• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1256-1257
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• 2011

온라인 사회연결망의 신뢰 관계를 활용한 양질의 서비스를 개발하기 위해서는 신뢰 관계가 존재하지 않는 사용자들 간의 신뢰 관계를 예측할 수 있는 모델에 대한 연구가 필요하다. 신뢰 관계 예측 모델의 정확도를 향상시키기 위해서는 사용자 인정 기준을 통해 대상 사용자를 선정할 필요가 있다. 본 논문에서는 사용자 인정 기준 변화에 따른 신뢰 관계 예측의 정확도 변화를 분석하여 사용자 인정 기준을 강화하여 신뢰 예측 결과의 정확도를 향상시킬 수 있음을 보인다. 본 연구의 결과가 최적의 사용자 인정 기준을 찾기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.475-476
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• 2016

최근 소셜 네트워크 서비스의 이용이 증가함에 따라 서비스의 질을 극대화하기 위하여 신뢰할 만한 글들을 사용자에게 제공하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서 사용자의 행위를 기반으로 악의적 사용자들을 배제하고 신뢰성 높은 사용자들을 검색하는 기법을 제안한다. 신뢰성 높은 사용자들을 검색함으로써 사용자들에게 신뢰할 만한 글들을 제공할 수 있고 소셜 네트워크의 특성을 함께 고려함으로써 기존 연구보다 정확하게 검색 가능하게 하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.12
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• pp.551-561
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• 2016

A user influence discrimination scheme using big data from social networks is needed. In this thesis, we propose a user influence discrimination scheme considering reliability in social networks. The proposed scheme measures reliability scores through social activities and simplifies a social network by collecting only reliable users. It also derives user influence by considering direct and indirect influences that depends on network degree between users. As a result, the proposed scheme improves the expandability of the user influence. In order to show the superiority of the proposed scheme, we compare it with the existing scheme through performance evaluations in terms of reliability and user influence.

• Management & Information Systems Review
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• v.34 no.1
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• pp.51-63
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• 2015

This study investigated how presence will affect the user's trust in educational serious game. To achieve our research purposes, we divide presence into two parts: virtual presence and social presence and identify the relationship between trust and trustworthiness. and also, we separate out trust such as trust in learning and trust in fun according to users purposes. We conduct the survey using the english serious game for university student. The results show that presence significantly influence on trustworthiness and also trustworthiness effect on trust in learning and fun.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.608-611
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• 2012

소셜 사건이 일어나면 그 사건과 관련된 트윗이 폭발적으로 증가하는데 트윗 일부 내용을 살펴보면 스팸, 광고와 같은 트윗이 많이 포함되어 있다. 수 많은 트위터 데이터에서 사용자가 사건과 직접 관련된 신뢰성 높은 트윗을 찾아 읽는데 시간이 많이 걸릴 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서 트위터의 리트윗 정보, 사용자 신뢰도 측정 및 활동 분석, 팔로잉과 팔로워간의 정보 등 사용자의 행동 분석을 이용하여 소셜 사건과 직접 관련된 신뢰성 높은 사용자의 트윗을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 소셜 이슈 4 개에 대한 트윗 데이터에서의 실험을 통하여 상위 100 개의 결과에서의 정확률(P@100) 76.6%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안 방법이 신뢰성 높은 사용자의 트윗을 추출하는데 효과적인 방법임을 알 수 있다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.6 no.4
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• pp.123-135
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• 2008

본 논문은 사회네트워크(social network system, SNS)에 대한 사용자의 추가적 사용의도를 개인정보보호의 관점에서 고찰하였다. SNS에서 사용자는 SNS의 운영 시스템과 사용자간 정보의 교류가 이루어지는 SNS사이트라는 서로 다른 두 주체와의 상호작용을 통하여 개인정보의 보호 정도를 인지하게 되고, 이러한 인지정도는 사회네트워크시스템과 SNS사이트에 대한 신뢰에 각각 영향을 미치고, 이 신뢰는 사용자의 사용의도를 증가시킨다는 연구모델을 설정하고 가설을 검정하였다. 주요 연구 결과는 SNS 시스템과 SNS 사이트에 대해 사용자가 인지하는 개인정보보호의 수준은 SNS시스템과 SNS사이트에 대한 신뢰 수준에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 반면, 사용자의 추가적 사용의도는 단지 SNS 시스템의 신뢰에 의해서만 영향을 받는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.23 no.2
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• pp.157-168
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• 2013

