• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권3호
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• pp.223-230
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• 2020

Companies have made an investment of cost and time to optimize processing of a new business model in a cloud environment, applying collaboration technology utilizing business processes in a social network. The collaborative processing method changed from traditional BPM to the cloud and a mobile cloud environment. We proposed a collaborative system for operating processes in social networks using MOXMDR-DAI+ (eXtended Metadata Registry-Data Access & Integration based multimedia ontology). The system operating cloud-based collaborative processes in application of MOXMDR-DAI+, which was suitable for data interoperation. MOXMDR-DAI+ applied to this system was an agent effectively supporting access and integration between multimedia content metadata schema and instance, which were necessary for data interoperation, of individual local system in the cloud environment, operating collaborative processes in the social network. In operating the social network-based collaborative processes, there occurred heterogeneousness such as schema structure and semantic collision due to queries in the processes and unit conversion between instances. It aimed to solve the occurrence of heterogeneousness in the process of metadata mapping using MOXMDR-DAI+ in the system. The system proposed in this study can visualize business processes. And it makes it easier to operate the collaboration process through mobile support. Real-time status monitoring of the operation process is possible through the dashboard, and it is possible to perform a collaborative process through expert search using a community in a social network environment.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권5호
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• pp.390-394
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• 2009

시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크는 다양한 분야에서 높은 활용성을 가진다. 본 논문에서는 FOAF 기반 소셜 네트워크에 대하여 다양한 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 네트워크 내의 전문가를 추천하는 시스템을 제안한다. 분석 시스템은 SparQL, RDFS 추론, 그리고 시각화 도구를 이용하여 온톨로지 기반 소셜 네트워크에 대한 효과적인 활용 방안을 제시한다. 그리고 이러한 분석 시스템을 실제 소셜 네트워크에 적용시켜 Centrality, Small world, Scale free 특성 등의 다양한 분석을 수행하고, 특정 분야에 대한 전문가를 분석하는 방법을 제시한다. 이러한 활용방법은 마케팅, 조직 관리, 지식 경영 시스템 등 다양한 분야에서 이용될 것으로 기대한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권3호
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• pp.1168-1188
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• 2018

Social Network Aggregators are used to maintain and manage manifold accounts over multiple online social networks. Displaying the Activity feed for each social network on a common dashboard has been the status quo of social aggregators for long, however retrieving the desired data from various social networks is a major concern. A user inputs the query desiring the specific outcome from the social networks. Since the intention of the query is solely known by user, therefore the output of the query may not be as per user's expectation unless the system considers 'user-centric' factors. Moreover, the quality of solution depends on these user-centric factors, the user inclination and the nature of the network as well. Thus, there is a need for a system that understands the user's intent serving structured objects. Further, choosing the best execution and optimal ranking functions is also a high priority concern. The current work finds motivation from the above requirements and thus proposes the design of a query processing system to retrieve information from social network that extracts user's intent from various social networks. For further improvements in the research the machine learning techniques are incorporated such as Latent Dirichlet Algorithm (LDA) and Ranking Algorithm to improve the query results and fetch the information using data mining techniques.The proposed framework uniquely contributes a user-centric query retrieval model based on natural language and it is worth mentioning that the proposed framework is efficient when compared on temporal metrics. The proposed Query Processing System to Retrieve Information from Social Network (QPSSN) will increase the discoverability of the user, helps the businesses to collaboratively execute promotions, determine new networks and people. It is an innovative approach to investigate the new aspects of social network. The proposed model offers a significant breakthrough scoring up to precision and recall respectively.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.903-905
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• 2012

최근 증강현실(Augmented Reality, AR)에 대한 연구가 활발히 진행 중이고, 소셜 네트워크 시스템(Social Network System)에 증강현실 기능의 추가 필요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크를 위한 GPS기반 증강현실 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 페이스북(facebook)에서 친구 목록을 자동으로 동기화하여 최근 체크인 좌표를 추가하고, AR을 이용하여 추가된 위치 좌표를 실제 환경에서 표현하는 시스템이다. 기존 이용자들이 사용했던 마커 기반 AR 시스템은 핸드 장치 구동에 필요한 프로세싱 빈도와 저장 공간의 소모가 많다. 위치 기반 AR 어플리케이션은 기존 마커기반 AR 시스템의 단점을 해결 할 수 있다. 따라서, 본 논문의 시스템은 향후 iOS 핸드 장치를 가지고 있는 사용자가 GPS기반 AR 시스템은 Wifi와 4G 네트워크에 대해 최적의 속도를 자동으로 검색하여 사용하여 소셜 네트워크 서비스의 제공이 가능하다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.43-52
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• 2013

Pervasive computing and social network are good resources in recommendation method. Collaborative filtering is one of the most popular recommendation methods, but it has some limitations such as rating sparsity. Moreover, it does not consider social network in pervasive computing environment. We propose an effective proactive friend recommendation method using social network and contexts in pervasive computing environment. In collaborative filtering method, users need to rate sufficient number of items. However, many users don't rate items sufficiently, because the rating information must be manually input into system. We solve the rating sparsity problem in the collaboration filtering method by using contexts. Our method considers both a static and a dynamic friendship using contexts and social network. It makes more effective recommendation. This paper describes a new friend recommendation method and then presents a music friend scenario. Our work will help e-commerce recommendation system using collaborative filtering and friend recommendation applications in social network services.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제6권2호
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• pp.34-50
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• 2017

