Sae-young Lee

UCC 열풍이 거세지고 있음에도 이에 대한 실증적인 연구가 뒷받침되지 못 하고 있다. 따라서 본 연구는 UCC와 이용자 반응, 즉 댓글을 몇 가지 유목으로 분류하여 탐색적인 연구를 실시하였다. 먼저, UCC는 사용자 창작, 가공, 재창조, 퍼나르기로 제작유형을 구분하였고, 제작목적은 정보제공형, 오락추구형, 상업목적형, 정보오락형으로 구분하였다. 댓글은 반응유형으로서 이성적, 감정적, 비이성적 반응으로 구분하였으며, 반응영역으로는 제작기법, 내용, 출연자, 알 수 없음으로 구분하였다. 연구결과, 사용자 창작 UCC와 오락추구형 UCC가 가장 많은 인기를 얻고 있음을 확인할 수 있었고, 댓글은 내용에 대한 이성적 반응이 가장 많음을 알 수 있었다. 그리고 각 유목에 대해 교차분석을 실시한 결과, 제작 관련 유목(제작 유형 및 목적)과 이용자 반응 관련 유목(이용자 반응유형 및 영역) 간에 유의미한 차이가 있음을 확인하였다. 즉 현재의 UCC는 제작과 이용자 반응에 있어서 뚜렷한 경향을

The electronic voting system, introduced in commercial law, is to promote the competitiveness of the company by providing chances to exercise shareholders' rights, forming a quorum, and guiding overseas shareholders' investment opportunities. However, despite of initial expectation, the system has not been sufficiently used by companies, and problems have emerged due to the electronic voting system introduction. This study reviews the relationship between the electronic voting system and the wri

온라인 반시민성은 온라인 미디어 및 플랫폼을 통한 다양한 상호작용에서 나타나는 반(反)규범적인 언행으로, 특정 개인 및 집단에게 해를 끼칠 수 있는 문제적인 표현, 태도, 그리고 행동이라고 정의할 수 있다. 선행 연구들의 논의를 검토하면 온라인 반시민성은 개인의 인격적 가치에 대한 사회적 평가를 저하시키는 욕설, 비방 등 언어적 표현을 포함하는 ‘무례 차원’, 특정 집단에 대해 적대적이거나 편견적인 태도를 표현하고 증오와 차별을 옹호하는 ‘혐오 차원’, 특정 개인 및 집단을 향해 지속적·반복적으로 적대적 발언과 악의적 행위를 하는 ‘괴롭힘 차원’ 등으로 나눌 수 있다. 기존 연구에서 개별적인 변인으로 탐구되었던 각 차원들이 공통적으로 공격성과 적대성을 포함한다는 것에 기반하여, 본 연구는 이 차원들을 온라인 반시민성이라는 개념으로 통합했으며 이에 대한 측정 척도를 개발하고자 하였다. 본 연구는선행 연구들의 논의를 바탕으로 반시민성을 ‘개인에 대한 무례 차원’, ‘특정 집단에 대한 혐

본 연구는 유튜브 "사이버 렉카" (“사이버 바람잡이”) 영상에 달린 중립 댓글들이 다른 시청자들의 악성 댓글 작성 의도에 미치는 영향력을 살펴보았다. 일반적인 중립적 댓글과는 달리, 사이버 렉카 영상에 달리는 중립 댓글들은 영상 속 정보의 정확성이 확인되지 않았으므로 무조건적 비판이나 지지를 삼갈 것을 다른 시청자들에게 제안하는 특징을 가지고 있다. 이렇듯 논리적 구조와 설득의 형태를 지닌 채 이성적 판단을 제언하는 중립 댓글들이 다른 사람들로 하여금 정보의 정확성 여부를 생각하게끔 만들고, 그 결과 악성 댓글 작성 의도를 낮출 수 있는지에 대해 집중적으로 살펴보았다. 온라인 실험을 실시한 결과 악성 댓글이 다수를 이루는 상황은 부정적 댓글 작성 의도를 높이는 것으로 나타났다. 중립 댓글은 오히려 악성 댓글 작성 의도를 유의하게 높이는 것이 발견되었으며, 중립 댓글이 영상 속 정보의 정확성 부재 여부를 직접적으로 언급할수록, 이러한 중립 댓글의 숫자가 점점 증가할수록 그 영향력은

