International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권1호
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pp.188-198
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2020
In the cyber space represented by Sns, the problem of cyber verbal violence, which sends slander messages such as abusive messages through chats, bulletin boards, malicious comments, and messages, is getting worse. Leveraging the power of cyberspace's anonymity, people can't hesitate to say what they can't say in the real world. In extreme cases, cyber verbal violence can lead to the death of a person. This paper focuses on the creation of media content that helps to inform and prevent the seriousness of cyber verbal violence prevalent on the Internet through interactive art. The nature of Interact art goes beyond the work and the audience to the people in the relationship between the work and the participants, allowing participants to directly and indirectly feel the seriousness of cyber verbal viol.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제11권2호
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pp.50-58
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2019
The clear and specific objective of this study is to design a false news discriminator algorithm for news articles transmitted on a text-based basis and an architecture that builds it into a system (H/W configuration with Hadoop-based in-memory technology, Deep Learning S/W design for bigdata and SNS linkage). Based on learning data on actual news, the government will submit advanced "fake news" test data as a result and complete theoretical research based on it. The need for research proposed by this study is social cost paid by rumors (including malicious comments) and rumors (written false news) due to the flood of fake news, false reports, rumors and stabbings, among other social challenges. In addition, fake news can distort normal communication channels, undermine human mutual trust, and reduce social capital at the same time. The final purpose of the study is to upgrade the study to a topic that is difficult to distinguish between false and exaggerated, fake and hypocrisy, sincere and false, fraud and error, truth and false.
최근 악플에 대한 논란이 끊이지 않고 있어 이것을 해결하기위한 방법으로 자연어 처리를 이용하고 있다. 특히 소셜 미디어, 온라인 커뮤니티에서 많이 발생하고 있고 해당 매체에서는 한글을 그대로 사용하지 않고 그들의 은어를 섞어서 사용하며 그중에서 한글이 아닌 문자를 섞어서 만들어낸 문장도 있다. 이러한 문장은 기존의 모델에 학습된 데이터의 형태와 다르며 한글이 아닌 문장이 많을수록 모델의 예측이 부정확해진다는 단점이 있어 본 논문에서는 인공지능을 이용한 이미지 분류와 띄어쓰기, 오타 교정을 이용한 전처리 기법을 제안한다.
기존의 비속어 탐지 방법들은 의도적으로 변형된 비속어를 식별하는 데 한계가 있다. 이 논문에서는 자연어 처리의 한 분야인 개체명 인식에 기반한 새로운 방법을 소개한다. 우리는 시퀀스 레이블링을 이용한 비속어 탐지 기법을 개발하고, 이를 위해 한국어 악성 댓글 중 일부 비속어를 레이블링하여 직접 데이터셋을 구축하여 실험을 수행하였다. 또한 모델의 성능을 향상시키기 위하여 거대 언어 모델중 하나인 ChatGPT를 활용해 한국어 혐오발언 데이터셋의 일부를 레이블링을 하는 방식으로 데이터셋을 증강하여 학습을 진행하였고, 이 과정에서 거대 언어 모델이 생성한 데이터셋을 인간이 필터링 하는 것만으로도 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 이를 통해 데이터셋 증강 과정에는 여전히 인간의 관리감독이 필요함을 제시하였다.
최근 스마트 폰과 테플릿 PC를 통한 Facebook의 사용이 보편화되고 있는 반면, Facebook에서 공개되는 개인정보를 이용한 사회 공학적 공격과 악성코드가 포함된 댓글 및 게시물이 배포되는 등의 보안 위협 또한 증가하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Facebook에서는 다양한 보안 기능을 제공하고 있는데, 보안 기능에 사용자의 편의성을 결합시킨 Usable Security 에 대한 인식이 부족하다. 그로 인해 실제 사용자는 다양한 보안 기능이 있음에도 설정 과정의 복잡함이나 부족한 기능 설명 등의 문제로 인해 적절하게 보안 기능을 사용하지 못하는 문제점이 있다. 이에 따라 본 논문에서는 Facebook의 보안 기능에 대한 사용자 편의성을 정량화 시킬 수 있는 방법을 제시하며, 실험을 통해 보안 기능 별 사용자 편의성에 대한 비교를 수행하였다.
