• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.27-28
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• 2019

본 논문에서는 한국 사회에 특유의 폭력성과 선정성으로 인해 큰 충격을 주고 있는 인터넷 커뮤니티 사이트 '일간 베스트' 글에 나타난 욕설과 여성 혐오에 대해 분석하고자 한다. 데이터는 일베 게시판에 올라온 게시글 2,000개를 웹 크롤링하여 수집하였으며, 수집한 게시글에 게임 내 금칙어 리스트와 여성 지칭어 사전을 기반으로 욕설 여부와 여성 지칭어를 태깅하였다. 태깅하여 분석한 결과 여성 지칭어를 사용한 게시글에는 욕설을 사용하는 글이 전체의 60.52%로 많았으며 욕설을 사용하지 않은 게시글에도 범행, 살해, 김치녀 등의 부정적인 단어가 많은 것을 볼 수 있었다.

• Information Systems Review
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• v.23 no.4
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• pp.45-67
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• 2021

As the transaction volume of the C2C second-hand market is growing, the number of frauds, which intend to earn unfair gains by sending products different from specified ones or not sending them to buyers, is also increasing. This study explores the model that can identify frauds in the online C2C second-hand market by examining the postings for transactions. For this goal, this study collected 145,536 field data from actual C2C second-hand market. Then, the model is built with the characteristics from postings such as the topic and the linguistic characteristics of the product description, and the characteristics of products, postings, sellers, and transactions. The constructed model is then trained by the machine learning algorithm XGBoost. The final analysis results show that fraudulent postings have less information, which is also less specific, fewer nouns and images, a higher ratio of the number and white space, and a shorter length than genuine postings do. Also, while the genuine postings are focused on the product information for nouns, delivery information for verbs, and actions for adjectives, the fraudulent postings did not show those characteristics. This study shows that the various features can be extracted from postings written in C2C second-hand transactions and be used to construct an effective model for frauds. The proposed model can be also considered and applied for the other C2C platforms. Overall, the model proposed in this study can be expected to have positive effects on suppressing and preventing fraudulent behavior in online C2C markets.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2013.08a
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• pp.31-36
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• 2013

국내에서 온라인 커뮤니티는 1990년대 말 인터넷과 개인 PC의 급속한 보급으로 인해 대중화되기 시작했다. 커뮤니티는 이용자 간 활발한 커뮤니케이션을 기반으로 구축되고 있으며 이러한 커뮤니케이션은 일상적인 언어적 맥락을 바탕으로 구성된다. 이러한 커뮤니티의 내용 분석은 연구자의 직관에 의해 수행되기 마련이나 연구대상의 양이 많아질 경우 연구자의 직관만으로는 이를 분석하는데 제약이 있을 수 있다. 네트워크 분석은 이와 같은 문제점을 해결 할 수 있는 방법 중 하나이다. 본 연구는 온라인 임신 Q&A 게시판의 내용적 특성을 살펴보기 위하여 네트워크 분석을 수행하였다. 먼저 수집한 데이터의 전체적인 내용적 특성을 살펴본 후, 게시글 작성자인 임산부의 임신 시기에 따른 게시글의 내용적 특성을 살펴보았다. 분석 결과 임신시기별로 핵심적인 단어의 빈도의 차이가 있었으며 네트워크의 구성 또한 다른 것을 확인하였다. 또한 성별에 따라서도 그 내용적 특성이 다른 것을 살펴 볼 수 있었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.2
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• pp.241-249
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• 2010

Companies and consumers are highly interested in online activities such as word-of-mouth(W.O.M) as marketing paradigm moved to online context. In this study, the research identified major variables affecting product review reference rate online and analyzed the difference based on those variables. According to the results, remarkable differences were discovered in four variable such as 'brand reference', 'review symbol', 'affirmation' and 'information offering'. In addition, the researcher found 'brand reference' and 'information offering' are most important factors deciding review reference rate using regression tree analysis method. Based on the results, the practical implications and further research directions for utilizing consumer online W.O.M were discussed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.225-228
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• 2008

