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학생들의 관계성 파악을 위한 빅-데이터 분석에 관한 연구
A study of Big-data analysis for relationship between students 원문보기

융합보안논문지 = Convergence security journal, v.15 no.4, 2015년, pp.113 - 119  

황득영 (강원대학교 삼척캠퍼스) ,  김진묵 (선문대학교)

초록
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최근 학교 사이버 폭력 문제가 심각하게 발생하여 문제의 심각성이 날로 급증하고 있다. 그 중에서도 스마트폰을 이용한 사이버 폭력의 심각성이 매우 높아서 사회적으로 큰 문제로 인식되고 있다. 언어적인 사이버폭력은 물리적인 폭력보다 영향 범위가 넓고 지속 시간이 길어서 학생들과 같이 미숙한 존재에게는 그 피해정도가 매우 심각하다. 그러므로 본 논문에서는 학생들이 사용하는 언어와 학급에서의 관계성을 분석해서 학급 내의 친구들 사이에서 발생할 수 있는 사이버폭력의 징후를 사전에 파악한다. 그리고 파악된 사이버폭력의 위험성에 대해서 학부모나 학급 교사, 학교 안전지킴이 등에게 미리 알려주어 사이버폭력 사고를 미연에 방지할 수 있도록 하고자 한다. 이를 위해서 학생들이 사이버 학급에서 사용하는 메신저를 설계 및 구현하고자 한다. 구현한 메신저에서 학생들이 사용한 어휘들을 빅-데이터 분석기법 중에 하나인 텍스트 마이닝을 사용해 금지어 사전을 작성하고, 학생별, 학급별 금지어 사용빈도와 친구관계를 분석할 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recent, cyber violence is increasing in a school and the severity of the problems encountered day by day. In particular, the severity of the cyber force using the smart phone is recognized as a very high and great problems socially. Cyberbullying have long damage degree and a wide range time duratio...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 그러므로 본 논문에서는 학생들에게 스마트폰이나 태블릿 PC를 사용하지 못하도록 하거나, 카카오톡 등과 같은 메신저를 사용하지 않도록 하는 것만으론 현실적인 해결책으로 부족한 점을 감안하여 학급에서 사용할 수 있는 메신저를 제안하고, 제안한 시스템을 사용하는 학생들 사이에 언어폭력지수와 학생 사이의 친화 정도를 측정해서 사이버폭력을 사전에 방지할 수 있도록 빅-데이터 분석 기술을 적용하고자 한다.

가설 설정

  • 학급 단위의 친밀도 분석해서 초기 실험 데이터가 없는 상황이므로 데이터베이스에 친밀도 값들을 1주일 간격으로 저장하도록 설정한다. 친밀도값을 1~10사이를 초기 친밀 구간, 11~50 사이를 상호 친밀 상태, 51 이상을 매우 친함으로 설정하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
어떤 것을 이용한 언어폭력이 가장 심각한 것으로 파악되는가? 중. 고등학교 학생들 사이에서 발생하는 사이버 폭력 중에서 언어폭력이 가장 높게 발생하고 있고, 그 중에서도 스마트폰이나 태블릿 PC 등에서 메신저를 사용한 사이버 언어폭력이 가장 심각한 것으로 파악되었다.
사이버폭력 중 가장 심각한 문제는 무엇인가? 중. 고등학교 학생들, 학부모, 교사를 대상으로 실시한 조사결과에 따르면, 사이버폭력 중에서 언어폭력이 94%로 가장 높게 나타났다. (그림 1)에 요약된 내용을 나타내었다.
사이버학급을 통해 발생하는 역기능은 무엇인가? 학습능률 향상, 학부모와 교사, 학생과 교사 사이의 원활한 의사소통을 위해서 학교 내에서 스마트폰이나 태블릿 PC를 사용한 사이버학급의 사용 사례가 증가하고 있다. 하지만 이러한 스마트 장치들은 순기능만을 가지는 것이 아니라, 사이버폭력, 집단 따돌림 등의 역기능으로 인해서 기존의 물리적인 폭력 행위보다 심각한 사회적 문제를 초래하기도 한다.
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참고문헌 (12)

  1. Jiwon Chung, Jeong-han Kang, "The Size of Intimate Peer Group and Juvenile Delinquency", Korean Journal of Sociology, Vol.46, No.5, pp.177-209, 2012.10. 

  2. Cho-Hee Yoon, Sang-Geun Park, In-Soo Shin, "A Meta-Analysis of the Effects of School Violence Prevention Programs in Korea", Asian Journal of Education, Vol.15, No.1, pp.189-215, 2014.3. 

  3. Yon-Ji Lim, Ha-Young Kim, "A Study of School Bullying Prevention with Professional Advisors", The Korea Journal of Sports Science, Vo.22, No.6, pp.1069-1086, 2013.12. 

  4. Cyber Violence, Report of Korea Internet & Security Agency, 2011.12. 

  5. Effects of Cyber Ethics, Report of Kroea Internet & Security Agency, 2013.12. 

  6. Trend of cyber violence, Kroea Internet & Security Agency, 2013.12. 

  7. Kyo-hyeon Park, Jee-hyong Lee, "Developing a Vulgarity Filtering System for Online Gaems using SVM", Proceeding of Computing Science and Engineering, Vol.33, No.2B, pp.260-263, 2006.10. 

  8. Hae-Kyung Seong, Moon-Goo Lee, "Implementaion of a Realtime Wireless Remote Control and Monitoring System", Journal of The Institute of Electronics Engineers of Korea, Vol.47, CI, No.6, pp.93-102, 2010.11. 

  9. Kyu-Seok Jeong, "Comparison between factors influencing on school violence among elementary school students and those among middle school students", Social science research, Vol.24, No.4, pp.323-338, 2008.12. 

  10. Yong-Bae Lee, "Analysis on Computer Education in Elementary Schools in North Korea and South Korea with Further Prospect", Journal of the Korea Convergence Society, Vol. 5, No. 4, pp. 49-60, 2014. 

  11. Sik-Wan Cho, Won-Jun Jang, Hyung-Woo Lee, "Development of User Oriented Vulnerability Analysis Application on Smart Phone", Journal of the Korea Convergence Society, Vol. 3, No. 2, pp. 7-12, 2012. 

  12. Byung-Seok Yu, Sung-Hyun Yun, "The Design and Implementation of Messenger Authentication Protocol to Prevent Smart Phone Phishing", Journal of the Korea Convergence Society, Vol. 2, No. 4, pp. 9-14, 2011. 

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