• 응용통계연구
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• 제36권5호
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• pp.399-413
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• 2023

최근 사회 연결망에서 비정상적인 변화를 모니터링하는 절차는 흥미로운 연구 주제이다. 이 논문은 사회 연결망 모형 중 커뮤니티와 개인들의 경향성을 모두 고려한 동적 연결망 모형인 DCSBM (degree corrected stochastic block model)을 가정하고 이 연결망 내의 변화를 모니터링하는 절차를 고려하였다. 이때 커뮤니티의 비정상적인 변화 탐지를 위해 세 가지의 모니터링 방법을 제안하였다. 또한 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 모의실험을 설계하고 수행하였다. 커뮤니티의 경향성 변화에 대한 모의실험 결과 연결망을 커뮤니티에 따라 분할하여 모니터링하는 방법이 전반적으로 빠르게 변화를 탐지하여 성능이 더 좋음을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.757-758
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• 2020

국가적 차원에서 MERS 와 같은 재난을 잘 대처하기 위해서는 기존의 대응 네트워크를 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 2015 년 대한민국에서 일어난 MERS 대응 네트워크를 커뮤니티 탐지 기법을 이용하여 네트워크를 분석한다. 커뮤니티 탐지 기법은 네트워크 분석방법 중 하나로 이 기법을 통해 MERS 대응 네트워크에서 유사한 역할을 수행하는 기관들끼리 그룹핑 할 수 있다. 또한 기관들을 그룹핑 한 결과와 각 기관의 지리적인 정보를 활용하여 전국적으로 기관들이 어떻게 분포되어 있는지 살펴본다.

• 응용통계연구
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• 제29권4호
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• pp.719-728
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• 2016

본 연구에서는 한국과 미국의 사물 인터넷 관련 특허 초록을 수집하여 키워드 네트워크 및 키워드 커뮤니티 네트워크를 구축하고 네트워크 분석을 실시하였다. 먼저 TF-IDF 가중치를 적용하여 중요 키워드를 추출하고 이 중요 키워드와 상관관계가 높은 키워드들을 재추출하여 핵심 키워드를 선정하였다. 선정된 키워드를 중심으로 키워드 네트워크를 구축한 다음 네트워크 탐지를 시행하여 키워드 커뮤니티 네트워크를 재구축하여 기술 간의 연결 관계를 분석하였다. 본 연구에서 생성한 키워드 커뮤니티 네트워크는 특허의 내용을 예측할 수 있을 뿐만 아니라 커뮤니티 간의 연결 관계를 분석함으로써 기술 간의 연관 관계도 파악할 수 있다. 키워드 커뮤니티 네트워크 분석 결과 한국은 보안, 반도체, 이미지 프로세스와 같은 사물 인터넷의 기반 기술 분야의 특허가 중요한 특허 기술로 나타난 반면 미국의 경우 스마트 홈, 대화형 매체 그리고 통신 등과 같은 사물 인터넷 환경, 응용 분야의 기술이 중요한 기술로서 자리잡고 있음을 알 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권10호
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• pp.1105-1111
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• 2017

영향력 최대화란 소셜 네트워크에서 최대의 영향력을 갖는 k개의 시드(seed) 노드로 이루어진 집합을 선출하는 문제이다. 이 문제를 해결한 기존 방법들이 갖는 가장 큰 문제는 시드 집합을 선출하는데 너무 많은 시간이 소요된다는 점이다. 이러한 성능 문제는 미시적, 거시적 두 가지 측면에서 발생한다. 본 논문은 미시적, 거시적 측면의 성능 문제 동시에 해결하는 효율적인 영향력 최대화 방안을 제안한다. 또한, 양질의 시드 집합을 선출하기 위한 새로운 경로 기반 커뮤니티 탐지 기법을 제안한다. 네 가지 실세계 데이터를 이용한 실험을 통해, 제안하는 방안이 미시적, 거시적 측면의 문제를 모두 해결하는 동시에 양질의 시드 집합을 선출함을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.1115-1122
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• 2015

