• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권6호
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• pp.851-858
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• 2009

집단 따돌림을 청소년 문제로 국한했던 것과는 달리 오늘날 직장 내 집단 따돌림은 커다란 문제로 대두되고 있다. 국제 노동기구(ILO)의 따돌림 관련 유수의 보고와 국내의 경우를 볼 때 직장 내 따돌림 경험 응답 비율이 9.1%('03)에서 30.7%('08)로 증가하고 있다. 이러한 따돌림은 개인적, 사회적으로 커다란 손실을 초래한다. 제안한 알고리즘은 사용자 프로파일을 통해 현재 Mobbing(집단 따돌림)1) 희생자뿐 만 아니라 잠정적인 Mobbing 희생자의 가능성을 파악하여 효율적인 인원관리가 가능하다. 본 논문에서는 Mobbing 현상에 관련된 사용자 프로파일 즉, 7개의 요소(Factor)와 그 하위에 포함된 50개의 속성(Attribute)들을 선정한다. 다음으로 선정한 속성들에 대해 나와 사용자들 사이에 관계가 있으면 ‘1', 관계가 없으면 ‘0'으로 표현한다. 그리고 나와 사용자들간의 유사도 산정을 위해 각 요소안에 포함된 속성들의 합에 유사도 함수를 적용한다. 다음으로 클레멘타인의 인공신경망 알고리즘을 통해 속성들이 포함된 요소가 취할 최적의 가중치를 산출하고, 이 값들의 총합으로 Mobbing 지수를 산정한다. 마지막으로 online social network 사용자들의 Mobbing 지수를 본 논문에서 설계한 G22) Mobbing 성향 분류 모델(4개의 그룹; Ideal Group of the online social network, Bullies, Aggressive victims, Victims)에 매핑하여 사용자들의 Mobbing 성향을 파악하고 이를 토대로 효율적인 인원관리에 기여할 수 있다.