< 전산학부 차미영 교수 >
우리 대학 전산학부 차미영 교수(기초과학연구원 데이터 사이언스 그룹 CI 겸직)는 2010년 게재한 ‘백만 팔로워의 오류(Measuring User Influence in Twitter: The Million Follower Fallacy)’ 논문으로 AAAI ICWSM Test of Time Award를 수상하게 된 소식이 현재 온라인으로 개최되고 있는 제14회 웹 소셜미디어학회(ICWSM, International Conference on Web and Social Media)를 통해 전해졌다. Test of Time Award는 오랫동안 지속적인 영향력을 가지는 과거의 연구에 주어지는 특별한 상으로, 차 교수의 논문은 올해로 게재된 지 10년이 되고 그간 3,669회 피인용됐다.
이 연구는 소셜네트워크 플랫폼에서 사용자의 영향력을 계산하는 다양한 측정법의 비교와 한계를 보여주며, 특히 트위터상에서 단순히 팔로워가 많다고 메시지의 전파 영향력이 크지 않다는 '백만 팔로워의 오류'를 데이터로 보여주었다. 이 연구의 분석에 서버 50대로 수집한 54,981,152 사용자계정, 1,963,263,821 소셜링크, 그리고 1,755,925,520 트윗이 사용되어 당시 이례적으로 방대한 네트워크 분석에 기인하였으며, 추후 연구와 함께 이 데이터가 공유되어 수천 건의 후속 연구를 가능하게 했다.
연구 내용 중에는 얼마나 오랜 기간 영향력자가 활동하는지, 또한 분야를 넘나들며 다양한 토픽에 영향력을 가질 수 있는지도 다룬다. 새로운 사건이 발생했을 때 누가 영향력자가 되는지의 사례 분석을 통해, 영향력자는 기존 accidental influentials 이론에서 주장된 것처럼 우연히 발생하지 않고 몇 가지 전략을 통해 빠르게 영향력자로 떠오를 수 있음을 보였다. 이러한 발견은 자산규모가 크게 성장한 소셜네트워크 플랫폼에서 광고 효과를 극대화하기 위한 영향력자의 선정 알고리즘에 새로운 통찰력과 해석을 제공했다. 이 연구는 2010년 당시 뉴욕타임스지 온라인에 소개되기도 했다.
차 교수는 카이스트 학부와 대학원을 졸업하고, 독일 막스 플랑크 연구소에서 박사후연구과정에 있는 동안 이 연구를 진행했다. 그는 이번 수상 소식을 통해 "당시는 소셜네트워크 플랫폼의 데이터가 전산학에서 큰 주목을 받지 못했지만, 어려운 사회과학 문제에 인터넷 데이터가 활용될 수 있다는 점이 너무 재미있어서 밤새 연구한 기억이 난다. 오랜 시간 동안 사랑받는 연구가 되어서 감사하다"라고 전했다.
논문 링크: https://www.aaai.org/ocs/index.php/ICWSM/ICWSM10/paper/viewPaper/1538
최근 실생활에 활용되는 인공지능 모델이 시간이 지남에 따라 성능이 점차 떨어지는 현상이 다수 발견되었고, 이에 따라 지속가능한 인공지능 학습 기술에 대한 필요성이 커지고 있다. AI 모델이 꾸준히 정확한 판단을 내리는 것은 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 인공지능을 만들기 위한 중요한 요소이다. 우리 대학 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 시간에 따라 데이터의 분포가 변화하는 드리프트 환경에서도 인공지능이 정확한 판단을 내리도록 돕는 새로운 학습 데이터 선택 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 최근 인공지능이 다양한 분야에서 인간의 능력을 뛰어넘을 정도의 높은 성능을 보여주고 있지만, 대부분의 좋은 결과는 AI 모델을 훈련시키고 성능을 테스트할 때 데이터의 분포가 변하지 않는 정적인 환경을 가정함으로써 얻어진다. 하지만 이러한 가정과는 다르게 SK 하이닉스의 반도체 공정 과정에서 시간에 따른 장비의 노화와 주기적인 점검으로 인해 센서 데이터의 관측값이 지속적으로 변화하는
2024-03-14우리 대학 문화기술대학원 차미영(33) 교수가 지난 6월 4일부터 나흘 동안 아일랜드 더블린市 소재 트리니티 칼리지(Trinity College)에서 열린 제 6회 AAAI 웝로그 및 소셜미디어 국제학회 ICWSM(International AAAI Conference on Weblogs and Social Media)에서 최우수 논문상을 수상했다 차 교수가 이번 학회에서 발표한 논문 제목은 ‘온라인 소셜 네트워크 내 관습의 발생(The Emergence of Conventions in Online Social Network)‘인데 사회적 관습의 형성과 채택과정을 온라인 소셜 네트워크 사례를 통해 증명했다는 점을 인정받아 최우수 논문으로 선정되는 영예를 안았다. 사회적 관습의 형성은 사회학에서 전통적인 문제였으나 실제 사회에서 이 과정을 보는 것은 거의 불가능에 가깝기 때문에 그 동안 간단한 실험 혹은 수학적 모델을 통해 다뤄져 왔다. 차미영 교수와 독일의
2012-07-04