본 연구는 온라인 기사에 달린 댓글의 속성을 탐구하는 데 목적이 있다. 구체적으로 20대 대통령 선거(이하 대선) 기간 (2021년 11월 1일-2022년 2월 28일) <조선일보>, <동아일보>, <경향신문>, <한겨레>의 보도 기사와 함께 이에 달린 댓글 1만 7234개를 탐구 대상으로 삼고, 기사 특징에 따라 댓글의유형이 달라지는지 연구하였으며 이와 함께 댓글의 속성에도 차이가 있는지 탐구하였다. 기존 연구들의 논의를 바탕으로, 기사의 특징에 대한 분석 유목(예, 헤드라인 특징, 기사 대상, 기사 유형, 기사 장르) 과 댓글의 분석 유목(예, 무례 댓글, 혐오 댓글)을 구성해 휴먼코딩으로 내용분석을 실시하였다. 본 연구는 댓글의 분석 유목을 온라인 미디어를 통한 상호작용에서 나타날 수 있는 반규범적인 언행으로, 특정개인과 집단에게 해를 끼칠 수 있는 문제적인 표현 및 태도의 의미인 반시민성 개념을 바탕으로 구성하였으며, 이에 따라 본 연구는 탐구 대상이 된 댓글을 반시민적 댓글

이 연구는 코로나19 백신 부작용에 관한 보도 프레임 유형(내러티브 vs. 수치) 과 온라인 댓글 유형(반시민 vs. 시민)에 따라 지각된 감정(불안, 분노, 동정) 과 백신 정책에 대한 신뢰도에 차이가 있는지를 조사하였다. 또한 백신 부작용에 관한 보도 프레임 유형과 댓글 유형이 감정과 신뢰도에 상호작용 효과를 보이는지 검증하였다. 이와 함께 코로나19 백신 프레임이 감정과 신뢰도를 매개하여 정책지지에 미치는 영향을 댓글 유형이 조절하는지를 살펴보았다. 연구가설과 연구문제를 검증하기 위해 실험을 진행했다(N = 320). 실험 조건을 보도 프레임 유형과 댓글 유형에 따라 4개(내러티브 프레임*반시민적 댓글, 수치프레임*반시민적 댓글, 내러티브 프레임*시민적 댓글, 수치 프레임*시민적 댓글)로 나누었다. 실험 참여자들은 조건별 실험 자극물을 본 후 주요 변수들을측정하는 문항에 응답하였다. 분석결과, 참여자들은 수치 프레임에 비해 내러티브 프레임에서 불안, 분노, 동정의 감정을 더 높

본 연구는 감정 표현을 포함하는 유튜브 섬네일(thumbnail)과 그 동영상에 달린 댓글의 반시민성 간 관련성을 규명하고자, 2022년 핼러윈에 발생한 이태원 참사 이슈를 대상으로 기계학습 식별과 전통적 내용분석을 융합하여 분석을 진행했다. 분노, 불안, 공포를 포함하는 섬네일이 반시민성 즉, 무례/혐오/비난 표현을 담은 댓글과 관련성이 있는지에 중점을 두고, 이태원 참사 후 100일까지 기간을 정한 후 유튜브 쇼트폼 동영상을 선별하였으며 이에 달린 댓글 중 임의 표집된 3천 개에 대해서는 휴먼 코딩을 수행하고, 댓글 5만 개에 대해서는 개발된 알고리즘을 활용해 식별 분석했다. 분석결과, 분노 감정이 포함된섬네일 동영상의 댓글에서 피해자 비난이 다소 많았지만, 무례, 혐오 표현은 오히려 분노와 불안 표현이섬네일에 없는 경우에 더 발견되었다. 그리고 감정 섬네일과 반시민적 댓글의 관련성은 다소 일관되지않았지만, 조절 효과의 패턴은 분명했다. 섬네일이 인물 중심, 특히 정치인 대상일

모바일 트래픽이 급격히 증가함에 따라 모바일 기기가 끊김 없이 통신하기 위한 이동성 관리 기술로써 DMM (Distributed Mobility Management)이 제안되었다. DMM은 코어 네트워크에서 엣지 네트워크로 이동성 관리를분산하여 낮은 지연으로 안정적인 바인딩 업데이트를 가능하게 한다. 그러나 DMM 시스템에는 여전히 네트워크상의지연 문제와 세션에 대한 보안상의 문제가 존재한다. 본 논문에서는 기존 DMM 시스템에 존재하는 문제점을 지적하고, 이를 해결하기 위해 MN (Mobile Node)이 직접 인증에 참여하여 올바른 상호 인증이 이루어지는 새로운 프로토콜을 제안한다. 또한, 성능 분석을 통해 보안상의 향상뿐만 아니라 성능상의 향상이 존재함을 확인하였다.

