• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.518-523
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• 2021

챗봇과 같은 대화형 에이전트 사용이 증가하면서 채팅에서의 혐오 표현 사용도 더불어 증가하고 있다. 혐오 표현을 자동으로 탐지하려는 노력은 다양하게 시도되어 왔으나, 챗봇 데이터를 대상으로 한 혐오 표현 탐지 연구는 여전히 부족한 실정이다. 이 연구는 혐오 표현을 포함한 챗봇-사용자 대화 데이터 35만 개에 한국어 말뭉치로 학습된 KoELETRA 기반 혐오 탐지 모델을 적용하여, 챗봇-사람 데이터셋에서의 혐오 표현 탐지의 성능과 한계점을 검토하였다. KoELECTRA 혐오 표현 분류 모델은 챗봇 데이터셋에 대해 가중 평균 F1-score 0.66의 성능을 보였으며, 오탈자에 대한 취약성, 맥락 미반영으로 인한 편향 강화, 가용한 데이터의 정확도 문제가 주요한 한계로 포착되었다. 이 연구에서는 실험 결과에 기반해 성능 향상을 위한 방향성을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.499-510
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• 2020

본 연구의 목적은 최근 심각한 사회문제로 대두되고 있는 인터넷 혐오표현의 원인과 대응방안을 모색하는 것이다. 혐오표현을 경험한 대학생들의 에세이 분석을 통해 인터넷 혐오표현에 대한 노출 실태를 분석했으며, 전문가 심층인터뷰를 통해 인터넷 혐오표현 확산의 원인을 진단하고 대응방안을 제시했다. 대학생들은 인터넷에서 여성, 노인, 성소수자, 지역 대상의 혐오표현을 경험했으며, 혐오표현을 확산시키는 주요 매체는 뉴스 댓글과 SNS, 온라인 게임이었다. 인터넷 혐오표현의 원인은 개인적 차원에서 인간 존엄성에 대한 인식 부족, 미디어 리터러시 능력의 부재 등으로, 사회적 차원에서 차별과 혐오에 대한 교육의 미흡, 혐오표현을 재생산하는 미디어 등으로 분석됐다. 이와 함께 법·제도적, 사회적, 교육적 차원에서 인터넷 혐오표현 문제를 개선하는 방안이 제시되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.365-370
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• 2021

대형 코퍼스로 학습한 언어 모델은 코퍼스 안의 사회적 편견이나 혐오 표현까지 학습한다. 본 연구에서는 한국어 오픈 도메인 대화 모델에서 혐오 표현 생성을 완화하는 방법을 제시한다. Seq2seq 구조인 BART [1]를 기반으로 하여 컨트롤 코드을 추가해 혐오 표현 생성 조절을 수행하였다. 컨트롤 코드를 사용하지 않은 기준 모델(Baseline)과 비교한 결과, 컨트롤 코드를 추가해 학습한 모델에서 혐오 표현 생성이 완화되었고 대화 품질에도 변화가 없음을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.298-303
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• 2020

온라인 공간에서 특정인, 혹은 특정 집단의 사람들을 대상으로 한 혐오 표현은 당사자에게 정신적 고통을 미칠 뿐 아니라 이를 보는 이에게도 간접적인 불쾌함을 유발한다. 이에 관한 문제의식은 사회적으로 공감대가 형성된 바 있지만, 아직 한국어에서는 많은 연구들이 혐오 표현 자체의 논의에 집중하고 있으며, 이는 실제로 관찰되는 혐오 표현들의 자동 탐지 및 예방에는 효과적인 정보를 제공하지 못하는 것이 사실이다. 이에 우리는 실제 온라인 댓글들을 탐구하여 혐오, 모욕 및 사회적 편견을 탐지할 수 있는 모델 학습에 필요한 코퍼스 구축 가이드라인을 제작하였다. 구체적인 사례를 동반한 가이드라인과 크라우드소싱을 바탕으로 약 9천 3백 문장 가량의 코퍼스를 구축하였으며, 해당 데이터에 관한 개요와 함께 우리의 접근 방식이 어떤 점에서 기존의 담론과 연관되어 있는지에 대한 분석을 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.22-25
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• 2022

본 연구는 대화형 인공지능이 비윤리적 표현을 학습하거나 생성하는 것을 방지하기 위한 기초적 연구로, 메신저 대화에 나타나는 단어 단위, 구 단위 이상의 비윤리적 표현을 수집하고 그 특성을 분석하였다. 비윤리적 표현은 '욕설, 혐오 및 차별 표현, 공격적 표현, 성적 표현'이 해당된다. 메신저 대화에 나타난 비윤리적 표현은 욕설이 가장 많은 비중을 차지했는데, 욕설에서는 비표준형뿐만 아니라 '존-', '미치다' 등과 같이 맥락을 고려하여 판단해야 하는 경우가 있다. 가장 높은 빈도로 나타난 욕설 '존나류, 씨발류, 새끼류'의 타입-토큰 비율(TTR)을 확인한 결과 '새끼류'의 TTR이 가장 높게 나타났다. 다음으로 메신저 대화에서는 공격적 표현이나 성적인 표현에 비해 혐오 및 차별 표현의 비중이 높았는데, '국적/인종'과 '젠더' 관련된 혐오 및 차별 표현이 특히 높게 나타났다. 혐오 및 차별 표현은 단어 단위보다는 구 단위 이상의 표현의 비중이 높았고 문장 단위로 떨어지기 보다는 대화 전체에 걸쳐 나타나는 것을 확인하였다. 따라서 혐오 및 차별 표현을 탐지하기 위해서는 단어 단위보다는 구 단위 이상 표현의 탐지에 대한 필요성이 있음을 학인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.10-15
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• 2022

