• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.5
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• pp.576-583
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• 2020

This paper proposes a technique to determine the spam comments on YouTube, which have recently seen tremendous growth. On YouTube, the spammers appeared to promote their channels or videos in popular videos or leave comments unrelated to the video, as it is possible to monetize through advertising. YouTube is running and operating its own spam blocking system, but still has failed to block them properly and efficiently. Therefore, we examined related studies on YouTube spam comment screening and conducted classification experiments with six different machine learning techniques (Decision tree, Logistic regression, Bernoulli Naive Bayes, Random Forest, Support vector machine with linear kernel, Support vector machine with Gaussian kernel) and ensemble model combining these techniques in the comment data from popular music videos - Psy, Katy Perry, LMFAO, Eminem and Shakira.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.141-144
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• 2009

인터넷에 게시된 글(블로그, 포털 사이트, 게시판 등)에 대한 댓글들 중에서 중복, 광고 등의 스팸성 댓글을 추적하고 이를 필터링 하는 시스템을 개발.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.7
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• pp.45-56
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• 2009

There are many internet users who collect the public opinions and express their opinions for internet news or blog articles through the replying comment on online community. But, it is hard to search and explore useful messages on web blogs since most of web blog systems show articles and their comments to the form of sequential list. Also, spam and malicious comments have become social problems as the internet users increase. In this paper, we propose a clustering and visualizing system for responding comments on large-scale weblogs, namely 'Daum AGORA,' using similarity analysis. Our system shows the comment clustering result as a simple screen view. Our system also detects spam comments using Needleman-Wunsch algorithm that is a well-known algorithm in bioinformatics.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.949-952
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• 2009

인터넷 서비스를 사용하기 위해서 사용자들은 이름과 주민등록번호로 실명 인증을 받은 후에 ID를 부여 받았으나, 최근 보안상 문제로 주민등록번호 대체 수단인 I-PIN 서비스를 사용하고 있다. 그리고 하나의 ID로 통합하여 인터넷 서비스를 받을 수 있는 OpenID 서비스가 국내에서도 시행중이지만 사용자 인증이 없어 악성 댓글과 스팸 등으로 악용될 수 있으며 피싱에 대한 문제점을 지적하고 있다. 본 논문에서는 OpenID에서 회원가입을 할 때 I-PIN을 사용하여 사용자 인증을 하는 기법을 제안하고 악의적인 IDP와 RP의 피싱 문제점을 보안하였다. 기존의 OpenID와 I-PIN을 적용한 OpenID를 비교분석을 통하여 보안적인 측면이 강화된 것을 확인할 수 있으며 피싱에 안전하도록 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.745-746
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• 2009

오늘날 사람들의 의견을 제시하는 공간은 폐쇄적인 인쇄물이나 수동적인 답변 수준을 벗어나 무한의 공간을 가지는 웹에서 이루어지고 있다. 불특정 다수를 대상으로 하며 정형화된 틀을 없는, 더욱 유용한 의견을 많이 얻을 수 있는 특징을 가졌기 때문에, 이를 위해 오피니언 마이닝에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기본적으로 오피니언 마이닝은 해당 분야에 대한 정확한 정보를 찾는 것을 목적으로 하지만, 그러한 정보를 제외한 나머지 부분에 대해서도 충분히 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 그 나머지 부분을 이용하여 무분별하게 등록되고 있는 스팸성 댓글을 효과적으로 필터링 할 수 있는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.1393-1396
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• 2009

인터넷 서비스를 사용하기 위해서 사용자들은 이름과 주민등록번호로 실명 인증을 받은 후에 ID를 부여 받았으나, 최근 보안상 문제로 주민등록번호 대체 수단인 I-PIN 서비스를 사용하고 있다. 그리고 하나의 ID로 통합하여 인터넷 서비스를 받을 수 있는 OpenID 서비스가 국내에서도 시행중이지만 사용자 인증이 없어 악성 댓글과 스팸 등으로 악용될 수 있다. 본 논문에서는 OpenID에서 회원가입을 할 때 I-PIN을 사용하여 사용자 인증을 하는 기법을 제안하고 기존의 OpenID와 I-PIN을 적용한 OpenID를 비교분석을 통하여 보안적인 측면이 강화된 것을 확인할 수 있다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.17 no.4
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• pp.69-93
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• 2012

Various influence-related relationships in Social Network Services (SNS) among users, posts, and user-and-post, can be expressed using links. The current research evaluates the influence of specific users or posts by analyzing the link structure of relevant social network graphs to identify influential users. We applied the concept of mutual interactions proposed for ranking semantic web resources, rather than the voting notion of Page Rank or HITS, to blogosphere, one of the early SNS. Through many experiments with network models, where the performance and validity of each alternative approach can be analyzed, we showed the applicability and strengths of our approach. The weight tuning processes for the links of these network models enabled us to control the experiment errors form the link weight differences and compare the implementation easiness of alternatives. An additional example of how to enter the content scores of commercial or spam posts into the graph-based method is suggested on a small network model as well. This research, as a starting point of the study on identifying influential users in SNS, is distinctive from the previous researches in the following points. First, various influence-related properties that are deemed important but are disregarded, such as scraping, commenting, subscribing to RSS feeds, and trusting friends, can be considered simultaneously. Second, the framework reflects the general phenomenon where objects interacting with more influential objects increase their influence. Third, regarding the extent to which a bloggers causes other bloggers to act after him or her as the most important factor of influence, we treated sequential referencing relationships with a viewpoint from that of PageRank or HITS (Hypertext Induced Topic Selection).