• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.267-283
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• 2023

2019년 12월부터 현재까지 지속되고 있는 코로나19 팬데믹으로 인해 대중들은 감염병 대응을 위한 정보를 필요로 하게 되었다. 하지만 소셜미디어에서 유포되는 코로나19 관련 가짜뉴스로 인해 대중들의 건강이 심각하게 위협받고 있다. 특히 코로나19와 관련된 가짜뉴스가 유사한 내용으로 대량 유포될 경우 사실인지 거짓인지 진위를 가리기 위한 검증에 소요되는 시간이 길어지게 되어 우리 사회의 전반에 심각한 위협이 될 수 있다. 이에 학계에서는 신속하게 코로나19 관련 가짜뉴스를 탐지할 수 있는 지능형 모델에 대한 연구를 활발하게 수행해 오고 있으나, 대부분의 기존 연구에 사용된 데이터는 영문으로 구성되어 있어 한국어 가짜뉴스 탐지에 대한 연구는 매우 드문 실정이다. 이에 본 연구에서는 소셜 미디어 상에서 유포되는 한국어로 작성된 코로나19 관련 가짜뉴스 데이터를 직접 수집하고, 이를 기반으로 한 지능형 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다. 본 연구의 제안모델은 언어학적 특성 중 하나인 품사별 빈도 정보를 추가적으로 활용하여, 기존 연구에서 주로 사용되어 온 문서 임베딩 기법인 Doc2Vec 기반 가짜뉴스 탐지 모델의 예측 성능을 제고하고자 하였다. 실증분석 결과, 제안 모델이 비교 모델에 비해 Recall 및 F1 점수가 높아져 코로나19 관련 한국어 가짜뉴스를 보다 정확하게 판별함을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권1호
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• pp.51-73
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• 2023

Social media play a significant role in communicating information across the globe, connecting with loved ones, getting the news, communicating ideas, etc. However, a group of people uses social media to spread fake information, which has a bad impact on society. Therefore, minimizing fake news and its detection are the two primary challenges that need to be addressed. This paper presents a multi-modal deep learning technique to address the above challenges. The proposed modal can use and process visual and textual features. Therefore, it has the ability to detect fake information from visual and textual data. We used EfficientNetB0 and a sentence transformer, respectively, for detecting counterfeit images and for textural learning. Feature embedding is performed at individual channels, whilst fusion is done at the last classification layer. The late fusion is applied intentionally to mitigate the noisy data that are generated by multi-modalities. Extensive experiments are conducted, and performance is evaluated against state-of-the-art methods. Three real-world benchmark datasets, such as MediaEval (Twitter), Weibo, and Fakeddit, are used for experimentation. Result reveals that the proposed modal outperformed the state-of-the-art methods and achieved an accuracy of 86.48%, 82.50%, and 88.80%, respectively, for MediaEval (Twitter), Weibo, and Fakeddit datasets.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1447-1456
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• 2019

As artificial intelligence technology is actively used in image processing, it is possible to generate high-quality fake images based on deep learning. Fake images generated using GAN(Generative Adversarial Network), one of unsupervised learning algorithms, have reached levels that are hard to discriminate from the naked eye. Detecting these fake images is required as they can be abused for crimes such as illegal content production, identity fraud and defamation. In this paper, we develop a deep-learning model based on CNN(Convolutional Neural Network) for the detection of StyleGAN fake images. StyleGAN is one of GAN algorithms and has an excellent performance in generating face images. We experiment with 48 number of experimental scenarios developed by combining parameters of the proposed model. We train and test each scenario with 300,000 number of real and fake face images in order to present a model parameter that improves performance in the detection of fake faces.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.337-351
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• 2022

