소셜 미디어를 이용하는 사용자의 수가 증가함에 따라 소셜 미디어에서 공유되고 있는 유해 정보(불법, 음란)의 심각성의 대두되고 있다. 기존의 단어 DB기반의 유해 사이트 판별 방법은 단어 DB의 갱신 문제점과 유해 정보와 낮은 연관성을 가진 단어가 DB에 저장되는 문제점을 가지고 있었다. 또한 링크 주소를 짧게 해주는 Short URL 서비스를 고려하지 않아 잘못된 웹 문서를 판별 대상으로 삼을 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 유해 사이트 판별 방법은 기 구축한 유해 단어 DB에서 유해 단어를 추출하고, 추출된 단어를 포함하는 소셜 미디어상의 유해 게시물을 조회한다. 유해 단어 DB를 구축하는 방법으로, 유해 게시물 조회시 내용에 포함되는 해시태그를 저장하는 방법을 사용하여 게시물 수집과 동시에 유해 단어 DB를 갱신시킨다. 또한 유해 게시물 내용에 있는 URL 링크의 웹 문서를 문자열로 치환하여, 해당 문자열내의 유해 단어 DB에 있는 유해 단어의 등장 빈도 수를 계산하고 이를 기준치와 비교하여 유해도를 판단한다. Short URL을 사용한 URL 링크인 경우 HTTP 응답 메시지의 헤더 부에 존재하는 실제 목적지 URL 주소를 가져와 유해도 검사를 실시한다.
웹 환경이 일반화되고 웹을 통해 획득할 수 있는 정보가 다양하고 풍부하다. 이 다양하고 풍부한 정보는 유익한 정보 뿐만 아니라 청소년들을 비롯한 사회적으로 보호를 받아야 할 웹 이용자들의 정신건강을 해치는 정보들도 다수 포함되고 있어 사회적 문제가 되고 있다. 본 연구에서는 웹 문서를 필터링하는 수단으로 공기정보를 포함하고 있는 유해어 사전을 활용한다. 유해어 사전 구축은 단순히 유해어 리스트만으로 사전을 구축하지 않고, 유해어 주위의 공기 단어의 정보를 포함시킴으로써 유해어의 중의성에 의한 오분류를 해소하고자 하였다. 즉, 유해어 후보가 1개 이상의 의미를 가지며 각 의미가 유해 정도가 다를 때, 유해어 후보의 등급을 결정하기 위하여 해당 유해어와 같은 문장 혹은 같은 문서에 출현하는 다른 단어 정보를 활용한다. 이렇게 함으로써 문서의 유해 등급을 결정하게 된다.
유해 영상 검출은 유해 동영상을 내용 기반으로 검색하고 차단하기 위한 방법의 하나로써, 유해 동영상 추적 시스템의 전체 성능을 좌우하는 중요한 기술이다. 기존의 유해 영상 검출은 웹 사이트 내에 음란 콘텐츠를 추출함으로 유해 사이트를 차단하는데 사용되었으며, 주로 RGB 비율, Histogram 등을 이용한 Skin color와 Edge를 추적한 Texture를 기반으로 유해 영상을 검출하였다. 그러나 기존 방식은 UCC 유해 동영상과 같이 저화질 영상에서의 유해 여부를 판단하기에는 정확성이 낮다. 따라서 본 논문에서는 영상 크기에 따른 고/저화질 분류를 이용하여 동영상에서 보다 효과적인 유해 영상 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능을 확인하기 위해 고/저화질 분류 사용의 유/무에 따른 검출 실험을 하였으며, 그 결과 분류를 방법이 기존 방법보다 12%의 성능이 향상됨을 알 수 있었다.
복식명칭은 복식을 이해하는 중요한 단서로써, 이에 대한 고찰은 많은 문헌 자료를 통해 이루어져 왔다. 본 연구는 $\ulcorner$한자학습서에 기록된 복식용어의 시대적 의미변화에 관한 연구$\lrcorner$에 이은 후속연구로서, 조선시대에 편찬된 유해류 역학서인 <역어유해>.<동문유해>.<몽어유해>.<위어유해>.<방언유해>에 기록된 복식 관련 자료를 중심으로 고찰하고자 한다. (중략)
인터넷의 발전과 함께 유해사이트의 급속한 증가로 유해사이트 분류의 신뢰도를 높일 필요성이 높아지고 있다. 기존의 유해사이트 분류방식에는 텍스트 기반의 분류방식과 Skin-Color Detection 알고리즘을 이용한 이미지 기반 방식이 있으며, 현재 텍스트 기반의 사이트 분류방식이 보편적으로 사용되고 있다. 본 논문은 기존 유해사이트 분류의 신뢰도를 높이기 위하여 유해사이트에 포함된 링크 정보를 기반으로 유해사이트 분류의 정확성을 검증할 수 있음을 증명하였다.
