인간은 어떤 정보를 기억하려 노력하더라도, 시간이 지남에 따라 그 정보의 대부분을 잊어버린다. 반면에 인간은 사진을 보며 대부분 잊혀진 과거의 기억을 떠올릴 뿐만 아니라, 사진 속에 존재하는 특정 물체로부터 여러 단어들을 연상한 뒤, 그 연상된 단어로부터 새로운 기억을 떠올리곤 한다. 또한 이렇게 떠올린 기억으로 그 당시의 감성을 느끼기도 한다. 따라서 본 논문은 소셜 네트워크 서비스에 업로드된 사진들과 개인의 연상 단어 사전을 활용하여 사용자의 과거 회상에 도움이 되는 증강 기억 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서 사용자가 특정 사진 속에 존재하는 물체를 선택하면, 그 물체와 관련된 연상 단어가 사용자에게 제공된다. 만일 사용자가 연상 단어중 하나를 선택하면, 제안하는 시스템은 해당 단어의 물체를 포함하는 다른 사진들의 목록을 사용자에게 제공함으로써, 사용자의 기억 회상을 돕고 감성을 자극할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 소셜 네트워크 서비스에서 보다 다양한 콘텐츠를 제공할 수 있을 것으로 기대 된다.
In this research, I conducted a semantic network analysis centering on media articles on purchasing, revitalizing, and utilizing the former Busan branch of Hansung Bank, a modern architectural heritage. We sought the most efficient analysis elements for the analysis of the social arguments about preservation and utilization embedded in media articles. For this reason, Degree Centrality measures how many connections the word described in the media article has, and Betweenness Centrality measures the influence that controls the flow of information through correlation I examined. In addition, keyword that express the theme well examined the aggregation structure in each sub-network. In this research, in theoretical terms, it makes sense in that the social discussion embedded in the article of the mass media is grasped empirically through semantic network analysis of words. Methodological aspect is best when it includes nouns and adjectives and the distance between words is more than four words in the analysis of the cohesive structure of the semantic network to determine whether the influence of social discussions is best assessed through the connection between words to media articles.
Web 2.0 has features produced the content through the user of the participation and share. The content production activities have became active since social network service appear. The social bookmark, one of social network service, is service that lets users to store useful content and share bookmarked contents between personal users. Unlike Internet search engines such as Google and Naver, the content stored on social bookmark is searched based on tag keyword information and unnecessary information can be excluded. Social bookmark can make users access to selected content. However, quick access to content that users want is difficult job because of the user of the participation and share. Our paper suggests a method recommending search word to be able to access quickly to content. A method is suggested by using Collaborative Filtering and Jaccard similarity coefficient. The performance of suggested system is verified with experiments that compare by 'Delicious' and "Feeltering' with our system.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권2호
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pp.334-340
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2022
The main purpose of the study is to determine the main aspects of the introduction of modern technologies in the public administration system in the context of globalization. Public administration is inherent in all known models of representation of social systems, characteristic management and other sciences of social management. This allows using the methods and technologies of management, marketing, social partnership and others in public administration and administration at a modern level. One of the main directions of public management and administration is social engineering, aimed at the development and development of the country's social system, and the tool is appropriate technologies. Based on the results of the analysis, the key modern technologies of the public administration system were identified in the context of the impact of globalization.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권7호
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pp.207-213
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2024
This study investigated the perceived usability of the Blackboard learning management system (LMS) amongst students at Umm Al-Qura University. A quantitative approach was employed to explore the potential relationship between Blackboard usability and social media platform usage. Additionally, the study aimed to identify other factors influencing perceived usability. Data were collected through a three-section questionnaire distributed electronically to a sample of students (n=544). The findings, based on System Usability Scale (SUS) scores, revealed that the overall perceived usability of Blackboard resided near the midpoint of the scale, indicating an "acceptable" level. A potential negative correlation emerged between social media usage time and perceived Blackboard usability. Students who reported lower social media usage exhibited higher SUS scores. Training on Blackboard usage demonstrably exerted a positive influence on perceived usability. Gender was not identified as a statistically significant factor. An analysis of student support methods revealed that seeking help from a friend was the most prevalent approach, followed by search engines, university technical support, and social media platforms. The findings suggest that implementing strategies to improve Blackboard usability at Umm Al-Qura University could be achieved through readily accessible training materials and the exploration of alternative support channels.
