집단지성 기반 소셜 미디어 데이터를 활용한 중앙집중형 자동화 시스템의 한계 보완 연구

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Social media is an environment in which information is rapidly generated and disseminated through user interactions, allowing multiple threats—such as phishing attacks, the spread of misinformation, and distortion of information during disaster situations—to emerge simultaneously. To address these threats, security and public safety domains have primarily relied on centralized automated systems, including rule-based filtering mechanisms, artificial intelligence (AI) models, and dedicated communication networks. However, such systems inherently depend on predefined rules, trained datasets, and fixed decision-making or dissemination structures, which limits their ability to respond effectively to rapidly evolving or non-structured threats. In particular, the social context reflected in how users perceive and react to content is often insufficiently incorporated into automated detection and response processes, constituting a critical limitation of automation-centered approaches.
To address this limitation, this study proposes the structural feasibility of a detection and response framework that complements centralized automated systems by incorporating collective intelligence–based user participation data derived from social media environments. Crowdsourced data—such as user reports, ratings, comments, and reactions—represent experience-based information accumulated through actual usage and have the potential to capture early risk signals and shifts in social perception that automated systems may fail to detect in a timely manner.
This study adopts the principle that user participation data should be utilized not as a substitute for automated decision-making, but as supplementary evidence supporting detection and response judgments. The proposed framework emphasizes reliability by incorporating mechanisms such as user credibility assessment and convergence analysis of multiple user judgments. In addition, to address potential false positives and malicious interference inherent in participatory systems, the framework includes procedures for filtering repetitive reports and anomalous user behaviors. Beyond the detection phase, the framework is designed as a cyclical and staged response process encompassing real-time alerts, temporary access restrictions, information disclosure, and the integration of user feedback.
Rather than implementing an operational system or conducting quantitative performance evaluations, this research adopts a scenario-based analytical approach to examine the applicability and structural validity of the proposed framework across security threat scenarios and public safety and disaster response contexts. Through this analysis, the study demonstrates that centralized automated systems and user participatory mechanisms are not mutually exclusive, but can coexist as complementary components, preserving their respective strengths while collectively enhancing situational awareness and decision-making flexibility.

국문 초록 (Abstract)

소셜 미디어는 사용자 간 상호작용을 통해 정보가 빠르게 생성·확산되는 환경으로, 피싱 공격, 허위 정보 유포, 재난 상황 정보 왜곡과 같은 다양한 위협이 동시에 발생하는 공간이다. 이러한 위협에 대응하기 위해 보안 및 공공 안전 분야에서는 규칙 기반 필터링, 인공지능(AI) 모델, 전용 통신망과 같은 중앙집중형 자동화 시스템이 주요 대응 수단으로 활용되어 왔다. 그러나 이러한 시스템은 사전에 정의된 규칙, 학습된 데이터, 고정된 판단 및 전파 구조에 의존하는 특성으로 인해 급변하는 상황이나 비정형적 위협에 대한 실시간 대응에 한계를 가진다. 특히 실제 사용자들이 콘텐츠를 어떻게 인식하고 반응하는 지와 같은 사회적 맥락 정보가 탐지 및 대응 과정에 충분히 반영되지 못한다는 점은 자동화 중심 대응 체계의 중요한 제약으로 작용한다.
이에 본 논문은 소셜 미디어 환경에서 형성되는 집단지성 기반 사용자 참여 데이터를 활용하여 중앙집중형 자동화 시스템의 한계를 보완할 수 있는 탐지·대응 체계의 구조적 가능성을 제안한다. 사용자 신고, 평가, 댓글, 반응과 같은 크라우드소싱 데이터는 실제 이용 과정에서 축적되는 경험 기반 정보로서, 자동화 시스템이 포착하기 어려운 초기 위험 신호와 사회적 인식 변화를 보다 이른 단계에서 반영할 수 있는 잠재력을 가진다.
본 연구는 사용자 참여 데이터를 탐지 판단을 대체하는 결정 값이 아닌 보조적 근거로 활용하는 것을 전제로 하며, 사용자 신뢰도 검증과 다수 사용자 판단 일치 여부 확인을 통해 탐지 결과의 신뢰성을 확보하는 구조를 중심으로 논의를 전개한다. 또한 사용자 참여 기반 탐지 과정에서 발생할 수 있는 오탐과 악의적 개입을 고려하여, 반복적 신고 및 비정상적 사용자 행위를 필터링하는 절차를 포함한 구조를 제시한다. 제안하는 체계는 탐지 단계에 그치지 않고, 실시간 경보, 일시적 차단, 정보 공개, 사용자 피드백 반영으로 이어지는 단계적·순환적 대응 흐름을 포함하도록 설계된다.
본 연구는 실제 시스템 구현이나 정량적 성능 평가를 수행하기보다는, 보안 위협 및 재난 대응 상황을 가정한 시나리오 기반 분석을 통해 제안 구조의 적용 가능성과 구조적 타당성을 검토한다. 이를 통해 중앙집중형 자동화 시스템과 사용자 참여 기반 체계가 상호 배타적인 관계가 아니라, 각자의 판단 강점을 유지한 채 단계적으로 결합·보완될 수 있는 공존 가능성을 제시하고자 한다.

