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.
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.
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...
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 duration against of existed physical cyber violence. Then student's affects is very seriously. Therefore, we analyzes the relationship and languages in the classroom for students to use to identify signs of cyber violence that may occur between friends in the class. And we support this information to identified parent, classroom teachers and school sheriff for prevent cyberbullying accidents in the school. For this research, we will design and implement a messenger in the cyber classroom. It have many components that are Big-data vocabulary, analyzer, and communication interface. Our proposed messenger can analyze lingual sign and friendship between students using Big-data analysis method such as text mining. It can analysis relationship by per-student, per-classroom.
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 duration against of existed physical cyber violence. Then student's affects is very seriously. Therefore, we analyzes the relationship and languages in the classroom for students to use to identify signs of cyber violence that may occur between friends in the class. And we support this information to identified parent, classroom teachers and school sheriff for prevent cyberbullying accidents in the school. For this research, we will design and implement a messenger in the cyber classroom. It have many components that are Big-data vocabulary, analyzer, and communication interface. Our proposed messenger can analyze lingual sign and friendship between students using Big-data analysis method such as text mining. It can analysis relationship by per-student, per-classroom.
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.
제안 방법
본 논문에서는 학생들이 사이버폭력으로부터 안전할 수 있는 학교 내부에서 사용하는 메신저를 설계하고 구현하였다. 제안한 시스템은 학교 내부에서 수업이나 방과 후 활동을 위해서 스마트 폰이나 태블릿 PC 등을 사용할 때, 올바른 언어를 사용하는지 빅-데이터 분석 방법의 하나인 텍스트 마이닝 기술을 사용해서 언어폭력 정도를 파악할 수 있는 시스템을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 사이버폭력 및 친구 관계성 파악을 위한 시스템은 아쉽지만 일 단위, 월 단위, 학기 단위, 년 단위로 금지어 사전을 수집하고 적용할 수 있다.
대상 데이터
본 논문에서 제안한 학급 친구사이의 친밀도 분석 및 언어 지수 분석을 위한 실험을 수행하였다. 이를 위해서 34명으로 구성된 초등학교 학급을 대상으로 1학기 동안 분석된 결과를 나타내고, 나타난 의미 분석을 실시하였다. 본 연구를 위해서 제안한 시스템은 E-PKI 시스템을 통해서 학부모의 동의하에 개인 프라이버시 침해 문제를 해결하였다.
성능/효과
네 번째로 학급에서 친구들 사이의 관계성을 분석지수를 통해서 친한 친구와 그렇지 못한 친구 사이의 관계성을 파악할 수 있도록 하였다. 이를 통해서 학급에서 발생할 수도 있는 사이버언어 폭력의 징후를 사전에 파악하고 학부모, 학급 교사, 학교 안전 지킴이 등에게 해당 학생을 관찰하고, 지도할 수 있도록 하였다.
제안 시스템은 첫 번째 단계로 사이버언어 폭력을 구분할 수 있는 금지어 사전을 생성한다. 두 번째로 자체적으로 생성한 금지어 사전을 기준으로 학생들이 메신저에서 사용하는 어휘들을 분석하여 금지어(욕설, 비속어, 은어) 등의 사용 정도를 수치화함으로써 학생 개개인의 사이버언어 폭력 지수를 구할 수 있다.
세 번째로 학급 내에서 친구들 사이에 사용하는 어휘를 분석해 학급의 분위기와 학생의 개인 건강상태나 기분 등을 파악할 수 있도록 하였다.
위에서 나타낸 실험과 같이 장동건과 주진모 학생 사이에 장동건 학생이 주진모 학생에게 실험 당일을 기준으로 2회의 대화 요청을 하였고, 기존에 친밀지수에 가산이 되어 장동건과 주진모 학생사이의 친밀도는 누적된 점수 104점을 출력한 것으로 보아 두 학생 사이는 친밀지수가 긍정적임을 출력하였다.
제안 시스템은 첫 번째 단계로 사이버언어 폭력을 구분할 수 있는 금지어 사전을 생성한다. 두 번째로 자체적으로 생성한 금지어 사전을 기준으로 학생들이 메신저에서 사용하는 어휘들을 분석하여 금지어(욕설, 비속어, 은어) 등의 사용 정도를 수치화함으로써 학생 개개인의 사이버언어 폭력 지수를 구할 수 있다.
후속연구
앞서 제시한 실험 결과는 초기 데이터베이스가 없는 상태에서 실험이 수행된 상태이다. 향후 데이터베이스를 보다 축적하고, 이를 바탕으로 학급 단위로 친밀도와 학생의 기분 상태 등을 파악한 것을 기반 데이터로 활용한다면 그 의미성을 찾을 수 있을 것이다.
향후연구로 제안시스템에 대한 사이버폭력 차단 기능과 실시간 어휘 분석의 기능과 온라인 푸시 서비스를 통한 실시간 지도 및 관찰이 가능하도록 추가 연구를 수행하고자 한다.
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.
참고문헌 (12)
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.
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.
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.
Cyber Violence, Report of Korea Internet & Security Agency, 2011.12.
Effects of Cyber Ethics, Report of Kroea Internet & Security Agency, 2013.12.
Trend of cyber violence, Kroea Internet & Security Agency, 2013.12.
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.
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.
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.
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.
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.
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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