KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1570-1594
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2017
Social network services have recently changed from environments for simply building connections among users to open platforms for generating and sharing various forms of information. Existing user reputation computation methods are inadequate for determining the trust in users on social media where explicit ratings are rare, because they determine the trust in users based on user profile, explicit relations, and explicit ratings. To solve this limitation of previous research, we propose a user reputation computation method suitable for the social media environment by incorporating implicit as well as explicit ratings. Reliable user reputation is estimated by identifying malicious information raters, modifying explicit ratings, and applying them to user reputation scores. The proposed method incorporates implicit ratings into user reputation estimation by differentiating positive and negative implicit ratings. Moreover, the method generates user reputation scores for individual categories to determine a given user's expertise, and incorporates the number of users who participated in rating to determine a given user's influence. This allows reputation scores to be generated also for users who have received no explicit ratings, and, thereby, is more suitable for social media. In addition, based on the user reputation scores, malicious information providers can be identified.
본 논문에서는 콘텐츠 명성 및 사용자 명성 평가를 통해 신뢰성 높은 UCC 검색을 가능하게 하는 방법에 대해 기술한다. 기존 정보검색과 달리 UCC에서는 얻을 수 있는 텍스트 정보가 한정적이기 때문에 텍스트 외적인 정보의 사용이 필요하다. 콘텐츠 명성과 사용자 명성은 비텍스트 정보를 이용하여 평가되는데, 평가된 명성을 자질로 사용하여 UCC 검색을 수행하면 기존 검색 방법보다 향상된 검색 성능을 기대할 수 있다. 콘텐츠 명성은 영상 자체 정보와 영상과 관련된 소셜활동 정보로부터 콘텐츠의 명성, 즉 가치를 평가한다. 또한 사용자 명성은 콘텐츠와 사용자, 사용자와 사용자 사이의 소셜활동 하나하나에 주목하여 네트워크를 구축하여 사용자의 명성을 평가한다. 각각의 명성을 평가하여 UCC 검색에 사용하는 두 개의 시스템을 구현하고, 유튜브로부터 수집한 UCC와 사용자 정보를 이용하여 두 시스템의 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 콘텐츠 명성을 활용한 시스템에서 조금 더 높은 사용자의 동의를 이끌어 낼 수 있었으며, 이 결과는 향후 UCC 검색에 활용할 수 있을 것이라 기대된다.
With the rapid development of electronic commerce, online reputation management systems are of increasing importance in building trust and managing risk. Reputation rating mode and aggregating method are the most crucial parts of a reputation management system. In this paper, we analyze the merits and disadvantages associated with the rating mode and aggregating approach of current reputation management systems, and put forward some suggestions. These suggestions are helpful in improving current reputation management systems and developing new reputation management systems.
In this work, we analyze the role of reputation in ubiquitous healthcare system as well as the relationship of security, trust and reputation in this environment in details. In addition, an example is given to show how to use reputation system in ubiquitous healthcare and how to use reputation system on decision making.
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.
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 연구는 커뮤니케이션 네트워크의 사회자본적 의미와 효과를 기업명성 측면에서 실증적으로 검증하고자 하는 목적을 갖고 있다. 특히 사회자본의 구조적, 내용적, 관계적 차원에서 소비자의 커뮤니케이션 네트워크를 분석함으로써 명성 높은 기업의 커뮤니케이션 네트워크 구조 특성과 의미를 밝혀보고자 하였다. 본 연구는 서울 및 수도권 지역에 거주하는 만 20세 이상의 성인 200명을 대상으로 설문 조사를 실시했다. 본 연구는 명성 높은 기업의 커뮤니케이션 네트워크 구조 특성을 연결정도(degree), 연결정도 중심성(degree centrality), 밀도(density)라는 지표를 통해 분석하였다. 분석결과, 명성 높은 기업의 네트워크는 명성 낮은 기업에 비해 연결정도가 많고 연결정도 중심성이 높았으며, 밀도 역시 더 높았다. 이는 명성 높은 기업의 경우 소비자가 다양한 정보원을 통해 정보를 얻고 있으며, 중복된 정보원들을 사용하고 있는 소비자들이 많기 때문에 소비자들간 유사한 해석을 공유하고 있음을 시사한다. 또한 밀도가 높다는 점은 정보교류가 원활하고 정보 확산도 빠른 네트워크를 명성 높은 기업이 보유하고 있음을 함의한다. 또한 사회자본의 내용적 차원에서는 상품/서비스 정보네트워크가 기업이슈 정보네트워크보다 연결정도나 밀도가 높다는 특징을 보였고 정보습득 네트워크가 정보제공 네트워크보다 연결정도나 밀도가 높았다. 그리고 사회자본의 관계적 차원과 그 효과 면에서 네트워크 구조특성이 기업충성도와 어떤 관련성을 갖는지 검증한 결과, 연결정도 중심성이 클수록 충성도에 더 강한 영향력을 미치는 것으로 확인되었다. 즉, 소비자들이 유사한 정보원들을 통해 공유하는 정보가 많을수록 소비자들간의 연결정도가 강해지면서 정보교류와 확산이 커지게 되는데, 이는 기업명성과 충성도와 밀접한 관련성이 있다는 것을 입증한 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권10호
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pp.3793-3814
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2021
Most secure solutions like cryptography are software based and they are designed to mainly deal with the outside attacks for traditional networks, but such soft security is hard to be implemented in wireless sensor networks to counter the inside attacks from internal malicious nodes. To address this issue, reputation has been introduced to tackle the inside malicious nodes. Reputation is essentially a stimulating mechanism for nodes' cooperation and is employed to detect node misbehaviors and improve the trust-worthiness between individual nodes. Among the reputation models, binomial distribution based reputation has many advantages such as light weight and ease of implementation in resource-constraint sensor nodes, and accordingly researchers have proposed many insightful related methods. However, some of them either directly use the modelling results, apply the models through simple modifications, or only use the required components while ignoring the others as an integral part of the whole model, this topic still lacks a comprehensive and systematical review. Thus the motivation of this study is to provide a thorough survey concerning each detailed functional components of binomial distribution based reputation for wireless sensor networks. In addition, based on the survey results, we also argue some open research problems and suggest the directions that are worth future efforts. We believe that this study is helpful to better understanding the reputation modeling mechanism and its components for wireless sensor networks, and can further attract more related future studies.
e-마켓플레이스는 구매자들이 보다 신뢰할 수 있는 판매자와 거래할 수 있도록 평판 시스템(Reputation system)을 구축하여 예비 소비자들에게 판매자의 평판을 제공한다. 판매자의 평판은 소비자의 평점을 기반으로 산출되는데 이 때 소비자의 평가 요소로는 판매자의 행동에 대한 평가와 상품에 대한 평가가 있다. 기존의 평판 계산 방안들은 구매자의 평점이 두 가지의 평가가 혼합된 점수라는 것을 인지하지 못한 채로 판매자의 평판을 산출한다. 본 논문에서는 소비자 평점을 판매자 점수와 상품 점수로 분리한 후 오직 '판매자의 점수'만을 이용하는 평판 계산 방안을 제안한다. 제안하는 방안은 판매자의 점수만을 이용하여 판매자의 능력에 대한 평판만을 제공하는 방안으로 예비 소비자들이 빠른 배송과 친절한 서비스를 제공하는 판매자를 선택할 수 있도록 돕는다. 실험에서는 실제 e-마켓 플레이스의 현실성을 반영한 시뮬레이션 방안을 제안한다. 생성된 시뮬레이션 데이터를 기반으로 진행하는 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 입증한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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