[논문]음란 사이트 탐지 시스템의 설계 및 구현

최상필; 김병만; 이숙희; 김주연; 김경호

문제 정의

본 논문에서는 사용자로부터 관심 웹 페이지를 제시받아 퍼지 주론 을 이 용한 사용자 관심정 보를 구함으로써 효율적 인 음란 사이트 겁색 시스템을 설계하였다. 음란 사이트는 물론 다른 응용에도 사용가능하며, 실험결과 효욜적으로 음란 사이트가 판별되는 것이 검증되었다.

제안 방법

일반적으노 징보검색에서는 용어의 중요성을 평가하기 위하여 역문헌빈左수(Inverse D<x: ument Frequency)를 자주 사용하나, IDF 는 겁색 대상이 되 W 문서 전체에 대한 싱보를 이용 할 수 있을 경우에만 사용될 수 있으며, 헌재의 웹 환경에서는- 사용할 수가 없나. 二러므루, 본 논문에서는 기존의 건색 에진에 일반용어를 이용하여 질의를 할 경우 중요용어와 비由하여 많은 문서들이 검색된다는 점에 착안하여 일반 용어를 판별하였匸" Altavista^ 삭 용어에 대한 질의를 수행하고, .가장 낞은 문서를 검색한 용어 10개몸 선택하여 펑간 검색 문서 수(AV)블 산씽하며, (식 i)윰 이용하여 丐지 추론에 이용함 수 있는 싱卄화된 NHI를 산성하였다.
사용자가 음란 사이트 URL을 질의어记 제출하면., 사용자가 지정한 웹 문서에서 어휘분석과 스테밍(불용어 제거)을 거쳐 사용자의 관심 성보를 나타내는 용어들이 추출된匸卜 추출된 용어들이 사용자가 지정한 웹 문서들에서 차지하는 중요도를 산정하기 위하여, 지정된 전체 웹 문서 들에서 웸 태二와 불용어를 제외한 모든 용어들을 추출하고, 용어 발생 수(Term Frequency), 해당 용어가 발생한 문서 수(Document Frequency), 기존의 검색엔진에 해당 용어를 질의어로 사용하여 검색할 경우 검색되는 문서의 수(Heuristic Information)등의 정보를 얻어 퍼지 추론에 적용한다. 이때, 각 용어의 HI 정보를 획득하는데 소요되 는 시간을 최소화하기 위하여 획득한 HI정보는 DB(DataHase)에 저장 된다.
计칙 은 용어의 중요도에 따라 6단계의 소속 함수로 구분할 수 있으며, Z 소속함수 결과를 갖는 计칙이 4새, S는 5개, M은 2새, L은 3새, X 는 3개, XX는 1개의 추론 衬칙이 있다. 计칙에서h 용어가 득정 문서에서만 발생하고($, 평간 발생 빈도 수가 석으며(S) 일반용어의 가능성이 클 경우(京 이러한 용어는 사용자 관심을 나다내上 용어로서上 의미가 선혀 없기 때든-에 Z 소속 함수를 가시도록 하였으며, 많은 웹 문시에서 발생하卫(L), 평간 발생 빈도 수가 높으며(L) 잎나용어일 가능성이 클 경우 (S) 에는 중요두를 걸싱하기 어법기 때문에 S 소속 항 수를 가지도록 하였다. 또한, 많은 웹 든-서에서 출현하고(L), 평간 빈 도 수가 눈으펴(L) 중요용어일「사능싱이 클 경우(L) 사용자의 관심을 나다네上 용어일 가능성이 배우 現으므오 XX의 소속 함수를 가지도 耳 하였다
二러므루, 본 논문에서는 기존의 건색 에진에 일반용어를 이용하여 질의를 할 경우 중요용어와 비由하여 많은 문서들이 검색된다는 점에 착안하여 일반 용어를 판별하였匸" Altavista^ 삭 용어에 대한 질의를 수행하고, .가장 낞은 문서를 검색한 용어 10개몸 선택하여 펑간 검색 문서 수(AV)블 산씽하며, (식 i)윰 이용하여 丐지 추론에 이용함 수 있는 싱卄화된 NHI를 산성하였다.
본 논문에서는 사용자로부터 “xxx”, ”sex”같은 음란 관련 용어가 아니랴 음란 사이트의 URL을 입력받아, 질의된 웹 문서들에서 용어가 차지하는 중요도를 퍼지 추문을 이용하여 산정하고, 용어의 중요도를 이뵹하여 문서를 긴색함으로서 음.란, 비음란 사이트를 T분할 수 있壬- 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 사용자로부터 “xxx”, ”sex”같은 음란 관련 용어가 아니랴 음란 사이트의 URL을 입력받아, 질의된 웹 문서들에서 용어가 차지하는 중요도를 퍼지 추문을 이용하여 산정하고, 용어의 중요도를 이뵹하여 문서를 긴색함으로서 음.란, 비음란 사이트를 T분할 수 있壬- 시스템을 제안한다.
음란 사이트는 물론 다른 응용에도 사용가능하며, 실험결과 효욜적으로 음란 사이트가 판별되는 것이 검증되었다. 본 연구에서는 퍼지 추론을 이용한 용어의 중요도 산정에 용어의 발생 빈도수와 DF만을 고려하였다. 앞으로, 문서 내에서 용어의 발생 위치에 대한 정보를 파악하여 제목이나 강조에 포함된 용어에 대해 높은 가중치를 주는 방법에 관한 연구와, 시스템을 통하여 구죽되는 URL 데이터베이스 정보를 기반으로 학습 기능을 첨가함으로써 보다 정확도가 높은 사용자 관심정보 주출에 대한 연구가 필요하다, 또한 음란 사이트의 경우 이미지의 비중이 많이 차지하므로 이미지 특징 추출방법에 대한 연구가 필요하다.