The social network service is the bidirectional media that all of the users are be able to directly produce, process, and distribute the information without distinction of the producer and consumer. Over increasing the users rapidly, the users are be able to obtain and share the various information, but the problems occur due to the spread of unreliable information on the service. Moreover, it is spreading the problems violating the privacy and decreasing the reliability of the users by exploiting the open environment. Therefore, sensitive information can be delivered only to users which information producer can trust, and the users should get the information from the trustworthy users. Due to this necessity, it needs the efficient method can evaluates the reliability of the users. In this paper, we define the reliability in the service, make the trust parameter by using the function of the service, and propose the dynamic user reliability evaluation scheme evaluating the reliability of users. We draw the trust range on the reliability of users by analyzing the proposed reliability evaluation scheme.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.235-237
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• 2005

디지털 형식으로 저장되어 있는 데이터의 불법적인 복사와 재분배는 전자상거래 상에서 디지털 컨텐츠를 판매하는 상점에게 매우 큰 문제가 된다. 핑거프린팅 기법은 암호학적인 기법들을 이용하여 디지털 컨텐츠를 불법적으로 재배포한 사용자를 찾아냄으로써 저작자의 저작권을 보호한다. 비대칭적 핑거프린팅 기법은 대칭적인 기법과 달리 사용자만이 핑거프린트가 삽입된 컨텐츠를 알 수 있어 사용자가 컨텐츠를 재배포했을 경우만 사용자가 고발되는 기법이다. 본 논문에서는 신뢰기관을 이용한 비대칭적 핑거프린팅 기법을 제안한다. 사용자의 핑거프린트는 신뢰기관이 생성하고 사용자의 익명공개키 쌍과 준동형의 암호를 이용하여 컨텐츠에 핑거프린트를 삽입함으로써 상점은 사용자의 핑거프린트를 알 수 없도록 하여 비대칭성을 만족하여 컨텐츠가 재배포되었을 경우 상점은 신뢰기관으로부터 정보를 받아 재배포자를 추적할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02b
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• pp.221-226
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• 2008

최근 건강에 대한 사회 전반의 관심이 증대되면서 자신의 건강을 체크하고 행동 및 습관을 변화시키기 위해 휴대용 건강 체크 기기를 사용하는 사람들이 늘고 있다. 휴대용 기기 중에서 모바일은 네트워크를 사용하여 시간과 장소에 상관없이 정보 제공이 가능하기 때문에 설득적 매체로 각광받고 있다. 모바일을 통해 사용자의 태도 및 행동을 변화시키는 서비스를 제공하기 위해서는 효과적인 설득의 전략을 세워야 한다. 신뢰성(credibility)은 사람이 어떠한 대상에 대해서 믿을 수 있다고 인지한 정도를 의미하는 것으로 일반적인 설득 커뮤니케이션에서 사용자의 태도 및 행동을 변화시키는 것에 큰 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 모바일의 매체적 설득 효과별 알아보고, 신뢰성에 영향을 주는 요인을 전문성과 믿음성으로 나누어 이들 요인에 따라서 사용자의 태도 및 행동 변화가 어떻게 달라지는지 실험을 통해 분석하였다. 실험 결과 웹을 통해 실험에 참여한 사람보다 모바일을 통해서 실험에 참가한 사람들의 식생활 개선이 크게 나타났다. 이를 통하여 웹보다 모바일의 매체적 설득 효과가 크다는 사실을 앞 수 있었다. 또한 전문가의 메시지를 받은 그룹 참가자들 중에서 설득 메시지에 대하여 인지된 신뢰성을 높게 평가한 사람의 개선 정도가 크게 나타났다. 인지된 신뢰성은 서비스 만족도에 영향을 준다는 사실도 알 수 있었는데, 이는 모바일 환경에서 신뢰성 제공 전략은 설득력을 높이기 위한 전략이면서도 사용자의 서비스 만족도를 높이기 위한 전략이 된다는 것을 의미한다. 본 연구 결과는 모바일을 통해서 사용자에게 동기를 부여하고 더 나아가 직접적인 행동 수정이 이루어지도록 하는데 이용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.37-38
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• 2016

온라인 소셜 네트워크(OSN)의 활성화로 인해 다양한 정보가 생성됨에 따라 사용자에 적합한 정보를 선택적으로 제공하기 위한 개인 추천 서비스에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 온라인 소셜 네트워크에서 사용자 신뢰성을 고려한 콘텐츠 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 추천의 정확성을 향상시키기 위해 신뢰성 있는 사용자를 선별한다. 사용자 신뢰성을 기반으로 유사 사용자를 선별하고 이를 기반으로 협업 필터링을 수행한다.