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연합인증

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딥러닝과 인간 요소 기반의 설명할 수 있는 가짜뉴스 탐지 기술 개발 및 적용
Development and Application of Explainable Detection of Fake News using Deep Learning and Human Factors 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 아주대학교
Ajou University
연구책임자 한경식
참여연구자 이동원
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2021-02
과제시작연도 2020
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202100008639
과제고유번호 1711103137
사업명 글로벌핵심인재양성지원(R&D)
DB 구축일자 2021-09-18
키워드 딥러닝.인공지능.가짜뉴스.정보신뢰도.인지심리.인문사회·과학기술융합.HCI.SNS.

초록

□ 과제목표
◦ 최종목표: 인간의 뉴스 소비 관련 인지 요소와 딥러닝 기반의 가짜뉴스 식별 지원 프레임워크 구축 및 적용
- 세부목표 #1: 인지과학, 의사결정 이론 기반 인간의 가짜뉴스 판단 기준 요소 파악 및 정량화
- 세부목표 #2: 가짜뉴스 관련 대규모 SNS 데이터 확보 및 활용
- 세부목표 #3: 가짜뉴스 전파 핵심 요소인 에코 챔버 현상 교육 위한 게임 개발 및 영향력 검증
- 세부목표 #4: 딥러닝을 활용한 가짜뉴스의 데이터 생성 및 탐지 모델 개발
- 세부목표 #5: 딥러닝 기반의 가

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 최종보고서 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 과제 요약문 ... 4
  • 과제 실적 요약 ... 5
  • Ⅰ. 과제 추진 배경 및 내용 ... 7
  • 1. 추진 배경 ... 7
  • 2. 과제 수행 개요 ... 17
  • 3. 추진전략 및 일정 ... 19
  • 4. 과제 수행 결과 ... 22
  • Ⅲ. 계획대비 실적 및 주요성과 ... 30
  • 1. 연차별 성과지표 총괄표 ... 30
  • 2. 연차별 주요성과 ... 31
  • 3. 장비·기자재 취득목록 ... 37
  • 4. 목표 미달성시 원인(사유) 및 차후대책(후속연구의 필요성) ... 37
  • Ⅳ. 기대효과 ... 38
  • 1. 협력연구 기대 효과 ... 38
  • 2. 연구성과 활용 방안 ... 38
  • 3. 파견에 따른 글로벌 인재양성 효과 ... 39
  • 4. 후속 연구계획 및 성과관리 방안 ... 39
  • 5. 파견인력 등 진로 추적 등 사후관리 ... 39
  • Ⅴ. 예산집행실적 ... 41
  • 1. 연차별 예산 총괄표 ... 41
  • 2. 비목/세목별 예산 집행실적 ... 41
  • 3. 파견인력 지원비 ... 41
  • 부 록 ... 42
  • 끝페이지 ... 87

표/그림 (11)

참고문헌 (25)

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