• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.495-508
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• 2023

객관보도의 한계를 극복하고자 출발한 방송의 팩트체크 뉴스가 공정성을 담보하고 있는지를 비교하기 위해 20대 대선과 지방선거전이 치러진 2022년 1월1일부터 2022년 5월31일까지 KBS와 MBC SBS, TV조선과 JTBC MBN, YTN의 메인뉴스에 방영된 팩트체크 뉴스 227건을 비교 분석했다. 분석결과 방송사에 따라 팩트체크 검증대상과 서술방식에 뚜렷한 차이를 보였다. 대체로 MBC와 JTBC YTN이 민주당 등 진보 진영에 우호적인 서술이 많았던 반면 TV조선은 국민의 힘 등 보수 진영에 우호적인 서술이 많았다. MBN은 비교적 중립적인 서술태도를 보인 것으로 나타났다. KBS는 외견상 중립을 지키려는 흔적이 역력했다. SBS와 TV 조선이 팩트체크에 가장 적극적이었으나 이슈를 폭넓게 다루면서 사실여부를 명확하게 가리기보다는 시청자들이 궁금해 하는 이슈를 대상으로 맥락 설명에 치우친 것이 특징이다. 팩트체크 서술에서 방송사별로 이념적 편향성이 투영되는 것은 극복해야할 과제이다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.87-101
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• 2018

Minors' law evasion is getting serious. Some of them make a fake ID card or use a stolen ID card illegally. They are illegally used for buying alcohol, cigarette, bond or going to club, pub, motel and so on. On the latest News, there was a case that teens rented a car with a driver licence without checking and had severe car accident. Like this case, car rental service was fined and suspended from business because they did not figure out ID card's counterfeit or modification. Thus, this study investigates the detecting method about the ID card(including a driver license) counterfeit, modification or illegal use. The server has a database of 17~19's minors one fingerprint and services whether the visitor is adult true or not. The method will be usable and economical for business. Then, it was compared and analyzed with methods already in use in business.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.513-514
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• 2018

우리 정부는 신기술인 지능정보기술의 효과 실현을 극대화하고, 선진 기술 확보를 가속화하기 위해 기존 추격형을 넘어선 선도형 R&D 지원체계가 필수적인 상황을 인지하고 있다. 특히, 미국 등 선진국에서는 신기술 분야에 대한 효과 극대화와 R&D 촉진을 위해 도전 경쟁형 R&D 지원체계를 활용한 R&D 추진을 활발히 지원하고 있다. 세계적으로 첨단 미개척 인공지능 분야의 연구 진작을 위해 우리정부는 지난 '17년부터 도전형 경쟁형 개방형 R&D 지원 체계인 '인공지능 R&D 챌린지' 도입하여 지원하고 있다. 이에 본 논문에서는 인공지능 R&D 챌린지의 가짜뉴스 찾기를 통해 국내 R&D의 지원방향에 대해 검토해 보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.384-387
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• 2018

SNS가 급속도로 확산되며 거짓 정보를 언론으로 위장한 형태인 가짜뉴스는 큰 사회적 문제가 되었다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 한글 가짜뉴스 탐지를 위한 딥러닝 모델을 제시한다. 기존 연구들은 영어에 적합한 모델들을 제시하고 있으나, 한글은 같은 의미라도 더 짧은 문장으로 표현 가능해 딥러닝을 하기 위한 특징수가 부족하여 깊은 신경망을 운용하기 어렵다는 점과, 형태소 중의성으로 인한 의미 분석의 어려움으로 인해 기존 오델들을 적용하기에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 얕은 CNN 모델과 음절 단위로 학습된 단어 임베딩 모델인 'Fasttext'를 활용하여 시스템을 구현하고, 이를 학습시켜 검증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.1825-1844
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• 2019

Political campaigns circulate manipulative opinions in online communities to implant false beliefs and eventually win elections. Not only is this type of manipulation unfair, it also has long-lasting negative impacts on people's lives. Existing tools detect political manipulation based on a supervised classifier, which is accurate when trained with large labeled data. However, preparing this data becomes an excessive burden and must be repeated often to reflect changing manipulation tactics. We propose a practical detection system that requires moderate groundwork to achieve a sufficient level of accuracy. The proposed system groups opinions with similar properties into clusters, and then labels a few opinions from each cluster to build a classifier. It also models each opinion with features deduced from raw data with no additional processing. To validate the system, we collected over a million opinions during three nation-wide campaigns in South Korea. The system reduced groundwork from 200K to nearly 200 labeling tasks, and correctly identified over 90% of manipulative opinions. The system also effectively identified transitions in manipulative tactics over time. We suggest that online communities perform periodic audits using the proposed system to highlight manipulative opinions and emerging tactics.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권3호
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• pp.1022-1034
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• 2023

