감성분석과 SVM을 이용한 인터넷 악성댓글 탐지 기법

홍진주; 김세한; 박제원; 최재현

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자료유형: 학술저널

저자정보: 홍진주 김세한 박제원 (숭실대학교) 최재현 (숭실대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제20권 제2호

발행연도: 2016.2

수록면: 260 - 267 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

감성분석과 SVM을 이용한 인터넷 악성댓글 탐지 기법

홍진주 , 김세한 , 박제원 외 1명 한국정보통신학회논문지 2016.02 학술저널

인터넷 악성댓글 탐지 기법

홍진주 소프트웨어 2016.01 학위논문

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인터넷을 통해 많은 정보를 얻고 많은 정보를 타인에게 제공하면서 개인의 삶의 양식에 큰 변화를 가져다주었다. 모든 사회 현상에는 양면성이 있듯이 인터넷 익명성을 이용하여 명예훼손, 인신공격, 사생활 침해등과 같이 악의적으로 이용하여 사회적으로 심각한 문제를 양산하고 있다. 인터넷 게시판의 악성댓글은 인터넷에서 발생하는 불법적인 언사나 행위와 관련하여 가장 대두되고 있는 문제이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 연구가 진행되고 있지만 악성댓글에 사용된 단어들은 변형이 많이 나타나기 때문에 기존 연구들은 이러한 변형된 악성어휘를 인식하는데 한계점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 기존 연구의 한계점을 개선하여 악성댓글을 탐지하는 기법을 제안한다. 실험결과 87.8%의 정확도를 나타냈으며, 이는 기존 연구들에 비해 상당히 발전된 결과로 볼 수 있다.

#데이터 마이닝 #악성댓글 #SVM #감성분석 #한글 정규화 #data mining #malicious comments #sentiment analysis #Korean normalization

참고문헌 (16)

참고문헌 신청

Korean Internet & Security Agency, “Internet Use Survey Summary Report,” Korean Internet & Security Agency (KISA), 2014.

Comments, [Internet]. Available: https://ko.wikipedia.org/wiki/. E. J. No, “The Constitutional Study on Internet Comments,” a master's thesis SungKyunKwan University, Aug. 2014.

Prosecution service, Internet malicious comments illegal act processing method implementation press release, Apr. 2015.

S. S. Kang, “A Normalization Method of Distorted Korean SMS Sentences for Spam Message Filtering,” Korea Information Processing Society, vol. 3, no. 7, pp.271-276, Jul. 2014.

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