• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.59-83
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• 2018

고객과 대중의 니즈를 파악하기 위한 감성분석의 중요성이 커지면서 최근 영어 텍스트를 대상으로 다양한 딥러닝 모델들이 소개되고 있다. 본 연구는 영어와 한국어의 언어적인 차이에 주목하여 딥러닝 모델을 한국어 상품평 텍스트의 감성분석에 적용할 때 부딪히게 되는 기본적인 이슈들에 대하여 실증적으로 살펴본다. 즉, 딥러닝 모델의 입력으로 사용되는 단어 벡터(word vector)를 형태소 수준에서 도출하고, 여러 형태소 벡터(morpheme vector) 도출 대안에 따라 감성분석의 정확도가 어떻게 달라지는지를 비정태적(non-static) CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 사용하여 검증한다. 형태소 벡터 도출 대안은 CBOW(Continuous Bag-Of-Words)를 기본적으로 적용하고, 입력 데이터의 종류, 문장 분리와 맞춤법 및 띄어쓰기 교정, 품사 선택, 품사 태그 부착, 고려 형태소의 최소 빈도수 등과 같은 기준에 따라 달라진다. 형태소 벡터 도출 시, 문법 준수도가 낮더라도 감성분석 대상과 같은 도메인의 텍스트를 사용하고, 문장 분리 외에 맞춤법 및 띄어쓰기 전처리를 하며, 분석불능 범주를 포함한 모든 품사를 고려할 때 감성분석의 분류 정확도가 향상되는 결과를 얻었다. 동음이의어 비율이 높은 한국어 특성 때문에 고려한 품사 태그 부착 방안과 포함할 형태소에 대한 최소 빈도수 기준은 뚜렷한 영향이 없는 것으로 나타났다.

• 시큐리티연구
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• 제39호
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• pp.185-215
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• 2014

한국은 지금까지 북한의 테러범죄로 인해 많은 피해를 입었다. 현재 북한정권에 의한 테러 범죄행위 발생 가능성은 그 어느 때보다 높은 시점이고, 김일성 정권의 북한 테러범죄 행위는 통치자금 확보라는 목적 하에 독재로 자행되어 왔다. 이후 김정일 김정은 정권 동안 테러범죄 행위를 살펴보면, 비(非)권력 집단의 목표인 권력쟁취 경제이권 확보 등을 성취하고자 하는 갈등이 원인으로 작용하여 범죄행위로 표출되고 있음이 드러난다. 본 연구는 테러 대책의 궁극적인 목적이 장차 발생할 가능성 높은 위협에 대하여 사전예측 대비해야 한다는 측면에 초점을 맞추었으며, 이를 위해 집단 간 권력 갈등이 범죄의 한 요인이 된다고 설명하는 George B. Vold(1958)의 이론을 적용했다. 이에 다양한 북한 테러범죄 원인 중 각 시대별 고위층 권력 갈등으로 인한 테러범죄 행위를 분석하고, 이러한 시대적 흐름에 맞는 향후 대응방안을 제시하였다. 북한의 테러범죄 행위는 김정일 정권 이후, 고위층 간 권력 판도가 시대별로 급격히 변화하면서 세력 쟁취와 이권 강탈을 위한 권력 갈등으로 인해 더욱 심화되었다. 북한 고위층의 권력 갈등이 북한 테러범죄에 많은 영향을 미치고 있음에도 불구하고, 이에 관련된 정보 첩보 수집이 단편적인데다가 미국에 의존하는 등 실제적인 대응이 미약한 실정이다. 게다가 북한 테러범죄에 대한 심각성 및 시급함의 공감도 역시 높지 않아서 체계적인 국제공조가 이루어지지 않고 있으며, 공조 방안에 대한 논의조차 원활하게 진행되지 않고 있다. 더욱이 최근 DDoS공격 청와대 홈페이지 변조 GPS 교란전파 발사 무인정찰기 침투 등 수 많은 테러범죄 행위가 있었음에도 불구하고, 한국은 이 같은 비(非)대칭 테러범죄 행위가 미칠 파문에 비해 그 심각성을 깊이 인식하지 못하고 있다. 이제 북한 테러범죄의 원인을 밝히고 대응하기 위해 휴민트(HUMINT) 테킨트(TECHINT) 등을 통한 고위층 정보 수집을 확대하고, 이를 종합 분석하는 전담부서를 설치하는 한편, 탈북자 등 정보원의 보호 및 감독을 통한 포괄적인 수집체제를 확립해야 한다. 그리고 북한 테러와 관련된 국제협력에 적극 동참하여, 국제협약을 이끌어낼 수 있도록 국제적인 공조를 구축해야 한다. 또한 핵 미사일 테러와 함께 한층 정교해지고 첨단화 되어가는 사이버 전자 테러 전문기술에 대비하기 위해 법령 제 개정 및 관련 기구 예산 등 제도적 정비와 기술을 보완할 수 있는 전문 인력 양성 및 기술개발 등 실질적인 대응방안을 마련해야 할 것이다.