본 논문은 국내.외적으로 심각한 유해정보로 인한 피해를 막고자 개발된 유해사이트 차단 소프트웨어들의 동향과 문제점들을 제시해 새로운 유해사이트 차단 소프트웨어 개발에서 구현해야 할 부문에 대해 제시했다. 각 소프트웨어들은 독창적인 기능들을 보유하고 있으나 기능상의 문제점을 안고 있다. 유해 정보 차단 기술을 바탕으로 만들어진 유해 차단 소프트웨어들은 사용된 기술에 따라 차단 목록 기반의 선별 기술을 사용한 소프트웨어는 차단 목록의 주기적인 갱신이 어려움이 있고 불건전 사이트에 노출 위험이 상대적으로 크며, 용 목록 기반의 선별 기술에서는 접근할 수 있는 사이트가 극히 제한적이라는 것이며, 내용 등급기반의 선별 기술은 해당 사이트의 모든 정보를 차단하므로 유익한 정보까지 차단한다. 차단 목록 기반의 선별 기술과 허용 목록 기반의 선별 기술은 지속적인 데이터베이스의 갱신이 필요하다. 내용 등급 기반의 선별 기술은 아직까지는 웹사이트의 99%이상이 등급 표시가 없으나 앞으로는 등급 시스템과 등급 표시제를 강화해 등급에 따른 유해사이트 차단이 이루어져야 하며 그러기 위해서는 현재로는 부모의 역할에 의해 이루어지는 것을 웹 문서에 등급정보가 반드시 삽입되도록 하는 강제적인 방법이 동원되어야 하며 브라우저 상에서 등급 정보가 없는 사이트에 대해서는 볼 수 없도록 차단하는 방법이 유해사이트를 차단하는데 효과적일 것이다.
서론 : 1. 유해물질 배출목록 제도의 역사 미국은 1986년 인도 보팔 참사에 대한 후속조치로 긴급계획 및 지역 공동사회의 알 권리법(the Emergency Planning and Community Right-to-know Act : EPCRA)을 통과시켰다. 유해물질 사고 예방과 일어날 수 있는 긴급 상황에 대한 계획이다. 이 법의 일부분인 유해물질 배출목록은 환경에 매일 유출되는 유해물질을 다루고 있다. (생략)
계사의 환기량 기준에 유해가스 농도의 조절을 위한 환기량 기준은 없다. 그 까닭은 적정하게 환기(Proper Ventilation)가 이루어지면 유해가스도 허용한계내로 유지되기 때문이다. 계사내 공기의 유해가스나 기타 유해성분 관리는 환기 목적중 한 부분(부수적으로 이루어지는)일 뿐이다.(중략)
본 논문에서 청소년들의 정신 건강을 해치는 유해 정보 사이트를 차단하기 위해 기존 방식이 아닌 내용 기반을 중심으로 하여 중요도가 가장 높은 한 개의 복합 키워드와 정보통신윤리 위원회에서 제시한 유해단어의 가중치를 이용하여 가중치 평균을 더해 유해도를 판단하여 유해 사이트와 일반 사이트를 구별하는 시스템을 구현하였다. 예비 실험을 통해 구해진 유해도의 값 3.5를 유해정보 사이트를 판단하는 기준으로 정한 다음 유해 정보 차단 시스템의 성능 실험을 위해 유해 정보 사이트와 일반 사이트를 각각 무작위로 100개씩 추출해 접속해 본 결과 유해 사이트를 유해 정보 사이트로 판명한 비율이 78%를 보였고 일반 사이트를 일반 사이트로 판명한 비율이 96%가 되어 본 시스템의 유효성을 확인 할 수가 있었다.
본 논문은 심각한 문제를 일으키고 있는 유해 정보들이 인터넷을 통해 무분별하게 제공되기 때문에 우리의 청소년들이 접근을 차단할 수 있는 시스템의 설계와 구현에 관한 연구이다. 유해 정보를 차단하기 위해 여러 차단 소프트웨어들이 개발되어서 기존의 차단 소프트웨어들은 차단 목록 데이터베이스를 사용해서 목록에 있는 경우 차단을 하거나 등급 표시에 따르도록 한다. 차단 목록 데이터베이스의 지속적인 업 데이트, 등급 표시에 따른 오류나 사전 검열 둥이 문제점으로 나타났다. 이 문제점 해결을 위해 본 논문에서는 사이트 상에서 제공되어지는 내용을 AC 머신을 이용하여 유해 단어를 추출하고 유해 정보 데이터베이스를 이용해서 유해 단어에 가중치를 부여했다. 그 결과로 유해 정보를 포함한 사이트는 90%의 차단 율을 보여 효율적인 시스템으로 판명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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