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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제14권 제11호
발행연도
2009.11
수록면
1 - 12 (12page)

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집단따돌림(모빙: Mobbing, 이하 '모빙')은 사회 전반에 걸쳐 빠르게 확산되고 있으며 군 조직도 예외가 될 수 없다. 군 조직에서의 모빙 현상은 성인사회 따돌림의 형태인 심리적 배제뿐만 아니라 때로는 심리적, 신체적 괴롭힘까지 나타나기 때문에 자살이나 난동 같은 심각한 군기 사고로 이어지기도 한다. 특히 군 조직에서는 집단 따돌림 예방을 위한 여러 가지 제도 및 관리방안의 시행에도 불구하고 그 피해자가 계속 발생하므로 문제 해결을 위한 어떤 제도와 관리방안을 마련하는 것 보다 그 희생 대상자와 잠정적 희생 대상자를 파악하는 것이 보다 효율적이라는 것을 말해준다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제 해결을 위해 모빙 현상에 관련된 7개의 요소(Factor)와 그 하위에 포함된 50개의 속성 (Attribute)들을 선정한다. 이후 자체 개발한 Gunwoo's 소셜 네트워크 서비스를 이용하여 나와 커뮤니티를 형성한 그룹들에 대해 연관성 유무에 따라 관계가 있으면 '1', 관계가 없으면 '0'으로 표현하여 지수화 한다. 그리고 나와 사용자들 간의 유사도 산정을 위해 유사도 함수(Dice 계수)를 적용한다. 다음으로 SPSS 클레멘타인의 인공신경망(ANN: Artificial Neural Network) 알고리즘을 통해 7개 요소들에 대한 최적의 가중치를 산출하고, 이 값들의 총합으로 Mobbing Value(이하 '모빙 지수')를 산정하기 위한 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 현재의 모빙 희생자와 잠정적인 희생자를 파악하여 희생자 관리 개선에 도움이 될 것이다.
#집단 따돌림 #소결 네트워크 서비스 #모빙 지수 #Mobbing #Social Network Service #Mobbing Value

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