RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      KCI등재

      통신이력 데이타에 기반한 교우관계 분석 = Peer Relationship Analysis Based on Communication History Records

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=A82293729

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      국문 초록 (Abstract)

      최근 청소년의 교우관계에 있어서 집단 따돌림과 불량 그룹이 사회적으로 큰 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 학생들의 교우관계를 보다 객관적으로 분석하는 방법을 제안한다. 분석을 위한 객관적인 데이타로는 교우관계 정보를 묵시적으로 내포하고 있는 통신이력 데이타를 사용하며, 체계적 분석을 위하여 데이타 마이닝 기법을 활용한다. 제안하는 분석 방법은 다음과 같다. 첫째, 교우간 친밀도(degree of familiarity) 개념을 정형적으로 정의하고, 여러 통신도구에서 발생한 통신이력 데이타를 기반으로 교우간 친밀도를 수학적으로 계산하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 학생 x가 y로 통신을 많이 시도할수록, 학생 x의 y에 대한 교우간 친밀도가 높다는 직관을 사용한다. 둘째, 계산한 교우간 친밀도를 사용하여 집단 따돌림의 가능성이 높은 학생을 파악한다. 이는 집단 따돌림 가능성이 높은 학생은 다른 학생으로부터의 통신 시도가 적을 것이라는 직관에 기반한다. 셋째, 교우간 친밀도를 데이타 마이닝 기법 중 하나인 클러스터링으로 분석하여 의미 있는 교우집단을 파악한다. 클러스터링 기법을 사용하기 위하여, 본 논문에서는 교우간 친밀도를 기반으로 교우간 유사도(similarity) 개념을 정형적으로 정의하고, 이를 사용하여 클러스터링을 수행한다. 마지막으로, 제안한 방법의 실용성을 입증하기 위하여, 실제 구현 및 분석 실험을 수행하고, 그 의미를 해석한다. 이 같은 결과를 볼 때, 본 연구는 학생들의 교우관계를 보다 객관적으로 파악할 수 있는 효과적인 방법론이라 사료된다.
      번역하기

      최근 청소년의 교우관계에 있어서 집단 따돌림과 불량 그룹이 사회적으로 큰 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 학생들의 교우관계를 보다 객관적으로 분석하는 방법을 제안한다. 분석을 위...

      최근 청소년의 교우관계에 있어서 집단 따돌림과 불량 그룹이 사회적으로 큰 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 학생들의 교우관계를 보다 객관적으로 분석하는 방법을 제안한다. 분석을 위한 객관적인 데이타로는 교우관계 정보를 묵시적으로 내포하고 있는 통신이력 데이타를 사용하며, 체계적 분석을 위하여 데이타 마이닝 기법을 활용한다. 제안하는 분석 방법은 다음과 같다. 첫째, 교우간 친밀도(degree of familiarity) 개념을 정형적으로 정의하고, 여러 통신도구에서 발생한 통신이력 데이타를 기반으로 교우간 친밀도를 수학적으로 계산하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 학생 x가 y로 통신을 많이 시도할수록, 학생 x의 y에 대한 교우간 친밀도가 높다는 직관을 사용한다. 둘째, 계산한 교우간 친밀도를 사용하여 집단 따돌림의 가능성이 높은 학생을 파악한다. 이는 집단 따돌림 가능성이 높은 학생은 다른 학생으로부터의 통신 시도가 적을 것이라는 직관에 기반한다. 셋째, 교우간 친밀도를 데이타 마이닝 기법 중 하나인 클러스터링으로 분석하여 의미 있는 교우집단을 파악한다. 클러스터링 기법을 사용하기 위하여, 본 논문에서는 교우간 친밀도를 기반으로 교우간 유사도(similarity) 개념을 정형적으로 정의하고, 이를 사용하여 클러스터링을 수행한다. 마지막으로, 제안한 방법의 실용성을 입증하기 위하여, 실제 구현 및 분석 실험을 수행하고, 그 의미를 해석한다. 이 같은 결과를 볼 때, 본 연구는 학생들의 교우관계를 보다 객관적으로 파악할 수 있는 효과적인 방법론이라 사료된다.

      더보기

      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      In recent years, bullied students and rogue groups in teenagers make many serious social problems. In this paper we propose a novel approach that more objectively analyzes peer relationships among students. As the data for objective analysis, we use communication history records that are collected from various communication tools such as telephones, e-mails, and messengers. We use the simple intuition that communication history records implicitly contain peer relationship information. And, we adopt data mining techniques for the more systematic analysis. The proposed peer relationship analysis consists of the following steps. First, we formally define the notion of degree of familiarity between friends, and present mathematical equations that compute the degree based on communication history records. In the proposed method, we use the intuition that the degree of familiarity from student x to student y becomes higher as x makes the more communications with y. Second, by using the degree of familiarity between students, we find out the students who are potentially bullied. This procedure is based on the assumption that a bullied student may have a very small number of history records from other students to him. Third, we adopt the clustering technique, one of the most representative data mining techniques, to find out meaningful student groups by using the degree of familiarity. To use the clustering technique, we formally define the notion of similarity between friends based on the degree of familiarity, and perform clustering using the notion. Last, to show the practicality of the proposed method, we have implemented the method and interpreted the meaning of the experimental results. Overall, we believe that our research result provides an effective framework that analyzes peer relationships more objectively and more systematically.
      번역하기

      In recent years, bullied students and rogue groups in teenagers make many serious social problems. In this paper we propose a novel approach that more objectively analyzes peer relationships among students. As the data for objective analysis, we use c...

