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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김세한 (숭실대학교) 박제원 (숭실대학교) 최재현 (숭실대학교)
저널정보
한국IT정책경영학회 한국IT정책경영학회 논문지 한국IT정책경영학회 논문지 제9권 제1호
발행연도
2017.1
수록면
327 - 333 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

인공신경망을 이용한 인터넷 악성 댓글 탐지 기법
김세한 소프트웨어 2017.01 학위논문
인공신경망 기반의 SNS 악성 댓글 탐지 기법
김세한 ,  박제원 ,  최재현 한국IT정책경영학회 논문지 2017.01 학술저널

초록· 키워드

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인터넷 기술의 발달과 스마트 모바일 기기의 보급 및 사용이 널리 확대되면서 현대인의 삶은 많은 변화와 유익을 가져오게 되었다. 다양한 정보를 더욱 쉽고 빠르게 획득할 수 있게 되었으며, 대량의 정보 공유 또한 손쉽고, 빠르게 주고받을 수 있게 되었다. 또한 소셜 네트워크 시스템을 이용하여 먼 거리에 있는 사람들과도 실시간으로 소통할 수 있게 되었다. 하지만, 이러한 편리와 유익과 함께 사회적 문제 또한 계속적으로 발생하고 있다. 인터넷 공간을 통해 발생하는 악성 댓글, 인신공격, 사생활 침해, 명예 훼손 등과 같은 문제를 통해 많은 사람들이 피해를 받고 있으며, 본 연구에서는 이러한 사회적 문제를 줄여갈 수 있는 방안 중 하나로 인터넷 소셜 네트워크 시스템 상 빈번하게 이루어지는 악성 댓글을 분별하고 탐지하여 제한하는 기법을 제시하고자 한다. 본 실험에는 일반 댓글 809개, 악성 댓글 1108개, 총 1917개의 댓글을 수집하여 분석하였고, 이를 토대로 학습한 인공신경망으로 악성 댓글 탐지 실험을 진행하였다. 실험 결과 90.1%의 훈련표본 정확도와 88.1%의 검정표본 정확도를 확인하였다.
#Data mining #Malicious comment #Korean normalization #Artificial neural network

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한국인터넷진흥원 / 2015 / 2015 인터넷 이용 실태 조사 요약 보고서 google schola 한국인터넷진흥원 / 2015 / 2015 사이버폭력 실태조사 결과보고서 google schola 경찰청 사이버안전국 google schola 구현정 / 2012 / 악성 댓글의 사용 실태와 개선 방안 연구 / 한말연구 (30):5~32 dbpia 김묘실 / 2006 / SVM을 이용한 악성 댓글 판별 시스템의 설계 및 구현 / 제18회 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 :285~289 dbpia

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