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토픽 모델링과 머신 러닝 방법을 이용한 온라인 C2C 중고거래 시장에서의 사기 탐지 연구 (A Study on the Fraud Detection in an Online Second-hand Market by Using Topic Modeling and Machine Learning)

  • 이동우;민진영
    • 경영정보학연구
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    • 제23권4호
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    • pp.45-67
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    • 2021
  • 온라인 C2C 중고거래에 대한 수요가 증가하고 있으나 물품을 보내지 않거나 명시한 것과 다른 물건을 보내는 방식으로 부당한 금전적 이득을 챙기려는 사기 행위자들의 수도 증가하고 있다. 본 연구는 이러한 사기를 미연에 방지하기 위한 머신 러닝 방법을 이용한 사기 탐지 모델을 구축하였다. 이를 위해 대표적 C2C 중고거래 플랫폼인 중고나라에서 145,536건의 거래 게시글을 수집하였다. 이후 이들 게시글에서 토픽 모델링 기법을 이용하여 상품 설명 내용의 주제를 추출하였으며, 상품 설명의 언어적 특성, 준언어적 특성, 상품의 특성, 게시글의 포스팅 특성, 구매자 특성, 거래 특성들을 추출하였다. 이를 XGBoost 방법에 기반한 머신 러닝 모델을 구축하여 사기 게시글을 탐지하였다. 분석 결과, 사기 게시글은 글 자체의 길이가 대체로 짧고, 제공하는 정보가 적고 상대적으로 구체적이지 않은 것으로 나타났으며 명사를 상대적으로 적게 쓰고 이미지도 사용하지 않거나 적게 사용하는 글이 대부분인 것으로 나타났다. 또한 상대적으로 숫자와 공백의 비율이 높게 나타났으며 정상 게시글의 경우 명사의 경우 상품의 정보, 동사의 경우 전달, 형용사의 경우는 행위와 관련된 단어들이 사용되었으나 사기 게시글은 뚜렷한 주제를 가지지 못하는 것으로 나타났다. 본 연구는 전화번호나 계좌번호를 사용한 기존의 방법과 달리 다양한 게시글의 특성으로 사기 여부를 탐지하는 모델을 구축했다는 점에서 학술적, 실무적 시사점을 가지고 있다.

국가기록원 인터넷 게시판 이용자의 정보이용행태 분석 (An Analysis on the Information-seeking Behaviour of Users in the Internet Board of National Archives and Record Service)

  • 정경희
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제37권1호
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    • pp.283-303
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    • 2006
  • 기록물에 대한 접근서비스는 그 이용자에 대한 이해를 기반으로 한다. 본 연구는 보다 효율적인 인터넷 상에서의 기록정보서비스를 위하여 인터넷에서 기록물을 이용하는 이용자들은 누구이고, 어떻게, 폐 기록물을 이용하는지 파악하고자 하였다. 또한 기록물 이용자들의 정보요구에 대한 서비스가 어떻게 이루어지고 있는지 파악하고자 하였다. 이를 위하여 $2000\sim2005$년간 국가기록원 게시판에 게시된 3,760건의 게시글을 분석하였다. 분석결과 이용자들은 주로 기록관리 업무에 관련한 질문과 특정 기록물 요청을 위한 질문을 하고 있었다 게시판 이용자들은 공무원, 기록관리업무 담당자, 가족을 대신한 질문자, 학생, 연구자, 미디어 제작자 등이었으며, 주로 단답형 질문을 하고 있었다. 이들 질문에 대한 응답글은 평균 5일 내에 게시되었다.

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웹 게시판 비속어 처리 프로그램의 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Swearing Remover Program on Web board)

  • 조아영
    • 한국컴퓨터산업학회논문지
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    • 제2권10호
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    • pp.1317-1328
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    • 2001
  • 기존의 웹 게시판 비속어 처리 프로그램들은 입력 차단형이라는 한계성 때문에 비속어의 모양이 조금만 변형이 되어도 비속어를 차단하지 못하는 문제점이 있었다. 이러한 한계성을 극복하기 위하여 본 논문에서는 인터넷의 열려있는 게시판에 대해 분석 및 삭제/치환하는 감시형 프로그램을 개발하였다. 이를 위해 먼저 웹 상의 비속어 패턴을 분류하였고 이를 바탕으로 이러한 패턴들을 분석할 수 있는 토크나이저를 개발하였다. 그리고 각 게시판에 대한 토크나이징 및 비속어 삭제/치환 모듈을 스레드로 구현하여 각각 병렬적으로 작업제어가 되도록 구현하였다. 이 프로그램을 웹 게시판의 데이터에 실험적으로 작동시킨 결과 대부분의 비속어를 검출하여 91.9%의 재현율을 보였으나 형태소적 변형 비속어와 문맥적 비속어의 검출에는 다소 미흡함을 나타내었다. 이 프로그램은 품사적, 의미적 중의어와 문맥적 비속어의 처리에 있어서 이 프로그램의 수동모드의 확장을 통해 앞으로 더욱 보완되어야 할 것이다. 이 프로그램은 게시판 사용자들을 적절한 단어사용에로 유도하며, 공공기관, 학교, 방송국 등의 게시판 관리자의 수작업을 대체해 줄 수 있을 것으로 기대된다.

