• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.115-122
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• 2014

현 청소년들의 학교내 생활환경에서 문제점으로 대두되는 폭력 및 자살사고 발생률 증가에 대한 예방차원의 빅 데이터 처리 분석 시스템을 목표로 연구하였고 설계의 경제성과 용이성, 적용의 신속성 등을 고려해서 많은 이용률을 가지고 있는 오픈 소스인, 하둡 시스템(Hadoop system)의 맵리듀스(MapReduce) 알고리즘과 분산 병렬 환경을 위한 HDFS(Hadoop Distibuted File System) 구성을 사용하여 실험하였다. 연구에서 사용된 분석기법은 기존의 통계적인 분석기법들이 가지는 난이도를 피하기 위해 상업적인 사회 망의 비정형 대화 자료를 이용해서 폭력성 어휘에 대한 단어 수(word count) 분석을 적용하여 폭행, 자살사고를 사전에 감지하여 예방하는 감성분석(sentiment analysis) 시스템을 텍스트 마이닝 관점에서 제안하여 실험하였다.

• 융합보안논문지
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• 제15권4호
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• pp.113-119
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• 2015

최근 학교 사이버 폭력 문제가 심각하게 발생하여 문제의 심각성이 날로 급증하고 있다. 그 중에서도 스마트폰을 이용한 사이버 폭력의 심각성이 매우 높아서 사회적으로 큰 문제로 인식되고 있다. 언어적인 사이버폭력은 물리적인 폭력보다 영향 범위가 넓고 지속 시간이 길어서 학생들과 같이 미숙한 존재에게는 그 피해정도가 매우 심각하다. 그러므로 본 논문에서는 학생들이 사용하는 언어와 학급에서의 관계성을 분석해서 학급 내의 친구들 사이에서 발생할 수 있는 사이버폭력의 징후를 사전에 파악한다. 그리고 파악된 사이버폭력의 위험성에 대해서 학부모나 학급 교사, 학교 안전지킴이 등에게 미리 알려주어 사이버폭력 사고를 미연에 방지할 수 있도록 하고자 한다. 이를 위해서 학생들이 사이버 학급에서 사용하는 메신저를 설계 및 구현하고자 한다. 구현한 메신저에서 학생들이 사용한 어휘들을 빅-데이터 분석기법 중에 하나인 텍스트 마이닝을 사용해 금지어 사전을 작성하고, 학생별, 학급별 금지어 사용빈도와 친구관계를 분석할 수 있다.