학생들의 관계성 파악을 위한 빅-데이터 분석에 관한 연구 = A study of Big-data analysis for relationship between students

국문 초록 (Abstract)

최근 학교 사이버 폭력 문제가 심각하게 발생하여 문제의 심각성이 날로 급증하고 있다. 그 중에서도 스마트폰을 이용한 사이버 폭력의 심각성이 매우 높아서 사회적으로 큰 문제로 인식되고 있다. 언어적인 사이버폭력은 물리적인 폭력보다 영향 범위가 넓고 지속 시간이 길어서 학생들과 같이 미숙한 존재에게는 그 피해정도가 매우 심각하다. 그러므로 본 논문에서는 학생들이 사용하는 언어와 학급에서의 관계성을 분석해서 학급 내의 친구들 사이에서 발생할 수 있는 사이버폭력의 징후를 사전에 파악한다. 그리고 파악된 사이버폭력의 위험성에 대해서 학부모나 학급 교사, 학교 안전지킴이 등에게 미리 알려주어 사이버폭력 사고를 미연에 방지할 수 있도록 하고자 한다. 이를 위해서 학생들이 사이버 학급에서 사용하는 메신저를 설계 및 구현하고자 한다. 구현한 메신저에서 학생들이 사용한 어휘들을 빅-데이터 분석기법 중에 하나인 텍스트 마이닝을 사용해 금지어 사전을 작성하고, 학생별, 학급별 금지어 사용빈도와 친구관계를 분석할 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recent, cyber violence is increasing in a school and the severity of the problems encountered day by day. In particular, the severity of the cyber force using the smart phone is recognized as a very high and great problems socially. Cyberbullying have long damage degree and a wide range time duration against of existed physical cyber violence. Then student's affects is very seriously. Therefore, we analyzes the relationship and languages in the classroom for students to use to identify signs of cyber violence that may occur between friends in the class. And we support this information to identified parent, classroom teachers and school sheriff for prevent cyberbullying accidents in the school. For this research, we will design and implement a messenger in the cyber classroom. It have many components that are Big-data vocabulary, analyzer, and communication interface. Our proposed messenger can analyze lingual sign and friendship between students using Big-data analysis method such as text mining. It can analysis relationship by per-student, per-classroom.

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