소셜 네트워크에서 발생하는 방대한 데이터를 이용해 사용자 영향력을 판별하기 위한 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크에서 신뢰성을 고려한 사용자 영향력 판별 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 소셜 행위를 통해 신뢰성 점수를 측정하고 신뢰할 수 있는 사용자들만을 모아 네트워크를 간소화한다. 또한, 사용자간의 연결정도에 따라 직-간접적인 영향력을 반영하여 사용자 영향력을 도출한다. 이를 통해 사용자 영향력 판별함으로써 사용자 영향력의 확산성을 향상시킨다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 제안하는 기법과 기존 기법을 신뢰성과 사용자 영향력 확산성 측면에서 성능평가를 수행한다.
소셜 네트워크가 발전함에 따라 인맥형성과 정보공유 의 목적뿐만 아니라 마케팅, 추천 등 여러 분야에 활용됨에 따라 정보를 단시간 내에 더 많은 사용자들이 공유하기 위해 영향력이 높은 사용자를 필요로 하고 이를 위해 정확한 사용자 영향력 판별이 요구된다. 그러나 누구나 정보를 공유할 수 있고 그 양이 너무 방대하기 때문에 신뢰성 없는 정보를 공유하는 문제가 발생한다. 이에 본 논문에서는 소셜 네트워크에서 신뢰성을 고려한 사용자 영향력 판별 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 신뢰성에 의한 네트워크 간소화와 사용자의 직-간접적인 영향력을 고려하여 영향력을 판별함으로써 정확성을 향상시킨다.
소셜 네트워크에서 영향력을 판별하기 위한 기존 기법들은 소셜 네트워크에서 활동하지 않는 사용자의 수가 증가되는 상황에서 활동을 중단하기 전에 기존 관계를 삭제하거나 갱신하지 않기 때문에 정확하게 사용자의 영향력을 판별하지 못한다. 본 논문에서는 소셜 네트워크의 사용자 생성 일자를 기반으로 한 시간적 k-쉘 분해 방법을 사용하여 영향력 있는 사용자들을 판별하는 기법을 제안한다. 소셜 네트워크에서 오래된 사용자들의 영향력이 높아지는 문제점을 해결하기 위해 주변 이웃의 노화에 따른 감쇠 계수를 k-쉘 분해와 연령 별 차수 중심성을 적용한다. 연령-감쇠 k-쉘 분해와 연령 별 차수 중심성에 감쇠 계수 및 연령에 따른 가중치들을 적용해 현 시점에서 영향력 있는 사용자들을 판별한다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 성능 평가를 수행한다.
본 연구는 수학교육에서 영향력 있는 논문을 판별하는 기계학습 프로그램 개발 연구이다. 이를 위하여 과학계량학의 관점에서 논문의 영향력을 조명하고, 수학교육 연구 네트워크를 구성하고, 네트워크 중심성 지수인 PageRank로 수학교육 연구의 영향력으로 정의하였다. 영향력 있는 수학교육 연구를 판별하기 위하여 기계학습 모델을 설계하였으며, 이를 이용하여 영향력 있는 논문이 게재된 비율이 높은 학술지를 조사한 결과 Journal for Research in Mathematics Education(25.66%), Educational Studies in Mathematics(22.12%), Zentralblatt für Didaktik der Mathematik(8.46%), Journal of Mathematics Teacher Education(5.8%), Journal of Mathematical Behavior(5.51%) 순으로 나타났다. 수학교육 전문가들이 직접 논문을 읽고 질적으로 평가한 선행연구 결과와 유사한 결과를 기계학습 프로그램으로 도출할 수 있었다. 많은 인원과 시간이 필요했던 수학교육 연구의 영향력 평가를 인공지능을 이용하여 효율적으로 실시할 수 있었다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 신규 미디어 서비스 및 기기 레퍼토리 결정 요인 및 이에 따른 레퍼토리 이용 집단 간 판별 요인들을 살펴보기 위한 것이다. 본 연구의 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 신규 미디어 서비스 및 기기 이용 다양성 결정 요인을 살펴보기 위해 혁신성, 개인연결망, 사회적 영향력, 인구사회 변인, 미디어 이용 정도 등을 선행 변인으로 투입한 회귀모델을 적용한 결과 개인 연결망이나 사회적 영향력 변인, 인구사회학적 요인 및 미디어 이용 정도 변인들 모두 부분적으로 통계적으로 유의미한 설명 변인으로 나타났다. 둘째, 신규 미디어 서비스 및 기기 채택 또는 비채택 이용자를 판별하는 요인들을 살펴본 결과 신규 미디어 서비스는 지상파TV 시청 정도와 연령, 가처분 소득 등이 유의미했으며 신규 미디어 기기는 소득 변인을 포함해 신문, 인터넷, 라디오 이용 정도가 유의미한 판별 요인으로 나타났다. 셋째, 신규 미디어 서비스 및 기기를 다수 채택/비채택하는 이용자 판별 요인들을 살펴본 결과 신규 미디어 서비스는 개인연결망이나 사회적 동질감, 그리고 개인별 가처분 소득 등이 유의미한 판별 요인으로 나타났다. 반면 미디어 기기 다수 채택/비채택 판별 요인은 개인 연결망 및 사회적 동질감, 성별이나 연령, 개인별 가처분 소득 등으로 나타났다.