목차 (Table of Contents)

• 목 차 ⅰ
• 표 목 차 ⅱ
• 그림목차 ⅲ
• Ⅰ. 서 론 01
• 1. 연구 배경 01
• 2. 문제 인식 및 연구 필요성 02
• 3. 연구 범위 및 논문 구성 03
• Ⅱ. 이론적 배경 04
• 1. 중앙집중형 자동화 시스템의 개념과 특징 04
• 2. 보안 영역의 자동화 탐지 체계 05
• 1) 시그니처 기반 탐지 체계 05
• 2) 인공지능(AI) 기반 자동화 탐지 체계 06
• 3. 공공 안전·재난 대응 분야의 중앙집중형 시스템 08
• 1) PS-LTE 기반 재난 안전 통신망 08
• 2) FirstNet 기반 공공 안전 통신 체계 09
• 4. 집단지성 및 사용자 참여 기반 데이터 11
• 1) 집단지성의 개념 11
• 2) 사용자 참여 데이터의 특성 12
• 3) 중앙집중형 자동화 시스템 데이터와 사용자 참여 데이터의 비교 · 13
• 5. 기존 연구 분석 및 본 연구의 차별성 14
• Ⅲ. 연구 방법 16
• 1. 연구 접근 방법 개요 16
• 2. 사용자 참여 데이터 정의 및 활용 범위 설정 17
• 1) 사용자 참여 기반 데이터 수집 범위 및 유형 17
• 2) 데이터 구조화 개념 및 활용 범위 18
• 3. 사용자 참여 데이터 신뢰성 확보 절차 설계 19
• 4. 중앙집중형 자동화 시스템과의 연계 구조 정의 21
• Ⅳ. 보안 영역에서의 집단지성 기반 데이터 활용 방안 22
• 1. 사용자 참여 기반 단계적 대응 체계 및 탐지·대응 프로세스 22
• 2. 보안 위협 유형별 사용자 참여 데이터 활용 시나리오 24
• 1) 피싱(Phishing) 공격 24
• 2) 계정 탈취(Account Takeover) 24
• 3) 금융·사기형 공격 25
• 4) 정보 수집 및 프라이버시 침해 26
• 5) 허위 정보·가짜 뉴스 27
• 3. 보안 영역에서의 데이터 활용 효과 28
• Ⅴ. 공공 안전·재난 대응 분야 적용 가능성 분석 30
• 1. 집단지성 기반 사용자 참여 데이터의 재난 대응 활용 개요 30
• 2. 사회적 반응 데이터와 재난 대응 의사결정 보완 31
• 1) 소셜 미디어 기반 재난 초기 반응 수집 31
• 2) GIS 기반 시각화를 통한 재난 상황 인식 보완 32
• 3) 데이터 기반 의사결정을 통한 자원 배분 최적화 33
• 3. 재난 대응 단계별 사용자 참여 데이터 활용 시나리오 34
• 1) 재난 초기 징후 인지 단계 35
• 2) 경보 발령 및 정보 전달 단계 35
• 3) 현장 정보 공백 발생 상황 36
• 4) 재난 상황 내 허위 정보 확산 36
• 5) 취약 계층 위험 정보 반영 36
• 4. 공공 안전·재난 대응 분야 적용 효과 분석 37
• Ⅵ. 결론 39
• 참 고 문 헌 41
• 영 문 초 록 43
• 감 사 의 글 46