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차미영·문수복 교수, ACM 인터넷측정학회 테스트 오브 타임 어워드 수상​
조회수 : 5447 등록일 : 2022-11-10 작성자 : 홍보실

차미영 교수(왼쪽)와 문수복 교수

< 차미영 교수(왼쪽)와 문수복 교수 >


우리 대학 차미영·문수복 전산학부 교수가 지난 10월 프랑스 니스에서 열린 ACM 인터넷측정학회(Internet Measurement Conference)에서 '테스트 오브 타임 어워드(Test of Time Award)'를 수상했다.

이 상은 10년 이상 지속적인 영향력을 행사하는 논문에 수여하는 상이다. 인터넷측정학회에서는 올해 처음 제정됐으며, 차미영·문수복 교수가 초대 수상자로 선정됐다. 

선정된 논문은 2007년 발표된 '세계 최대의 사용자 생성 콘텐츠 분석(영문명: I Tube, You Tube, Everybody Tubes: Analyzing the World’s Largest User Generated Content Video System)'이다. 유튜브(YouTube)와 다음(Daum) 등을 비롯한 사용자 생성 콘텐츠(UGC) 시스템에 올라온 200만 개의 비디오 정보와 시청 통계 데이터를 수집해 분석한 논문이다. 

이전까지는 영상들의 인기도 분포가 일명 80:20의 법칙으로 불리는 파레토(Pareto) 법칙*을 따르는 것으로 생각되어왔다. 그러나 이 연구를 통해 20%보다 더욱 집중된 상위 10%의 인기 동영상이 전체 조회 수의 80%를 차지하는 현상을 처음 확인했으며, 당시 최우수논문상(Best Paper Award)을 받았다. *파레토의 법칙(Pareto principle): 20%의 원인이 80%의 결과를 가져온다는 이론

이와 함께, 유튜브와 같은 새로운 콘텐츠 시장이 전통적인 콘텐츠 시장과 어떻게 다른지를 인기도 하위 90%의 콘텐츠를 들어 설명했다. 비인기 콘텐츠는 인기도를 곡선으로 나타낸 분포도에서 불룩 솟아오른 상위 10% 콘텐츠의 뒤에 꼬리처럼 길게 늘어진다고 해서 소위 롱테일(long tail)이라 불린다. 

연구팀은 사용자 생성 콘텐츠의 인기 분포가 초기에는 멱법칙(power-law)*을 따르지만, 시간이 지나며 플랫폼의 순위 알고리즘과 정보 필터링과 같은 요인으로 절단된 멱법칙(truncated power-law)로 변하는 과정을 실험으로 증명했다. *멱법칙(power-law): 한 수(數)가 다른 수의 거듭제곱으로 표현되는 두 수의 함수적 관계

이를 통해, 롱테일에 속하는 콘텐츠라 할지라도 사용자에게 개별화된 알고리즘으로 추천할 경우 시청 조회 수를 현저히 늘릴 수 있다는 점을 실험적으로 제시했다. 이 논문은 발표 후 지난 15년간 비디오 콘텐츠의 캐싱*과 전송, 순위 알고리즘, 광고 노출을 비롯한 다양한 산업에 영향을 미쳤다. *캐싱(cashing): 데이터 복사본을 미리 저장해 두어 빠르게 전송하는 방법 

현재까지 2,000번 이상 피인용 되어 인터넷측정학회 역사상 세 번째로 많이 피인용 된 연구로 기록됐다. 발표한 지 10년이 지난 후에도 600회 이상 피인용 되며 꾸준한 영향력을 발휘하고 있다. 

차미영 교수는 "연구를 진행할 당시 유튜브는 서비스를 시작한 지 2년 남짓 된 신규 플랫폼으로 지금의 위상과는 매우 달랐다"라고 설명했다. 이어, 차 교수는 "'새로운 데이터를 수집해 분석하는 것 자체가 모험과도 같았던 논문이 오랜 기간 동료 연구자들에게 사랑받고 인용되는 연구가 되어 기쁘다"라고 소감을 밝혔다.

차 교수는 2007년 스페인 텔레포니카(Telefonica)에서 인턴십을 하며 공저자인 파블로 로드리게즈(Pablo Rodriguez) 디렉터, 지도교수인 문수복 교수와 함께 이 연구를 이끌었다. 현재 기초과학연구원(IBS) 데이터 사이언스 그룹 CI로 활약하고 있다. 당시 공저자로 참여한 곽해운, 안용열 연구원은 현재 싱가폴 경영대, 인디애나 주립대 교수로 각각 재직 중이다.


ACM 인터넷측정학회 테스트 오브 타임 어워드 수상 상패 이미지

< 차미영,문수복 교수가 수상한 ACM 인터넷측정학회 테스트 오브 타임 어워드 상패 >

논문 설명 그래프 이미지

< 사용자 생성 콘텐츠의 인기 분포가 절단된 멱법칙을 따르며 롱테일 분포를 어떻게 활용할 수 있는지를 실험적으로 보여주는 그래프 >

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