• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1880-1889
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• 2022

온라인 포털 플랫폼은 뉴스 기사와 온라인 댓글을 제공하고 있으나, 온라인 댓글의 익명성은 반시민적 표현을 증가시켜 사회적 문제점으로 간주되고 있다. 댓글의 반시민성 검출 연구가 많이 이루어진 국외와 달리, 국내에서는 비시민성을 세분화한 한국어 데이터셋이 구현되지 않아 심도있는 연구가 이루어지지 못하였다. 본 연구에서는 댓글의 반시민성에 대한 라벨링을 총 13가지 항목으로 시행하였으며 반시민적 표현으로 요약하였다. 또한 어텐션 알고리즘을 이중으로 적용하여 임베딩 벡터를 추출하였고 이후 2-d CNN으로 반시민성 항목을 분류하였다. 그 결과, 제안한 알고리즘이 무례한 호칭 및 공격적 어조 등의 반시민성 검출에 유용하다는 것을 보여주었다. 본 연구는 민주적 담론을 저해하는 반시민적 댓글들을 탐지함으로써 건전한 온라인 댓글 문화 형성에 기여할 것으로 기대된다.