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군 조직 내 소셜 네트워크 기반 Mobbing 지수 산정 알고리즘 개발 및 분류모델 설계 : 관심 장병 보호 및 관리를 기반으로 = Mobbing Value Computation Algorithm Development and Classification Model Design based on Social Network in Military : Based on Care and Ma

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도서 상세정보
자료유형 :	(군대학) 학위논문
분류기호 :	393.8
서명/저자사항 :	군 조직 내 소셜 네트워크 기반 Mobbing 지수 산정 알고리즘 개발 및 분류모델 설계: 관심 장병 보호 및 관리를 기반으로= Mobbing Value Computation Algorithm Development and Classification Model Design based on Social Network in Military : Based on Care and Management of Interest Military Man/ 김국진.
발행사항 :	서울: 국방대학교, 2009.
형태사항 :	79 p.; 26 cm.
일반주기 :	지도교수 이상훈
학위논문주기 :	학위논문(석사) -- 국방대학교 대학원,: 전산정보, 2009
언어	한국어

원문
원문보기 :	군 조직 내 소셜 네트워크 기반 Mobbing 지수 산정 알고리즘 개발 및 분류모델 설계 : 관심 장병 보호 및 관리를 기반으로 = Mobbing Value Computation Algorithm Development and Classification Model Design based on Social Network in Military : Based on Care and Ma

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집단 따돌림(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.

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권 호 :
발행년 : 2009
발행처 : 국방대학교

서 명 : 군 조직 내 소셜 네트워크 기반 Mobbing 지수 산정 알고리즘 개발 및 분류모델 설계-관심장병보호 및 관리를 기반으로-

제1장 서론
제1절 연구 배경 및 목적
제2절 연구 범위 및 방법

제2장 관련 연구
제1절 집단 따돌림
제2절 분류모델
제3절 소셜 네트워크(Social Network)

제3장 모빙 지수(Mobbing Value) 산정 알고리즘 개발 및 분류모델 설계
제1절 모빙 요소와 속성 산정
제2절 모빙 지수 산정 알고리즘 개발
제3절 모빙 성향 분류모델 설계

제4장 실험 및 평가
제1절 실험 데이터 구성
제2절 알고리즘 평가 수단
제3절 평가 결과 분석

제5장 결론 및 향후 연구

참고문헌
주요 연구 실적
부록