      In recent years, bullied students and rogue groups in teenagers make many serious social problems. In this paper we propose a novel approach that more objectively analyzes peer relationships among students. As the data for objective analysis, we use communication history records that are collected from various communication tools such as telephones, e-mails, and messengers. We use the simple intuition that communication history records implicitly contain peer relationship information. And, we adopt data mining techniques for the more systematic analysis. The proposed peer relationship analysis consists of the following steps. First, we formally define the notion of degree of familiarity between friends, and present mathematical equations that compute the degree based on communication history records. In the proposed method, we use the intuition that the degree of familiarity from student x to student y becomes higher as x makes the more communications with y. Second, by using the degree of familiarity between students, we find out the students who are potentially bullied. This procedure is based on the assumption that a bullied student may have a very small number of history records from other students to him. Third, we adopt the clustering technique, one of the most representative data mining techniques, to find out meaningful student groups by using the degree of familiarity. To use the clustering technique, we formally define the notion of similarity between friends based on the degree of familiarity, and perform clustering using the notion. Last, to show the practicality of the proposed method, we have implemented the method and interpreted the meaning of the experimental results. Overall, we believe that our research result provides an effective framework that analyzes peer relationships more objectively and more systematically.

      더보기

      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 관련 연구
      • 3. 통신이력 데이타 기반의 교우 친밀도 계산
      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 관련 연구
      • 3. 통신이력 데이타 기반의 교우 친밀도 계산
      • 4. 집단 따돌림과 교우집단 분석
      • 5. 구현 및 실험
      • 6. 결론
      • 참고문헌
      • 저자소개
      더보기

      참고문헌 (Reference)

      1 "학교폭력과 집단 따돌림 현상의 실태와 대응방안" 6 (6): 223 -245, 1999

      2 "통신비밀보호법" 2004

      3 "집단따돌림 연구경향 분석" 39 : 73-107, 2004.

      4 "인간행동과 사회환경(제3판)" 법문사 2005

      5 "상징적 상호작용론" 9 (9): 23-39, 1988.

      6 "사회학의 이론과 방법론" 2003.

      7 "개인정보보호법" 1999

      8 "Student Social Graphs: Visualizing a Student's Online Social Network" 596-599, 2004

      9 "Social Relationships and Peer Support" Paul H. Brooks Pub. Co. 1999.

      10 "ROCK: A Robust Clustering Algorithm for Categorical Attributes" 512-521, 1999

      1 "학교폭력과 집단 따돌림 현상의 실태와 대응방안" 6 (6): 223 -245, 1999

      2 "통신비밀보호법" 2004

      3 "집단따돌림 연구경향 분석" 39 : 73-107, 2004.

      4 "인간행동과 사회환경(제3판)" 법문사 2005

      5 "상징적 상호작용론" 9 (9): 23-39, 1988.

      6 "사회학의 이론과 방법론" 2003.

      7 "개인정보보호법" 1999

      8 "Student Social Graphs: Visualizing a Student's Online Social Network" 596-599, 2004

      9 "Social Relationships and Peer Support" Paul H. Brooks Pub. Co. 1999.

      10 "ROCK: A Robust Clustering Algorithm for Categorical Attributes" 512-521, 1999

      11 "QROCK: A Quick Version of the ROCK Algorithm for Clustering of Categorical Data" 26 (26): 2364-2373, 2005

      12 "Preventing Bullying in Schools" Sage 2004.

      13 "Mining Social Networks: Uncovering Interaction Patterns in Business Processes" 3080 : 244-260, 2004.

      14 "Mastering Borland Delphi 2005" John Wiley & Sons 2005.

      15 "Feminism Confronts Technology" Pennsylvania State Univ. Press 1991.

      16 "Efficient Time-Series Subsequence Matching using Duality in Constructing Windows" 26 (26): 279-293, 2001

      17 "Data Mining: An Overview from a Database Perspective" 8 (8): 866-883, 1996

      18 "Clustering Categorical Data: An Approach Based on Dynamical Systems" 8 (8): 222-236, 2000

      19 "Automatic Subspace Clustering of High Dimensional Data for Data Mining Applications" 94-105, 1998

      20 "An Efficient Data Clustering Method for very Large Databases" 103-114, 1996

      21 "Agent-Based Modeling with Social Networks for Terrorist Recruitment" 1016-1017, 2004.07

      22 "A Top-down Approach for Density- Based Clustering Using Multidimensional Indexes" 73 (73): 196-180, 2004

      23 "A Social Network Caught in the Web" 8 (8): 2003.

      24 "A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise" 226-231, 1996

      더보기

      동일학술지(권/호) 다른 논문

      동일학술지 더보기

      더보기

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      인용정보 인용지수 설명보기

      학술지 이력

      학술지 이력
      연월일 이력구분 이력상세 등재구분
      2014-09-01 평가 학술지 통합(기타)
      2013-04-26 학술지명변경 한글명 : 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용</br>외국어명 : Journal of KIISE : Software and Applications KCI등재
      2011-01-01 평가 등재학술지 유지(등재유지) KCI등재
      2009-01-01 평가 등재학술지 유지(등재유지) KCI등재
      2008-10-17 학술지명변경 한글명 : 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용</br>외국어명 : Journal of KISS : Software and Applications KCI등재
      2007-01-01 평가 등재학술지 유지(등재유지) KCI등재
      2005-01-01 평가 등재학술지 유지(등재유지) KCI등재
      2002-01-01 평가 등재학술지 선정(등재후보2차) KCI등재
      더보기

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