KCI등재
다중 클래스 SVM을 이용한 스마트폰 중독 자가진단 시스템 = Self-diagnostic system for smartphone addiction using multiclass SVM
저자
피수영 (대구가톨릭대학교) ; Pi, Su Young
발행기관
학술지명
한국데이터정보과학회지(Journal of the Korean data & information science society)
권호사항
발행연도
2013
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
13-22(10쪽)
KCI 피인용횟수
1
DOI식별코드
제공처
무선으로 응용 프로그램을 다운받아 실행하고 수많은 응용 프로그램들을 통신 접속이 없어도 실행이 가능하다는 점으로 인해 스마트폰 중독이 인터넷 중독보다 심각한 상태이지만 아직까지 스마트폰 중독과 관련된 연구가 부족한 상태이다. 한국정보화진흥원에서 개발한 스마트폰 중독 검사 척도인 S-척도는 문항수가 많아 응답자들이 진단 자체를 회피할 수도 있으며 인구통계학적 변인도 고려하지 않은 상태에서 체크한 문항들에 대한 총점만으로 중독여부를 진단하므로 정확하게 진단하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 인구통계학적 변인을 포함한 여러 문항들을 추가한 자료들을 대상으로 먼저 스마트폰 중독에 영향을 미치는 중요한 요인들을 추출해 보았다. 추출한 축소문항을 대상으로 데이터마이닝기법 중 하나인 신경망을 이용하여 분류를 하였다. 신경망 학습알고리즘 중에서 BP학습 알고리즘과 다중 SVM을 이용하여 학습을 시켜 비교, 분석 해 본 결과 다중 SVM의 학습율이 조금 더 높게 나타났다. 본 논문에서 제안한 다중 SVM을 이용하여 학습을 한 자가진단 시스템을 이용하면 자료들의 급격한 변화에 대해 뛰어난 적응성을 가지므로 빠른 시간 내에 자신의 중독여부를 정확하게 자가진단 할 수 있다.
더보기Smartphone addiction has become more serious than internet addiction since people can download and run numerous applications with smartphones even without internet connection. However, smartphone addiction is not sufficiently dealt with in current studies. The S-scale method developed by Korea National Information Society Agency involves so many questions that respondents are likely to avoid the diagnosis itself. Moreover, since S-scale is determined by the total score of responded items without taking into account of demographic variables, it is difficult to get an accurate result. Therefore, in this paper, we have extracted important factors from all data, which affect smartphone addiction, including demographic variables. Then we classified the selected items with a neural network. The result of a comparative analysis with backpropagation learning algorithm and multiclass support vector machine shows that learning rate is slightly higher in multiclass SVM. Since multiclass SVM suggested in this paper is highly adaptable to rapid changes of data, we expect that it will lead to a more accurate self-diagnosis of smartphone addiction.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (등재유지) | |
2017-01-01 | 평가 | 우수등재학술지 선정 (계속평가) | |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보2차) | KCI후보 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2001-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.18 | 1.18 | 1.07 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.01 | 0.91 | 0.911 | 0.35 |
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