• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.1-9
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• 2021

최근 우리나라는 IT기술 발전 등의 환경 변화에 따라 새로운 유형의 보안 범죄가 꾸준히 발생하고 있으며, 이러한 위협에 대한 대응은 개인이나 기업뿐만 아니라 안전한 사회의 구축을 위해 국가 차원에서 수행되어야 할 핵심과제가 되었다. 한편 코로나19 팬데믹 이후 비대면 시대가 도래하면서 기존 IT발전에 따른 보안 위협과 비대면 시대의 특징이 결합된 신종 융합보안 위협이 우리 사회를 위협하고 있다. 이에 이러한 새로운 차원의 위협을 예방하고 교정하기 위한 연구가 지속 요구되고 있으며, 이를 위해 본 연구에서는 1장에서 신 융합보안 위협이 발생한 원인과 관련 선행연구를 살펴보고 2장에서는 비대면 시대에 주요 융합보안 위협 5가지로 사이버보안·가짜뉴스·원격투표·원격근무 및 영상보안 위협을 선정하여 유형별 특징에 대해 설명하였으며. 3장에서는 이에 대한 대응 방안의 논의와 정책적 함의를 고찰하였고, 4장에서는 결론과 함께 향후 연구방향을 제시하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권2호
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• pp.18-24
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• 2022

많은 소셜 서비스 상에서 악성 댓글로 인한 문제가 발생되고 있으며, 특히 매체로서의 성격이 강한 유튜브는 모바일기기를 이용한 쉬운 접근성으로 인해 악성 댓글로 인한 폐해가 더욱 커지고 있는 실정이다. 본 논문에서는 LSTM 기반의 자연어 처리를 통해 유튜브 콘텐츠에 대한 악성 댓글을 판별하고 악성 댓글의 비율, 악플러들의 닉네임, 그리고 빈도를 시각적으로 표현해 주기 위한 유튜브 악성 댓글 탐지 시스템을 설계하고 구현하였으며, 성능을 평가하였다. 약 5만 개의 댓글 데이터셋을 통해 악성 댓글 여부를 판별하였을 때, 약 92%의 정확도로 악성 댓글을 검출해 낼 수 있었으며, 이를 활용하여 악성 댓글의 통계가 자동으로 생성되도록 함으로써 많은 유튜버들이 겪는 악성 댓글로 인한 사회적 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대한다.