Various aspects of artificial intelligence (AI) have become of significant interest to academia and industry in recent times. To satisfy these academic and industrial interests, it is necessary to comprehensively investigate trends in AI-related changes of diverse areas. In this study, we identified and predicted emerging convergences with the help of AI-associated research abstracts collected from the SCOPUS database. The bidirectional encoder representations obtained via the transformers-based topic discovery technique were subsequently deployed to identify emerging topics related to AI. The topics discovered concern edge computing, biomedical algorithms, predictive defect maintenance, medical applications, fake news detection with block chain, explainable AI and COVID-19 applications. Their convergences were further analyzed based on the shortest path between topics to predict emerging convergences. Our findings indicated emerging AI convergences towards healthcare, manufacturing, legal applications, and marketing. These findings are expected to have policy implications for facilitating the convergences in diverse industries. Potentially, this study could contribute to the exploitation and adoption of AI-enabled convergences from a practical perspective.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.312-313
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• 2021

가짜뉴스가 사회연결망 상에서 빠르게 전파되면서 사회적 혼란을 야기하고 있어 가짜뉴스를 탐지하는 것이 중요한 문제로 대두되고 있다. 최근 가짜뉴스 탐지 연구에서 사회연결망의 전파 정보를 활용한 방법이 기존 뉴스 컨텐츠 기반 가짜뉴스 탐지 방법보다 효과적임을 보였다. 따라서 본 논문에서는 기존 CoAID 데이터셋을 기반으로 사회연결망상의 전파 데이터를 포함하는 COVID-19 Cascade 데이터셋을 소개한다. COVID-19 Cascade 를 활용하면 전파 기반 가짜뉴스 탐지 방법에도 적용이 가능하다. 이후 간단한 분석을 통해 진짜뉴스와 가짜뉴스의 차이를 확인한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.97-102
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• 2021

최근 급격한 정보기술의 발달로 가짜뉴스가 사회문제로 대두되고 있다. 한국어 가짜뉴스 문제를 딥러닝으로 해결하기 위해서 기존의 연구들은 본문 기반의 가짜뉴스 탐지를 진행하였으며 최근에는 기사 본문 외의 보조적 정보를 활용하는 방법으로 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 방식과 개선된 방식들 모두 적절한 가짜뉴스 탐지 방법을 제시하지 못하여 모델이 산출한 가짜뉴스 표현 벡터의 품질을 보장할 수 없었다. 또한 한국어 가짜뉴스 문제를 해결함에 있어서 적절한 공개 데이터셋 또한 제공되지 않았다. 따라서 본 논문은 한국어 가짜뉴스 탐지 문제에서 독자 반응정보를 추가하여 효과적인 학습을 할 수 있는 '사용자 그래프 기반 한국어 가짜뉴스 판별 방법'과 해당 모델이 적절히 학습할 수 있는 간이 데이터셋 구축 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.85-90
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• 2021

코로나바이러스감염증-19로 인한 팬데믹 상황이 지속되면서 감염증 정보의 불확실성으로 인해 코로나 관련 루머가 온라인상에서 빠르게 전파되고 있다. 이러한 코로나 관련 가짜 뉴스를 사전에 탐지하기 위해, 본 연구에서는 한국어 코로나 가짜 뉴스 데이터셋을 구축하고, 개체명과 사용자 재확산 정보를 이용한 한국어 가짜 뉴스 탐지 모델을 제안한다. 가짜 뉴스 팩트체킹 언론인 서울대팩트체크센터에서 코로나 관련 루머 및 가짜 뉴스에 대한 검증 기사를 수집한 후, 기사로부터 개체명 추출 모델을 통해 주제 키워드를 추출하고, 이를 이용해 유튜브 상의 사용자 재확산 정보를 수집하여 데이터셋을 구성하였다. BERT 기반의 제안 모델을 다양한 비교군과 비교하였고, 특성 조합에 따른 실험을 통해 각 특성 정보(기사 텍스트, 개체명 데이터, 유튜브 데이터)가 가짜 뉴스 탐지 성능에 미치는 영향을 알아보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.64-67
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• 2021

가짜뉴스는 뉴스 기사 형식을 갖는 날조된 정보를 의미하며, 최근 모바일 인터넷 장치의 보급과 소셜 네트워크 서비스의 대중화로 온라인 확산이 가속화되고 있다. 기존 연구는 가짜뉴스의 탐지를 위해 뉴스의 주제목, 부제목, 리드, 본문 등 뉴스 기사를 이루는 구성요소를 비롯하여 언론사, 기자, 날짜, 확산 경로 등의 메타 데이터를 대상으로 분석하였다. 그러나 뉴스의 제목과 본문 및 메타 데이터 등은 내용 수정이 쉬워, 다량의 데이터를 학습한 모델이라 하더라도 높은 정확도를 장기간 유지하기 어려울 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문은 합성곱 신경망을 이용해 문맥 정보를 분석하고 장단기 메모리 기반의 감성분석을 추가로 수행한다. 문맥 정보와 가짜뉴스 유포자가 쉽게 수정할 수 없는 감성 변화 패턴을 활용하여 성능이 개선된 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다.