• 비교문화연구
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• 제35권
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• pp.237-268
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• 2014

Examining swear words found in Korean and English, we aim to answer the following two questions: (i) 'What words develop into swear words?' and (ii) 'Why they do?' The utility of a swear word is frequently recognized as intimidation directed towards an opponent, emotional catharsis, and solidarity building among in-group members (Jay 1992, 2000, Kim 1997). We seek to go beyond this simple enumeration of possible functions of swearing and suggest an underlying mechanism at work to explain how these functions are achieved and why only certain types of words are employed in this pursuit. A close examination reveals that a swear word must contain either taboo or sadism as an essential component. Sexual pleasure adds another dimension to the basic components. Thus, if an expression contains a subset of the component set {taboo, sadism, sex} in its semantics, it becomes available for swearing (one of the underlined components must be included in the set). For example, many religiously sacred expressions and words for excretion are common swear words as they violate social and religious taboo. On the other hand, words referring to social minorities are a convenient target for sadism. Furthermore, words describing sexual activity contain all three components, violating social taboo, evoking sadism, and giving the initiator guilty sexual pleasure. A combination of the components can produce an emotional effect called catharsis for the initiator. When directed towards others, these components, especially taboo and sadism, can be exploited as a verbal attack, an intimidation, preceding or replacing a physical attack. However, solidarity building is analyzed as a secondary function of swearing, achieved by sharing a sense of accomplice when in-group members behave badly together, such as violating social taboo and committing sadism.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권9호
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• pp.381-388
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• 2014

본 논문에서는 중 고등 수준 단문형 영어 작문시험의 자동채점 시스템을 위한 사전 미등록어 분류기 구현에 대해 다룬다. 영어 자동채점 과정에서 발생하는 사전 미등록어의 유형을 정의하고 각 유형에 대한 검출 방법에 대해 논의하였다. 또한 영작문 답안에서 나타날 수 있는 비속어의 유형을 정의하고 검출 방법에 대해 연구하였다. 영작문 자동평가 시스템의 모듈로서 비속어 검출 기능이 포함된 미등록어 분류기를 구현하였다. 미등록어 분류와 비속어 검출 방법에 대한 성능을 실제 시험 데이터에 적용하여 그 성능을 평가하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제4권2호
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• pp.107-114
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• 2018

본 연구에서는 부와 모와의 갈등해결양식(공격적 절충적)이 청소년의 욕설사용에 미치는 영향과 부와 모와의 갈등해결양식과 청소년의 욕설사용과의 관계에서 공격성이 매개효과가 있는지를 알아보고자 하였다. 본 연구를 수행하기 위해 G도의 3개시 소재 6개 학교 중학생 570명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 최종적으로 477부를 선정하여 연구 자료로 사용하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 모와의 공격적 갈등해결양식이 청소년의 욕설사용에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 부와 모와의 갈등해결양식과 청소년의 욕설사용과의 관계에서 공격성이 매개효과를 가지는 지에 대해서 알아본 결과, 부와 모의 공격적 갈등해결양식과 욕설사용과의 관계에서 공격성이 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 따라서 청소년과 부모사이의 갈등이 적절하게 해결되지 못하면 공격성을 축적시켜서 욕설사용이 증가되는 것으로 볼 수 있다. 본 연구결과는 청소년과 부와 모와의 공격적 갈등해결양식이 공격성을 상승시키는 방식을 통하여 간접적으로 청소년의 욕설사용을 촉발함을 확인하였다는 데에 그 의의가 있으며, 이 결과가 현재 사회의 큰 문제가 되고 있는 학교폭력과 연관 될 수 있는 청소년 자녀의 욕설사용을 감소시킬 수 있는 부모교육 프로그램의 개발의 기초자료로 활용 될 수 있기를 기대한다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제20권1호
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• pp.83-87
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• 2021

By the increase of internet usage, communicating online became an everyday thing. Thereby various people have experienced profanity by anonymous users. Nowadays lots of studies tried to solve this problem using artificial intelligence, but most of the solutions were for non-real time situations. In this paper, we propose a Telegram plugin that detects swear words using word2vec, and an algorithm to find the target of the sentence. We vectorized the input sentence to find connections with other similar words, then inputted the value to the pre-trained CNN (Convolutional Neural Network) model to detect any swears. For target recognition we proposed a sequential algorithm based on KoNLPY.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.25-34
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• 2022

온라인 서비스의 발달로 악성 댓글의 파급력이 커져 사이버 폭력 피해가 극심해지고 있다. 이를 방지하기 위해 금칙어 기반 필터링, 신고제도 등 다양한 방법이 사용되고 있지만 악성 댓글을 완벽하게 근절하기는 어렵다. 본 연구는 딥러닝을 사용하여 악성 댓글의 분류의 정확도를 높이고 욕설에 해당하는 부분을 모자이크처리 처리하는 것을 목적으로 진행되었다. 정확도를 높이기 위해 컨볼루션의 층수, 필터 수를 다르게 설정하여 두 가지 모델링을 진행하여 비교하였고, 데이터 세트의 90%를 훈련 데이터로, 10%를 테스트 데이터로 사용한 결과 최종 88%의 정확도를 도출해 낼 수 있었다. 또한 Grad-CAM을 사용하여 모델이 댓글의 어느 부분을 결과에 반영하였는지 표시하여 욕설 위치 정보를 출력하였다. 단순 금칙어 기반으로 댓글을 분류한 정확도는 56%이지만, 컨볼루션 신경망에 의한 분류 정확도가 88%인 것과 비교하면 딥러닝 모델로 악성 댓글의 욕설을 처리하는 것이 더 효과적인 것을 확인할 수 있었다.