온라인상에서 발생하는 혐오 표현은 사회가 직면한 주요 문제 중 하나이다. 이러한 필요성에 입각해, 최근 인공지능을 활용하여 발화에 대한 교화 목적을 가진 대응 발화 쌍을 통해 혐오 표현에 대한 실질적인 완화를 진행하는 연구들이 생겨나고 있다. 그러나 각 혐오 표현에 적합한 대응 발화의 구축은 다수의 전문 인력이 요구되므로 데이터를 구축함에 있어 시간과 비용이 많이 소요되며 대응 발화 생성 또한 어려운 문제로 여겨진다. 해당 문제를 완화하기위해, 본 논문은 사전에 기 구축되어 있는 혐오 표현 데이터를 기반으로 의미 기반 검색을 적용하여 자동으로 데이터를 증강할 수 있는 쉽고 빠른 데이터 증강 방법론을 제안한다. 제안하는 프로세스의 타당성과 증강된 문장의 효과를 검증하기 위해 사전학습 모델을 기반으로 비교 실험을 진행하였다. 실험 결과, 제안하는 프로세스를 적용하였을 시, 그렇지 않은 모델 대비 높은 폭의 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.95-100
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• 2023

끊임없이 재생산되는 혐오 표현의 정확한 탐지를 위해서는 혐오란 무엇인가에 대한 본질적인 이해가 필요하다. 본 연구에서는 화용론에서 사용되는 적정성 조건이라는 분석 틀을 활용하여 모델이 '혐오하기' 화행을 어떻게 인식하고 있는지 평가하고자 했다. 혐오 화행의 적정성 조건을 명제 내용 조건, 예비 조건, 성실성 조건, 본질 조건으로 나누어 분석하였으며, 이를 진위형, 연결형, 단답형, 논술형 문항으로 구성했다. 그 결과 모든 문항 유형에서 50점이 넘는 점수를 받았으나 비교적 고차원인 사고 능력을 측정하는 단답형과 논술형 문항 유형의 점수가 가장 낮게 나타났다.

• 한국심리학회지ㆍ건강
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• 제15권3호
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• pp.483-498
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• 2010

본 연구는 혐오정서 유발자극에 대한 선행사건초점 조절전략과 반응초점 조절전략이 얼굴표정 및 정서경험에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구는 여자 대학생 50명을 대상으로 실시되었고, 참여자들이 혐오정서 유발동영상을 시청할 때 서로 다른 정서조절전략(정서 표현, 표현 억제, 인지적 재평가, 표현 불일치)을 사용하도록 하여 얼굴표정과 정서경험을 측정하였다. 분석결과, 정서 표현집단에서 혐오표현단위의 빈도가 가장 높았고 표현 불일치, 인지적 재평가, 표현 억제집단의 순으로 빈도가 높게 나타났다. 그리고 실제 경험한 정서를 반영하는 얼굴 윗부분에서 인지적 재평가집단의 혐오관련표현단위의 빈도가 정서 표현집단과 표현 불일치집단보다 낮게 나타났다. 자기보고식 정서 상태 측정결과, 표현 불일치집단에서 가장 많이 긍정정서가 감소한 반면, 인지적 재평가집단에서는 긍정정서가 증가하는 경향을 보였다. 본 연구는 정서조절전략이 얼굴표정 및 정서경험에 미친 영향을 통해 인지적 재평가전략이 가장 기능적인 정서조절전략임을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.621-623
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• 2022

최근 코로나19로 인해 비대면으로 소통할 수 있는 플랫폼에 대한 관심이 증가하고 있으며, 가상 세계의 개념을 도입한 메타버스 플랫폼이 MZ세대의 새로운 SNS로 떠오르고 있다. 아바타를 통해 상호 교류가 가능한 메타버스는 텍스트 기반의 소통뿐만 아니라 음성과 동작 시선 등을 활용하여 변화된 의사소통 방식을 사용한다. 음성을 활용한 소통이 증가함에 따라 다른 이용자에게 불쾌감을 주는 혐오 발언에 대한 신고가 증가하고 있다. 그러나 기존 혐오 발언 탐지 시스템은 텍스트를 기반으로 하여 사전에 정의된 혐오 키워드만 특수문자로 대체하는 방식을 사용하기 때문에 음성 혐오 발언에 대해서는 탐지하지 못한다. 이에 본 논문에서는 인공지능을 활용한 음성 혐오 표현 탐지 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 음성 데이터의 파형을 통해 은유적 혐오 표현과 혐오 발언에 대한 감정적 특징을 추출하고 음성 데이터를 텍스트 데이터로 변환하여 혐오 문장을 탐지한 결과와 결합한다. 향후, 제안하는 시스템의 현실적인 검증을 위해 시스템 구축을 통한 성능평가가 필요하다.

• 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.