코로나 팬데믹과 자국우선주의의 부상에 따라, 제도적·사회적 노력으로 개선되고 있는 듯했던 인종차별주의가 최근 전 세계적으로 악화되는 모습을 보여 우려가 커지고 있다. 기존 관련 연구들은 미디어상에서 특정 인종이 어떻게 묘사되고 있는지에 관한 내용분석을 통해 인종차별주의를 유추하는 방식을 주로 이용했다. 그러나 보다 명확한 탐구를 위해 본 연구는 인종차별주의를 키워드로 언론 보도를 직접적으로 분석하여 미디어에서의 인종차별주의의 개념적 변화와 관점을 파악하고자 했다. 본 논문에서는 2011년부터 2020년까지 미국의 〈뉴욕타임스〉와 영국의 〈가디언〉에서의 인종차별주의 관련 기사들 12,341건을 대상으로 토픽모델링을 실행하여, 언론에서 무엇을 인종차별로 보도하는지 분석 했다. 그 결과, 언론은 ‘사회문화’, ‘형사사법제도’, ‘유럽 및 영국 정치’, ‘미국 정치’, ‘스포츠’, ‘보건 및 코로나’의 총 6개의 토픽을 중심으로 인종차별주의를 보도하고 있음을 알 수 있었다. 일상생활의 분야

뉴스 미디어 시장의 경쟁이 심화되면서, 소비자의 선택적 노출과 확증 편향 경향에 편승한 정파적 언론이 부상하여 뉴스의 객관성 상실에 관한 우려가 커지고 있다. 본 논문에서는 한국의 20대 대통령 선거 기간 동안 발행된 뉴스 기사들에 대해 정량적인 방법으로 접근하여, 동일한 후보자 이슈에 대해 보수와 진보 진영의 언론이 얼마나 다른 2차 속성 의제 설정 전략을 보이는지 분석하고자 했다. 이를 위해 대선 관련 기사 중 후보자 관련 기사에 대해 ccLDA를 실행하였고 2차 속성 의제와 여론의 형성 간의 관계를 파악하기 위하여 의미 네트워크 분석을 실시하였다. ccLDA의 분석 결과, 같은 사건에 대해 언론은 ‘후보자 개인 이슈’와 ‘후보자 가족 이슈’에 대해 서로 다른 2차 의제 설정 전략을 가지고 있었다는 것을 알 수 있었다. 추가적으로 진행된 의미 네트워크 분석에서는 2차 의제 들이 가지는 연결중심성 및 위세중심성이 지지율에 따라 달라졌다는 것이 확인되었다. 본 연구는 대통령 선거 관

개인정보 보호에 관한 우려가 높아짐에 따라 다양한 프라이버시 교육 프로그램들이 진행되고 있지만, 사람들은 자신의 정보가 보호받아야한다는 태도를 보임과 동시에 스스로 개인정보를 온라인에 공개한다. 본 연구는 프라이버시 염려가 프라이버시 보호 행동으로 이어지지 않는 '프라이버시 패러독스'를 설명하는 개념으로 디지털 리터러시에 주목한다. 구체적으로, 인터넷 상에서의 프라이버시 염려와 SNS 계정의 제한된 공개 사이의 관계에 디지털 리터러시가 어떠한 영향을 주며, 그러한 영향이 PC 및 스마트 기기 관련 디지털 리터러시 간에 차이를 보일 것인가에 대해 실증적으로 검증하였다. 분석은 정보통신정책연구원 2021년도 미디어패널데이터를 사용하여 STATA 17.0으로 진행하였다. SNS 이용자 5,222명을 대상으로 회귀분석을 실시한 결과, 프라이버시 염려가 높은 사람일수록 자신의 SNS 계정을 불특정 다수에게 공개하는 행동을 보였다. 또한 디지털 리터러시의 수준에 따라 프라이버시 염려 변수가 프