소셜미디어의 전면적인 보급과 빠른 발전에 따라 소셜미디어 정보전파의 탈중심화 추세가 나날이 뚜렷해지고 있으며 수용자들이 소셜미디어 정보를 이용한 시간의 세분화가 뚜렷하게 진행되고 있다. 따라서 본 연구는 기존연구들을 바탕으로 소셜미디어의 가짜뉴스에 대한 태도, 사회자본, 위험인식 및 판별의도 간의 미치는 영향 관계를 연구하고자 하다. 이에 따른 연구모델은 관련한 연구가설을 제시하고 설문지를 구성하여 총 500건의 유효설문을 수집하였다. 자료 분석하기 위해 SPSS 26.0 프로그램과 AMOS 24.0 프로그램을 사용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 소셜미디어의 가짜뉴스 판별의도에 대한 이용자들의 태도가 적극적일수록 인터넷 정보의 진위성을 판별하기 위해 다양한 방식이나 도구를 활용하려 한다. 둘째, 소셜미디어 가짜뉴스에 대한 이용자의 태도가 적극적일수록 소셜미디어 가짜뉴스가 자신의 신체, 심리, 재무 등에 미치는 잠재적 위협을 인식할 수 있다. 아울러 자신의 위험인식을 높이고 소셜미디어 가짜뉴스에 대한 반펼의도가 높아진다. 셋째, 중국 이용자가 가진 사회자본이 풍부할수록 정보 소양이 강해지기 때문에 소셜미디어 가짜뉴스에 대한 판별의도도 강해진다. 넷째, 중국 이용자 가진 사회자본의 가치가 높을수록 가짜뉴스에 받은 피해를 더 크게 볼 수 있다고 판단하며, 자신의 이익을 보호하기 위해 가짜뉴스에 대한 위험의식이 높아진다. 다섯째, 중국 이용자가 소셜미디어에 의심한 정보를 인식하고 상응한 조치를 시실한 것을 의미하다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.351-354
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• 2005

In this paper, we propose a new fake-iris detection method. In order to detect the fake-iris, we measure the change of the reflectance ratio between iris and sclera. In a live iris, the amount of change is relatively large compared to that in a fake-iris. From our experimental results, it is clear that our fake-iris detection method achieves high performance when distinguishing between a live-iris and a fake-iris.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권4호
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• pp.179-188
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• 2023

최근 가짜뉴스는 뉴스 콘텐츠 형식을 가장하고 중요한 사건이 발생할 때마다 등장하여 사회적 혼란을 초래한다. 이에 가짜뉴스를 탐지하기 위한 연구로 인공지능 기술이 사용된다. 자연어 처리를 통해 가짜뉴스를 자동으로 인지 및 차단하거나, 네트워크 인과 추론과 결합함으로써 허위 정보를 확산시키는 소셜미디어 인플루언스 계정을 감지하는 등의 가짜뉴스 탐지 접근법이 딥러닝을 통해 구현될 수 있었다. 그러나 가짜뉴스 탐지는 여러 자연어 처리 분야 중에서도 해결이 어려운 문제로 분류된다. 가짜뉴스가 가지는 형식 및 표현의 다양성으로 특성 추출의 난도가 높고, 뉴스가 속한 범주에 따라 하나의 특성이 서로 다른 의미를 가질 수도 있는 등 다양한 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 가짜뉴스를 탐지하기 위한 추가적인 식별 기준으로 감성 변화 패턴을 제시한다. 합성곱 신경망을 가짜뉴스 데이터 세트에 적용하여 콘텐츠 특성에 기반한 분석을 수행하고, 감성 변화 패턴을 추가로 분석함으로써 성능이 개선된 모델을 제안한다. 뉴스를 구성하는 문장에 대하여 감성 극성을 산출하고 장단기 메모리를 적용함으로써 문장 순서에 의존적인 결괏값을 얻을 수 있다. 이를 감성 변화의 패턴으로 정의하고 뉴스의 콘텐츠 특성과 결합하여 가짜뉴스 탐지를 위한 제안 모델의 독립변수로 활용한다. 제안 모델과 비교 모델을 딥러닝으로 학습시키고 가짜뉴스 데이터 세트를 이용한 실험을 진행하여 감성 변화 패턴이 가짜뉴스 탐지 성능을 개선할 수 있음을 확인한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권3호
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• pp.122-130
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• 2021

This study is about an Artificial Intelligence-based fake news identification system and its methods to determine the authenticity of content distributed over the Internet. Among the news we encounter is news that an individual or organization intentionally writes something that is not true to achieve a particular purpose, so-called fake news. In this study, we intend to design a system that uses Artificial Intelligence techniques to identify fake content that exists within the news. The proposed identification model will propose a method of extracting multiple unit factors from the target content. Through this, attempts will be made to classify unit factors into different types. In addition, the design of the preprocessing process will be carried out to parse only the necessary information by analyzing the unit factor. Based on these results, we will design the part where the unit fact is analyzed using the deep learning prediction model as a predetermined unit. The model will also include a design for a database that determines the degree of fake news in the target content and stores the information in the identified unit factor through the analyzed unit factor.

