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김 동 환 국제뇌교육종합대학원 국학연구원 2010 선도문화 Vol.8 No.-
1. 사상 형성의 배경 서일의 초명(初名)은 기학(夔學)으로 백포(白圃)는 호이며, 당호(堂號)는 삼혜당(三兮堂)이다. 그는 1881년 2월 26일 함경북도 경원군 안농면 금희동에서 태어났다. 어려서부터 김노규(金魯奎) 문하에 수학하여 주역(周易)을 전공하고 후에 경성군 함일학교 사범과 졸업한 후 십년간 소학교의 교편을 잡으면서 고향의 아동교육에 온 힘을 쏟았다.
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메타버스 기반 소셜 네트워크 서비스에서의 친구 추천 기능 제안 - 하이퍼로컬의 위크타이 속성을 중심으로 -
정 주 미,김 수 현,김 동 환 한국디자인트렌드학회 2023 한국디자인포럼 Vol.28 No.1
Background Metaverse is emerging as the 4th generation of SNS(Social Network Service). Different from the existing SNS, Metaverse has environmental characteristics that are both online and offline. Accordingly, this research proposes a new friend recommendation method in a Metaverse service by integrating it with the encounter attribute, a practical attribute for inducing affection in offline. Methods The hyperlocal encounter attribute that triggers bonding is applied in the user interface of the social network service. An experiment including prototype exploration of virtual video and survey is conducted using Wizard of Oz methodology. The primary purpose of the experiment is to identify users tendency to make new friends in the Metaverse environment. Additionally, in-depth interviews are conducted to evaluate the effectiveness of those features and user interfaces. Result The results indicate that the offline hyperlocal attribute is also valid within the Metaverse, and the number of encounters is a compelling attribute in making new friends in SNS. The higher the number of encounters, the higher the intimacy participants have felt on one another. Other practical attributes perceived by the participants are visual factors such as outfits of an avatar and sharing similar interests in the Metaverse. The latter attribute is one of the most popular friend recommendation methods of existing services. Conclusion Through this study, we have proposed a new SNS friend recommendation method in the Metaverse environment by combining the affection attribute of hyperlocal. Based on the insights found in the experiment, we expect to be able to provide a more suitable form of friend recommendation for users in the Metaverse environment in the future. 연구배경 4세대 소셜 네트워크 서비스로 메타버스가 떠오르고 있다. 기존에 사용된 서비스와 달리 메타버스는 환경적 특성이 존재하며, 해당 특성은 온라인뿐만이 아닌 오프라인 적 속성이 존재한다. 이에 따라 오프라인에서 유대감을 유발하는 유효 속성인 마주침 속성을 메타버스 환경과 결합하여, 메타버스 환경 내 소셜 네트워크 서비스의 신규 친구 추천 방식을 제안해보고자 한다. 연구방법 유대감 속성을 유발하는 하이퍼로컬의 마주침 속성을 소셜 네트워크 서비스 내 유저 인터페이스로 표현하였다. 이후 실험 참가자를 모집하여 친구 사귐 성향을 파악하기 위한 설문조사 및 가상의 영상으로 Wizard of Oz 방법론을 실행하였다. 이후 심층 인터뷰를 통해 해당 기능의 유효성을 확인하였다. 연구결과 오프라인의 하이퍼로컬 속성이 메타버스 내에서도 유효하며, 마주침 횟수가 서비스 내 친구 사귐에 유효한 영향을 미친다는 점을 확인하였다. 참가자는 횟수가 높을수록 친밀하다고 인식했으며, 이 외에도 시각적 매개 및 기존 친구 추천 방식인 관심사 정보도 메타버스 환경에서 유효함을 확인하였다. 결론 해당 연구를 통해 하이퍼로컬의 유대 속성을 결합하여 메타버스 환경의 새로운 소셜 네트워크 서비스 친구 추천 방식을 제안하였다. 실험에서 발견된 인사이트를 바탕으로 향후 메타버스 환경에서의 사용자에게 더 적합한 형태의 친구 추천 방식을 제공할 수 있으리라 기대한다.
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소현서,홍창표,손채현,김나경,김 동 환 디자인융복합학회(구.한국인포디자인학회) 2023 디자인융복합연구 Vol.22 No.2
This paper investigates the reciprocal relationship between social media algorithms and users, and the potential impact on the social media environment. As social media increasingly becomes an essential part of everyday life of Gen-Z, there are concerns about how its algorithms may influence users. We examine the extent to which users understand and use the algorithm, and the tactics they employ to do so. Additionally, we categorize users into content creators and content users, exploring how these questions apply to each group. By surveying 508 content users and conducting in-depth interviews with content creators, we provide both quantitative and qualitative data. Our findings indicate that users understand and actively manipulate algorithms to suit their preferences. We argue that algorithm designers must consider users' interests to ensure ethical and effective designs. This research has important implications for the future of algorithmic design.
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