• Information Systems Review
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• v.23 no.4
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• pp.45-67
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• 2021

As the transaction volume of the C2C second-hand market is growing, the number of frauds, which intend to earn unfair gains by sending products different from specified ones or not sending them to buyers, is also increasing. This study explores the model that can identify frauds in the online C2C second-hand market by examining the postings for transactions. For this goal, this study collected 145,536 field data from actual C2C second-hand market. Then, the model is built with the characteristics from postings such as the topic and the linguistic characteristics of the product description, and the characteristics of products, postings, sellers, and transactions. The constructed model is then trained by the machine learning algorithm XGBoost. The final analysis results show that fraudulent postings have less information, which is also less specific, fewer nouns and images, a higher ratio of the number and white space, and a shorter length than genuine postings do. Also, while the genuine postings are focused on the product information for nouns, delivery information for verbs, and actions for adjectives, the fraudulent postings did not show those characteristics. This study shows that the various features can be extracted from postings written in C2C second-hand transactions and be used to construct an effective model for frauds. The proposed model can be also considered and applied for the other C2C platforms. Overall, the model proposed in this study can be expected to have positive effects on suppressing and preventing fraudulent behavior in online C2C markets.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.9
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• pp.115-128
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• 2015

As generation of Web 2.0 comes in, enormous information of corporation from various platform are being produced. However, corporations should understand features of each platform and appropriate strategies in order to attract the public in the midst of such flood of information. Numerous studies have been conducted regarding SNS which has grown rapidly in recent but a study relating a specific medium is relatively in short. So this study analyzed how information of Instagram bulletin board is accepted in perspective of consumer in Korean and America, We examined the relationship between intention of acceptance and Word Of Mouth effect through meditating effect of information usefulness. To answer the research question, we conducted online survey with Korean and USA college students. The result showed that usefulness of the information was shown to the major intermediary variable between the information characteristics of bulletin board and the intention of acceptance intention and Word Of Mouth(WOM).

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2013.08a
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• pp.31-36
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• 2013

국내에서 온라인 커뮤니티는 1990년대 말 인터넷과 개인 PC의 급속한 보급으로 인해 대중화되기 시작했다. 커뮤니티는 이용자 간 활발한 커뮤니케이션을 기반으로 구축되고 있으며 이러한 커뮤니케이션은 일상적인 언어적 맥락을 바탕으로 구성된다. 이러한 커뮤니티의 내용 분석은 연구자의 직관에 의해 수행되기 마련이나 연구대상의 양이 많아질 경우 연구자의 직관만으로는 이를 분석하는데 제약이 있을 수 있다. 네트워크 분석은 이와 같은 문제점을 해결 할 수 있는 방법 중 하나이다. 본 연구는 온라인 임신 Q&A 게시판의 내용적 특성을 살펴보기 위하여 네트워크 분석을 수행하였다. 먼저 수집한 데이터의 전체적인 내용적 특성을 살펴본 후, 게시글 작성자인 임산부의 임신 시기에 따른 게시글의 내용적 특성을 살펴보았다. 분석 결과 임신시기별로 핵심적인 단어의 빈도의 차이가 있었으며 네트워크의 구성 또한 다른 것을 확인하였다. 또한 성별에 따라서도 그 내용적 특성이 다른 것을 살펴 볼 수 있었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.6
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• pp.54-62
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• 2014

Crowdfunding, a way of raising small size investments or donations from numerous individuals, mostly through internet to fund a project, has attracted global interests. The growth of the social network platform has made crowdfunding easier especially for those in the arts and culture sector. Despite the growth of such vehicle, there has been not much empirical research on the subject. We investigated the relationships between the information in the web sites and its contribution to the success in fundraising. We have sampled 161 projects that were uploaded on Tumblbug.com and studied the type of information that lead to a successful fund raise. As a result, we fould that the contents characteristics including motion-pictures, images, and lengthy texts have positive impacts on the success of fundraising. Fundraising rewards did not show any impacts.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.273-276
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• 2002

사이버 공간은 개방성, 익명성, 탈중심성의 특성을 갖는다. 이러한 특성으로 인하여 긍정적인 측면과 부정적 측면이 동시에 나타나고 있다. 청소년들의 사이버 공간에서의 활동은 제공되는 정보를 단순하게 탐색하는 수동적 역할에 그치지 않는다. 청소년들은 자신의 의견을 제시하거나 정보를 제공하는 역할도 동시에 하고 있다. 이 과정에서 스스로 유해한 정보를 생산하거나 게시판에서 타인에게 해를 끼치는 행위가 발생하고 있다. 본 논문은 청소년들의 적극적인 정보제공 활동 시점에 발생하고 있는 정보화 역기능 현상을 해결하는 방안으로 인터넷 게시판에서 유해단어 필터링에 의한 정보윤리 교육 기법을 제안한다. 인터넷 게시판에서 유해단어 필터링 기법은 초 중등학교 홈페이지 게시판에서 나타나는 부적절한 행동과 상대방에 대한 성적 모욕, 욕설의 사용, 상대방 비하 등에 관련된 유해단어를 추출하여 유해단어 사전을 구축하고 필터링하는 방법이다. 필터링 된 결과에 따라 글 쓰는 시점에서 정보윤리 컨텐츠를 제공한다. 이 기법을 학교 홈페이지 게시판에 적용한 결과 그렇지 않은 경우에 비하여 학생들의 글쓰기 자세와 글 내용이 바른 것으로 나타났다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.2
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• pp.241-249
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• 2010

