DOI QR코드

DOI QR Code

Mobbing Value Algorithm for Improvement Victims Management - based on Social Network in Military -

집단 따돌림 희생자 관리 개선을 위한 모빙 지수 알고리즘 - 소셜 네트워크 기반 군 조직을 중심으로 -

  • 김국진 (국방대학교 전산정보학과) ;
  • 박건우 (국방대학교 전산정보학과) ;
  • 이상훈 (국방대학교 전산정보학과)
  • Published : 2009.11.30

Abstract

Mobbing is going the rounds through a society rapidly and Military is not exception. Because mobbing of military is expressed not only psychology exclusion that is mobbing pattern of adult society but also sometimes psychologic and physical mobbing, is possible to join serious military discipline like a suicide and outrageous behavior. Specially military try to protect occurrence of victims that is public service through various rules and management plan but victims is going on happen. It means importance of grasp not only current mobbing victims but also potential mobbing victims better than preparation of various rules and management plans. Therefore this paper extracts seven factors and fifty attributes that are related to this matter mobbing. Next, by using Gunwoo's Social Network Service that is made for oneself and expressing extracting factors as '1' if they are related me or not '0'. And apply similarity function(Dice's coefficient) to attributes summation included in factors to calculate similarity between the users. Third, calculate optimizing weight choosing factors included attributes by applying neural network algorithm of SPSS Clementine and propose Mobbing Value(MV) Algorithm through this total summation. Finally through this algorithm which will contribute to efficient personnel management, we can grasp mobbing victims and tentative mobbing victims.

집단따돌림(모빙: Mobbing, 이하 '모빙')은 사회 전반에 걸쳐 빠르게 확산되고 있으며 군 조직도 예외가 될 수 없다. 군 조직에서의 모빙 현상은 성인사회 따돌림의 형태인 심리적 배제뿐만 아니라 때로는 심리적, 신체적 괴롭힘까지 나타나기 때문에 자살이나 난동 같은 심각한 군기 사고로 이어지기도 한다. 특히 군 조직에서는 집단 따돌림 예방을 위한 여러 가지 제도 및 관리방안의 시행에도 불구하고 그 피해자가 계속 발생하므로 문제 해결을 위한 어떤 제도와 관리방안을 마련하는 것 보다 그 희생 대상자와 잠정적 희생 대상자를 파악하는 것이 보다 효율적이라는 것을 말해준다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제 해결을 위해 모빙 현상에 관련된 7개의 요소(Factor)와 그 하위에 포함된 50개의 속성 (Attribute)들을 선정한다. 이후 자체 개발한 Gunwoo's 소셜 네트워크 서비스를 이용하여 나와 커뮤니티를 형성한 그룹들에 대해 연관성 유무에 따라 관계가 있으면 '1', 관계가 없으면 '0'으로 표현하여 지수화 한다. 그리고 나와 사용자들 간의 유사도 산정을 위해 유사도 함수(Dice 계수)를 적용한다. 다음으로 SPSS 클레멘타인의 인공신경망(ANN: Artificial Neural Network) 알고리즘을 통해 7개 요소들에 대한 최적의 가중치를 산출하고, 이 값들의 총합으로 Mobbing Value(이하 '모빙 지수')를 산정하기 위한 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 현재의 모빙 희생자와 잠정적인 희생자를 파악하여 희생자 관리 개선에 도움이 될 것이다.

