• 기술표준
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• 통권94호
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• pp.56-59
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• 2009

억겁의 세월 속에서 바퀴는 '징그럽다', '더럽다'는 이유로 늘 인간의 혐오대상이 되어왔다. 하지만 그 '혐오스러움'을 느끼는 갓은 인간의 무지함에 의한 오랜 타성은 아닐까? 다큐프라임 <바퀴>는 인류보다 먼저 지구에 출현해 진화를 거듭해 온 바퀴의 숨겨져 있던 생태 비밀과 인간과의 공존을 위한 유쾌한 변론을 시작한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제14권1호
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• pp.81-92
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• 2014

2011년 도입된 청소년보호법 제26조는 '인터넷게임중독'이 실재한다고 전제하여 인터넷게임에 대한 접근을 일정시간동안 제한하는 기술적 조치이다. 이 조항은 도입과 함께 헌법소원의 대상이 되었다. 이 제도는 기술에 대한 사회적 수용과 저항을 잘 보여주는 논쟁사례이다. 우리는 '인터넷게임중독'이라는 용어가 학술적으로 여전히 논쟁적임에도 불구하고 사회적으로 널리 사용될 수 있었던 배경을 진지하게 살펴볼 필요가 있다. 이 논쟁을 기술사회적 관점에서 분석함으로써 국가 주도적 기술도입이 불러온 기술혐오를 발견할 수 있다. 기술혐오에 대한 해법은 병리적 프레임 보다 기술에 대한 비판담론 프레임으로 극복해야 할 필요가 있다.

• 과학과기술
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• 4호통권455호
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• pp.88-89
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• 2007

• 과학과기술
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• 통권531호
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• pp.96-97
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• 2013

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.27-28
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• 2019

본 논문에서는 한국 사회에 특유의 폭력성과 선정성으로 인해 큰 충격을 주고 있는 인터넷 커뮤니티 사이트 '일간 베스트' 글에 나타난 욕설과 여성 혐오에 대해 분석하고자 한다. 데이터는 일베 게시판에 올라온 게시글 2,000개를 웹 크롤링하여 수집하였으며, 수집한 게시글에 게임 내 금칙어 리스트와 여성 지칭어 사전을 기반으로 욕설 여부와 여성 지칭어를 태깅하였다. 태깅하여 분석한 결과 여성 지칭어를 사용한 게시글에는 욕설을 사용하는 글이 전체의 60.52%로 많았으며 욕설을 사용하지 않은 게시글에도 범행, 살해, 김치녀 등의 부정적인 단어가 많은 것을 볼 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.735-736
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• 2021

인터넷에서 댓글 시스템은 자신의 의사표현을 위한 시스템으로 널리 사용되고 있다. 하지만 이를 악용하여 상대방에 대한 혐오를 드러내기도 한다. 악성댓글에 대한 적절한 대처를 위해 빠르고 정확한 탐지는 필수적이다. 본 연구에서는 악성 댓글 분류 문제를 해결하기 위해서 순서가 있는 분류 레이블의 성질을 활용한 순서형 회귀 (Ordinal regression) 기반의 분류 모델을 제안한다. 일반적인 분류 모형과는 달리 혐오 발언 정도에 따라 다중 레이블을 부여하여 학습을 진행하였다. 실험을 통해 Korean Hate Speech Dataset에 대해 LSTM기반의 모형의 출력층을 다르게 구성하여 순서형 회귀 기반의 모형들의 성능을 비교하였다. 결과적으로 예측 결과에 대한 조율이 가능한 순서형 회귀 모형이 일반적인 순서형 회귀 모형에 비해서 편향된 예측에 대해 추가적인 성능 향상을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1595-1603
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• 2020

포털 사이트의 인터넷 뉴스 댓글, SNS, 커뮤니티 사이트 등의 온라인상에서 명예 훼손 사건이 최근 점점 증가하고 있다. 온라인상의 차별 및 혐오 표현은 명예 훼손 문제뿐만 아니라 사생활 침해, 인신 공격 등 다양한 형태로 온라인 서비스 이용자들을 위협하고 있다. 지난 몇 년간 산업계와 학계는 이러한 문제를 해결하고자 다양한 방법으로 연구해왔다. 하지만 한국어 대상으로 수행된 딥러닝 기반 혐오 표현 탐지 연구는 아직까지 부족한 상황이다. 본 연구의 목적은 혐오 표현뿐만 아니라 다양한 차별적 표현에 대한 탐지를 위해 데이터셋을 구축하고 이를 분류하기 위한 딥러닝 모델링을 실험하는 것이다. 데이터셋 구축은 10명의 인원이 교차적으로 검토를 하면서 7개 항목에 대한 라벨링 기준을 확립했다. 본 연구는 약 137,111개에 해당하는 한국어 인터넷 뉴스 댓글 데이터셋에 대해 7개의 항목을 각각 이진 분류하고, 이를 딥러닝 기법을 통해 분석한다. 본 연구에서 제안하는 기법은 어텐션 기반 다중 채널 CNN 모델링 기법이다. 실험 결과 7개 항목에 대해 가중 평균 f1 점수를 평가했을 때, 70.32%의 성능을 달성했다.

