최근 들어 블로그나 인터넷 게시판 등은 사람들의 정보 공유나 의견 교환의 중요한 매체가 되고 있으며, 많은 수의 블로그들이 사회적 문제들을 반영하고 있다. 온라인 커뮤니티에서 많은 사용자들은 댓글을 통해 인터넷 뉴스나 블로그 게시물에 대한 자신의 의견을 적극적으로 표현하고 있다. 블로그 사용이 활발해짐에 따라 수만개 이상의 댓글들이 등록되는 블로그들도 쉽게 찾을 수 있다. 대부분의 블로그나 인터넷 포털사이트의 경우 게시물이나 댓글들을 순차적인 목록 형태로 제공하므로 자신이 원하는 내용의 댓글을 검색하거나 전체 댓글에 대한 전반적인 파악이 힘들다. 본 논문에서는 게시물에 달린 많은 수의 댓글들을 분류하고, 이를 시각화 하는 시스템인 TRIB (Telescope for Responding comments for Internet Blog)를 제안한다. TRIB는 미리 정의된 사용자 정의 사전을 이용하여 댓글을 내용에 따라 분류하여 시각화한다. 또한, 사용자들의 관심과 흥미를 고려한 개인화 된 뷰를 제공한다. TRIB의 유용성을 보이기 위해서 1,000개 이상의 댓글을 가진 인터넷 게시물들을 대상으로 한 실험을 통해 TRIB 시스템의 댓글 분류와 시각화 성능을 보인다.
오늘날 인터넷 사용자들은 블로그나 뉴스, 인터넷 게시판 등의 매체에서 댓글을 통해 다른 사람의 의견을 살피고 자신의 의견을 나타내고 있다. 그러나 현재 대부분의 블로그나 인터넷 포털 사이트의 경우 기사나 댓글들을 순차적인 목록 형태로 제공하므로 사용자가 원하는 내용의 댓글을 검색하거나 살펴보는 것은 힘든 일이다. 또한 댓글 사용자가 증가함에 따라 스팸 댓글이나 악플 등이 사회 문제가 되기도 한다. 본 논문에서는 다음 아고라(Daum AGORA) 웹 블로그의 게시글과 댓글을 통계적으로 분석하고 유사도를 기반으로 클러스터링하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 클러스터링 결과를 시각화하여 간단한 스크린 뷰(screen view)로 보여준다. 또한, 본 시스템은 생물정보학에서 잘 알려진 정렬 기법인 Needleman-Wunsch 알고리즘을 이용해 스팸 댓글을 필터링한다.
최근 웹 블로그나 인터넷 게시판과 같은 가상 커뮤니티가 활발히 사용됨에 따라 댓글을 통해 자신의 의견을 적극적으로 나타내고자 하는 이용자들이 점점 증가하고 있는 추세다. 실제로 댓글 활동이 활발한 인터넷 토론 게시판에서 수천 개의 댓글이 달린 게시물도 어렵지 않게 찾아볼 수 있다. 대부분의 웹 블로그나 인터넷 게시판에서는 댓글이 작성된 시간에 따라 목록 형태로만 제공되고 있을 뿐 기본적인 검색 기능조차도 지원되지 않고 있다. 본 논문에서는 인터넷 토론 게시판의 댓글 분석을 통해 댓글 작성자의 분포가 거듭제곱 법칙을 따르는 것을 밝혔다. 그리고 이러한 댓글의 통계적 특성을 반영하는 스킵리스트 기반의 댓글 검색 구조를 제안한다. 제안 방법의 주안점 댓글 작성자들의 확률적 특성을 데이터 구조에 반영하는 것이다. 실험을 통해 제안 방법이 B-트리나 일반적인 스킵리스트의 이론적인 계산 복잡도인 logN에 비해 더 빠른 검색을 수행할 수 있음을 보인다.
