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.
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 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 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.
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.
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.
Vehicular Ad-Hoc Networks (VANETs) have become one of the active areas of research, standardization, and development because they have tremendous potentials to improve vehicle and road safety, traffic efficiency, and convenience as well as comfort to both drivers and passengers. However, message trustfulness is a challenge because the propagation of false message by malicious vehicles induces unreliable and ineffectiveness of VANETs, Therefore, we need a reliable reputation method to ensure message trustfulness. In this paper, we consider a vulnerability against the Sybil attack of the previous reputation systems based on blockchain and suggest a new reputation system which resists against Sybil attack on the previous system. We propose an initial authentication process as a countermeasure against a Sybil attack and provide a reliable reputation with a cooperative message delivery to cope with message omission. In addition, we use Homomorphic Commitment to protect the privacy breaches in VANETs environment.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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