당 정보기술의 수용여부를 결정하게 되며, 기존의 정보기술 이용 경험으로부터 형성된 친숙성, 사용성, 만족 등이 주로 사용되어 왔다. 최근에 일부 연구들에서는 정보기술의 지속적 사용과정에 잠재의식적 행위에 관심을 보이고 있어 본 연구에서는 정보기술에 대한 이용습관을 지속적 사용과정에 중요한 역할을 수행할 것으로 가정하였다. 이에 본 연구는 최근 많은 사람들이 이용하고 있는 모바일 SNS를 대상으로 하여 기존의 이용경험으로부터 형성된 친숙성, 사용성, 만족 그리고 잠재의식적 행위를 측정하기 위해 이용습관을 각각 설정하였으며, 이들 변수들이 충성도에 어떠한 영향을 미치는지 확인하기 위한 연구가설과 연구모형을 설정하였다. 실증분석 결과 모바일 SNS 이용자들의 경우 기존의 이용경험으로부터 형성된 정보기술에 대한 친숙성, 사용성, 만족 그리고 이용습관이 충성도에 유의적으로 영향을 미치고 있음을 확인하였으며, 특히 이용습관이 매개변수로서의 역할을 수행하고 있음을 확인하였다. 이러한 연구결과는 기존의 정보기술 이용경험으로부터 형성된 여러 특성들과 함께 잠재의식적 행위를 나타내는 이용습관이 매우 중요하게 작용한다는 점을 실증적으로 확인하였다는 의미를 지니고 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권3호
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• pp.289-301
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• 2023

Due to the development and dissemination of modern technology, anyone can easily communicate using services such as social network service (SNS) through a personal computer (PC) or smartphone. The development of these technologies has caused many beneficial effects. At the same time, bad effects also occurred, one of which was the spam problem. Spam refers to unwanted or rejected information received by unspecified users. The continuous exposure of such information to service users creates inconvenience in the user's use of the service, and if filtering is not performed correctly, the quality of service deteriorates. Recently, spammers are creating more malicious spam by distorting the image of spam text so that optical character recognition (OCR)-based spam filters cannot easily detect it. Fortunately, the level of transformation of image spam circulated on social media is not serious yet. However, in the mail system, spammers (the person who sends spam) showed various modifications to the spam image for neutralizing OCR, and therefore, the same situation can happen with spam images on social media. Spammers have been shown to interfere with OCR reading through geometric transformations such as image distortion, noise addition, and blurring. Various techniques have been studied to filter image spam, but at the same time, methods of interfering with image spam identification using obfuscated images are also continuously developing. In this paper, we propose a deep learning-based spam image detection model to improve the existing OCR-based spam image detection performance and compensate for vulnerabilities. The proposed model extracts text features and image features from the image using four sub-models. First, the OCR-based text model extracts the text-related features, whether the image contains spam words, and the word embedding vector from the input image. Then, the convolution neural network-based image model extracts image obfuscation and image feature vectors from the input image. The extracted feature is determined whether it is a spam image by the final spam image classifier. As a result of evaluating the F1-score of the proposed model, the performance was about 14 points higher than the OCR-based spam image detection performance.

• 한국생활과학회지
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• 제22권2호
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• pp.283-300
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• 2013

As one of the most popular forms of social commerce, on-line social commerce can provide many benefits for consumers, such as lower prices, information sharing, and so on. This research attempted to compare the differences of social commerce participation behavior between Korean consumers and Chinese consumers. The paper also studied the effect of demographic factors and individual propensities on consumer's participation behavior, such as the need for cognition, innovativeness, interactivity, reliability, groupism, and price consciousness. The results and conclusions of this research are as follows. First, consumer's individual propensities are different between China and Korea. In general, Korean participants have a higher level of innovativeness and price consciousness and a lower level of groupism than Chinese participants. Second, the influential factors of social commerce website visiting frequency and the participation in social commerce are different between the two countries. In Korea, consumer's age, innovativeness, and price consciousness have evident effects on the visiting frequency of social commerce websites. While in China, consumer's education, job, innovativeness, and groupism are significant.

• 경영정보학연구
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• 제21권1호
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• pp.23-38
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• 2019

소셜 네트워크 서비스(이하 SNS)는 회사의 마케팅 채널로 적극 활용되고 있으며, 회사들의 고객층에 적합한 내용과 어조를 활용하여 주기적으로 SNS 메시지를 작성하는 등 활발한 마케팅을 펼치고 있다. 본 논문에서는 이제까지 간과되었던 SNS 메시지에 내포된 심리적 거리에 초점을 맞춰 전통적인 코더를 활용한 내용 분석(content analysis)과 자연어 처리 기법 및 머신 러닝 방법을 혼합하여 심리적 거리를 측정하는 분석 방법을 연구하였다. SNS 메시지의 심리적 거리 분석을 위해 코더들을 활용하여 내용분석을 수행하였으며, 이와 같은 방법으로 레이블링된 데이터를 자연어 처리 방법을 이용하여 워드 임베딩을 수행함으로써 머신 러닝 수행을 위한 입력 데이터를 마련하였다. 머신 러닝 분석법 중 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 SNS 메시지와 심리적 거리 간의 관계를 학습시켰으며, 마지막으로 테스트 데이터를 이용하여 심리적 거리를 예측함으로써 머신 러닝 분석의 성과를 검증하였다. 심리적 거리측정 방법론 수행 결과, 코더들의 내용분석 결과가 특정 값으로 편향되어 SVM 예측의 민감도와 정밀도가 낮은 결과가 도출되었다. 심리적 거리 응답 비율을 보정하고 코더들의 1차 내용분석 결과 중 답변이 일치한 데이터로 한정지어 머신 러닝을 실행한 결과 심리적 거리 예측의 정확도, 민감도, 특이도, 정밀도 모두 향상되어 심리적 거리가 70% 이상 예측되는 성과를 보였다. 본 연구는 SNS 메시지의 심리적 거리를 측정하는 방법을 제시함으로써 독자와의 심리적 거리를 제어 가능한 전략 요소로 활용 가능하게 할 것이라 기대된다.

