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.
본 논문에서는 기업의 IT시스템에 대한 위협에 대응하고자 하는 기업의 자산을 지켜주는데 매우 중요한 영역인 보안관제 위협정보를 확인하고자 한다. 보안관제는 보안 장비에서 발생한 이벤트, 로그를 중심으로 실시간 분석하여 위협을 판정하고 대응한다. 보안관제 업무에 있어서 우선적으로 위협정보를 평판정보와 분석정보로 구분하여 우선순위를 도출하고자 한다. 평판정보는 Hash, URL, IP, Domain으로 구성하였으며, 분석정보는 E-mail, CMD-Line, CVE, 공격동향정보로 구성하여 분석하였다. 연구결과, 평판정보의 우선순위가 상대적으로 높았으며 위협정보에 대한 정확성과 대응성을 높이는 것에 의의가 있다.
SNS의 증가로 기업의 평판이 영업과 주가에 영향을 미치고 있다는 다양한 연구가 발표되고 있으나, 디지털 상에서 기업 평판 측정 방법과 관련한 연구는 상대적으로 미흡하다. 본 연구는 사전 연구 집대성을 통해 기업의 디지털 평판 정보를 기업 정체성 정보와 기업 인지 정보로 구분하고, 정체성 평가를 위해 (1)제품 및 서비스 질 (2)고용환경 (3)기업 비전 (4)사회적 책임 (5)경영 성과 5개 항목을, 인지 평가를 위해 (1)호감(선(善)) (2)능력(능(能)) (3)진취성(흥(興)) (4)세련(격(格)) (5)무정함(권(權)) (6)비공식성 6개 항목으로 구분하여 평판 검색용 워드 아이템(Word Item)을 추출하고 설문을 통해 빈도 분석을 실시하여 기업의 평판 측정값을 계량화 하는 방법을 고안하였다. 또한 이의 검증을 위하여 상용 평판 서비스를 활용하여 국내 SI 3사의 평판을 측정하였다. 본 연구는 기업의 정체성과 인지(이미지나 소통)를 세분화하여 기업의 평판 측정을 시도한 최초의 연구이며, 빈도 분석을 통해 검증된 워드 아이템을 활용하여 평판 점수로 측정하는 산식을 제안함으로써 업무 적용성을 높였다는데 그 의의가 있다.
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.
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.
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.
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 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.
경계층이란 유체와 물체 표면의 마찰로 인해 생성되는 층을 말한다. 경계층은 두께에 따라 층류 경계층, 천이 경계층, 난류 경계층으로 나누어진다. 레이놀즈 수 크기에 따라 경계층은 몇 가지의 층으로 구분되어 진다. 이 계산에서는 경사진 평판 위에서 유동의 현상들이 어떻게 일어나는지 확인하였다. 또한, 경사가 없는 평판위에서 velocity profile과 Blasius solution을 비교하였고, 평판의 뒤쪽에 격자의 간격이 넓음으로 큰 오차가 발생하게 됨을 알 수 있었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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