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인터넷 경매에서 마진 생성 알고리즘을 이용한 마진 푸쉬 멀티 에이전트 시스템 (Margin Push Multi-agent System using Margin Generation Algorithm in Internet Auction)

  • 김정재;이용준;이종희;오해석
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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    • pp.131-133
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    • 2000
  • 인터넷 경매는 경매인과 입찰자의 상호의사표현을 통한 구매 거래를 인터넷으로 하는 것을 말한다. 인터넷 경매는 상품을 게시하고 그 상품에 대해 경매 입찰자가 입찰에 참여하여 입찰마감시간에 가장 높은 입찰을 제시하는 경매 입찰자에게 상품이 낙찰되는 방법이 사용되고 있다. 국내에서도 인터넷 경매가 활성화됨에 따라 인터넷 경매 사용자를 위한 소프트웨어 에이전트 시스템의 연구가 진행이 되고 있다. 그러나 현 에이전트 시스템은 경매 정보에 대한 검색기능만이 제공되고 있다. 일반 경매에서 경매 분석가를 통해 경매 정보와 입찰 참여에 대한 자문을 구할 수 있으나 인터넷 경매에서 이러한 경매분석 시스템이 도입되어 있지 않다. 따라서, 단순한 게시판 형식의 인터넷 경매 시스템의 인공지능 에이전트를 도입하여 해당 경매상품에 대해 판매자에게 적정한 경매 시기와 초기값을 계산 및 예측하여 최대한의 마진을 남길 수 있도록 해주는 에이전트 시스템의 연구가 본 논문의 목적이다. 상품을 인터넷 경매에 올리는 판매자에게 해당 상품에 대해 판매자가 어느 시기에 얼마의 초기 가격으로 경매를 시작하면 최대한의 마진을 남길 수 있는지에 대해 정보를 메일로 푸쉬해 주는 시스템을 설계하며 마진 알고리즘을 이용하여 마진 결정 에이전트에 의해 마진을 생성하며 생성된 마진은 푸쉬에이전트에 의해 경매자에게 메일로 결과값을 전송해 주는 시스템을 제안한다.

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텍스트마이닝을 활용한 웹사이트 FAQ 개선방안: S대학교 사례를 중심으로 (Improvement Plan of Web Site FAQ using Text Mining : Focused on the S University Case)

  • 안수현;조정현;이상준
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.361-362
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    • 2018
  • 본 연구는 대학 웹페이지의 Q&A(질의응답) 게시판에 게재된 비정형화 된 데이터를 수집한 후 텍스트마이닝과 네트워크 분석을 활용하여 자주 등장하는 키워드 간 연관 패턴을 파악하고자 한다. 분석결과를 바탕으로 FAQ(자주하는 질문) 게시판을 구성한다면 반복적인 질문에 대한 민원을 간소화함으로써 수요자의 편의성과 행정의 효율성 향상에 기여하고 나아가 원활한 양방향 소통이 가능할 것으로 기대한다.

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페이스북 사용자의 '댓글'반응경향과 게시글의 '좋아요' 수가 광고효과에 미치는 영향 (Advertising effects of tendency of Facebook user's writing 'comment' and the number of 'like' in posting)

  • 박은아;지용현
    • 한국융합학회논문지
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    • 제10권7호
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    • pp.109-114
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    • 2019
  • 본 연구는 페이스북 사용자의 '댓글'반응경향과 게시글의 '좋아요' 수가 포스팅된 제품에 대한 태도와 구매의도에 어떤 영향을 미치는지 알아보았다. 남녀 대학생 135명의 피험자를 '댓글'반응 경향이 높은 집단과 낮은 집단으로 나누고 게시글의 '좋아요' 수를 고(高)/저(低) 조건으로 구분하여, 페이스북 뉴스피드에 게시된 제품관련 글을 읽도록 한 후 제품태도와 구매의도를 측정하였다. 변량분석 결과 '댓글'반응 경향 고/저에 따른 제품태도와 구매의도에는 차이가 나타나지 않았지만, '댓글'반응경향과 '좋아요' 수 고/저에 따른 상호작용이 유의하였다. 즉, '댓글'반응경향이 높은 사용자는 게시글의 '좋아요' 수에 따른 제품태도와 구매의도에 차이가 없었지만, '댓글'반응경향이 낮은 사용자는 '좋아요' 수 저(低)조건보다 '좋아요' 수 고(高)조건에서 더 호의적인 제품태도와 높은 구매의도를 보였다. 본 연구를 통해 페이스북 광고의 효과를 높이기 위해서는 사용자의 '좋아요' 반응을 많이 유발하는 것이 유용하며, '좋아요' 수가 많은 게시물 노출을 통해 사용자의 제품태도와 구매의도가 향상되는 것을 실증적으로 확인하였다는 점에 의의가 있다.

