• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제25권1호
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• pp.19-32
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• 2018

Fake news is defined as the news articles that are intentionally and verifiably false, and could mislead readers. Spread of fake news may provoke anxiety, chaos, fear, or irrational decisions of the public. Thus, detecting fake news and preventing its spread has become very important issue in our society. However, due to the huge amount of fake news produced every day, it is almost impossible to identify it by a human. Under this context, researchers have tried to develop automated fake news detection method using Artificial Intelligence techniques over the past years. But, unfortunately, there have been no prior studies proposed an automated fake news detection method for Korean news. In this study, we aim to detect Korean fake news using text mining and machine learning techniques. Our proposed method consists of two steps. In the first step, the news contents to be analyzed is convert to quantified values using various text mining techniques (Topic Modeling, TF-IDF, and so on). After that, in step 2, classifiers are trained using the values produced in step 1. As the classifiers, machine learning techniques such as multiple discriminant analysis, case based reasoning, artificial neural networks, and support vector machine can be applied. To validate the effectiveness of the proposed method, we collected 200 Korean news from Seoul National University's FactCheck (http://factcheck.snu.ac.kr). which provides with detailed analysis reports from about 20 media outlets and links to source documents for each case. Using this dataset, we will identify which text features are important as well as which classifiers are effective in detecting Korean fake news.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권4호
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• pp.19-39
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• 2018

최근 가짜 뉴스가 분야를 막론하고 전 세계에서 주목을 받고 있으며, 현대경제연구원에서는 이러한 가짜 뉴스로 인한 피해 규모가 연간 약 30조 900억원에 달하는 것으로 추산하였다. 정부에서는 "가짜 뉴스 찾기"를 주제로 "인공지능 R&D 챌린지" 대회를 개최하여 가짜 뉴스를 가려낼 인공지능 원천기술 개발에 대한 첫 걸음을 내딛고 있으며, 민간 차원에서도 다양한 분야에서 팩트 체크 서비스가 제공되고 있다. 학계에서도 가짜 뉴스를 탐지하기 위한 시도가 전문가 기반, 집단지성 기반, 인공지능 기반, 시맨틱 기반 등으로 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 이러한 시도는 조작의 정밀도가 높을수록 뉴스 자체에 대한 분석만으로 진위 여부를 식별하기가 더욱 어렵다는 한계를 경험하고 있으며, 가짜 뉴스 탐지 모델의 정확도가 과평가된 경향을 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 가짜 뉴스 탐지 모델 정확도의 공정성을 확보하고, 뉴스의 내용뿐만 아니라 해당 뉴스에 대한 반응으로 자연적으로 발생한 광범위한 소셜 데이터를 활용하여 뉴스의 진위 여부를 판정하는 방안을 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.33-39
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• 2018

In this paper, we propose a describes how to detect a false iris image by inserting watermark into a iris image. The existing method, which inserts the watermark into the entire iris image to detect a fake iris, has a problem that can evade it by segmenting iris region of an iris image. The purpose of overcoming the problem, this paper proposes a new fake iris detection technique based on digital watermark. It first searches a central point of an iris image, divide the image into blocks with respect to the point. executes Discrete Cosine Transform, inserts watermark into the blocks, and then verifies an iris image using NC(Normalized Correlation). In the experiments, we confirm the robustness for attacks - crop and JPEG.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.627-630
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• 2022

Over the past few years, fake news has become one of the most significant problems. Since it is impossible to prevent people from spreading misinformation, people should analyze the news themselves. However, this process takes some time and effort, so the routine part of this analysis should be automated. There are many different approaches to this problem, but they only analyze the text and messages, ignoring the images. The fake news problem should be solved using a complex analysis tool to reach better performance. In this paper, we propose the approach of training an Artificial Intelligence using an unsupervised learning algorithm, combined with online data parsing tools, providing independence from subjective data set. Therefore it will be more difficult to spread fake news since people could quickly check if the news or article is trustworthy.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.57-64
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• 2020

The widespread use of smartphones with a variety of features has enabled mobile Internet-based services. One of these is online-to-offline (O2O) based services that connects online users with offline stores to add value. Applying this O2O strategy to local information retrieval induces online users to be linked to offline regions, thereby enabling the exchange of local-based information and helps create new value. This paper proposes and illustrates the implementation of O2O-based a local information providing service that utilizes photos of the local attraction. Also, we propose a fake-free ranking method to provide reliable local information to users and suggest its application of the service.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.205-212
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• 2018

본 논문에서는 CNN 기반 서명인식에서 시간 정보를 이용하여 위조판별을 보다 정확하게 하는 방법을 제안한다. 시간정보를 쉽게 이용하고 서명 작성속도에 영향을 받지 않기 위해 서명을 동영상으로 획득하고 서명 전체 시간을 동일한 개수의 등 간격으로 나누어 각 이미지를 얻은 후 이를 합성하여 서명 데이터를 만든다. 본 논문에서 제안한 합성 서명이미지를 이용한 방법과 기존에 마지막 서명 이미지만을 이용하는 방법을 비교하기 위하여 CNN 기반의 다양한 서명인식 방법을 실험하였다. 25명의 서명데이터로 실험한 결과 시간 정보를 이용하는 방법이 기존 방법에 비하여 모든 위조판별 실험에서 성능이 향상됨을 보았다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.9-17
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• 2018

