최근 온라인 소셜 네트워크의 성장에 따라, 영향력 최대화 기법을 활용한 다양한 마케팅 기법들이 소개되고 있다. 하지만 지금까지 네트워크 구성이 감춰진 경쟁 집단들이 존재하는 환경에서 영향력 최대화 문제를 해결하려고 시도한 기법은 제안된 적이 없었다. 본 논문에서는 아군 집단과 경쟁 집단 들이 존재하는 소셜 네트워크 환경에서 경쟁 집단에 영향력을 가장 최대화하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 소셜 네트워크의 속성들 중 중간 중심성, 클러스터링 계수, 지역적 연결도로와 연결, 그리고 3인조 폐쇄특징 등을 효과적으로 활용한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘보다 경쟁 집단에의 영향력을 더 확산할 수 있음을 확인하였고, 결론적으로 2배의 성능 향상을 보여 주었다.
영향력 최대화란 소셜 네트워크에서 최대의 영향력을 갖는 k개의 시드(seed) 노드로 이루어진 집합을 선출하는 문제이다. 이 문제를 해결한 기존 방법들이 갖는 가장 큰 문제는 시드 집합을 선출하는데 너무 많은 시간이 소요된다는 점이다. 이러한 성능 문제는 미시적, 거시적 두 가지 측면에서 발생한다. 본 논문은 미시적, 거시적 측면의 성능 문제 동시에 해결하는 효율적인 영향력 최대화 방안을 제안한다. 또한, 양질의 시드 집합을 선출하기 위한 새로운 경로 기반 커뮤니티 탐지 기법을 제안한다. 네 가지 실세계 데이터를 이용한 실험을 통해, 제안하는 방안이 미시적, 거시적 측면의 문제를 모두 해결하는 동시에 양질의 시드 집합을 선출함을 확인하였다.
영향력 전파 문제는 주어진 네트워크 환경에서 영향력을 최대화 할 수 있는 top-k 노드를 찾는 문제로 데이터 마이닝 분야에서 활발히 연구되어왔다. 본 논문에서는 그래프 클러스터링 기법을 사용하여 영향력을 전파하는 방법을 제안하고자 한다. 이러한 방법에는 두 가지 이점이 있는데 먼저 서로 다른 시드 사이에 영향력이 중복되는 블로킹 현상을 제거하여 수행시간을 단축시킬 수 있다. 다음으로는 유 방향 그래프인 경우 기존의 탐욕 알고리즘보다 더 많은 노드에 전파를 가능하게 한다.
사회관계망에서 영향력 전파 문제는 네트워크에 가장 영향력을 끼칠 수 있는 노드들을 찾아 전체 네트워크에 영향력을 최대화 하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 Delay-Tolerant Networks에서 각 노드의 영향력을 측정하여 가장 영향력 있는 노드 집합을 선택하는 문제를 다룬다. 노드 간 연결성이 항시 보장되지 않는 Delay-Tolerant Networks 환경에서는 전체 네트워크 정보를 정확히 알 수 없기 때문에 노드의 영향력을 정확히 측정하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 Delay-Tolerant Networks 환경에서 분산 방식으로 각자 노드가 k-Clique 구조로 커뮤니티를 구성하여 국지적 정보 (Local Information)만을 활용하여 자신의 영향력을 추정하는 방법을 제시하고 실험을 통해 제안 기법으로 산출한 노드들의 영향력이 전체 네트워크 관점에서 산출한 노드들의 영향력에 근접함을 실험을 통해 증명한다.
본 논문에서는 기존 광고대행 유저 추천 서비스의 광고대행 유저 선출 방업이 갖는 문제를 해결하기 위해, 영향력 최대화 (Influence maximization) 연구 분야의 기술을 활용하여 (1) 유저들 간 단계적으로 파급되는 광고효과를 고려한 광고효과 최대화 방안을 제안한다. 나아가 보다 정확한 광고효과 평가를 위해, (2) 유저 간 지지도 (support) 및 (3) 유저의 컨텐츠 공유 (share) 점수를 정의하고 광고효과 최대화 방안에 반영하였다. 실 세계 데이터를 이용한 실험을 통해 제안하는 광고 대행 유저 선출 방안이 전통적인 선출 방안들보다 광고 효과가 더 큰 유저들을 선출함을 입증하였다.
사회 관계망에서 영향력의 전파는 중요한 연구 이슈이다. 영향 전파는 임의의 노드로 부터 새로운 아이디어, 정보, 소문의 전파로 인해 다른 노드들의 상태나 성질이 변화하는 것을 뜻한다. 영향을 받은 노드는 자신과 통신하는 다른 노드에게도 영향을 주고 영향은 확산되어 네트워크 내에서 퍼져 나간다. 입소문 마케팅에 기반을 둔 영향력 전파 문제는 네트워크에 가장 영향력을 끼칠 수 있는 노드들을 찾아 전체 네트워크에 영향력을 최대화 하는 것이 목적이다. 본 논문에서는 Delay-Tolerant Networks에서 각 노드의 영향력을 측정하여 가장 영향력 있는 노드 집합을 선택하는 문제를 다룬다. 노드 간 연결성이 항시 보장되지 않는 Delay-Tolerant Networks 환경에서는 전체 네트워크 정보를 정확히 알 수 없기 때문에 노드의 영향력을 정확히 측정하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 Delay-Tolerant Networks 환경에서 분산 방식으로 각자 노드가 $k$-clique 구조로 커뮤니티를 구성하여 한정된 지역 정보만을 활용하여 자신의 영향력을 추정하는 방법을 제시한다. 또한, 실험을 통해 제안 기법으로 산출한 영향력 있는 노드 정보가 전체 네트워크 관점에서 산출한 영향력 있는 노드 정보와 거의 일치함을 보인다.