웹 게시물 증거를 위한 공증 시스템 도입 연구 (A Study on Notary System for Web Postings Digital Evidences)

  • 김아름;김역;이상진
    • 정보보호학회논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.155-163
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    • 2011
  • 인터넷을 통한 루머나 악성 댓글이 사회적인 문제도 대두되고 있다. 이를 고발하기 위하여 해당 웹 게시물을 캡처한 이미지나 출력물이 증거로 활용될 수 있으나, 이는 포토샵 등의 도구를 이용한 위 변조에 취약하다. 악의적인 목적으로 타인이 작성한 정상적인 글을 캡처한 화면에 비방하는 내용이 포함되도록 위조한다면 무고한 자가 처벌을 받게될 수도 있다. 이처럼 웹 게시물의 캡처 화면은 정확한 사실 관계를 반영하기에는 증거로서의 진정성과 무결성에 흠결이 있다. 웹 게시물의 증거화를 위한 인증 시스템이 제공되면 진정성이 입증된 증거의 제시가 가능하고 효율적인 수사에도 도움이 되므로 관련 기술과 정책의 빠른 정착이 요구된다. 이에 본 논문에서는 웹 게시물 증거화의 중요성을 역설하고, 웹 게시물 공증 시스템에 요구되는 법률적, 기술적 요구 사항 및 설계 방안을 제안한다.

사이버대학 e-러닝환경에서 학업성취도에 영향을 미치는 학습 참여 변인 규명 (The Examination of the Variables related to the Students' e-learning Participation that Have an Effect on Learning Achievement in e-learning Environment of Cyber University)

  • 강민석;김진일;박인우
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제10권5호
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    • pp.135-143
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    • 2009
  • 본 연구의 목적은 사이버대학 e-러닝 환경에서 학업성취도에 영향을 미치는 학습 참여 변인을 규명하는 것이다. 이에 사이버대학 e-러닝 수업에 참여한 학습자를 대상으로, e-러닝 학습 참여 변인과 학업성취도와의 상관관계를 분석하고, 어떤 학습 참여 변인이 학업성취도에 영향을 미치는 지, 학습자 배경(성별, 연령별, 학년별)에 따라 학업성취도에 영향을 미치는 학습 참여 변인은 무엇인지를 다중회귀분석을 통해 규명한다. 연구 결과, 학습 참여 변인 중 출석률과 토론게시판 게시 횟수가 학업 성취도와 높은 상관관계에 있었으나, 누적학습시간은 상대적으로 낮은 상관관계를 보였다. 학업성취도에 영향을 미치는 학습 참여 변인으로는 출석률, 토론 게시판 게시 횟수, 강의실 접속 순으로 규명되었다. 학습자 배경별로는 학업성취도에 영향을 미치는 학습참여 변인간의 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 토대로 사이버대학 e-러닝 환경에서 학습자의 학업성취도를 제고하기 위해 학습 참여 변인과 관련하여 고려해야 할 사항을 제언한다.

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소셜 네트워크 서비스에 노출된 개인정보의 소유자 식별 방법 (A Method of Identifying Ownership of Personal Information exposed in Social Network Service)

  • 김석현;조진만;진승헌;최대선
    • 정보보호학회논문지
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    • 제23권6호
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    • pp.1103-1110
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    • 2013
  • 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 상에 공개된 개인정보의 소유자 식별 방법을 제안한다. 구체적으로는 트위터상에 언급된 지역 정보가 게시자의 거주지를 의미하는지를 자동으로 판단하는 방법이다. 개인정보 소유자 식별은 특정인의 개인정보가 온라인 상에 얼마나 노출되어 있는지 파악하여 그 위험도를 산정하기 위한 과정의 일부로서 필수적이다. 제안 방법은 트윗 문장의 어휘 및 구조적 특징 13개를 자질(feature set)로 활용한 소유자 식별 규칙들을 통해 지역정보가 게시자의 거주지를 의미하는지 판단한다. 실제 트위터 데이터를 이용한 실험에서 제안방법이 n-gram을 자질로 사용한 나이브베이지안 같은 전통적인 문서 분류 모델보다 더 높은 성능 (F1값 0.876)을 보였다.