정보통신망의 발전과 함께 인터넷 사용 인구와 다양한 개방적 구조의 서비스 이용률이 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 서비스 이용자들의 보안의식은 크게 달라지지 않아 서비스 이용자들의 직접적인 입력으로 인터넷상에 노출되는 개인정보가 늘어나고 있는 실정이며 이로 인한 이차적인 침해로 인하여 개인에게 정신적인 피해와 금전적 손괴 심지어는 신체적인 위험을 주는 각종 범죄가 행해지고 있다. 서비스 이용자의 직접적인 입력으로 인한 개인정보 노출을 예방하기 위해서는 게시물을 등록하는 서비스 이용자에게 게시물에 포함된 개인정보와 개인정보 노출의 위험성을 인지시켜 이차적 침해의 위험성이 높은 개인정보는 게시하지 않도록 해야 한다. 본 논문에서는 게시물의 노출 수준과 개인정보자산 가치를 이용하여 각 개인정보의 위험수준을 산정하는 모델과 게시판과 같은 서비스에서 개인정보노출정도에 따른 위험도를 사용하는 방법을 보였다.
인터넷은 오늘날 3천 7백여명이 이용할 정도로 가장 거대하고 참여적인 표현촉진의 매체로 이용되고 있다. 인터넷은 사회구성원간의 집단적 의사소통을 가능하게 하여 건전한 여론형성과 민주주의 발전에 공헌을 하기도 하지만, 형법이 금지하고 있는 불법게시물에 의한 범죄행위를 대량으로 확산시키는 부정적인 모습도 가지고 있다. 인터넷상의 정보유포에 관여하는 행위자는 정보제공자, 이용자, 인터넷서비스제공자 등 3부류로 유형화 된다. 인터넷상에서 발생하는 불법게시물은 IP에 의하여 비롯되는데도 IP에 대한 형법적 규제는 무력하며 무의미하다. 수를 헤아리기 어려운 이용자와 표현의 자유와의 경계가 분명하지 않기 때문이다. 따라서 인터넷상의 불법게시물로 인한 위험방지를 위한 형사정책적 수단은 불법게시물을 저장하거나 접속을 매개해주는 ISP에 대한 규제가 효과적인 방법이다. 그럼에도 불구하고 ISP규제에 관한 법률은 미비한 실정이다. 신중한 입법론적 검토가 이루어져야 한다. 그 검토는 죄형법정주의의 적정성의 원칙과 명확성의 원칙에 충실하여야 한다.
인터넷에서의 개인정보 보호의 중요성이 갈수록 증가하고 있다. 개인정보의 노출은 대고객 서비스의 접점인 홈페이지 상의 게시판 및 첨부파일을 통해 주로 노출되고 있으며, 운영 중인 게시판과 게시물 첨부파일의 숫자가 워낙 방대하여 관리자의 수작업으로는 기 존재하거나 최신 입력되는 개인정보를 진단하고 차단하는 데는 한계가 있다. 따라서 홈페이지를 운영하는 기관에서는 효율적인 개인정보보호를 위하여 자동화된 개인정보 스캐닝 및 필터링 솔루션이 필요하다. 본 연구에서는 인터넷과 웹 등에서 개인정보의 노출을 효과적으로 차단 및 치환하기 위한 개인정보 보호 시스템을 개발한다.