This study delved into the effects of labor union members' social media utilization for the formation of labor union social capital. Specifically, this study aimed to identify the effects of labor union-related social media use and participation on the labor union's social capital formation through quantitative and qualitative research. It set up trust, network, and participation as social capital components and as dependent variables. Network, in particular, was divided into bonding and bridging aspect. There is the correlation between labor union-related social media use and the formation of labor union social capital. As participation in the group type social media operated by a labor union becomes more active, evaluation on labor union social capital throughout trust, network, and participation is higher. Especially, the correlation between bonding network and bridging network was high. This proves that a labor union's bond enhancement does not result in the labor union's selfishness, but it can build a cooperative system with an external network.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.35-43
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• 2013

SNS와 스마트 기기가 보편화 되면서, 뉴미디어로 떠오르고 있는 팟캐스트 이용자가 계속적으로 증가함에 따라 전문 검색서비스의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 사용자들이 팟캐스트를 검색할 때, 사용자들의 소셜 네트워크 정보를 이용하여 관심도가 높을만한 팟캐스트를 추천하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안한 소셜 네트워크 기반 팟캐스트 검색시스템(PODSSO)은 필요한 팟캐스트 정보만을 웹에서 수집하고, 사용자들의 소설 네트워크를 분석하여, 사용자들에게 보다 신뢰성 있고 관심있는 팟캐스트 검색 결과를 얻을 수 있게 해준다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제16권2호
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• pp.95-118
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• 2011

본 연구는 다음과 같은 연구목적을 가진다. 첫째, 프랜차이즈 시스템에서 사회연결망 밀도와 중앙성이 가맹점의 가맹본부와의 정보공유와 다른 가맹점들과의 정보공유에 미치는 영향에 대한 관계를 실증적으로 밝히고자 한다. 둘째, 앞서 제시한 관계들에 있어 가맹점과 가맹본부 간의 유대강도의 조절역할을 하는지에 대하여 탐색적으로 확인하고자 한다. 셋째, 실증분석의 결과를 토대로 학문적 실무적 시사점을 제시하고자 한다. 본 연구는 실증분석을 하기 위하여 부산지역에 소재한 프랜차이즈 가맹점들을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 설문응답의 신뢰성을 높이기 위해서 가맹점의 점주와 점장을 중심으로 설문조사 하였다. 회수된 설문지는 총 200부이며, 이 중 무성의하게 응답한 11부를 제외한 189부를 실증분석에 사용하였다. 평균변환법과 위계적 다중회귀분석법을 사용하여 가설들을 검증한 결과는 다음과 같다. 첫째, 정보공유 대상이 가맹본부인 경우 사회연결망 중앙성, 유대강도, 밀도 및 중앙성과 유대강도의 상호작용이 정보공유에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 정보공유 대상이 다른 가맹점인 경우 사회연결망 중앙성이 정보공유에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 실증분석 결과를 토대로 학문적 실무적 시사점과 본 연구의 한계점 및 향후 과제를 제시하였다.

• 정보관리연구
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• 제40권1호
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• pp.199-215
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• 2009

개방, 참여, 공유에 기반한 웹 2.0 사상이 다양한 분야로 빠르게 확산되고 있으며, 개인화 기능인 추천시스템과 소셜 네트워크에 관한 연구가 활발하다. 추천시스템과 소셜 네트워크의 경우 각기 다른 영역에서 독자적으로 발전하여왔으며 이들을 융합한 새로운 형태의 서비스모델에 대한 연구는 미미한 실정이다. 본 논문에서는 이용로그, 개인프로파일, 북마크 등을 분석하여 자신과 유사한 분야를 연구하는 연구자를 지능적으로 추천하여 효율적으로 소셜 네트워크를 구성할 수 있는 연구자연결망을 구축하였다. 이를 통해 기존 소셜 네트워크 문제인 초기 네트워크 구축의 어려움과 이용자들의 소극적인 참여로 인한 네트워크 확장성 문제를 해결하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.762-767
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• 2013

최근 증강현실(Augmented Reality, AR)에 대한 연구가 활발히 진행 중이고, 소셜 네트워크 시스템(Social Network System)에 증강현실 기능의 추가 필요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크를 위한 GPS기반 증강현실 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 페이스북(facebook)에서 친구 목록을 자동으로 동기화하여 최근 체크인 좌표를 추가하고, AR을 이용하여 추가된 위치 좌표를 실제 환경에서 표현하는 시스템이다. 기존 이용자들이 사용했던 마커기반 AR 시스템은 핸드 장치 구동에 필요한 프로세싱 빈도와 저장 공간의 소모가 많다. 그러나, 위치기반 AR어플리케이션은 기존 마커기반 AR 시스템의 단점을 해결 할 수 있다. 따라서, 본 논문의 시스템은 향후 iOS 핸드 장치를 가지고 있는 사용자가 GPS기반 AR 시스템을 Wifi와 4G 네트워크에 대해 최적의 속도를 자동으로 검색하여 소셜 네트워크 서비스의 제공이 가능하다.