본 연구는 20대-50대의 네일샵 이용 여성고객 257명을 대상으로 네일샵 SNS 정보인식과 네일서비스 품질인식이 네일서비스 만족도에 미치는 영향을 연구하고자 설문을 시행하였다. 네일샵 SNS 정보인식을 이해도, 활용도, 충성도로 구성하였고 네일서비스 품질인식을 외적서비스, 내적서비스, 직원서비스로 구성하여 요인들의 타당성 및 신뢰도 검정을 진행하였다. 네일 관련 정보는 인터넷 또는 SNS가 가장 높은 것을 확인하였다. 네일샵 SNS 정보인식은 SNS 이용 만족도에 양(+)의 영향을 미쳤고 네일서비스 품질인식은 네일서비스 만족도에 양(+)의 영향을 미쳤다. 결론적으로 SNS 이용 만족도가 네일서비스 만족도에 양(+)의 영향을 미치는 것을 확인하였고 체계적인 고객서비스 제공을 통한 다양한 SNS 활용은 네일샵 홍보마케팅에 긍정적인 영향을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
IT 기술 발전과 스마트 기기의 대중화로 인해 SNS(Social Networking Service)를 사용하는 사용자들이 증가하고 있다. 이로 인해 SNS에서 발생하는 데이터들도 급증하고 있고, 이러한 데이터에서 가치를 창출하기 위해 IT 기업들은 기술 개발을 하고 있다. 본 논문에서는 트위터에서 발생하는 데이터의 가치를 창출하기 위해 트위터에 접속하는 정보를 통계 내는 시스템을 설계하고 구현하고자 한다. 제안하는 시스템은 트위터 데이터를 수집하고 NoSQL 기반으로 저장한 뒤에 Mahout 사용하여 사용자들의 접속 정보를 통계 내는 시스템이다. 개발 시스템을 이용하면 트위터 데이터에서 가치를 창출하기 위해 필요한 기술 개발의 배경 마련에 도움이 될 것이라고 예상된다.
To stress the importance of privacy in social networking, I presented an analysis on how information control and information management vulnerability influence trust and privacy concerns in social networking, and how trust and privacy concerns influence the sustainable usage intention of social network services. I also analyzed the factors affecting privacy concerns to present the method to alleviate social network users' concerns about privacy. Information collection control, information processing control and information management vulnerability were chosen and analyzed as the factors affecting privacy concerns. The results showed that information collection control and information management vulnerability significantly affected trust and privacy concerns; and information processing control did not significantly affect privacy concerns. The relationship between trust and privacy concerns, and sustainable usage intention was statistically significant; and the relationship between trust and expansion of communication channels was also statistically significant.
This study contemplates the effect of social media advertising attributes on consumers' purchasing decisions in cosmetic products. It will serve as basic data for SNS's advertising strategy and marketing that promotes cosmetics sales. This study conducted a survey and went through the analysis process of SPSS v.25.0 statistical program. Frequency analysis, exploratory factor analysis, descriptive statistical analysis, correlation analysis, and regression analysis were conducted to analyze that informativity, reliability, entertainment, interactivity, and disturbance among SNS advertising attributes were used as effective advertising strategies, which had a positive effect on consumers' purchasing decisions. Therefore, in the cosmetics industry, it is necessary to seek strategies to actively utilize marketing in the social media space to promote consumers' purchase needs and to activate purchases.
스마트폰의 대중화로 현대인의 의사소통 수단으로 Social Networking Service(SNS)가 자리 잡았다. 의사소통 수단의 특성상 SNS는 다양한 보관 증거 및 생성 증거를 생성한다. 따라서 디지털 포렌식 수사관점에서 주요 분석대상이다. SNS를 제공하는 애플리케이션은 데이터를 중앙 서버에 저장하거나 사용자의 편의성을 위해 데이터베이스화하여 스마트폰 내부에 저장한다. 이때 일부 애플리케이션은 개인정보 보호를 위해 암호화 기능을 제공하며 이는 디지털 포렌식 수사관점에서 안티 포렌식으로 작용될 수 있다. 따라서 암호화 방안에 관한 연구는 지속적으로 선행돼야 한다. 본 논문에서는 SQLCipher 모듈을 통해 SQLite 기반의 데이터베이스 암호화 기능을 제공하는 두 종류의 애플리케이션을 분석했다. 각 데이터베이스를 복호화했으며 주요 데이터를 식별했다.
