지리적 거리 정보를 활용한 가짜 팔로워 구매자 식별 방법

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 공과대학 컴퓨터공학부, 2019. 2. 김종권.The reputation of social media such as Twitter, Facebook, and Instagram now regard as one persons power in real-world. The person who has more friends or followers can influence more individuals. So the influence of users is associated with the number of friends or followers. On the demand of increasing social power, an underground market has emerged where a customer can buy fake followers. The one who purchase fake followers acts vigorously in online social network. Thus, it is hard to distinguish customer from celebrity or cyberstar. Nevertheless, there are unique characteristics of legitimate users that customers or fake followers cannot manipulate such as a small-world property. The small-world property is mainly qualified by the shortest-path and clustering coefficient. In the small-world network, most people are linked by short chains. Existing work has largely focused on extracting relationship features such as indegree, outdegree, status, hub, or authority. Even though these research explored the relationship features to classify abnormal users of fake follower markets, research that utilize the small-world property to detect abnormal users is not studied. In this work, we propose a model that adapt the small-world property. Specifically, we study the geographical distance for 1hop-directional links using nodes geographical location to verify whether a social graph has the small-world property or not. Motivated by the difference of distance ratio for 1hop directional links, we propose a method which is designed to generate 1hop link distance ratio and classify a node as a customer or not. Experimental results on real-world Twitter dataset demonstrates that the proposed method achieves higher performance than existing models.Chapter 1 Introduction 1 1.1 Motivations 1 1.2 Fake Follower Markets 3 1.3 Research Objectives 5 1.4 Contributions 6 1.5 Thesis Organization 8 Chapter 2 Related Work 10 2.1 Small World Phenomenon 10 2.2 Online Social Abusing Attack Detection 11 2.2.1 Contents-based Detection 12 2.2.2 Social Network-based Detection 13 2.2.3 Behavior-based Detection 5 Chapter 3 Characteristic of Customers and Fake Followers 16 3.1 Data Preparation 16 3.2 Fake Follower Properties 21 3.3 Customer Properties 26 Chapter 4 Social Relationship and Geographical Distance 29 4.1 Geographical Distance in OSNs 29 4.2 Follower Ratio 34 Chapter 5 Detecting Customers 38 5.1 Key Features for Customer Detection 38 5.2 Performance matrices 40 5.3 Experiments 41 5.4 Comparison with Baseline Method 44 5.5 Comparison with Feature-based Method 47 5.6 Impact of Balanced Dataset 49 5.7 Fake Follower Detection 50 Chapter 6 Future Work 52 6.1 The Absence of Location Information 52 6.2 Hybrid Detection Method with Link Ratio and Profile Information 54 Chapter 7 Conclusion 56 Bibliography 58 국문초록 69Docto

Using Rank Correlation Coefficient to identify Abnormal Energy Consumption in Buildings

에너지 절약 문제는 현재까지 해결되지 않은 문제이며, 에너지를 효율적으로 사용하기 위해 여러 방 법들이 제안되었다. IT 기술의 발달과 더불어 센서, 온도조절장치, 에어컨, 조명 등의 기기들을 통합하여 모니터링하고 관리하는 공조 시스템 (HVAC: Heating Ventilation Air Conditioning)이 건물에 도입되어 활 용되고 있으며, 이 시스템을 통하여 에너지 소비의 문제점을 찾고 에너지를 효율적으로 관리할 수 있다. 에너지 효율적 관리를 위하여 이상 현상을 효율적으로 감지하는 것에 대한 방법들도 많이 연구되고 있 다. 기존 연구에서는 에너지 센서간의 전력 소모 패턴을 3개의 밴드 영역으로 나누어 이상 현상을 탐지 하였다. 하지만 각 밴드 영역 간의 관계에 치우쳐 기기들간의 많은 관계를 탐색하지 못한다는 단점이 있 었다. 따라서 본 논문은 전력 소모 패턴에 따라 밴드 영역을 구분하는 것이 아니라, 전 밴드 영역에서 각 기기간의 순위 관계 변화를 관찰함으로써 이상 현상 탐지의 효율성을 높이는 방법을 제안하고 있다.이 논문은 2016년도 정부(미래창조과학부)의 재원으 로 정보통신기술진흥센터의 지원을 받아 수행된 연구 (No.B0190-16-2017,IoT 기기의 물리적 속성, 관계, 역 할 기반 Resilient/Fault-Tolerant 자율 네트워킹 기술 연구) 및 미래창조과학부 및 정보통신기술진흥센터의 대학ICT연구센터육성 지원사업의 연구결과로 수행되었 음" (IITP-2015-R0992-15-1023)OAIID:RECH_ACHV_DSTSH_NO:A201620368RECH_ACHV_FG:RR00200003ADJUST_YN:EMP_ID:A001118CITE_RATE:DEPT_NM:컴퓨터공학부EMAIL:[email protected]_YN:CONFIRM: