표제지
목차
국문초록 8
ABSTRACT 10
제1장 서론 12
1.1. 연구배경 및 목적 12
1.2. 연구방법 14
제2장 관련 연구 16
2.1. 기계학습 16
2.2. 나이브 베이즈 분류기 18
2.3. 서포트 벡터 머신 21
2.4. 인공신경망 23
2.5. 악성댓글 탐지를 위한 기존 연구 25
제3장 악성댓글 탐지 기법 26
3.1. 악성댓글 탐지 학습 과정 26
3.2. 한글 정규화 과정 28
3.3. 인공신경망 모델 31
제4장 실험 및 검증 33
4.1. 실험 설계 33
4.2. 실험 결과 36
제5장 결론 38
참고문헌 39
[표 1-1] 인터넷 이용율 변화 12
[표 1-2] 사이버범죄 통계 변화 13
[표 2-1] Confusion Matrix 17
[표 2-2] 대표적인 지도 학습과 비 지도학습 알고리즘 18
[표 2-3] 학습 벡터 예시 21
[표 3-1] 한글 변이가 빈번한 유형 예시 28
[표 3-2] 변형 단어 복원 예시 29
[표 3-3] 악성지수 사전 예시 30
[표 4-1] 수집한 데이터 예시 33
[표 4-2] 실험1 결과 36
[표 4-3] 실험2 결과 36
[표 4-4] 실험3 결과 37
[그림 1-1] 사이버폭력 가해 유형 14
[그림 2-1] SVM의 범주 분류 23
[그림 2-2] 뉴런 개념도 24
[그림 3-1] 제안하는 기법 단계 27
[그림 3-2] 인공신경망 모델 32
[그림 4-1] 실험 과정 35