소셜 네트워크 서비스(SNS) 등 정보통신 기술의 빠른 진화는 사용자들 간의 소통과 응집을 가능하게 하는 순기능과 허위 사실의 유포나 소수의 여론 독점 등 역기능 요소로써 소비자의 문제행동을 유발시킬 가능성이 있다. 소비자의 문제행동이 점차 증가하고 있으며 이에 따라 많은 사업자들이 피해를 입고 있음에도 불구하고 소비자 문제행동에 관한 선행연구들이 미미하여 체계적인 대응 전략 마련이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 소비자 문제행동에 대한 선행연구와 구조 기반 신뢰 연구에 기반하여 소비자의 문제행동 방어전략을 모색하였다. 본 연구를 통해 소비자의 비윤리적 행위의 영역에 이르기 까지 연구의 영역을 넓힘과 동시에 실무적으로는 소비자 문제행동에 대응한 사업자 전략 및 제도적 장치 보완에 기여할 수 있을 것으로 판단한다.
스마트폰의 사용 및 다양한 앱 들의 출시 등이 기하급수적으로 증가되면서 악성 앱 또한 동시에 증가됐다. 기존의 앱 추천 시스템들은 온라인상에서 보이는 다른 사용자들의 평점, 댓글 및 인기 카테고리 등의 정적인 정보 분석을 기반으로만 동작한다는 한계가 있었다. 본 논문에서는 처음으로 스마트폰에서 실제로 사용되는 앱의 동적인 정보들을 현실적으로 사용하여 정적인 정보와 동적인 정보를 동시에 고려하는 견고한 앱 추천 시스템을 제안한다. 즉, 본 논문에서는 앱의 사용되는 시간, 앱의 사용 빈도수 및 앱과 앱 간의 상호 작용과 안드로이드 커널과의 접촉 횟수 등을 측정 가능한 수준에서 부분적으로 반영하여 견고한 안드로이드 앱 추천 시스템을 제안한다. 성능평가 결과 제안하는 기법이 견고하고 효율적인 앱 추천 시스템임을 증명했다.
이 글은 작년 하반기 아이유 4집 앨범 발매 이후 벌어진 일련의 상황을 사례 삼아 최근 걸 아이돌에 대한 부정적인 대중 감정의 내용과 논리를 드러내고자 했다. 그간 팬덤 연구의 흐름은 스타에 대한 동일시와 그에 기반을 둔 팬덤 커뮤니티 형성에 초점을 맞추었지만 최근 '안티팬덤'이나 연예인에 대한 '악플' 현상은 이들에 대한 적의나 샤덴프로이데(타인의 불행을 기뻐하는 감정)와 같은 부정적 감정을 다루어야 할 필요를 제기한다. 샤덴프로이데는 공적 평등과 사적 소유 간 모순을 특징으로 하는 근대 자유주의에서 배태되어 '능력주의'를 중심으로 이 모순을 극대화하는 신자유주의에서 심화되는 사회적 감정이다. 오늘날 연예인은 종종 샤덴프로이데의 대상이 되는데, 이는 연예인이 본질적인 자질보다 '유명하다는 이유로 유명해지는' 방식으로 존재하게 된 상황과 관련이 있다. 또한 샤덴프로이데는 남녀 연예인에게 다르게 작동한다. 근대에 이르러 존재 자체가 남성의 사적 소유물로 위치되었던 여성의 '성공'은 섹슈얼리티를 이용한 '불공정한 자원 획득'으로 여겨지기 때문이다. 이는 현재 한국 사회에 만연한 '여성혐오' 문화의 배경이기도 한데, 이러한 맥락에서 아이유의 '여동생 아이돌 아티스트'로서의 성공은 젠더화된 샤덴프로이데의 적절한 대상이 된다. '페도필리아(소아성애증)'라는 명명은 작금의 여성주의 성폭력 정치가 직면한 교착상태를 반영하는 측면이 있지만, 아동성폭력/학대의 구조적 원인에 관심을 두게 하기보다 개인의 유명세에 흠집을 내는 추문으로서 작동한다. '아이유 사태'에서 '페도필리아' 규정의 작동 방식을 '성 정치의 샤덴프로이데화'로 본 것은 이 때문이다. 결과적으로 이 용어는 연예인 주가의 상승과 하락을 반복하며 장을 넓혀나가는 연예인 경제 지속에 기여하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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