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.
현대 사회는 인터넷과 SNS를 통해 발생하는 복합적이며 대량의 데이터를 수집 집계 분석하는 빅데이터 처리 기술이 여러 분야에서 요구되고 있다. 그 중 대표적인 활용분야가 기업이나 대학에 대한 평판을 평가하는 평판시스템이다. 대학평판을 측정하고 수치화하기 위해서는 공정하고 객관적인 자료와 효율적인 데이터 처리가 무엇보다도 중요하다. 이를 위하여 공공데이터 지표를 활용하여 정량지수를 구하였고, 뉴스 기사를 활용한 감성분석을 통해서 정성지수를 구한 후 혼합 대학평판 지수를 산출하였다. 본 논문에서는 대학평판을 측정하기 위하여 정량지수로 객관성을 확보하면서 감성적 평판을 반영한 혼합 대학평판 지수를 산출하였고 이를 바탕으로 혼합 대학평판 시스템을 제안하였다.
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.
세계적인 커팅 플로터 생산기업인 미국 수마(SUMMA)에서는 최근 평판커팅기인 F시리즈를 선보였다. 단단한 소재부터 롤 원단까지 다양한 소재를 커팅할 수 있는 F시리즈는 견고한 몸체에 편리한 툴 교환이 특징이다. 다양한 장점을 가진 F1612는 2011년 베스트 와이드 포맷 피니싱 디바이스를 수상하기도 했다. 수마 F시리즈의 국내 총판인 '이에스티시스템'을 찾아가 최신 평판 커팅 시스템에 대해 알아봤다.
평판 기반 시스템(reputation-based system)은 현재 활발히 사용되고 있는 P2P(Peer-to-Peer) Network System에서 가장 주목받고 있는 인증 방식이다. 본 논문에서는 새로운 평판 기반 시스템인 Self-Reputation system을 제안한다. Self-Reputation system은 사용되어지는 P2P network에 무관하게 적용 가능하기 때문에, 여러 가지 P2P 네트워크에서의 평판을 하나로 통합 관리할 수 있는 방안을 제공한다. 또한, 이 시스템은 기존의 Xrep 방식에서 broadcast를 통해서 평판을 수렴하는 방법 대신 각 사용자들이 자신의 평판 테이블을 관리하도록 하여 평판을 알아보는 과정에서의 통신량을 현격하게 줄였고, 그 결과로 효율성을 크게 향상시켰다.
본 논문은 트위터 사용자들이 글(트윗)을 통해 표현한 인물에 대한 평가를 수집, 분석하여 인물에 대한 평판을 종합적으로 분석하는 시스템의 구성에 대한 논문이다. 트위터의 Open API를 이용한 데이터 수집과 수집된 데이터의 특징에 대하여 분석하고 감성사전을 이용한 데이터 분석과 분석된 결과의 저장방식에 대하여 논한다. 2012년에 치루어지는 18대 대통령 선거의 출마자들을 본 시스템에 적용하여 시스템의 유효성을 검증하고자 한다.
본 논문은 Carlsson and Stankielvicz(1991)에 의해 처음으로 소개된 기술시스템(Technological Systems; TSs) 의 개념을 발전시키고, 이를 우리나라 평판 프린팅 기술에 적용하였다. 특히 평판 프린팅 기술이 생산 공정기술로서 차세대 기술인 생명공학기술, 정보기술, 환경기술, 나노기술 등과 결합하면서, 하나의 기술시스템으로 창출 및 진화되는 동태적 과정을 분석하였다. 연구결과, 평판 프린팅 기술이라는 특정기술에 초점을 맞춘 기술시스템 접근방법이 국가혁신시스템, 지역혁신시스템, 산업클러스터 등 기존의 접근방법들이 추구하는 정책 목표를 보다 효과적으로 달성시킬 수 있음을 보이고, 이를 하나의 대안적 정책개념으로 제안하였다.
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.
본 논문에서는 압전세라믹 가진기와 검출기를 부착한 평판 진동 시스템을 구축하고 이를 효과적으로 제어하기 위한 $H_2$ 제어기 설계기법을 제시한다. 본 논문의 실험에서 사용한 평판 시스템은 2개의 입력과 2개의 출력이 있는 다변수 시스템이며 정확한 전달행렬을 구하기 위하여 시스템 식별 실험을 수행하였다. 시스템 식별로부터 얻어진 평판 진동 시스템의 상태 공간 모델을 이용하여 $H_2$ 제어기를 설계하고, 설계된 $H_2$ 제어기의 제어 성능은 시뮬레이션과 실제 실험을 통해 입증하였다.
본 논고에서는 microfocus X 선 발생장치와 평판형 영상센서를 이용한 micro-CT 시스템의 개발과 그 응용에 대해 소개하였다. 개발과 관련하여서는 영상센서 및 시스템의 동작원리뿐만 아니라 성능평가 결과에 대해서도 간단히 언급하였는데, 이와 같은 성능평가는 추후 개선된 혹은 새로운 설계 및 제작을 위해서는 필수적으로 수반되어야 할 부분이다. 개발된 micro-CT 시스템의 응용분야 소개와 관련하여서는 몇 가지 획득 영상을 토대로 바이오 영상과 산업용 영상에 관하여 언급하였다. 바이오 영상분야에서는 현재 세계적으로 유수 의료기기업체에서 이미 제작하여 판매하고 있으며, 대부분 X선 영상증배관 혹은 CCD(charge-coupled device)를 X 선 영상획득 센서로 사용한 반면, 본 논고에서 소개한 시스템은 평판형 영상센서를 사용했다는 점에서 차별성이 있다. Micro-CT 시스템의 산업용 영상분야로의 적용은 이제 시작 단계이며, 기존 라미노그라피 시스템을 대체하거나 혹은 새로운 응용으로 자리매김할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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