• 유통과학연구
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• 제14권4호
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• pp.47-53
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• 2016

Purpose - The objective of this study is to investigate the dynamic relationships among Advertising Cost (AD), Newly Registered Users(NRU), and Buying Users(BU) of Social Network Game(SNG). SNG is getting pervasive mainly due to the rapid growth of mobile game and Social Network Service(SNS). It would be helpful for marketing researchers interested in SNG and related practitioners to understand the changes in AD, NRU, and BU with time as well as the effects on one another in mutual and dynamic way. Research Design, Data, and Methodology - Necessary data were collected from Social Network Game(SNG) company. AD, NRU, and BU are endogenous variables, but new event such as launching (event) and holidays(holiday) are exogenous dummy variables. Vector Auto regression (VAR) model is generally used to examine and capture the dynamic relationships among endogenous variables. VAR model can easily capture dynamic and endogenous relationships among time-series variables. Vector Auto regression with Exogenous variables(VARX) is a model in which exogenous variables are added to VAR. To investigate this study, VARX is applied. Result - By estimating the VARX model, the author finds that the past periods' NRU affect negatively and significantly the present AD, and past periods' BU have a positive and significant impact on the increase of AD. In addition, the author shows that the past periods' AD and BU have a positive and significant effect on the increase of NRU, and the past periods' AD affect positively and significantly BU. While the impact of AD on NRU happens after 3 or 4 days (carryover effect), that of AD on BU comes about within just 1 or 2 days (immediate effect). The effect of BU on NRU can be considered as word of mouth (WOM effect). Therefore, SNG companies can obtain not only the growth of revenue but also the increase of NRU by increasing BU. Through those results, the author can also find that there are significant interactions between endogenous variables. Conclusion - This study intends to investigate endogenous and dynamic relationships between AD, NRU, and BU. They also give managerial implications to practitioners for SNS and SNG firms. Through this study, it is found that there exist significant interactions and dynamic relationships between those three endogenous variables. The results of this study can have meaningful implications for practitioners and researchers of SNG. This research is unique in that it deals with "actual" field data and intend to find "actual" relationships among variables unlike other related existing studies which intend to investigate psychological factors affecting the intention of game usage and the intention of purchasing game items. This study is also meaningful by showing that the increase of BU can be a good strategy for "killing birds with one stone" (i.e., revenue growth and NRU increase). Although there are some limitations related with future research topics, this research contributes to the current research on SNG marketing in the above mentioned ways.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.57-79
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• 2016

최근 소셜 네트워크 서비스는 소비자와의 관계 마케팅 확산 및 확장을 위한 중요한 채널로 인식되며 많은 관심을 받고 있다. 기업이 온라인 환경에서 성공하기 위해서는 기업과 고객 사이의 관계 구축뿐만 아니라 고객들 간의 관계에 초점을 맞출 필요가 있다. 본 연구에서는 페이스북 팬 페이지에 참여하는 사용자들 사이의 네트워크를 분석하여 기업의 비즈니스 성과에 고객 간 네트워크의 구조적 특성이 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 네트워크 데이터는 코스피 상장 기업 가운데 페이스북 팬 페이지에 100개 이상의 게시글을 올린 54개 기업으로부터 수집하였으며, 수집된 네트워크 데이터는 각 사용자를 노드로 하고 동일한 마케팅 활동에 대해 참여한 사용자간의 관계를 링크로 한 원모드 비방향 이진 네트워크(one-mode undirected binary network)이다. 본 연구에서는 이러한 네트워크 데이터를 핸들링하여 사용자들 간의 활동 관계를 분석할 수 있는 네트워크 지표(밀도, 글로벌 클러스터링 계수, 최단거리평균, 직경)를 도출하였으며, 이러한 고객 간 네트워크의 구조적 특징을 파악할 수 있는 지표와 기업의 과거실적(순이익), 그리고 미래 예측성과(토빈의 Q) 간의 관계를 분석하였다. 본 연구는 학문적 관점에서 소셜 미디어 채널을 비즈니스 관점에서 연구하려는 연구자들에게 소셜네트워크분석 방법을 통한 새로운 접근법을 제시한다. 실무적인 관점에서 본 연구는 소셜미디어를 통해 마케팅 활동을 수행하려는 기업의 관리자들에게 네트워크의 지표를 이용한 지능형 마케팅 서비스를 수행할 수 있는 토대를 제공할 것으로 기대한다.