Companies and consumers are highly interested in online activities such as word-of-mouth(W.O.M) as marketing paradigm moved to online context. In this study, the research identified major variables affecting product review reference rate online and analyzed the difference based on those variables. According to the results, remarkable differences were discovered in four variable such as 'brand reference', 'review symbol', 'affirmation' and 'information offering'. In addition, the researcher found 'brand reference' and 'information offering' are most important factors deciding review reference rate using regression tree analysis method. Based on the results, the practical implications and further research directions for utilizing consumer online W.O.M were discussed.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.397-402
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• 2022

익명 네트워크 기술에 기반한 다크웹은 일반 표면웹보다 더 강화된 익명성을 제공한다. 최근 이 익명성을 악용하여 다수의 다크웹 사용자들이 다크웹 내에서 범죄 행위를 모의하는 행위가 꾸준히 발생하고 있다. 특히, 국내 다크웹 사용자들은 마약 유포를 위한 방법을 공유하거나 성착취물 유포 행위 등에 직간접적으로 가담하고 있다. 이와 같은 범죄 행위들은 수사 기관의 눈을 피해 현재까지도 계속해서 발생하고 있어 국내 다크웹 범죄 동향 파악의 필요성이 증대되고 있다. 그러나 다크웹 특성상 범죄 행위를 논의하는 게시글을 수집하기가 어렵고, 다크웹 내에서의 언어 사용 특성에 대한 이해 부족으로 그동안 다크웹 사용자들이 어떤 내용의 범죄를 모의하는지 파악하기가 어려웠다. 본 논문에서는 국내 사용자들이 활동하는 다크웹 포럼들을 중심으로 사용자들의 언어 사용 특성을 연구하고, 이를 통해 다크웹에서 다뤄지는 범죄 유형들을 분석한다. 이를 위해, 자연어처리 기반의 분석 방법론을 적용하여 다크웹에서 공유되는 게시글을 수집하고 다크웹 사용자들의 은어와 특정 범죄군에서 선호되는 언어 특성을 파악한다. 특히 현재 다크웹 내에서 사용자들 사이에 관측되는 어휘들에 대한 기술통계 분석과 유의어 관계 분석을 수행하였고, 실제 다크웹 내에서 사용자들이 어떠한 범죄에 관심이 많은지를 분석하였으며, 더 나아가 수사의 효율성을 증대시키기 위한 소셜미디어, URL 인용 빈도에 대한 연구를 진행하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.26 no.6
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• pp.47-60
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• 2021

Since the outbreak of COVID-19 in 2019, the pandemic has been prolonged. This study compares and analyzes the degree of social media usage, the information type of posts (infectious disease information, promote action, psychological communication), and the level of user engagement in conducting crisis communication by country. We conduct text analysis by collecting information on Facebook and YouTube posts from January 2020 to March 2021 of disease control and prevention agencies in Korea, US, UK, and EU. As a result, the use of social media in Korea and US is higher than of the UK and EU, and all four countries are using social media as a means to provide infectious disease information and to promote action. Although social media can be a means to reach the public psychologically, such as sympathy and respect, there are no posts of psychological communication type on social media in countries other than the US. User engagement with posts is highest in the promotion action type. This study can help define the importance and role of social media in establishing an infectious disease crisis communication strategy.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2014.08a
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• pp.143-147
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• 2014

본 연구는 인터넷 망을 활용한 문헌정보학 전공자 채용공고를 대상으로, 마이닝기법을 적용하여 구직 실태의 특성을 파악하기 위해 수행되었다. 그 결과, 관종과 공고시기별로 유의한 차이가 나타났으며, 구직자들의 관심정도로 표현되는 공고 게시글의 조횟수 또한 고용형태에 따라 관종, 분기간 유의한 차이를 보였다. 사후검증결과, 구직자의 관심정도는 여타 관종보다 전문도서관과 대학도서관의 공고에 비슷한 추세를 보이며 두 관종의 업무와 고용조건을 유사하게 인식하는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 도서관의 인적자원관리의 개선에 기여할 수 있는 기초자료로써 가치가 있으리라 판단된다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.3
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• pp.173-182
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• 2022

In this paper, we propose a machine learning model that can prevent fraudulent transactions in advance and interpret them using the XAI approach. For the experiment, we collected a real data set of 12,258 mobile phone sales posts from Joonggonara, a major domestic online C2C resale trading platform. Characteristics of the text corresponding to the post body were extracted using Doc2vec, dimensionality was reduced through PCA, and various derived variables were created based on previous research. To mitigate the data imbalance problem in the preprocessing stage, a complex sampling method that combines oversampling and undersampling was applied. Then, various machine learning models were built to detect fraudulent postings. As a result of the analysis, LightGBM showed the best performance compared to other machine learning models. And as a result of SHAP, if the price is unreasonably low compared to the market price and if there is no indication of the transaction area, there was a high probability that it was a fraudulent post. Also, high price, no safe transaction, the more the courier transaction, and the higher the ratio of 0 in the price also led to fraud.