대상 데이터

사용자는 음란 사이트의 URL을 질의어로 입력한다. 본 논문에서는 시스템의 성확성과 사용자의 편리성을 고려하여 입력되는 사이트의 수름 3 - 7새로 세한하였다.
본 논문에서는 실험을 위하여 표 1과 같이 4개의 URL을 사용하였으며, 표 2에서는 지정된 웹 문서에서 발생하는 용어들 중 중요도가 가장 높은 상위 50개의 용어들을 보여쭈고 있다. 또한.

이론/모형

N丁F 입력 변수는 사용자가 지정한 웹 문서들에서 용어의 평간 밤 생 빈도수(TF)를 정자화한 것으로, 특성 용어의 상대적인 중요두를 평가하기 위하여 사용하였다. (식 3}에서二 0.

성능/효과

본 논문에서는 사용자로부터 관심 웹 페이지를 제시받아 퍼지 주론 을 이 용한 사용자 관심정 보를 구함으로써 효율적 인 음란 사이트 겁색 시스템을 설계하였다. 음란 사이트는 물론 다른 응용에도 사용가능하며, 실험결과 효욜적으로 음란 사이트가 판별되는 것이 검증되었다. 본 연구에서는 퍼지 추론을 이용한 용어의 중요도 산정에 용어의 발생 빈도수와 DF만을 고려하였다.

후속연구

본 연구에서는 퍼지 추론을 이용한 용어의 중요도 산정에 용어의 발생 빈도수와 DF만을 고려하였다. 앞으로, 문서 내에서 용어의 발생 위치에 대한 정보를 파악하여 제목이나 강조에 포함된 용어에 대해 높은 가중치를 주는 방법에 관한 연구와, 시스템을 통하여 구죽되는 URL 데이터베이스 정보를 기반으로 학습 기능을 첨가함으로써 보다 정확도가 높은 사용자 관심정보 주출에 대한 연구가 필요하다, 또한 음란 사이트의 경우 이미지의 비중이 많이 차지하므로 이미지 특징 추출방법에 대한 연구가 필요하다.

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