• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.43-52
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• 2017

패턴 분석은 신호 및 영상 처리와 텍스트 마이닝 분야에서 가장 중요한 기술 중 하나이다. 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform: DFT)은 일반적으로 신호와 영상의 패턴을 분석하는데 사용된다. 본 논문에서는 DFT가 텍스트 패턴 분석에도 적용될 수 있음을 가정하고 문서의 텍스트 패턴이 다른 문서에서도 존재하는지를 탐색하는 표절 문장 탐색에 세계 최초로 적용하였다. 이를 위해 텍스트를 ASCII 코드로 변환하여 신호화하고 복사/붙여넣기, 용어의 재배치 등 단순한 표절 형태의 탐색은 Cross-Correlation(상호상관)을 이용하였다. 또한 유의어를 사용하거나 번역 및 요약 등의 표절 형태를 탐색하기 위해 워드넷(WordNet) 유사도를 사용하였다. 실험을 위해 표절 탐색 분야의 저명한 워크숍인 PAN에서 제공하는 공식적인 데이터 셋(2013 Corpus)을 사용하였으며, 실험 결과 11개의 표절 문장 탐색 기법 중 4번째로 우수한 성능을 보였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제16권1호
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• pp.21-36
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• 2009

As the World Wide Web (WWW) has become a major channel for information delivery, the data accumulated in the Internet increases at an incredible speed, and it derives the advances of information search technologies. It is the search engine that solves the problem of information overloading and helps people to identify relevant information. However, as search engines become a powerful tool for finding information, the opportunities of plagiarizing have increased significantly in e-Learning. In this paper, we developed an online plagiarism detection system for detecting plagiarized documents that incorporates the functions of search engines and acts in exactly the same way of plagiarizing. The plagiarism detection system uses morpheme analysis to improve the performance and sentence-based comparison to investigate document comes from multiple sources. As a result of applying this system in e-Learning, the performance of plagiarism detection was improved.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권8호
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• pp.242-248
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• 2022

The article presents the analysis of modern methods of automatic comparison of original and unoriginal text to detect textual plagiarism. The study covers two types of plagiarism - literal, when plagiarists directly make exact copying of the text without changing anything, and intelligent, using more sophisticated techniques, which are harder to detect due to the text manipulation, like words and signs replacement. Standard techniques related to extrinsic detection are string-based, vector space and semantic-based. The first, most common and most successful target models for detecting literal plagiarism - N-gram and Vector Space are analyzed, and their advantages and disadvantages are evaluated. The most effective target models that allow detecting intelligent plagiarism, particularly identifying paraphrases by measuring the semantic similarity of short components of the text, are investigated. Models using neural network architecture and based on natural language sentence matching approaches such as Densely Interactive Inference Network (DIIN), Bilateral Multi-Perspective Matching (BiMPM) and Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) and its family of models are considered. The progress in improving plagiarism detection systems, techniques and related models is summarized. Relevant and urgent problems that remain unresolved in detecting intelligent plagiarism - effective recognition of unoriginal ideas and qualitatively paraphrased text - are outlined.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.79-89
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• 2010

본 논문은 한국어 표절 검사를 위해서 표절의 유형을 분석하여, 유형별 분석 결과를 기반으로하여 유사 문장 판별 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 한국어 문장에 대한 표절 유형 분석 결과를 토대로 LSA와 N-gram을 이용한 유사 문장 검색을 통하여 여러 유형의 표절로부터 견고한 유사 문장 판별 모델을 구현하였다. 제안한 모델의 성능 분석을 위해서 학생들이 인위적으로 작성한 표절 리포트와 표절한 첨부 문서로 실험 데이터를 구축하였다. 성능 비교를 위해서는 기존의 N-gram 모델, 벡터모델, LSA 모델이 사용되었으며, 실험 결과 제안한 모델이 정확률, 재현율, 그리고 F값 척도에서 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권10호
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• pp.623-630
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• 2015

본 논문에서는 작성중인 기술문서에 대해 기존 문서 데이터베이스내의 원본문서들과 유사도를 비교하여 일정기준 이상의 유사성을 갖는 문장을 포함하는 원본문서들의 서지정보를 모아 참고문헌 목록을 자동으로 작성해 주며 대상 문서의 해당 문장에는 참고문헌 인용부호를 부착할 수 있도록 지원하는 시스템을 소개한다. 또한 이러한 제안 내용을 토대로 하여 웹기반 시범 서비스 모델을 설계하고 이를 온라인 서비스로 실현하기 위한 프로토타입 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템을 활용하여 기술문서 작성자에게 작성중인 기술문서에 대해 기 발표된 원본문서내의 유사 문장을 검색하고 이에 대한 참고문헌 인용부호를 부착할 수 있도록 지원함으로써 표절 문제를 선제적으로 예방하고 나아가 참고문헌 목록 생성 및 인용부호 자동부착 지원기능을 통해 논문 저술에 편리성을 확보할 수 있을 것이라 기대한다.