최근 소셜 네트워크 서비스는 단순히 사용자들의 인맥 관계 형성뿐만 아니라 다양한 형태의 정보를 생성하고 공유하는 개방형 플랫폼으로 변화하고 있다. 기존 사용자 평판 관리 기법은 사용자 프로필, 명시적 관계, 명시적 평가를 기반으로 사용자 신뢰성을 판별하기 때문에 명시적 평가가 잘 이루어지지 않는 소셜 미디어에서 사용자 신뢰성을 판별하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 소셜 미디어에 대한 소셜 행위들을 분석하고 명시적인 평가 뿐만 아니라 암시적 평가를 고려한 사용자 평판 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 소셜 행위로부터 긍정적 암시적 평가와 부정적 암시적 평가를 도출한다. 또한, 사용자의 전문성을 고려하기 위해 분야별로 사용자 평판 정보를 생성하고 사용자의 영향력을 판단하기 위해 평가에 참여한 사용자들의 수를 반영한다. 이를 통해 명시적 평가가 없는 사용자도 평판 정보를 생성할 수 있도록 하고 소셜 미디어에 더 적합한 사용자 평판 정보를 생성한다.
본 연구에서는 정보원천 신뢰도 이론(source credibility theory)을 기반으로 비개인화된(non-personalized) 추천시스템의 일종인 평판시스템(reputation system)을 위한 평판 순위결정기법을 제안하고, 이러닝 콘텐츠 서비스에 적합한 평판시스템 모형을 제시하였다. 정보원천 신뢰도 요인 중 온라인 구전에 적합한 두 가지 요인(expertise, co-orientation)을 기반으로 사용자 평판정보를 암묵적으로 추출하는 기법을 제안하였다. 즉, 사용자의 과거 이러닝 콘텐츠 평가 정보로부터 사용자의 두 가지 신뢰도 요인을 자동적으로 추출하는 방법을 정의하고, 사용자중 높은 신뢰도를 가진 소수 평가자의 정보만을 가지고 전체 사용자의 콘텐츠 평판정보를 효과적으로 예측할 수 있는 방법을 제안하였다. 콘텐츠 평판정보를 예측하는 단계에 있어, 정보원천 신뢰도 이론이 반영된 수정된 협업 필터링(collaborative filtering) 기법을 적용하였다. 한편, 다양한 평판기법들과의 성능 비교실험을 통해, 제안하는 평판시스템 모형이 명시적인 사용자 평판정보가 부족한 기업대 소비자간(B2C) 이러닝 콘텐츠 전자상거래 사이트에 적합함을 검증하였다.
최근 인터넷의 급격한 발전으로 사용자의 관심사에 적합한 정보를 제공하는 추천 시스템에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 태그를 활용하여 추천 시스템의 성능을 향상시키려는 연구가 최근 활발하게 진행되고 있다. 하지만 태그를 활용하는 추천 시스템은 악의적인 사용자에 의해 달린 스팸 태그로 인해 부적합한 아이템을 제공한다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자 평판을 활용한 아이템 추천 기법을 제안한다. 이 기법은 먼저 사용자의 태깅 활동을 분석하여 사용자 평판을 측정한다. 다음으로 태그 네트워크를 구축한 후 사용자 평판을 고려하여 태그의 영향력을 계산하고 이를 기반으로 아이템을 추천한다.
P2P 서비스는 서비스 참여자들의 행동을 관리하고 악의적인 행동을 수행하는 참여자들을 제어할 수 있는 별도의 관리 기관을 가지지 알기 때문에 악의적인 목적을 가진 참여자들은 더 많은 이익을 얻기 위해 올바르게 행동하는 사용자들에게 피해를 줄 수 있다. 그러므로, P2P 서비스 이용자들은 사전 트랜잭션 수행 경험이 없는 사용자들과 안전하게 트랜잭션을 수행하기 위하여 과거에 트랜잭션을 수행한 경험이 있는 사용자들에 의해 제공되는 정보인 '평판' 정보의 참조를 통해 악의적인 목적을 가진 사용자와 올바른 사용자를 구별할 수 있다. 그러나. 사용자들은 수행된 트랜잭션에 대해 고의적으로 거짓 평가를 줄 수 있고, 이러한 사용자들을 'liar'라 부른다. 본 논문에서는 평판 정보에 대한 정확성을 위해 liar를 감소시키는 새로운 평판 시스템을 제안하고 시뮬레이션을 통해 그 타당성을 보인다.