최근 바이오인식 기술이 대중화됨에 따라 위 변조에 대응하는 연구 및 시도들이 많이 진행되고 있다. 본 논문에서 인공지능으로 만든 합성된 얼굴을 진짜 얼굴인지 합성된 가짜 얼굴인지를 판별하는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 크게 2가지 단계로 구성되어 있다. 먼저, 실제 얼굴 사진에 여러 가지 GAN(Generative Adversarial Networks)알고리즘을 통해 합성된 가짜 얼굴을 생성하게 된다. 이후, 실제 얼굴 영상과 생성된 얼굴 영상을 딥러닝 알고리즘에 입력하여 진짜 또는 가짜인지 판별하도록 한다. 제안한 알고리즘은 실제 육안으로도 구별하기 어려운 합성 영상도 잘 구분하고, 테스트 결과 88.7%의 정확도를 확인하였다.

• 경영정보학연구
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• 제23권4호
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• pp.127-146
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• 2021

가짜 뉴스는 정보화 시대라는 현대사회의 특성에 의해 진위 여부의 검증과는 상관없이 빠른 속도로 확대, 재생산되어 퍼진다. 전체 뉴스의 1%를 가짜라고 가정했을 경우 우리사회에 미치는 경제적 비용이 30조 원에 달한다고 하니 가짜 뉴스는 사회적, 경제적으로 매우 중요한 문제라고 할 수 있다. 이에 본 연구는 뉴스의 진위 여부를 신속하고 정확하게 확인하고자 자동화된 가짜 뉴스 탐지 모델을 개발하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 크롤링(crawling)을 통해 진위 여부가 밝혀진 뉴스 기사를 수집하였고, 워드 임베딩(Word2Vec, Fasttext)과 딥러닝 기법(LSTM, BiLSTM)을 이용하여 가짜 뉴스 예측 모델을 개발하였다. 실험 결과, Word2Vec과 BiLSTM의 조합이 가장 높은 84%의 정확도를 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권7C호
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• pp.971-984
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• 2004

차세대 정보전에서는 자신의 정보 시스템에 대한 침해방지, 복구 등의 수동적인 형태의 보호뿐만 아니라 상대방의 정보 기반구조(Information Infrastructure)에 대한 공격과 같은 적극적인 형태의 보호가 요구된다. 침입이 발생함과 동시에 시스템에 대한 피해를 최소화하고 침입자 추적 등의 즉각적인 대응을 위해 정보 보호 시스템은 침입에 대한 정보를 능동적으로 분석하고 실시간으로 대응하는 기능을 제공할 필요가 있다. 본 논문에서는 거짓 세션(fake session)과 허니팟(Honeypot) 모니터링 기법을 기반으로 설계된 능동적 침입 대응 시스템을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 능동적 침입 대응 시스템은 거짓 세션을 이용하여 DoS(Denial of Service)나 포트 스캔과 같은 공격에 대응할 수 있는 기능을 수행한다. 또한 침입 규칙 관리자(IRM : Intrusion Rule Manager)를 이용하는 허니팟과 침입자 이주를 통한 허니팟 모니터링은 모니터링 정보 수집과 침입에 대한 능동적 대처 기능을 제공함으로써 침입탐지와 침입대응에 정확도를 높인다.

• 농업과학연구
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• 제49권3호
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• pp.495-510
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• 2022

In this study, fluorescence hyperspectral imaging (FHSI) was used for the rapid, non-destructive detection of fake, manmade eggs from real eggs. To identify fake eggs, protoporphyrin IX (PpIX)-a natural pigment present in real eggshells-was utilized as the main indicator due to its strong fluorescence emission effect. The fluorescence images of real and fake eggs were acquired using a line-scan-based FHSI system, and their fluorescence features were analyzed based on spectroscopic techniques. To improve the detection performance and accuracy, an optimal waveband combination was investigated with analysis of variance (ANOVA), and its fluorescence ratio images (588/645 nm) were created for visualization of the real eggs between two different egg groups. In addition, real and fake eggs were scanned using a one-waveband (645 nm) handheld fluorescence imager that can perform real-time scanning for on-site applications. Then, the results of the two methods were compared with one another. The outcome clearly shows that the newly developed FHSI system and the fluorescence handheld imager were both able to distinguish real eggs from fake eggs. Consequently, FHSI showed a better performance (clearer images) compared to the fluorescence handheld imager, and the outcome provided valuable information about the feasibility of using FHSI imaging with ANOVA for the discrimination of real and fake eggs.