• 한국보육지원학회지
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• 제12권2호
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• pp.1-17
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• 2016

The purpose of this study was to investigate the difference in elementary school children's human rights sensitivity and the perception of human rights depending on child variables, family variables, school variables, and predictive influences among these variables. The participants were 1,364 elementary school children in the 'Current Status of Korean Children's and Youth's Rights(2013)'. The results of this study were as follows: First, the variables influencing children's human rights sensitivity were school life experience, grade, the degree to which adolescents think they are respected in deciding family issues, gender, experiences of teacher's swear words, experiences of being neglected, and experiences of being bullied at school. Second, the variables influencing children's perception of human rights were gender, experiences of parents' swear words, school life experience, the degree to which adolescents think they are respected in deciding family issues, and father's educational achievements. The results of this study offered fundamental data about the important issues in researching children's rights and the policy implications for enhancing them.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.113-120
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• 2009

온라인 게임에서의 언어폭력 문제는 매우 심각하지만 그에 대한 효과적인 정책이나 기술적인 방법은 부족한 상황이다. 온라인 게임 서비스 업체에서는 금칙어 리스트를 작성하여 Swear Filter를 이용한 고정된 형식의 문자열 검색 방식을 통해 문제를 해결하려고 하고 있으나 사용자들은 다양한 방법으로 욕설을 조합 또는 변형시켜 기존의 필터링을 회피하고 있다. 특히 한글은 욕설의 변형이 매우 쉬운 특성을 가지고 있다. 본 논문에는 한글에 기초한 변형 욕설을 효율적으로 탐색하여 걸러내는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘의 주된 특징은 변형 욕설의 표준형 변환과 자소단위의 반 전체 정렬(semi-global alignment), 이다. 실험 결과 저자들이 다양한 인터넷 게임 환경에서 직접 수집한 다종의 욕설 단어들에 대하여 약 90%의 우수한 필터링 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.414-417
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• 2011

단어 필터링 기법의 개발에 있어서 가장 큰 난제는 정상단어를 금지어로 인식하여 이를 차단하는 오탐지 문제이다. 이를 방지하기 위하여 다양한 문장에 대한 면밀하고 광범위한 검사가 필수적이나 일반적으로 쉽게 접근할 수 있는 데이터는 주로 단어 위주로 구성된 검증 데이터로 문장 또는 구절로 구성된 데이터의 양은 실제 검증에 활용하기에는 충분하지 못하다. 본 논문에서는 웹에서 수집한 방대한 양의 말뭉치 데이터에 반전역정열(Semi-Global Alignment)을 적용하여 주어진 금지어가 사용되거나 금지어와 유사한 단어가 존재하는 구간을 탐색함으로써 단어 필터링 시스템에서 범용적으로 사용될 수 있는 문장형 평가 데이터를 수집하는 시스템을 제안하고 해당 기법을 통하여 수집한 문장 단위 데이터를 분석하고 단어 필터링 시스템이 오탐지 방지를 위해 가져야할 요소들에 대하여 검토해 본다.

• 창의정보문화연구
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• 제7권2호
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• pp.91-98
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• 2021

코로나19로 인해 초등학생이 온라인 환경에 머무는 시간이 증가함에 따라 작성하는 게시글, 댓글, 채팅의 양이 증가하였고, 타인의 감정을 상하게 하거나 욕설을 하는 등의 문제가 발생하고 있다. 네티켓을 초등학교에서 교육하고 있지만, 교육시간이 부족할 뿐 아니라 행동의 변화까지 기대하기는 어려움이 있어 자연어처리를 통한 기술적인 지원이 필요한 상황이다. 본 연구는 초등학생이 작성하는 문장에 사전언어학습 모델에 적용하여 자동으로 욕설문장을 필터링하는 실험을 진행하였다. 실험은 온라인 학습 플랫폼에서 초등학교 4-6학년의 채팅내역을 수집하였고, 채팅 내역중에 욕설로 신고되어 판정된 욕설문장을 함께 수집하여 사전학습된 언어모델을 통해 훈련하였다. 실험결과, 욕설문장을 분류한 결과 75%의 정확률을 보이는 것으로 분석되어 학습 데이터가 충분히 보완된다면, 초등학생이 사용하는 온라인 플랫폼에서 적용할 수 있음을 보여주었다.