최근 소셜 네트워크에서 사용자간 의견 공유 및 표현을 통해 다양한 상호 작용이 활발하게 진행되고 있다. 이러한 과정에서 악의적인 사용자나 정보로 인해 잘못된 정보가 퍼지고 자신의 의지와 상관없이 신뢰도가 감소하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자의 직접 연결된 사용자를 통해 신뢰도를 판별하는 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 사용자의 연결 관계와 영향력을 고려하여 향상된 사용자 간접 신뢰도 검출 기법을 제안한다. 제안하는 간접 신뢰도 검출 기법은 사용자의 상호 작용을 통해 사용자의 관심분야를 도출하고 사용자 연결 관계를 고려하여 기존의 네트워크를 재구축한다. 또한, 사용자의 영향력을 통해 사용자가 악의적인 사용자인지 판별하여 최종 간접신뢰도를 검출한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.
수차발전기에서 이상진동이 발생하였을 경우 일반적인 진동판별법을 서술하기로 한다. 실제로 부디치는 진동문제를 취급하여 보면 단순한 원인에 의한 것 뿐만아니라 여러가지 원인이 중첩되어 복잡한 비선형적인 현상이 나타날 경우가 많다. 원동기측 및 피동기측의 회전자급 고정자의 각각에 진동을 발생하는 다수의 요인이 있고 또 각각의 진동원인들의 상호간의 영향력이 작용하여 복잡한 진동현상을 가지고 있어서 그 원인을 판별하기가 용이한 일이 아니다. 이러한 진동원인중 주 되는 몇가지 원인을 찾아내기 위하여는 진동특성에 관한 충분한 이해와 적절한 측정장치를 선택할 필요가 있다.
본 연구는 수학 교육 분야에서 중요한 영향을 미치는 논문을 판별하고 분석하기 위한 설명가능한 인공지능(XAI) 모델을 개발하였다. 29개 국내외 수학교육 학술지의 논문 메타정보를 활용하여 수학교육 학술연구 네트워크를 구축하였다. 구축된 네트워크는 '논문과 다른 논문의 인용 네트워크', '논문과 저자 네트워크', '논문과 학술지 네트워크', '공동 저자 네트워크', '저자와 소속기관 네트워크' 등 총 5개의 세부 네트워크로 구성되었다. 랜덤포레스트 기계학습 모델을 사용하여 네트워크 내의 개별 논문의 영향력을 평가하였으며, SHAP을 이용해 영향력 있는 논문의 판별 기준을 분석하였다. '논문 네트워크 PageRank', '논문당 인용횟수의 변화량', '총 인용횟수', '저자의 h-index 변화량', '학술지의 논문당 인용횟수' 등이 중요한 판별 요인으로 나타났다. 국내와 국외 수학교육 연구의 판별 패턴을 비교 분석한 결과, 국내 연구에서는 '공동 저자 네트워크 PageRank'의 중요성이 도드라졌다. 본 연구의 XAI 모델은 논문의 영향력 판별 도구로써 연구자에게 논문 작성 시 전략적인 방향성을 제공할 수 있게 해준다. 논문 네트워크 확장, 학술대회 발표, 공동 저술 활동을 통한 저자 네트워크 활성화 등이 논문의 영향력 증진에 크게 기여한다는 결과를 얻었다. 이를 통해 연구자는 학계에서 자신의 연구가 어떠한 평가 기준에 따라 어떻게 인식되고 있는지, 그리고 그 평가에 기여하는 주요 요인이 무엇인지를 명확히 파악할 수 있을 것이다. 본 연구는 설명가능한 인공지능을 활용하여 전통적으로 많은 시간과 비용이 필요하던 수학교육 논문의 영향력 평가 방식을 혁신하였다. 이 방법은 수학교육 연구 뿐만 아니라 다른 학문 분야에서도 활용될 수 있으며, 연구활동의 효율성과 효과성을 향상시킬 것으로 기대된다.
최근 몇 년 동안 다양한 Social Network Service(SNS)가 소비자들 사이에서 많은 인기를 누리며 새로운 커뮤니케이션 수단으로 급부상 하였다. 이에 따라 SNS를 이용한 온라인 구전 마케팅이 성행하게 되었다. 이때, 대다수의 기업들이 SNS상에서 인기(팔로워 혹은 방문자수 기준)가 많을수록 영향력이 크다는 것을 전제로 온라인 구전 마케팅의 수단으로 쓰일 SNS를 선정한다. 또한 SNS상의 인기도 혹은 영향력에 대한 기존의 연구들은 인기도와 영향력을 구분하지 않고 혼용하여 사용하고 있다. 이에 본 연구에서는 SNS상의 인기와 영향력 간의 상관관계를 실증 분석해 보고, 실제로 인기와 영향력에 영향을 미치는 변수들을 도출하고자 하였다. SNS를 사용하는 비율이 높은 20대를 대상으로 설문조사를 실시하고, PLS 2.0을 이용해 분석하였다. 연구 결과 인기와 영향력은 약한 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 때문에 향후 연구에서는 인기와 영향력을 구분해야 할 필요가 있으며, 영향력이 있거나 인기가 있는 SNS를 판별하기 위한 각각의 새로운 기준이 필요하다는 것을 밝혀냈다.
다수의 상품평 요약은 인터넷 쇼핑몰 고객에게 편의를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 상품평 요약 시스템의 성능 향상을 위한 방안을 제안한다. 시스템은 크게 상품평의 평가 항목 추출과 극성 사전 생성, 극성 판별 단계로 구성된다. 평가 항목 추출에서는 외부 연관도의 영향력을 줄이고, 극성 사전 생성에서는 단어 거리 평균을 적용한다. 제안한 방식을 사용하였을 때 평가 항목에 대한 문장의 극성 판별 시 90.8%의 정확율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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