• 서비스연구
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• 제12권3호
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• pp.144-157
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• 2022

본 연구는 어디서부터 어디까지 가짜뉴스(Fake News)로 볼 것인가에 대해 여전히 다른 기준과 관점을 가지고 접근하고 있는 상황에서 프랑스 '정보조작대처법(Les propositions de loi contre la manipulation de l' information)' 사례를 통해 수시로 등장하는 가짜뉴스 규제에 대한 국내언론 보도에 대한 문제점을 지적하는 것에서 시작했다. 소셜네트워크서비스(Social Network Service) 시대에 언론은 무엇이고, 뉴스는 무엇이며, 기자는 누구인가에 대한 답은 갈수록 어렵다. 이번 연구에서 살펴 본 가짜뉴스의 오랜 역사와 확산배경을 검토하면서 가짜뉴스에 대한 개념과 범위도 확실하지 않은 상황에서 단순히 하나의 잣대로 재단하거나 처벌하거나 규제하거나 통제하거나 판단할 수 없음을 확인했다. 법이 정하고 있는 '표현의 자유(Freedom of Expression)' 관점에서 우리는 누구나 자신의 의견을 자유롭게 드러낼 수 있는 권한을 갖고 있다. 또한 온라인(On-line) 공간은 가짜뉴스를 생성하고 확산하는 곳이기도 하지만 동시에 해독제로 작용할 여지가 충분하다. 결국 양질의 '진짜뉴스' 가 보다 많이 쏟아질 수 있도록 하는 미디어 환경을 조성하면서, 사상의 자유시장에서 다양한 뉴스 간에 균형 잡힌 경쟁을 통해, 우리 스스로가 신뢰성 있는 정보를 판단할 수 있는 능력을 기를 수 있도록 하는 장기적인 대응만이 인간의 역사와 함께 오래 지속되고 있는 가짜뉴스의 피해에 대한 대안일 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.155-163
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• 2014

네트워크 성능 향상을 위하여 콘텐츠 중심 네트워킹(CCN)은 콘텐츠 전송 경로 상에 있는 네트워크 중간 노드들이 중계하는 콘텐츠를 임시로 저장하고, 중간 노드가 임시 저장된 콘텐츠에 대한 요청 메시지 (Interest)를 수신하면, 해당 노드는 Interest를 콘텐츠 제공자에게 전송하지 않고, 임시 저장된 콘텐츠를 응답 메시지 (Data)로 콘텐츠 요청자에게 전송한다. 중간 노드에 의한 Interest 처리 방식은 효율적인 콘텐츠 전송을 가능케 할 뿐만 아니라 콘텐츠 제공자에게 집중되는 Interest를 분산 처리되게 함으로써 콘텐츠 제공자 또는 그 주변 네트워크 노드에서 발생하는 네트워크 병목현상을 효과적으로 해결할 수 있다. 이를 위하여 CCN 노드는 수신된 Data를 임시 저장하는 Content Store와 Data를 요청자에게 전송하기 위해 Interest 유입 경로를 저장/관리하는 Pending Interest Table (PIT)와 같은 자원을 추가적으로 운영한다. 그러나 공격 목표 노드에 대량의 Fake Interest을 전송하여 특정 노드의 PIT 자원을 고갈시켜 네트워킹을 방해하는 서비스 거부 공격에 대한 가능성이 제기 되었다. 본 논문에서는 앞서 제기된 Fake Interest를 이용한 PIT 공격 및 대응 방안을 살펴보고, Fake Data를 이용한 새로운 공격 방법 및 대응 방안을 제안한다. 또한, 제안된 방식을 시뮬레이션을 통하여 그 성능을 평가 한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제55권1호
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• pp.85-106
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• 2021

본 연구의 목적은 가짜뉴스의 개념과 정의를 오정보/허위정보를 중심으로 살펴보고 현대사회가 가짜뉴스와 같은 정보왜곡으로 인한 사회 현실 왜곡, 민주주의 훼손에 대해 대응할 방안을 살펴보고자 하는 것이다. 이를 위해 가짜뉴스의 개념을 사실성과 속이고자 하는 의도성에 바탕해 살펴보고, 가짜뉴스의 생성과 파급이 이루어지는 우리의 사회 환경을 데이터화 관점에서 살펴보았다. 이러한 환경에서 인류의 정보접근과 활용에 중추적 역할을 하는 도서관계는 UN 2030 의제인 지속가능한 발전목표의 실현을 위해 보편적 리터러시 교육의 구축과 제공을 위해 힘써야 할 것이라 주장하였다. 데이터화 정도와 사회의 정치·경제·사회·문화적 배경에 따라 데이터 커뮤니케이션 유형을 조사 분석하여 해당 사회를 이해하는 것이 보편적 리터러시 교육항목 구성에 핵심이며 이런 이유로 보편적 리터러시는 각각의 사회가 가지는 데이터화 정도와 이용자에 따라 유연성있게 구현되어야 한다고 결론지었다.