온라인 포털 플랫폼은 뉴스 기사와 온라인 댓글을 제공하고 있으나, 온라인 댓글의 익명성은 반시민적 표현을 증가시켜 사회적 문제점으로 간주되고 있다. 댓글의 반시민성 검출 연구가 많이 이루어진 국외와 달리, 국내에서는 비시민성을 세분화한 한국어 데이터셋이 구현되지 않아 심도있는 연구가 이루어지지 못하였다. 본 연구에서는 댓글의 반시민성에 대한 라벨링을 총 13가지 항목으로 시행하였으며 반시민적 표현으로 요약하였다. 또한 어텐션 알고리즘을 이중으로 적용하여 임베딩 벡터를 추출하였고 이후 2-d CNN으로 반시민성 항목을 분류하였다. 그 결과, 제안한 알고리즘이 무례한 호칭 및 공격적 어조 등의 반시민성 검출에 유용하다는 것을 보여주었다. 본 연구는 민주적 담론을 저해하는 반시민적 댓글들을 탐지함으로써 건전한 온라인 댓글 문화 형성에 기여할 것으로 기대된다.

안드로이드 마켓을 보면 서드 파티 어플리케이션이 상당한 비중을 차지하는 것을 볼 수 있다. 하지만 이런 서드 파티 어플리케이션의 보안 측면에 대한 연구는 많이 이루어지지 않고 있는 실정이다. 그 중에서도 서드 파티 어플리케이션이 많이 사용되는 것 중 하나가 모바일 VoIP(Voice Over IP) 어플리케이션이다. 모바일 VoIP 어플리케이션 중에서 본 논문은 구글 보이스 서비스를 연동시켜주는 대표적인 3 가지 서드 파티 어플리케이션의 사용자 인증 구조에 대해 알아본다. 그리고 안드로이드 파일 시스템 구조속에서 사용자 계정 정보를 저장하고 있는 파일을 통해 계정 정보를 전달하는 흐름을 파악하고 현재 쓰이고 있는 방법에 대한 취약점을 통해 일어날 수 있는 위험 요소를 알아보고 타원 곡선 디피-헬만 키 교환과 해시 체이닝을 사용해 개선된 인증 메커니즘 방안을 제안한다

코로나 팬데믹과 자국우선주의의 부상에 따라, 제도적·사회적 노력으로 개선되고 있는 듯했던 인종차별주의가 최근 전 세계적으로 악화되는 모습을 보여 우려가 커지고 있다. 기존 관련 연구들은 미디어상에서 특정 인종이 어떻게 묘사되고 있는지에 관한 내용분석을 통해 인종차별주의를 유추하는 방식을 주로 이용했다. 그러나 보다 명확한 탐구를 위해 본 연구는 인종차별주의를 키워드로 언론 보도를 직접적으로 분석하여 미디어에서의 인종차별주의의 개념적 변화와 관점을 파악하고자 했다. 본 논문에서는2011년부터 2020년까지 미국의 <뉴욕타임스>와 영국의 <가디언>에서의 인종차별주의 관련 기사들12,341건을 대상으로 토픽모델링을 실행하여, 언론에서 무엇을 인종차별로 보도하는지 분석 했다. 그결과, 언론은 ‘사회문화’, ‘형사사법제도’, ‘유럽 및 영국 정치’, ‘미국 정치’, ‘스포츠’, ‘보건 및 코로나’의총 6개의 토픽을 중심으로 인종차별주의를 보도하고 있음을 알 수 있었다. 일상생활의 분야에서는

본 연구는 오프라인에서 한 개인의 사회적 적응력 혹은 원만한 상호작용 능력의 지표라 할 수 있는 사회적 기술 (social skills)이 온라인 혐오 행동에 미치는영향력과 그 과정을 조사하였다. 2,000명을 대상으로 수집된 설문 데이터에 기반하여 분석을 실시한 결과, 사회적 기술의 결여는 우울감을 높이거나 타인에대한 공감력을 낮추는 것과 관련이 있었으며, 이는 각각 더욱 빈번한 온라인혐오와 관련이 있었다. 반면 사회적 기술의 결여가 우울감 증가나 공감력 저하로 발현되지 않을 시에는 오히려 온라인 혐오의 저하와 관련이 있는 것을 발견하였다. 이렇듯 서로 방향성이 다른 두 가지 경로의 영향력으로 인해 전체적으로 사회적 기술과 온라인 혐오간 유의한 관계는 발견되지 않았다. 이러한 결과를 바탕으로 사회적 기술이 온라인 혐오를 포함한 다양한 디지털 반시민적 행동에 미치는 영향력에 대한 이론적 함의를 논의하고, 온라인 혐오 예방을 목적으로 하는 보다 효과적인 커뮤니케이션 개입 프로그램의 설