• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.127-133
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• 1999

본 논문의 연구내용은 동양의 사상중의 하나인 음양오행의 오행속성을 물리적으로 해석하여 사람의 오장육부의 크기에 따른 체질 분류에 기초하여 수행하였다. 이러한 체질분류에 의하여 생리적 증상, 걸리기 쉬운 질병, 그리고 성격상의 특징과 장단점을 파악 할 수 있었다. 이러한 일련의 연구에 대한 본 실험실의 지속적인 연구 작업의 하나로 MMPI (Minnesota Multiphasic Personality Inventory)로 일컬어지는 미네소타 다면적 인성검사 설문문항에 대한 음양오행적 분석을 시도하였다. 대표적인 분류의 예를 들면 간이 큰 사람이 건강이 좋지 않을 때 나타날 수 있는 대표적인 심리적 증상으로는 욕설을 잘하며, 심장이 약하여지면 상사병에 걸릴 가능성이 커지며, 폐와 대장이 나빠진 사람은 울기를 잘하며, 그리고 위장이 나빠진 사람은 공상을 잘 하고, 신장방광이 나빠지면 겁이 많아지고 생명력을 나타나는 심포삼초의 기능이 떨어지면 불안하고 초조하여지는 심리적 성격과 연결되는 것이다. 이러한 방법으로 분석하였을 때 건강, 성격, 습관 등에 관련된 MMPI 566문항 중 많은 부분에 대하여 흥미롭고, 성공적인 분석을 내릴 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.1026-1029
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• 2014

MOBA (Multiplayer Online Battle Arena) 기반의 게임 서비스는 현재 가장 관심을 받고 있는 게임 장르의 한 종류이다. MOBA 장르와 같은 게임들은 플레이어의 실력도 중요하지만 같은 팀원간의 협력과 전략이 중요한 요소 중에 하나이다. 이러한 상황에서 악의적의 의도로 자신의 비정상적인 플레이를 한다거나 욕설 등의 팀의 사기를 저하시키는 플레이어들이 문제가 되고 있다. 이러한 플레이어들의 제재를 위해 몇 가지 시스템들이 제안 되고 있지만 그들에 대한 판단은 쉽지 않다. 그래서 본 논문에서는 PageRank 를 기반으로 하는 불량 플레이어의 판단에 대한 보조 시스템을 제안 한다. 이 시스템의 MOBA 게임 플레이어의 플레이 횟수, 신고 횟수, 신고 받은 횟수 등의 자료들을 이용하여 플레이어의 Judgment Points 와 Bad Player 지수를 파악하며 이를 기반으로 생성된 Bad Player 랭킹을 통하여 불량 플레이어 검색에 도움을 줄 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.543-546
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• 2021

최근 온라인 매체에서 무분별한 비속어나 욕설 사용이 늘어남에 따라 유해한 텍스트를 자동으로 필터링하는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 유해 텍스트 필터링 관련 기존의 접근방법은 채팅 프로그램 등 특정 프로그램에 한하여 적용이 되거나 특정 포탈의 웹페이지에 국한되어 적용이 되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 AI를 활용하여 모든 웹 페이지의 유해 텍스트를 필터링할 수 있는 Chrome Extension을 구현하고 그 유효성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.173-174
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• 2020

이 연구는 선행연구를 바탕으로 아파트경비원에 대한 감정노동에 대한 경비원들의 경험을 통하여 나타나는 문제점과 이에 대한 효율적인 발전방향을 제시하는데 있다. 심층면담 범주와 결과 크게 3가지로 나누었으며 첫째. 경비원들이 인식하는 감정노동인식은 높은 것으로 나타났다. 또한 주민들의 욕설 및 인격모독에 따른 스트레스 증가로 인해 의욕저하로 이어져 왔다. 둘째, 열악한 근무환경에 따른 휴게시간이 보장되지 않으며 경비업무 외적인 업무를 더 많이 수행하는걸로 나타났다. 셋째, 입주민들의 경비업무에 대한 이해도가 낮았으며 수평적 관계가 아닌 갑을관계로 인식하는 경향도 나타났으며. 또한 거기에 따른 부당한 업무지시로 인해 높은 노동강도를 보이고 있는 것으로 나타났다. 따라서 법 개정을 통하여 인권에 사각지대에 놓인 아파트경비원을 보호할 장치가 마련되어야 할 것으로 판단되며, 입주민들의 경비업무에 대한 이해도를 높이고 나아가 처우개선 및 근무환경개선이 필요하다고 사료된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.518-523
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• 2021