불법 프로그램을 이용한 게임 내 봇은 개인에서 조직으로 확장되고 있으며, 불량조직인 작업장을 통해 온라인 게임 산업에 심각한 문제를 야기하고 있다. 게임 봇을 효율적으로 관리하고 많은 게임머니를 취득하기 위해, 게임 봇들을 온라인 게임 내 소셜 커뮤니티인 길드로 구성하여 봇 길드 활동을 하는 작업장이 존재한다. 게임 사업자들은 게임 봇 탐지 알고리즘을 이용해 봇을 탐지하고 있지만, 이러한 탐지 알고리즘은 작업장의 일부만 탐지가 가능하다. 본 논문에서는 일반 길드와 봇 길드의 특징을 추출하여 분석하고, 봇 길드로 활동하는 작업장을 탐지 할 수 있는 방법을 제안한다. 봇 길드와 일반 길드를 구분하기 위해 개인거래와 경매장 거래, 채팅 패턴을 분석하고, 분석한 결과를 중심으로 봇 길드를 탐지할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 기법을 국내 유명 온라인 게임의 실제 데이터 샘플에 적용한 결과, 효율적으로 봇 길드를 탐지해 낼 수 있음을 확인 할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권3호
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• pp.103-110
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• 2023

인터넷이 보급되면서 사람들 간의 소통을 위한 커뮤니티가 활성화됨과 함께 익명 커뮤니티가 나타났고 익명성을 이용한 공격적인 게시글, 댓글을 남기는 등 타인에게 피해를 주는 행위를 하는 이용자가 많아지고 있다. 과거에는 관리자가 직접 글과 댓글을 확인하며 삭제 및 차단했지만, 커뮤니티 이용자가 늘어나면서 관리자가 계속 감시할 수 없는 수준에 이르렀다. 초기에는 특정 단어가 포함되면 해당 글을 게시하거나 댓글을 달 수 없는 형태로 악의적인 글이 게시되는 것을 막는 단어 필터링 기법을 사용하였으나 유사한 단어를 사용하는 등 우회하는 형식으로 필터링을 피해 갔다. 이를 해결하는 방법으로 딥러닝을 이용하여 실시간으로 이용자들이 게시하는 글들을 감시하였으나 최근 커뮤니티에서는 해당 커뮤니티에서만 이해할 수 있는 단어를 사용하거나 일반적인 한글이 아닌 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 사용하고 있다. 이들이 사용하는 문자의 종류나 형태가 다양하여 인공지능 모델에 모든 것을 학습시키기에 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 한글의 자음과 모음 띄어쓰기 이미지를 학습시킨 CNN 모델을 이용해서 문장의 각 문자를 이미지화해 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 모델이 예측한 문자로 변환하는 전처리 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 전처리 기법을 통해 LSTM, BiLSTM, CNN-BiLSTM 모델에서의 성능이 각각 3.2%, 3.3%, 4.88% 증가함을 확인했다.

• 디지털포렌식연구
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• 제12권3호
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• pp.39-54
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• 2018

최근 불법촬영 사건 근절을 위한 논의가 사회 각 분야에서 이루어지고 있다. 수사기관과 정부 관계부처에서도 불법촬영과 같은 사이버 성폭력 범죄 근절을 위한 종합대책을 수립하고, 핵심과제를 선정하여 추진하고 있다. 학계에서도 사이버 성폭력 처벌법을 정비해서라도 범죄자들에 대한 처벌을 강화해야 한다는 연구를 발표하고 있다. 이렇듯 불법촬영 사건에 대한 사회적인 관심이 높아지고 있으나, 현장수사관과 전문분석관은 불법촬영물 은닉 어플리케이션(앱)들이 마켓과 커뮤니티 사이트를 중심으로 끊임없이 유포되고 있어 증거 수집과 분석에 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 본 논문은 폭발적으로 늘어나고 있는 불법촬영 사건 수사에 실질적인 도움을 주기 위해 불법촬영 사건의 증거 수집 및 분석 프레임워크를 제안하였다. 또한 증거 수집 및 분석에 있어, 주요 방해 요인 중 하나인 무음 및 은닉앱을 탐지할 수 있는 시스템을 제안하였다. 탐지 시스템의 실효성을 평가하기 위해 탐지 도구를 함께 개발하였으며, 상용 은닉앱을 사용해 탐지 시스템의 실효성과 확장 가능성을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권3호
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• pp.58-72
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• 2021

