Detailed Information
Cited 0 time in 
Cited 0 time in 
Cited 0 time in
Metadata Downloads
자동화기반의 가짜 뉴스 탐지를 위한 연구 분석
Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 좌희정 | - |
| dc.contributor.author | 오동석 | - |
| dc.contributor.author | 임희석 | - |
| dc.date.accessioned | 2021-09-01T22:55:24Z | - |
| dc.date.available | 2021-09-01T22:55:24Z | - |
| dc.date.created | 2021-06-18 | - |
| dc.date.issued | 2019 | - |
| dc.identifier.issn | 2233-4890 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/69028 | - |
| dc.description.abstract | 가짜 정보를 탐지하기 위한 연구는 2016년 미국 대통령 선거 이후 본격적으로 시작되었다. 정확한 출처를 알 수 없는 정보들이 뉴스 형식으로 생산되고, 이는 자극적이고 흥미로운 소재에 많은 관심을 보이는 대중의 특성에 따라 빠른 속도로 확산되고 있다. 또한, 소셜 네트워크 서비스 등 정보를 전달하기 쉬운 플랫폼의 대중화는 이러한 현상을 더욱 악화시킨다. Poynter는 IFCN(International Fact Checking Network)를 만들어 숙련된 전문가들이 사실 여부를 판단할 수 있는 가이드라인을 제시하고, 팩트 체크 기관을 위한 강령을 제공하고 있다. 하지만 이러한 접근 방법은 하나의 기사에 대한 진위 여부를 검증하기 위해 다수의 전문가 인력이 투입되어야 하므로 시간 및 금전적 비용이 크다. 따라서 지속적으로 증가하는 가짜 뉴스에 효율적으로 대응할 수 있는 자동화된 가짜 뉴스 탐지 기술에 대한 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 최근 딥러닝 기술의 접목으로 인해 빠르게 발전하고 있는 가짜 뉴스 탐지 시스템과 연구들을 정리 및 분석한다. 또한, 많은 연구가 필요한 본 분야에 연구자들이 쉽게 접근할 수 있도록 다양한 형태로 주어지는 학습 말뭉치 및 챌린지들도 정리한다. | - |
| dc.language | Korean | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 한국융합학회 | - |
| dc.title | 자동화기반의 가짜 뉴스 탐지를 위한 연구 분석 | - |
| dc.title.alternative | Research Analysis in Automatic Fake News Detection | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 임희석 | - |
| dc.identifier.doi | 10.15207/JKCS.2019.10.7.015 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 한국융합학회논문지, v.10, no.7, pp.15 - 21 | - |
| dc.relation.isPartOf | 한국융합학회논문지 | - |
| dc.citation.title | 한국융합학회논문지 | - |
| dc.citation.volume | 10 | - |
| dc.citation.number | 7 | - |
| dc.citation.startPage | 15 | - |
| dc.citation.endPage | 21 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.identifier.kciid | ART002488653 | - |
| dc.description.journalClass | 2 | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Fake news | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Fake Information | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Fake News Challenge | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Maching Learning | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Deep Learning | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 가짜 뉴스 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 가짜정보 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 가짜 뉴스 챌린지 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 머신러닝 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 딥러닝 | - |
- Files in This Item
- There are no files associated with this item.
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.