Keywords

References

  1. 최재승, 박경규, "조직 내 따돌림의 원인과 결과에 관한 연구-군조직을 대상으로" 서강대학교대학원. 12-30쪽, 2007년.
  2. Heinz Leymann and Annelie Gustafsson, "Mobbing at Work and the Development of Post-traumatic Stress Disorders," PEANJOURNAL OF WORK AND ORGANlZATIONAL PSYCHOLOGY, 5(2), pp. 251-275, 1996. https://doi.org/10.1080/13594329608414858
  3. Michele Mouttapa, Tom valente et al. Peggy Gallaher, Louise Ann Rohrbach, Jennifer B, "Social network predictors of bullying and victimization," University of Southern Califonia, 39(154), pp. 315-35, 2004, Summer.
  4. 김용학, "사회 연결망 분석" 박영사. 2003년.
  5. 김종규, 오송환, "Human Network의 친말성 요소 분석을 통한 정보 표현 연구" 국민대학교 대학원. 10-16쪽, 2005년.
  6. 유지은. "소설 소프트웨어 : Beyond 컨슈머.Go 엔터프라 이즈" Web Trend 보고서 . KIPA 8-13쪽.2008년 7월.
  7. David Kempe. Jon Kleinberg. Eva Tardos. "Maximizing the Spread of Influence through a social." pp. 2-3. SIGKDD 2003.
  8. Dieter Zapf and Claudia Gross Johann Wolfgang Goethe-University. Frankfurt. Germany. "Conflict escalation and coping with workplace bullying: A replication and extension." EUROPEAN JOURNAL OF AND ORGANIZATIONAL PSYCHOLOGY. 10(4). pp. 497-522. 2001. https://doi.org/10.1080/13594320143000834
  9. Dieter Zapf Johann Wolfgang Goethe-University. Frankfurt. "Organisational. work group related and personal causes of mobbing/bullying at work," International Journal of Manpower. pp. 70-85. 1999.
  10. Parag Singla, "Yes. there is a correlation-From Social Networks to Personal Behavior on the web," pp. 655-656, www2008.
  11. Zapf Dieter, Knorz Carmen, Kulla Matthias, "On the Relationship between Mobbing Factors, and Job Content, Social Work Environment, and Health Outcomes," European Journal of Work & organizational psychology 5(2), pp. 215-237, 1996. https://doi.org/10.1080/13594329608414856
  12. Agervold M, "Bullying at work; A discussion of definition and prevalence, based on an empirical study", Scandinavian Journal of Psychology, 48, pp. 161-172, 2007. https://doi.org/10.1111/j.1467-9450.2007.00585.x
  13. 김국진, 박건우, 이상훈, "Social Network 기반 Mobbing 지수 산정 알고리즘 및 분류 모델 설계" 한국 정보처리학회 춘계 세미나, 제 16권, 제 1호, 352-355쪽,2009 년
  14. 김광숙, "상사의 차별적 행동이 부하직원들간 상호작용에 미치는 효과" 전남대학교, 1-25쪽,2006년,
  15. 오정운, 박건우, 이상훈, "소셜 관계 랭크 및 토픽기반-소셜 관계 랭크 알고리즘:소셜 검색을 향해" 한국 정보 처리학회 춘계 세미나, 제 16권, 제 1호, 364-367쪽, 2009년
  16. 박경규, 최항석, "직장내 집단따돌림의 선행요인에 관한 연구." 서강대학교, 동덕여자대학교, pp, 4-10, 2007년
  17. 마크스미스 외, 조동기 역, "사이버공간과 공동체" 나남 출판, 186쪽, 2001년.
  18. Jure Leskovec, Eric Horvitz, 'Worldwide Buzz: Planetary-Scale Views on an Instant-Messaging Network," Microsoft Research Technical Report MSR-TR-2006-186, pp. 1-5, 2007.
  19. 박경규, "조직내 집단 따돌림과 조직행동" 제16-2집 경영논총. 115-124쪽,2006년
  20. HaiQiang Chen, Xueqi Cheng, Yue Liu, "Finding Core Members in Virtual Communities," pp. 1233-1234, www2008.
  21. 신동호, "Latent Semantic Analysis를 이용한 내용기반 정보검색 시스템" 서울대학교, 17-26쪽,2000년
  22. 최항석, 임효창. "직장내 직무따돌림이 종업원의 직무 태도에 미치는 영향" 대한경영학회 추계학술발표대회 발표논문집, 21-44쪽, 2005년
  23. 한국 사회교육(적성) 개발원, www.sidtest.com