메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박상현 (서강대학교) 박석 (서강대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.2
발행연도
2018.2
수록면
165 - 174 (10page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.2.165

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
온라인 커뮤니티란 SNS와 달리 사용자들이 닉네임을 통해 익명으로 관심사와 취미를 공유하는 가상 그룹 서비스이다. 그런데 이런 익명성을 악의적으로 활용하는 사용자들이 존재하고, 닉네임의 변경으로 인해 동일 사용자의 데이터가 서로 다른 닉네임에 존재하는 데이터 파편화 문제가 발생할 수 있다. 또한 온라인 커뮤니티에서는 닉네임을 변경하는 일이 빈번하므로 동일 사용자를 식별하는데 어려움을 겪는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 온라인 커뮤니티 특성을 고려한 사용자의 행동패턴 특징 벡터를 제시하며, 관계 패턴이라는 새로운 암시적 행동 패턴을 제안함과 동시에 랜덤 포레스트 분류기를 이용한 동일 사용자의 닉네임을 식별하는 기법을 제안한다. 또한 실제 온라인 커뮤니티 데이터를 수집해 제안한 행동패턴과 분류기를 이용해 동일 사용자를 유의미한 수준으로 식별할 수 있음을 실험적으로 보인다.
#온라인 커뮤니티 #행동 패턴 #사용자 식별 #악의적 사용자 #데이터 파편화 #기계학습 #online community #behavior pattern #user identification #malicious user #data fragmentation #machine learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 동일 사용자의 닉네임 식별 문제 정의
4. 온라인 커뮤니티 사용자의 행동 패턴을 고려한 동일 사용자의 닉네임 식별
5. 실험 및 분석
6. 결론 및 추후 연구
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
Brown, J., Broderick, A. J. and Lee, N., Word of Mouth Communication within Online Communities: Conceptualizing the Online Social Network, Journal of Interactive Marketing, Vol. 21, No. 3, pp. 2-20, 2007. Korea Information Society Development Institute, Comparison of Social Relationship Formation Mechanism between SNS and Online Community, pp. 70-72, 2012. (in Korean) Korea Internet & Security Agency, 2015 Survey of the Internet Usage, pp. 65-66, 2015. (in Korean) Daeseon Choi, Seok Hyun Kim, Jin-Man Cho, Seung-Hun Jin, Big Data Privacy Risk Analysis, Review of KISSC, Vol. 13, No. 2, 2013. 6. (in Korean) Arthur, C. (2006). What is the 1% rule? In The guardian. UK: Guardian News and Media.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

도로망 환경에서 G-트리 구조를 이용한 리버스 콜렉티브 공간 키워드 질의 처리
박세화 ,  박석 한국정보과학회 학술발표논문집 2018 .06
사용자 영향력과 개인 선호도를 고려한 트위터에서의 영화 광고 할당 시스템
이연희 ,  김태완 ,  김장웅 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2016 .12
키워드 점수화를 이용한 마이크로블로그 키워드의 실시간 질의처리 개선기법
안동수 ,  박석 한국정보과학회 학술발표논문집 2015 .12
Exploiting Friend’s Username to De-anonymize Users across Heterogeneous Social Networking Sites
김동규 ,  박석 Journal of KIISE 2014 .12
협업 필터링을 응용한 소셜 네트워크 서비스에서 프라이버시 유출 사전 탐지 기법
김청하 ,  박석 정보과학회논문지 : 데이타베이스 2013 .06

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-569-001778535