최근 소셜 네트워킹 서비스(SNS)의 급격한 성장과 함께, SNS를 대상으로 상품 마케팅을 하는 기업(광고주)들이 증가하고 있다. 이에 따라 SNS에서 상품을 효과적으로 광고할 수 있는 광고 대행 유저들을 광고주에게 추천해주는 서비스들이 등장하였다. 하지만 위와 같은 대부분의 서비스들은 단순히 유저의 이웃 수를 기반으로 유저의 광고 효과를 평가하기 때문에, 유저를 통해 단계적으로 파급되는 광고 효과는 고려하지 못한다는 한계를 가지고 있다. 위와 같은 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 영향력 최대화 (Influence maximization) 연구 분야의 기술을 활용하여, (1) 유저를 통해 단계적으로 파급되는 광고 효과를 고려하는 광고효과 최대화 방안을 제안한다. 또한 보다 정확하게 광고효과를 평가하기 위해, (2) 광고 상품과 유저 사이의 적합도를 정의하여 광고 대행인 선출 과정에 적용하였다. 실세계 데이터를 이용한 실험을 통해 제안하는 광고 대행 유저 선출 방안이 전통적인 선출 방안들과 비교하여 광고 효과가 더 큰 유저들을 선출한다는 것을 입증하였다.
본 연구에서는 모바일폰의 생산, 유통 및 사용 후 처리과정을 효율적으로 관리하기 위한 지속가능한 폐쇄루프 공급망 (Sustainable close-loop supply chain: SCLSC) 모델을 제안한다. 제안된 SCLSC모델의 지속가능성 (Sustainability)을 강화하기 위해 경제적 요인인 총이익 최대화, 환경적 요인인 총 CO2 방출량 최소화, 사회적 요인인 사회적 영향력 최대화를 각각 고려하였다. 이들 세 가지의 요인은 제안된 SCLSC모델의 수리화 모델링 과정에서 목적함수로 표현된다. 따라서 제안된 SCLSC모델은 다목적 최적화 (Multi-objective optimization) 문제로 고려될 수 있으며, 이를 해결하기 위해 혼합유전알고리즘 (Hybrid genetic algorithm: HGA) 접근법을 사용하였다. 수치실험에서는 세가지 상이한 규모의 SCLSC모델을 제시하고, 이를 다양한 수행도 척도들을 사용하여 HGA 접근법의 우수성을 확인하였다.
이 논문은 충격성 잡음 환경에 대해 상수 모듈러스 오차(CME)와 가우시안 커널에 근거한 블라인드 등화 알고리듬의 성능 분석을 보이고 있다. CME와 평균 자승 오차(MSE)에 근거한 상수 모듈러스 알고리듬(CMA)는 충격성 잡음 환경에서 수렴에 실패한다. 이런 충격성 잡음에 대한 내항성을 위해 최근에 소개된 코렌트로피 블라인드 등화 알고리듬도 PAM 변조 방식에서는 만족할 만한 결과를 보이지 못한다. 원래 가우시안 잡음 환경을 위해 제안되었던 최대 영-확률 블라인드 알고리듬(MZEP-CME)이 충격성 잡음 환경에서도 탁월한 성능을 보인다는 것이 이 논문의 이론적, 그리고 시뮬레이션을 통한 분석에 의해 입증된다. MZEP-CME 알고리듬의 가우시안 커널은 충격성 잡음에 의해 발생하는 출력 신호 전력과 CME 사이의 큰 차이에 민감하게 반응하지 못하게 하는 강한 영향력을 발휘한다.
현재 현장에서 종사하고 있는 정규직 종사자들의 입장에서 인턴십 평가를 통한 인턴십 과정생들이 얻을 수 있는 잠재적 편익을 최대화 할 수 있도록 교육자들에게 기초자료를 제공함은 물론 인턴십 교육방향에 기초자료를 제공하고자 한다. 더 나아가서는 본 연구가 각각의 이해집단에게 인턴십 교육의 운용을 마케팅적 사고로 전환하여 교육 소비자 즉, 학생과 산업체의 의견이 적극적으로 반영된 교육체계로 변신함으로써 급변하는 교육환경속에서 관광산업의 경쟁력을 확보하는데 도움을 줄 수 있기를 기대한다. 이에 본 연구결과를 종합해 보면, 첫째, 인턴십 평가요인으로 규율성, 적극성, 기술력, 업무수행능력, 과제물, 탐구력, 지식성, 협조성, 이해력 등으로 평가요인임을 규명하였다. 둘째, 인턴십 평가요인은 인턴십 교육효과(적극성, 탐구력, 규율성) 및 취업경쟁력(규율성, 적극성, 협조성)에 긍정적 영향력을 미치는 것으로 분석되어 본 연구의 목적을 달성하였다고 볼 수 있다. 마지막으로 산업체에서는 학습능력보다는 조직과 융화할 수 있는 인재를 원하고 있는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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