추천 시스템은 개인에게 고도로 개인화된 아이템을 제공함으로써 아이템의 선택과 소비과정에서 발생하는 과부하를 줄여주고 효율성을 증대시키는 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 전통적인 추천 기법인 Content-Based(CB)기법과 최근 대두되는 Social Network-based(SN)기법을 접목하여 새로운 복합방식의 정보 추천 알고리즘을 제시한다. CB기법의 대표적인 한계점인 cold start problem과 SN기법에서 부족할 수 있는 추천 아이템의 전문성 문제를 상호 보완하는 형태가 되며, 특히 최근 소셜 네트워크의 특징인 비신뢰(non-trust) 기반의 영향력 있는 정보 확산자가 존재하는 환경에서 기법을 적용할 수 있도록 하였다. 또한 대부분 사람 추천 중심인 기존의 SN기법들과는 달리 사람에게 제공할 정보를 추천하는데 초점을 두며, 정보의 선정과정에서 개인의 소셜 네트워크와 실세계(real world)에서의 사회활동 정보를 모두 활용하여 더욱 더 개인화된 가치정보를 제공하고자 한다.
본 연구에서는 COVID-19 대유행에 따른 다중밀집시설 중 하나인 서울역 역사를 대상으로 사회적 거리(Social Distance) 유지 및 보행동선체계 구축에 따른 효과분석을 진행하였다. 분석을 위해 서울역 CAD 및 철도역사 이용객 수 조사를 통하여 서울역 보행 Network를 구축하였으며, Social Force Model을 활용하여 사회적 거리(Social Distance)를 유지하는 보행자를 구현하였다. 이를 바탕으로 시나리오 분석을 수행하였다. 분석결과, 보행동선체계 도입 시 현황과 비교하여 평균보행속도가 감소하였으나 평균보행밀도의 경우 보행 서비스수준(LOS) 'C'를 유지하는 것으로 분석되어 보행동선체계의 효과가 입증되었으며, 향후 보행계획 시 보행 시뮬레이션 모델로서 활용이 가능할 것으로 기대된다.
The first purpose of this paper is to identify factors having an effect on the user satisfaction of the SNS(Social Network Services) users and to examine causal relationships among those factors. The second is to examine how the causal relationships between the factors could be changed in the service types in SNS, which would be divided into web based SNS and mobile SNS. For achieving the purposes, we established the research model and hypotheses based on Information Success and Technology Acceptance Model. The characteristics of the SNS users consist of Individual Innovation and Social Influence while the characteristics of the SNS system consist of Information Quality and System Quality. The hypotheses were verified by analyzing data, which was collected from survey research on users of the SNS, with AMOS 18.0 statistical package. As a result, the first, we observed that more important the SNS users would consider the social relation, more useful they would recognize the function of SNS. The second, we observed that faster and easier the users could obtain hourly information in diversity, more useful they would recognize the function of SNS. The third, we observed that more innovative the mobile SNS users would become, more negative they would consider the usefulness of SNS. The fourth, we observed that more important the web based SNS users would consider the social relation, more negative they would consider the usefulness of SNS.
소셜 네트워크 서비스의 등장과 급속한 성장은 정보의 생산과 소비로 이어지는 유통 프레임의 변화를 가져왔다. 소비자들은 소셜 네트워크를 통하여 다양한 정보를 빠르게 얻을 수 있게 되었고 기업은 소셜 네트워크를 홍보 채널로 활용하고 있다. 소셜 네트워크를 통한 홍보 활동의 효과를 높이기 위해서는 홍보 활동의 결과를 평가하고 분석하여 홍보 전략을 수립하고 적용하는 과정이 요구된다. 본 논문에서는 낮은 비용으로 소셜 네트워크를 통한 홍보 활동의 결과를 평가하고 분석할 수 있는 시스템 개발 방법을 제안한다. 리눅스 기반 서버에 MySQL 데이터베이스와 PHP를 이용하여 소셜 네트워크상의 대표적인 기업 홍보 채널인 페이스북 팬페이지 데이터를 수집하고 분석하는 시스템을 구축하고 운영하여 제안된 방법의 효율성을 검증하였다.
최근, 온라인상에서 사용자간 관계형성 및 커뮤니케이션을 지원하는 Social Network Service(SNS)들이 주목을 받고 있다. SNS에서 형성되는 사용자 정보와 그들의 활동에 대한 정보는 사용자에 대한 특징적인 정보로서 추천과 같은 외부서비스에서 재사용될 수 있는 유용한 정보로 여겨진다. 기존의 사용자 기본 프로파일 정보를 통한 분석이나, 친밀도 및 유사도를 도출하기 위한 단편적인 분석 방법은 가공된 정보의 활용에 있어 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 사용자의 SNS활동들로 부터 사용자간 상호영향을 도출하고 다차원 상호관계(Multi-dimension interaction)를 표현 할 수 있는 통합 된 프로파일 모델을 정의하고 이를 도출하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 대표적인 SNS인 트위터(Twitter.com)부터 사용자 정보를 수집하여 정보의 재가공을 수행한다. 본 논문의 실험에서는 가공된 정보를 통해 얻을 수 있는, 기존 방식에서는 드러나지 않던 사용자간의 새로운 관계들에 대해 설명한다. 가공된 정보는 특정 사용자의 통합 프로파일로서 컨텐츠 아이템 추천과 같은 외부서비스에서 활용가능 할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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