웹 게시판 서비스에서의 비정상행위 탐지 및 블러킹 방안 제시는 서비스를 제공하는 주체에게는 대량의 광고성 게시글로부터 안정적 서비스 운영이 가능하게끔 하고, 서비스를 이용하는 사용자에게는 원하지 않는 게시글로부터 블러킹 방안을 제공 받아 깨끗한 웹 게시판 서비스를 가능한 방안으로 인터넷 환경이 제공되면서 필터링 기술 발전 수준이 가장 높은 스팸 메일 필터링 기술을 응용하여 웹 게시판 서비스에 적용하여 필터링 효과 수준을 측정하고 다른 웹 서비스 등에 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
본 논문에서는 웹 페이지상에서 하이퍼링크를 사용하여 정적인 정보를 검색하는 것뿐만 아니라 인적 자원과의 연결로 그 범위를 넓혀주는 Page Together 시스템의 구현에 대한 개발 경험 및 이 시스템을 기반으로 한 시범 사이트를 소개하고자 한다. 이 시스템은 인터넷 사용자들이 웹 상에서 다른 사용자들과 만나 영상 및 음성 통화를 하면서, 같은 웹 페이지를 동시에 서핑 할 수도 있고 여러 가지 공동작업도 할 수 있도록 지원한다. 시스템 구성을 살펴보면 공동 브라우징 모듈 및 멀티미디어 회의 모듈, 데이터 회의 모듈, 다중 프로토콜 인터페이스(MPI)로 구성되며 , 각 모듈은 인터넷상에서의 표준 프로토콜을 채택함으로써 개발자들에게 범용성을 제공하고 있다 MPI는 각각 독립적으로 동작하는 모듈들간에 세션에 대한 정보를 일치시키기 위해 정의하였다 MPI를 통한 메시지 전송은 세션 연결 과정 및 세션 종료 단계에서 최소화 함으로써 각 모듈간의 의존성을 낮추었다. 또한 Page Together 시스템을 이용하여 웹 게시판 서비스를 제공하는 웹 사이트를 함께 소개하고있다. 어떤 사용자가 자신의 관심분야에 대한 게시물을 게재할 때 자신에게 연결되는 링크를 함께 게재하여 둔다. 게시물을 읽은 다른 사용자가 질문이 있을 경우 그 링크를 선택함으로써 게시자와 직접 통화를 하거나 의견을 나눌 수 있다 웹 사이트를 통하여 Page Together 시스템은 원격 교육 및 원격 회의 등의 다양한 인터넷서비스에 활용할 수 있다는 것을 확인할 수 있다.
최근의 여러 웹서비스에서는 태깅 기능을 제공함으로써 사용자가 작성하는 게시물의 주제를 표현하도록 유도하고 있다. 태그를 이용하면 글이나 사진에 대한 글쓴이의 감정과 같은 문맥적인 정보의 효과적인 추출이 가능하기 때문에, 기계적인 방식보다 글의 내용에 대해서 더 나은 의미 파악이 가능하다. 따라서 이를 추천시스템에 적용한다면 사용자의 만족도를 높일 수 있는 추천이 가능할 것이다. 본 논문에서는 게시글에 속한 태그들 간의 관계를 계산하고, 효율적인 유사도 측정 알고리즘을 통해 게시글과 사용자등의 웹 자원을 추천하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 실험을 통해 제안한 방법의 유효성을 검증하고, 사용자의 만족도를 측정하였다.
기존의 웹 수집 로봇에서 처리하지 못하는 자바스크립트 함수 링크를 처리하기 위하여 인터넷 익스플로러의 "Active Script Engine"을 사용하였다. 또한 자바스크립트 함수 링크를 처리 하였을 경우 웹 수집 로봇의 수집량을 측정하기 위하여 웹 수집 로봇을 개발하였다. 웹 수집 로봇을 개발하기 위해서 구글봇과 네이봇 등 웹 수집 로봇의 구조를 파악하여, 수집 로봇에 활용되는 구성요소를 구현하고 분산처리형태의 웹 수집 로봇을 설계하여 개발했다. 또한 개발된 웹 로봇에 제안된 자바스크립트 처리 모델을 추가하여 성능 평가를 하였다. 성능평가 방법은 자바스크립트를 사용하는 웹사이트의 게시판을 대상으로 하여 웹 수집량을 비교 분석하는 것이다. 웹사이트 게시물 1000개인 경우, 일반 웹 로봇의 경우에는 1페이지밖에 수집하지 못하였고, 제안된 웹 로봇의 경우 1000개 이상의 웹 페이지를 수집하는 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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