스마트폰 보급률이 증가함과 함께 SNS(Social Networking Service) 이용자도 늘어가고 있다. SNS는 실시간으로 사람들 간의 개인적인 의견을 빠르게 주고받을 수 있다는 특징이 있어 이를 통해 개인의 반응을 실시간으로 수집, 분석이 가능하다. 한편, TV광고 효과 분석에 있어 사람들의 의견을 실시간으로 수집하고 분석하기 위해 새로운 접근 방법이 필요해졌다. 이에 본 연구에서는 트위터라는 특정 SNS를 대상으로 광고에 대한 데이터를 수집하여 실시간으로 광고 효과를 분석하는 시스템을 설계 및 구축하였다. 특히, 하둡을 이용하여 빅데이터 분석을 병렬화하여 효율적으로 수행하도록 하였으며, TV광고에 대해 언급도와 선호도, 신뢰도를 각각 분석하여 다양한 분석을 가능하게 하였다. 오피니언 마이닝 기법을 신뢰도 분석에 사용하여 분석의 정확도를 높였다. 구축한 시스템을 통해 트위터 SNS를 대상으로 TV광고에 대한 분석을 세분화하여 신속하게 처리할 수 있음을 보여주었다.
이 연구는 플랫폼 비즈니스 모델에 기반을 둔 사회연결망서비스를 활용하여 경호경비산업을 활성화하기 위한 전략을 규명하기 위하여 본 조사에서 심층면담과 IPA 분석 기법을 활용하여 규명된 전략의 방향성과 실제 구체화 할 수 있는 전략적 내용 및 개선과제를 확인하고자 하였다. 심층면담을 통하여 규명된 경호경비산업의 미래에 필요한 전략적 개선과제는 모두 11개 항목으로 나타났다. 각각의 개선과제는 3가지의 영역으로 범주화 할 수 있었다. 3영역 11개 항목을 IPA 분석을 통하여 중요도 및 실행가능성을 설명하였다. 첫째, 우선적으로 실행이 필요한 영역은 민간 중심 지역사회 치안관련 포털 사이트 개발 및 운영, 보편적 사회연결망서비스(소셜네트워크서비스: SNS) 활용 확대, IT기반의 보안콘텐츠 관리 및 운용 전문인력 양성, IT기반의 경호경비산업 종사자 교육 콘텐츠 개발, 온라인 경호경비산업 종사자 보수교육 프로그램 개발 및 확충 등 5개의 항목이었다. 둘째, 역량 재고를 통해 효과성을 높여야하는 영역은 공개형 경비보안 공공 종합정보시스템 구축에 관한 1개의 항목이었다. 셋째, 재검토가 필요한 영역은 개별 경호경비산업 종사자 전문인력 정보 채널 운영, 사설 경호경비 서비스업체의 고객전용 서비스 및 이벤트 확충 등 2개의 항목이었다. 넷째, 효과성이 미흡한 영역은 사회연결망서비스의 활용확대를 위한 제도 개선, 지역사회 치안용 폐쇄형 카메라 정보의 공유 방안 논의, 사설기업 사회연결망서비스(소셜네트워크서비스: SNS) 개발 등 3개의 항목이었다. 규명된 전략적 과제들의 특성에 따른 분류 및 실행의 정도는 향후 경호경비산업의 환경 변화에 따라 달라질 수 있음을 인지할 필요가 있을 것이다.