챗봇과 같은 대화형 에이전트 사용이 증가하면서 채팅에서의 혐오 표현 사용도 더불어 증가하고 있다. 혐오 표현을 자동으로 탐지하려는 노력은 다양하게 시도되어 왔으나, 챗봇 데이터를 대상으로 한 혐오 표현 탐지 연구는 여전히 부족한 실정이다. 이 연구는 혐오 표현을 포함한 챗봇-사용자 대화 데이터 35만 개에 한국어 말뭉치로 학습된 KoELETRA 기반 혐오 탐지 모델을 적용하여, 챗봇-사람 데이터셋에서의 혐오 표현 탐지의 성능과 한계점을 검토하였다. KoELECTRA 혐오 표현 분류 모델은 챗봇 데이터셋에 대해 가중 평균 F1-score 0.66의 성능을 보였으며, 오탈자에 대한 취약성, 맥락 미반영으로 인한 편향 강화, 가용한 데이터의 정확도 문제가 주요한 한계로 포착되었다. 이 연구에서는 실험 결과에 기반해 성능 향상을 위한 방향성을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.457-458
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• 2022

인터넷 시대에 소셜 미디어는 사람들의 삶에 완전히 침투했다. 많은 사용자 기반을 보유한 성숙한 온라인 플랫폼 중 하나인 Twitter를 통해 사용자는 최신 뉴스, 삶의 경험 및 흥미로운 삶의 이야기를 독립적으로 게시할 수 있다. 하지만 때론 부정적인 뉘앙스를 풍기며 기업이나 개인의 브랜드에 영향을 미치며 이익을 훼손하는 경우가 있기 때문에 욕설을 식별해 트위터 발신을 차단할 필요가 있다. 이 기사의 가장 큰 혁신은 Twitter 데이터를 사용하여 다양한 방법을 동시에 비교한다는 것입니다. 더 많은 데이터를 처리할수록 딥 러닝을 시도하면 좋은 결과를 얻을 수 있다. Transformer 분류기를 통합하여 최상의 결과를 얻었다

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.10
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• pp.788-801
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• 2010

Advancing of mobile device is remarkable, so the research on mobile input device is getting more important issue. There are lots of input devices such as keypad, QWERTY keypad, touch and speech recognizer, but they are not as convenient as typical keyboard-based desktop input devices so input strings usually contain many typing errors. These input errors are not trouble with communication among person, but it has very critical problem with searching in database, such as dictionary and address book, we can not obtain correct results. Especially, Hangeul has more than 10,000 different characters because one Hangeul character is made by combination of consonants and vowels, frequency of error is higher than English. Generally, suffix tree is the most widely used data structure to deal with errors of query, but it is not enough for variety errors. In this paper, we propose fast approximate Korean word searching system, which allows variety typing errors. This system includes several algorithms for applying general approximate string searching to Hangeul. And we present profanity filters by using proposed system. This system filters over than 90% of coined profanities.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.2
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• pp.334-343
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• 2003

This paper suggests the education method of information communication ethics by harmful word filtering on web boards as a way to solve the malfunctioning problem occurring in making informations at the step of their positive activities of information offers. The harmful word filtering system for the education of information communication ethics describes the method to construct a harmful word dictionary by extracting harmful words related with improper doing of writing, sexual insult, abusive language and expressions of criticizing others shown in web boards. Decrease by more than 90% in writing with harmful words and inappropriate writing was shown as the result of application of the harmful word filtering system on school home pages.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.13 no.3
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• pp.107-114
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• 2012

In this paper, we proposed an automatic monitoring system for contact center in order to manage customer's complaint and agent's quality. The proposed system allows more accurate monitoring using emotion recognition and keyword spotting method for neutral/anger voice emotion. The system can provide professional consultation and management for the customer with language violence, such as abuse and sexual harassment. We developed a method of building robust algorithm on heterogeneous speech DB of many unspecified customers. Experimental results confirm the stable and improved performance using real contact center speech data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.273-276
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• 2002

사이버 공간은 개방성, 익명성, 탈중심성의 특성을 갖는다. 이러한 특성으로 인하여 긍정적인 측면과 부정적 측면이 동시에 나타나고 있다. 청소년들의 사이버 공간에서의 활동은 제공되는 정보를 단순하게 탐색하는 수동적 역할에 그치지 않는다. 청소년들은 자신의 의견을 제시하거나 정보를 제공하는 역할도 동시에 하고 있다. 이 과정에서 스스로 유해한 정보를 생산하거나 게시판에서 타인에게 해를 끼치는 행위가 발생하고 있다. 본 논문은 청소년들의 적극적인 정보제공 활동 시점에 발생하고 있는 정보화 역기능 현상을 해결하는 방안으로 인터넷 게시판에서 유해단어 필터링에 의한 정보윤리 교육 기법을 제안한다. 인터넷 게시판에서 유해단어 필터링 기법은 초 중등학교 홈페이지 게시판에서 나타나는 부적절한 행동과 상대방에 대한 성적 모욕, 욕설의 사용, 상대방 비하 등에 관련된 유해단어를 추출하여 유해단어 사전을 구축하고 필터링하는 방법이다. 필터링 된 결과에 따라 글 쓰는 시점에서 정보윤리 컨텐츠를 제공한다. 이 기법을 학교 홈페이지 게시판에 적용한 결과 그렇지 않은 경우에 비하여 학생들의 글쓰기 자세와 글 내용이 바른 것으로 나타났다.