2021년 7월 UNCTAD가 우리나라를 선진국으로 분류할 정도로 우리나라가 발전하는 성과가 있었다. 그러나 급변하는 글로벌 경제에 대응하기 위해서는 국내 산업생태계를 연구하여 끊임없이 변화시키고 성장을 위한 전략을 마련해야 한다. 그 중 하나가 기업간 네트워크를 강화하는 것이며, 본 연구는 기업 간 거래 데이터 구득이 가능한 자동차산업을 대상으로 공간적인 산업 네트워크를 분석하였다. 데이터는 295개의 기업 데이터(노드)와 607개의 거래 관계 데이터(링크)를 활용하였다. 기업의 주소지를 지오코딩하여 공간상 분포를 확인한 결과, 자동차산업 관련 기업은 수도권과 동남권에 집중 분포하고 있었다. 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성, 위세중심성 등을 통해 노드의 중요도를 측정하고, 밀도, 거리, 커뮤니티 탐지, 동류성 및 이류성을 파악하여 네트워크 구조를 확인하였다. 그 결과, 4가지 노드 중요도에서 상위 15위 기업은 완성차기업 중에서는 현대자동차, 기아자동차, 한국지엠 3개의 기업이 공통적으로 포함되고, 상위 15위 기업은 주로 수도권에 입지하고 있다. 규모 면에서 연결중심성과 매개중심성은 대부분 종업원 수가 1,000명 이상인 큰 기업이고, 근접중심성과 위세중심성은 완성차기업을 제외하면 대개 종업원 수가 500명 이하인 기업이 상위 15위 안에 포함되었다. 전체적인 네트워크의 구조는 밀도는 0.01390522, 노드 간 평균거리는 3.422481로 나타났으며, 빠른탐욕알고리즘으로 커뮤니티 탐지를 실시한 결과, 최종적으로 11개의 커뮤니티가 도출되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.89-96
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• 2018

온라인 커뮤니티에서는 많은 수의 참여자들이 시공간적인 제약을 받지 않고 서로간의 다양한 의견을 댓글로 교환한다. 온라인 공간은 시공간적인 제약으로부터 자유롭기 때문에 신속하고 자유로운 의사소통을 가능하게 하지만, 동시에 불필요한 언쟁과 갈등을 쉽게 유발시킬 수 있다는 문제점이 있다. 토론 과정에서 형성되는 참여자 간의 네트워크는 참여자들 간의 대립 양상을 파악하고 앞으로 일어날 분쟁을 예측하여 방지하기 위한 중요한 단서가 된다. 본 논문에서는 온라인 커뮤니티에서의 댓글 교환으로 나타나는 사용자 토론 네트워크상에서 관찰되는 집단의 극성을 분석하기 위한 이분그래프 기반의 정량적 지표를 제안한다. 제안 기법은 댓글 교환 정보를 이용하여 사용자 상호작용 네트워크 그래프를 구성하고, 구성한 그래프 상에서 최대신장트리를 구한 후 버텍스 컬러링을 통하여 사용자를 두 부분집합으로 분할한다. 분할된 사용자 집합 간의 댓글 교환 비율을 이용하여 극성 지표를 계산함으로써 주어진 토론의 참가자들이 양분화된 정도를 정량적으로 측정한다. 실험을 통해 제안 기법이 진영의 양분화를 탐지하는데 효과적임을 보임과 동시에 온라인 커뮤니티에서 발생하는 개별 토론의 참여자들이 두 진영으로 양분되어 논쟁을 벌이는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1595-1603
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• 2020

포털 사이트의 인터넷 뉴스 댓글, SNS, 커뮤니티 사이트 등의 온라인상에서 명예 훼손 사건이 최근 점점 증가하고 있다. 온라인상의 차별 및 혐오 표현은 명예 훼손 문제뿐만 아니라 사생활 침해, 인신 공격 등 다양한 형태로 온라인 서비스 이용자들을 위협하고 있다. 지난 몇 년간 산업계와 학계는 이러한 문제를 해결하고자 다양한 방법으로 연구해왔다. 하지만 한국어 대상으로 수행된 딥러닝 기반 혐오 표현 탐지 연구는 아직까지 부족한 상황이다. 본 연구의 목적은 혐오 표현뿐만 아니라 다양한 차별적 표현에 대한 탐지를 위해 데이터셋을 구축하고 이를 분류하기 위한 딥러닝 모델링을 실험하는 것이다. 데이터셋 구축은 10명의 인원이 교차적으로 검토를 하면서 7개 항목에 대한 라벨링 기준을 확립했다. 본 연구는 약 137,111개에 해당하는 한국어 인터넷 뉴스 댓글 데이터셋에 대해 7개의 항목을 각각 이진 분류하고, 이를 딥러닝 기법을 통해 분석한다. 본 연구에서 제안하는 기법은 어텐션 기반 다중 채널 CNN 모델링 기법이다. 실험 결과 7개 항목에 대해 가중 평균 f1 점수를 평가했을 때, 70.32%의 성능을 달성했다.