사회네트워킹 사이트(SNS)의 성공은 많은 요소에 의존한다. SNS의 지속적인 이용은 그 중 하나이다. 특히, 이용자가 손쉽게 다른 서비스로 전환할 수 있는 웹 환경에서는 기존 이용자들을 관리하는데 많은 시간과 노력이 소요된다. 이런 점에서, SNS의 지속적인 이용 없이는 SNS를 기반으로 하는 서비스는 가치창출에 실패하게 될 것이다. 본 연구는 SNS 이용자 지속의도에 영향을 미치는 요인들을 발굴하는데 목적이 있다. 초기단계로서, 관련 문헌연구를 통해서 여섯 개의 영향요인을 발굴하였다. 이들은 평판도, 관계적 가치, 지식품질, 적합성, 개인화, 만족도 이다. 미국 대학 및 대학원생을 대상으로 웹 설문조사를 수행하여 총 325개의 활용 가능한 데이터를 수집하였다. 신뢰도 검사와 두 차례의 탐험적 요인분석을 수행하여 다섯 개의 최종 영향요인을 발굴하였다. 영향요인들과 지속의도의 관계를 밝히기 위해서 회귀분석을 또한 수행하였다. 만족도가 가장 유효한 요인이었으며 지식품질과 관계적 가치도 유효한 요인이었다. 그러나 평판도와 개인화는 지속의도에 유효한 영향을 미치지 않았다. 대신에 이들의 만족도에 대한 영향은 유효하였다.
인공지능은 현재의 컴퓨팅시스템 성능한계를 극복하고 컴퓨팅 환경을 발전시켜 다양한 분야의 기술 발전을 위한 핵심 기술로서 주목받고 있다. 이에 세계 국가들은 물론이고, 국내에서도 인터넷 기업을 중심으로 사업화 기술개발이 이루어지고 있다. 정부 역시 인공지능 기술 개발을 위해 다양한 지원을 아끼지 않고 있으며, 이에 따른 기술의 발전으로 인공지능에 대한 관심이 증폭되고 있다. 그러나 긍정적인 시각과 부정적인 시각이 공존하고 있는 인공지능 분야에서 사람들의 의견을 분석하는 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 SNS (Social Networking Service)에서 수집된 인공지능에 대한 사람들의 의견 데이터를 연도별로 비교 분석하여 수집된 데이터에 대한 긍정, 부정 여부와 함께 연도별 키워드를 확인하였다. 분석 결과, 국내 인공지능 분야의 연도별 키워드를 확인하였으며, 시간의 흐름에 따라 인공지능에 대해 부정적인 의견이 증가하는 것을 확인하였다. 그리고 이러한 비교분석 결과를 기반으로 인공지능 분야의 흐름에 대해 예측할 수 있었다.
많은 사용자들이 자신의 일상과 활동을 사회연결망서비스(SNS)에 업로드하고 있으며 자신들의 포스팅을 설명하기 위한 Hashtag를 사용하고 있다. Hashtag는 사용자가 스스로 자신의 포스팅에 대한 카테고리를 지정한다는 장점이 있으나 최근까지도 사용자가 직접 수동적으로 입력해야 한다는 번거로움이 있었다. 이에 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하기 위하여 SNS 상에서 사용자가 업로드하는 이미지를 기반으로 하여 적절한 Hashtag를 추천하는 방법을 제안하였다. 본 연구를 위하여 촬영정보에 기반한 분석, 주소에 기반한 분석, 타사용자에 기반한 분석, 이미지 자체에 기반한 분석 방법을 설계 및 구현하였다. 또한 제안 방법이 기존의 시스템에 비해 개선되었는지 확인하기 위하여 성능 테스트를 실시하였으며 15개국 212명의 SNS 사용자를 대상으로 평가를 진행하였다. 분석 결과 기존에 서비스되는 Hashtag 추천 시스템에 비해 제안된 시스템이 높은 정확도의 추천 결과를 보였으며 기존 대비 개선되었다는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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