• 대중서사연구
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• 제27권1호
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• pp.133-185
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• 2021

이 글은 낙태 문제를 다룬 텔레비전 드라마 을 물질성, 관계성, 행위주체성 등의 이론적 초점과 연결시켜 행위적 현실(agential reality)의 축도로서 회절적으로 독해하려는 시도다. 캐런 바라드의 행위적 실재론(agential realism)에 따르면, 텔레비전 드라마 은 당대의 의료기술, 괴담과 전설, 그리고 남성중심적 정동 등의 물질적이고 담론적인 장치들의 행위적 내부작용을 통해 산출된 사회문화적 현상이라 할 수 있다. 1990년대는 기술, 담론, 정동 등의 장치들을 통해 '혐오'를 반복적으로 드러내는데, 이는 여성의 젠더화된 신체를 향한다. 성형과 낙태라는 물질적-담론적 실천은 몸을 둘러싼 행위적 현실이 의료 기술은 물론, 젠더화된 혐오의 정동과 긴밀하게 엮여 있다는 사실을 예증한다. 이와 관계된 또 다른 물질적-담론적 현상으로서 괴담의 유행과 전설의 재발견 역시 탈자연화된 몸에 대한 혐오의 정동으로부터 생산되고, 이 정동을 다시 한 번 확대재생산하고 있음을 방증한다. 이러한 정동 환경 속에서 등장한 은 회절(diffraction)을 상연하는데, 이는 테크노-신체의 물질화에 대한 포스트휴먼적 함축을 결여한 채 백래시의 역행적 힘에 따라 이루어진다. 은 역사적으로 틀 지워지고, 맥락 속에서 정의된 '인간(Man)'에 대한 휴머니즘적 가정들을 보편적인 정의(justice)로서 앞세운다. 이것은 어디까지나 휴머니즘의 젠더화된 정의(definition)일 뿐이다. '낙태죄' 폐지 이후, COVID-19 감염증 유행과 함께, 의료 기술 및 담론, 신체적 물질을 둘러싼 정동이 격렬히 내부작용하는 현재는 이 애써 거부한 인간의 대안적 정의에 대해 신중하게 사유하고 응답해야 할 때다.

• 환경정보
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• 통권419호
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• pp.13-16
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• 2015

이제 안정적인 폐기물 처리와 자원순환 사회 구축, 기후변화 대응과 친환경 에너지 확보는 더 이상 미룰 수 없는 과제이다. 우리 스스로 더욱 노력해 폐자원 에너지화 기술개발과 함께 친환경에너지타운 조성사업 속도를 낼 때이다. 친환경 에너지타운이야말로 기피 혐오시설을 활용하여 에너지를 생산함으로써 환경과 에너지 문제를 동시에 해결할 수 있는 최선의 대안이라고 확신한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.714-715
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• 2023

최근들어 청원 시스템은 사람들의 다양한 의견을 반영하고 대응하기 위한 중요한 수단으로 부상하고 있다. 그러나 많은 양의 청원 글들을 수작업으로 분류하는 것은 매우 시간이 많이 소요되며, 인적 오류가 발생할 수 있는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 자연어처리(NLP) 기술을 활용한 청원 분류 시스템을 개발하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)[1]를 기반으로 한 텍스트 필터링 시스템을 제안한다. BERT 는 최근 자연어 분류 분야에서 상위 성능을 보이는 모델로, 이를 활용하여 청원 글을 분류하고 분류된 결과를 이용해 해당 글의 노출여부를 결정한다. 본 논문에서는 BERT 모델의 이론적 배경과 구조, 그리고 미세 조정 학습 방법을 소개하고, 이를 활용하여 청원 분류 시스템을 구현하는 방법을 제시한다. 우리가 제안하는 BERT 기반의 텍스트 필터링 시스템은 청원 글 분류를 자동화하고, 이에 따른 대응 속도와 정확도를 향상시킬 것으로 기대된다. 또한, 이 시스템은 다양한 분야에서 응용 가능하며, 대용량 데이터 처리에도 적합하다. 이를 통해 대학 청원 시스템에서 혐오성 발언 등 부적절한 내용을 사전에 방지하고 학생들의 의견을 효율적으로 수집할 수 있는 기능을 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다.