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인터넷은 사용자들에게 다양한 정보를 제공하여 사람들의 삶의 양식에 큰 변화를 주었다. 모든 사회 현상에는 양면성이 있듯이 인터넷 익명성을 이용하여 명예훼손, 인신공격, 사생활 침해 등과 같이 악의적으로 이용하여 사회적으로 심각한 문제를 양산하고 있다. 인터넷 게시판의 악성댓글은 인터넷에서 발생하는 불법적인 언사나 행위와 관련하여 가장 대두되고 있는 문제이다. 악성댓글로 인한 피해가 확산되면서 정부에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 다양한 노력을 해왔다. 악성댓글의 원인 중 하나인 익명성을 해결하기 위하여 2007년 ‘인터넷 제한적 본인 확인제’를 도입하였으나, 헌법재판소는 인터넷 제한적 본인 확인제는 과잉금지원칙에 위배하여 표현의 자유와 언론의 자유 등과 같이 기본권을 침해한다는 이유로 2012년 8월에 위헌판결을 내렸다. 또한 방송통신심의위원회는 현정부 국정과제 중 ‘세계 최고의 인터넷 생태계 조성’과제를 실행하기 위해 2013년 말부터 ‘원스톱 인터넷 피해 구제 센터’를 개소하여 운영 중 이지만 인력이 충분하지 않고 홍보도 제대로 이루어지지 않고 있다. 이렇게 정부에서의 시도가 효과를 보지 못하는 가운데 악의적인 댓글을 효율적으로 관리하기 위한 많은 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 하지만 악성댓글에 사용된 단어들은 변형이 많이 나타나기 때문에 기존 연구들은 이러한 변형된 악성어휘를 인식하는데 한계점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 기존 연구의 한계점을 개선하여 악성댓글을 탐지하는 정확도를 높여 건전한 사이버 생태계를 구현하는데 기여할 수 있는 기법을 제시한다. 제시하는 기법의 과정은 데이터 수집, 한글 ...

인터넷은 사용자들에게 다양한 정보를 제공하여 사람들의 삶의 양식에 큰 변화를 주었다. 모든 사회 현상에는 양면성이 있듯이 인터넷 익명성을 이용하여 명예훼손, 인신공격, 사생활 침해 등과 같이 악의적으로 이용하여 사회적으로 심각한 문제를 양산하고 있다. 인터넷 게시판의 악성댓글은 인터넷에서 발생하는 불법적인 언사나 행위와 관련하여 가장 대두되고 있는 문제이다. 악성댓글로 인한 피해가 확산되면서 정부에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 다양한 노력을 해왔다. 악성댓글의 원인 중 하나인 익명성을 해결하기 위하여 2007년 ‘인터넷 제한적 본인 확인제’를 도입하였으나, 헌법재판소는 인터넷 제한적 본인 확인제는 과잉금지원칙에 위배하여 표현의 자유와 언론의 자유 등과 같이 기본권을 침해한다는 이유로 2012년 8월에 위헌판결을 내렸다. 또한 방송통신심의위원회는 현정부 국정과제 중 ‘세계 최고의 인터넷 생태계 조성’과제를 실행하기 위해 2013년 말부터 ‘원스톱 인터넷 피해 구제 센터’를 개소하여 운영 중 이지만 인력이 충분하지 않고 홍보도 제대로 이루어지지 않고 있다. 이렇게 정부에서의 시도가 효과를 보지 못하는 가운데 악의적인 댓글을 효율적으로 관리하기 위한 많은 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 하지만 악성댓글에 사용된 단어들은 변형이 많이 나타나기 때문에 기존 연구들은 이러한 변형된 악성어휘를 인식하는데 한계점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 기존 연구의 한계점을 개선하여 악성댓글을 탐지하는 정확도를 높여 건전한 사이버 생태계를 구현하는데 기여할 수 있는 기법을 제시한다. 제시하는 기법의 과정은 데이터 수집, 한글 정규화, 감성사전 구축, 감성분석, SVM(Support Vector Machine)을 이용한 식 도출의 과정을 거친다. SVM을 이용하여 도출된 식은 학습 데이터를 이용하며 도출된 식은 악성댓글을 탐지하는데 사용된다. 기법에 대한 성능을 평가하기위해 평가 데이터를 이용하였고 실험결과 87.8%의 정확도를 나타냈다. 이는 기존 연구들에 비해 상당히 발전된 결과로 볼 수 있다.