• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.905-908
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• 2014

악성댓글은 인터넷 상에서 상대방이 올린 글에 대한 비방, 험담 등을 하는 악의적인 댓글을 의미한다. 사용자에게 스마트 모바일 기기, 소셜 네트워크 서비스 등의 편리한 서비스를 제공함에 따라 악성댓글에 대한 피해도 꾸준히 증가하고 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 댓글로부터 간단한 형태소 분석과 패턴 추출 과정을 거쳐 단어장을 형성한다. 단어장을 바탕으로 댓글에 포함된 단어가 악성댓글과 비악성댓글에서 나타날 확률을 구하고 이를 기반으로 주어진 댓글이 악성댓글인지 아닌지를 판별한다. 실험결과를 통하여 본 논문에서 제안하는 악성댓글을 판별하는 방법을 평가한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.178-180
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• 2015

본 논문에서는 기계 학습(Machine Learning)을 이용하여 댓글의 악성 여부를 분류하는 시스템에 대해 설명한다. 댓글은 문장의 길이가 짧고 맞춤법이 잘 되어있지 않는 특성을 가지고 있다. 따라서 댓글 분석을 위해 형태소 분석 결과와 문자단위 Bi-gram, Tri-gram을 자질로 이용한다. 전처리 된 댓글에서 각 자질 추출 방법에 따라 자질을 추출한다. 추출된 자질을 이용하여 기계학습 알고리즘의 모델을 학습하고 댓글의 악성 여부 분류에 활용한다. 본 논문에서는 댓글의 악성 여부 판별을 위한 자질 추출방법을 제안하고 실험을 통해 이에 대한 효용성을 검증하였다.

• 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.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.263-266
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• 2009

댓글은 일반적인 글에 비해 작성가능한 문장의 길이가 짧고, 띄어쓰기나 마침표를 잘 쓰지 않는 등 비정형화된 형식 구조를 가진다. 이러한 댓글의 악성 여부를 판별하기 위하여 본 논문에서는 문장을 n-gram으로 나누고 문서요약이나 문서분류에서 자질 선택에 많이 사용되는 토픽 시그너처(Topic Signature)를 이용하여 자질을 추출한다. 또한 지지 벡터 기계(Support Vector Machines)을 사용하여 댓글의 악성 여부를 판별한다. 본 논문에서는 한글과 영어 댓글에 대한 악성 여부를 판별하는 실험을 통하여 복잡한 전처리과정을 요구하는 기존에 제안된 방법들 보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.285-289
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• 2006

댓글은 온라인 상에서 자신의 의견을 달고 다른 사람의 의견을 공유함으로써 필요한 정보를 쉽고 빠르게 얻을 수 있다. 본 논문에서는 익명성을 이용해서 특정인을 근거 없이 비방하거나 명예를 훼손하는 악성 댓글을 판단하는 시스템을 구현한다. 자질의 추출 방법을 여러 가지로 실험하여 동사, 형용사 등을 추가했을 때 자질의 출현빈도를 이용한 가중치를 계산하고, 용어 벡터로 표현된 입력 문서를 이진 분류기(Binary Classifier)인 $SVM^{light}$을 이용하여 악성 댓글인지를 판단하는 시스템을 구현하고 그 성능을 평가한다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권4호
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• pp.71-79
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• 2021

인터넷의 사용이 광범위 해져감에 따라 변화되는 사회적 측면 중 하나는 온라인 공간에서의 의사소통이다. 과거에는 물리적으로 같은 공간에 있을 때를 제외하고는 일대일 대화만 원격으로 가능했지만, 요즘은 게시판이나 커뮤니티, 소셜네트워크서비스(SNS) 등을 통해 다수의 사람들과 원격으로 소통할 수 있는 기술이 발달했다. 이러한 정보통신망의 발달로 생활이 편리해지고, 동시에 급격한 정보교류에 따른 피해도 끊임없이 증가하고 있다. 최근에는 연예인뿐 아니라 인플루언서 등 인터넷에서 인지도가 높은 특정인에게 성적인 메시지를 보내거나 인신공격을 가하는 등의 사이버 범죄가 발생하고 있으며, 이들 사이버 범죄에 노출된 이들 중 일부는 극단적인 선택을 하기도 하였다. 본 논문에서는 악성 댓글로 인한 피해를 줄이기 위해 음성 부분별 기능추출을 통한 차별적 악성 댓글의 성능향상 방안을 연구하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.189-194
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• 2008

본 논문에서는 토픽 시그너처(Topic Signature)와 n-gram을 이용한 댓글 분류 시스템을 개발한다. 토픽 시그너처는 문서요약이나 문서분류에서 자질 선택을 위한 방법으로 많이 사용되어지며, n-gram은 모든 언어에 적용 가능한 장점이 있다. 악성댓글은 대체로 문장 길이가 짧고 유행어나 변형어의 출현 빈도가 높으며 비정형화된 특징이 있다. 따라서 우리는 댓글을 n-gram으로 나누어 자질로 선택한다. 분류를 위해 베이지안(Bayesian)모델을 사용하였다. 본 논문에서는 한글과 영어 댓글에 대한 판별 실험을 통하여 구현한 시스템이 복잡한 전처리 과정이 필요한 기존에 제안된 방법들보다 더 나은 성능을 보이며, 언어에 관계없이 적용 가능하다는 것을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.