본 연구는 온라인 사회연결망서비스(SNS)를 기반으로 하는 전자상거래, 즉 소셜 커머스 상의 콘텐츠 또는 상품광고에 대하여 형성되는 사용자 평판 형성의 신뢰도를 강화시키는 기법을 도출하고자 하는 데에 목적을 두고 있다. 온라인 평판정보는 소비자들의 의사결정에 중요한 요인으로 작용하고 있음에도 불구하고 평가자의 주관적 성향에 의존적이고 또한 이러한 평가를 자신 또는 판매자의 이익을 위해 악용하는 경우가 있기 때문에 온라인 여론 형성의 신뢰도에 문제가 있을 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 협업필터링 기법을 기반으로 각 사용자 평판에 차별적인 가중치를 부여하는 방식을 적용해 SNS용 온라인 평판시스템 신뢰도를 향상시키고자 하였다. 본 연구의 결과는 사용자 평가 값에 각 개인의 신뢰도 가중치를 반영함으로써 좀 더 신뢰할 수 있는 평판결과를 제시할 수 있고, 아울러 특정집단의 이익을 위해 사용자 평판시스템을 악용하는 것을 막는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 실시간 동작 환경인 VoIP에 적용 가능한 스팸 대응 기법으로서 예측 평판도 시스템을 제안한다. VoIP 스탬을 차단하기 위한 연구가 다양하게 진행되고 있지만, VoIP 스팸 대응을 위한 기존 기법들은 사용자의 직접적인 개입으로 인한 사용자 불편성, 실시간 동작으로 인한 세션 설립 시간 지연 및 시스템 과부하 등과 같은 문제가 있다. 제안 기법은 발신자의 세션 설립 주기와 수신자의 통화시간을 기준으로 통계적 방법을 이용하여 평판도를 계산하는 시스템이다. 제안 기법은 사용자의 직접적인 개입이 없기 때문에 사용자의 불편성 문제를 해결할 수 있으며, 실시간 동작을 요구하지 않고 세션 설립 전에 통계적 방법으로 발신자의 평판도를 계산하기 때문에 실시간 동작 환경인 VoIP에서 효과적으로 SPIT에 대응할 수 있다.
소프트웨어 보증은 소프트웨어의 신뢰성, 예측 가능한 실행으로 정의할 수 있다. 신뢰성은 악의적인 의도로 발생할 수 있는 버퍼 오버플로, 메모리 릭 등의 보안 취약점이 존재하지 않아야 한다는 것이고, 예측 가능한 실행은 소프트웨어가 개발 시 의도한대로 실행되어야 한다는 것 이다. 소프트웨어 보증을 위한 작업은 소프트웨어 개발 생명 주기의 개발과 유지보수 단계 모두에서 수행되어야 한다. 국외 기관인 NIST, SANS 등은 개발 단계에서의 보증을 위해 필요한 툴, 프로그래밍 가이드라인, 오류 식별 문서 등을 공개하고 관련 프로젝트를 지원하였다. 본 논문에서는 상대적으로 연구가 부족한 유지보수 단계에서의 소프트웨어 보증을 위해 신뢰와 평판 기반의 소프트웨어 보증 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 사용자에게 해당 소프트웨어에 대한 다른 사용자의 평판과 다양한 의견을 제공하고, 이에 따른 신뢰도를 함께 제공한다. 이는 사용자가 안전한 소프트웨어를 선별하고 사용하는데 도움을 준다.