최근 인터넷 기술의 발달로 인해서 온라인에서 다양한 사회연결망이 출현하였고, 이를 분석하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 온라인 사회연결망의 대표적인 예로 블로그 연결망을 들 수 있다. 블로그 연결망에서는 블로그 사용자들이 작성한 게시글들이 다양한 방식을 통하여 다른 사용자들에게 전파된다. 본 논문에서는 이를 게시글이 파급되었다고 부르고, 게시글을 파급한 사용자는 게시글을 소유하고 있는 사용자에게 동화되었다고 부른다. 블로그 내에는 다수의 사용자들에게 컨텐츠를 파급시키는 영향력 있는 사용자들이 존재한다. 본 논문에서는 블로그 연결망에서 파급 파워 유저를 파악하기 위해서 독립 전파 모델을 이용한다. 독립 전파 모델의 수행을 위해서는 사용자들 간의 동화확률을 부여하는 것이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 컨텐츠 파워, 재생산 파워의 개념과 이를 계량화 하는 방법을 제안하고, 이 값들을 이용하여 사용자간의 동화확률을 부여하는 방안을 제안한다. 끝으로, 실제 블로그 연결망에서 제안하는 기법과 기존의 기법을 이용하여 파워 유저들을 파악하는 실험을 수행하고, 실험결과를 비교 및 분석한다.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 2006.12a
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• pp.367-375
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• 2006

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.4
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• pp.40-51
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• 2012

Online discussion bulletin in Korea is not only a specific place where user exchange opinions but also a public sphere through which users discuss and form public opinion. Sometimes, there is a heated debate on a topic and any article becomes a political or sociological issue. In this paper, we propose how to analyze the popularity of articles by collecting the information of articles obtained from two well-known discussion forums such as AGORA and SEOPRISE. And we propose a prediction model for the article popularity by applying the characteristics of subject articles. Our experiment shown that the popularity of 87.52% articles have been saturated within a day after the submission in AGORA, but the popularity of 39% articles is growing after 4 days passed in SEOPRISE. And we observed that there is a low correlation between the period of popularity and the hit count. The steady increase of the hit count of an article does not necessarily imply the final hit count of the article at the saturation point is so high. In this paper, we newly propose a new prediction model called 'baseline'. We evaluated the predictability for popular articles using three models (SVM, similar matching and baseline). Through the results of performance evaluation, we observed that SVM model is the best in F-measure and precision, but baseline is the best in running time.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.9
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• pp.115-128
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• 2015

As generation of Web 2.0 comes in, enormous information of corporation from various platform are being produced. However, corporations should understand features of each platform and appropriate strategies in order to attract the public in the midst of such flood of information. Numerous studies have been conducted regarding SNS which has grown rapidly in recent but a study relating a specific medium is relatively in short. So this study analyzed how information of Instagram bulletin board is accepted in perspective of consumer in Korean and America, We examined the relationship between intention of acceptance and Word Of Mouth effect through meditating effect of information usefulness. To answer the research question, we conducted online survey with Korean and USA college students. The result showed that usefulness of the information was shown to the major intermediary variable between the information characteristics of bulletin board and the intention of acceptance intention and Word Of Mouth(WOM).

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.957-960
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• 2012

최근 블로그나 인터넷 게시판과 같은 온라인 커뮤니티가 활발히 사용됨에 따라 댓글을 통해 자신의 의견을 적극적으로 나타내고자하는 이용자들이 계속해서 증가하고 있다. 실제 댓글 활동이 활발한 인터넷 게시판에서는 수천 개의 댓글이 달린 게시물도 심심치 않게 찾아볼 수 있다. 본 논문에서는 인터넷 게시판의 글의 정보와 댓글을 이용하여, 댓글의 확장과 조회 수와의 상관관계에 대해 알아보았다.

• Digital Contents
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• no.11 s.114
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• pp.68-81
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• 2002

온라인을 통한 커뮤니케이션이 활성화되면서 인터넷 게시판과 대화방을 통한 명예훼손이 빈번하게 발생하고 있다. 이에 쇼핑몰 게시판에서 발생하는 악의적인 비방, 정부기관 웹사이트의 게시판에 특정 공무원의 성희롱 내용을 게시해 명예를 훼손한 경우, 형법의 명예훼손죄와 정보통신보호법의 사이버 명예훼손죄의 차이에 대해 알아본다. 다음 호에는 안티사이트에 비판하는 글을 게재한 경우, 유즈넷 또는 메일링 리스트를 통해 배포한 글이 명예훼손등에 문제가 발생한 경우에 관해 게재한다. 2회에 걸쳐 명예훼손과 e-프라이버시에 관해 게재한다.