본 논문에서는 실시간 동작 환경인 VoIP에 적용 가능한 스팸 대응 기법으로서 예측 평판도 시스템을 개선하여 제안한다. 기존 논문의 SPIT 유무에 대한 임계치 기준을 도출함으로써 SPIT 판단 정확도를 높였다. VoIP 스팸을 차단하기 위한 연구가 다양하게 진행되고 있지만, VoIP 스팸 대응을 위한 기존 기법들은 사용자의 직접적인 개입으로 인한 사용자 불편성, 실시간 동작으로 인한 세션 설립 시간 지연 및 시스템 과부하 등과 같은 문제가 있다. 제안 기법은 발신자의 세션 설립 주기와 수신자의 통화시간을 기준으로 통계적 방법을 이용하여 평판도를 계산하는 시스템이다. 제안 기법은 사용자의 직접적인 개입이 없기 때문에 사용자의 불편성 문제를 해결할 수 있으며, 실시간 동작을 요구하지 않고 세션 설립 전에 통계적 방법으로 발신자의 평판도를 계산하기 때문에 실시간 동작 환경인 VoIP에서 효과적으로 SPIT에 대응할 수 있다.
특정 집단의 취미활동이자 소통수단으로 시작되었던 소셜 네트워킹 사이트(SNS)는 이용자수, 이용의 깊이와 범위, 그리고 빈도를 주목할 때 이제 현대인의 일상 그 자체가 되어가고 있다. 그러나 삶과 밀접해진 SNS 이용으로 인해 최근 SNS 이용자가 피로감을 호소하고 있음에도 불구하고, 이에 대한 심리학적 원인을 규명하는 연구는 매우 부족하다. 이에 본 연구는 가장 대표적 SNS인 페이스북 사용자를 대상으로 자기애가 높은 사용자가 페이스북 피로감을 느끼게 하는 심리적 기제를 알아보고자 하였다. 자기애는 SNS 이용에 영향력 있는 성격특성으로 연구된 바 있으며, 평판근심과 반응기대의 매개효과를 검증하고자 하였다. 이를 위해, 인터넷 설문을 통하여 페이스북 사용자 329명의 응답자료를 수집하여 분석하였다. 결과적으로, 자기애 성향이 높은 사용자일수록 SNS 피로감을 많이 경험하였고, 평판근심과 타인의 반응기대가 이를 매개함을 밝혔다. 본 연구를 통해 SNS 이용에 있어 사용자의 자기애가 미치는 긍정적/부정적 영향에 대한 기존 연구결과 사이에 평판근심과 반응기대가 SNS 피로감 형성에 미칠 수 있다는 이론적 함의를 제시하고자 한다.
P2P 환경에서 사용자들이 직접 자료를 평가하여 악의적인 자료들을 탐지하는 평판도 방법들이 많이 연구되었다. 하지만 기존의 평판도 방법들은 자료 또는 파일 단위의 평판도를 적용하기 때문에 자료의 일부분에 대한 미세한 평가를 할 수 없으며, 특정 부분 때문에 평판도가 낮아서 자료 전체가 사용되지 못한다는 문제점을 가진다. 따라서 본 연구에서는 자료 일부분에 대한 평판도를 적용하는 새로운 평판도 방법을 제안한다. 제안하는 블록 기반의 평판도 방법은 자료의 부분에 대한 개별 평가를 하고 악의적인 블록을 배제함으로써 자료의 유익한 부분들만 사용할 수 있게 해 준다. 본 논문에서는 자료의 개별 블록 평판도와 피어의 신용도를 기반으로 하여 평판도 업데이트 방법과 개별 블록과 자료의 평가 방법을 제시한다. 또한 성능 평가를 통하여 제안하는 방법이 기존의 평판도 방법보다 자료에서 유익한 블록들만 추출하여 사용함을 보여주고 있으며, P2P 에서 발생하는 일인다역, 공모와 같은 공격에 안전함을 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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