본 논문은 텍스트 정보와 하이퍼링크에 기반한 2단계 지능형 스팸 메일 필터링에 관한 방법을 제시한다. 일반적으로 스팸 메일의 본문에는 텍스트 문장보다는 그림이 더 많이 포함되어 있기 때문에 단어의 블랙리스트와 같은 전형적인 방법으로 스팸 메일을 구분하기에는 많은 어려움이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 스팸 메일에 포함되어 있는 하이퍼링크를 추출하여 해당 웹페이지를 가져온 후, 이를 확장된 형태의 메일 본문이라 간주하여 텍스트 정보를 추출하였다. 또한 스팸 메일을 구분하기 위한 정보를 두 가지로 구분하여 사용하였는데, 메일 송신자의 정보와 확실한 스팸 키워드 리스트를 확실한 정보군으로 구분하여 먼저 적용하고, 이보다 덜 명확한 정보들은 따로 구분하여 속성벡터를 만들어 SVM 알고리즘을 적용하였다. 실험결과 하이퍼링크를 통하여 웹페이지를 가져온 방법이 그냥 원본 메밀만 사용한 방법보다 F-measure 값이 평균 9.4% 의 성능향상을 보였다.
현대에는 인터넷과 휴대폰의 대중화로 인해 일반 국민들도 전자메일 클라이언트를 통해 통신이 매우 자유롭다. 전자메일의 사용은 개인적인 일은 물론 기업 사무, 광고 메일, 뉴스, 광고 메일 등 폭넓게 이용되고 있으나 여러 문제점들이 나타나고 있다. 이제는 전자메일 클라이언트에 자연언어 처리 기술의 고급 기능의 탑재와 컴퓨터 바이러스 혹은 스팸 메일을 방지하는 고기능이 임베디드 되어야 한다. 이 기술을 이용하여 전자메일의 내용에 포함된 작성자의 "즐거움", "성남", "슬픔"등 인간의 감정 표현을 여섯 가지의 감정 속성(전달 내용, 말투 표현, 불쾌 표현, 기쁨 표현, 슬픔 표현, 상대방 입장)으로 자동 매핑 하여 메일 클라이언트의 송신과 수신 프로세서에서 보다 정밀한 사람의 감정을 이해하고자 한다. 본 논문에서는 메일의 송신 전에 문서의 내용 중에 불쾌한 표현이 존재하면 제거하도록 문서 교정을 독려하는 지능적인 전자메일 클라이언트 시스템을 설계하고 구현하였다.
인터넷의 발달과 더불어 매일같이 제공되는 수많은 정보로부터 자신에게 필요한 정보만을 추출하는 데는 많은 시간과 노력이 소요된다. 이러한 정보 가운데 한가지로 메일링 리스트(mailing list)로부터의 전자우편을 들 수 있다. 메일링 리스트의 주된 목적은 정보교류이며 많은 경우 학술적인 자원을 제공하는 URL을 소개하고 있다. 본 논문에서는 사용자를 대행하여 메일링 리스트로부터의 메일을 분석하고 메일내의 URL을 추적하여 사용자의 기호에 맞는 논문과 논문에 관한 정보를 수집하여 개인화 된 학술 DB를 구축해주는 에이전트 시스템을 제안한다. 사용자는 사용자 인터페이스 에이전트를 이용하여 개인가상 도서관의 자료를 열람할 수 있으며 검색, 삭제 등의 작업과 수집된 자료들에 대한 피드백을 줄 수 있다.
개인자료교환의 방법 중 가장 보편화된 것이 이메일임에도 불구하고, 기존의 웹메일이나 클라이언트 프로그램 등의 UA(UserAgent)는 운영자 임의의 고정적인 인터페이스, 서버접속에 의한 메일 데이터 조작 등으로 활용범위를 좁혀놓았다. 이메일 사용에서 한층 더 나아가 사용자가 보다 효과적으로 이메일 정보를 활용하고 재사용이 가능하도록 하는 시스템을 개발하는 것이 필요하다. 이 논문에서는 이메일정보를 SMTP/MIME표준을 XML표준형식으로 변환/저장하여 사용자가 이메일정보를 다양한 어플리케이션에서 황용하고 재 사용한 수 있도록 하였다. 최근 발전하고 있는 XML기술과 ASP기반의 웹 메일을 통하여 기존에 웹메일 사용자들에게 친숙한 인터페이스를 제공하고, 이메일을 XML로 변환하고 변환된 XML문서를 XML을 이용하여 사용자 취향에 맞게 재구성한 수 있게 하였다. DOM API를 사용하여 변환된 XML파일을 조합하고, DB가 없이 파일로 관리하여 개인사용자가 이메일정보를 소장할 수 있게 하는 시스템을 설계 및 구현하였다.
스팸 메일의 비율은 지속적으로 증가하여 최근 전체 이메일의 92.6%가 스팸 메일인 것으로 드러났다. 본 논문에서는 시간의 경과에 따른 사용자의 액션 패턴을 기반으로 사용자의 관심에 따른 가중치를 적용하여 스팸 메일 여부를 가리는 방법을 다룬다. 액션간의 관계와 액션 사이의 시간에 따라 가중치를 차별화함으로써 얼마나 높은 필터링 성능을 보일 수 있는 지, 또한 학습 속도 향상에 얼마나 기여할 수 있는지를 측정할 것이다. 실험에서는 실제 메일 데이터를 이용하여 베이지안 분류자, 가중치가 부여된 베이지안 분류자와 본 논문이 제안하는 시스템의 학습 성능의 향상 속도를 비교할 것이다. 또한 제안된 시스템이 Concept Drift와 적응 학습, 그리고 개인화를 어떻게 다룰 지를 보일 것이다.
많은 네트워크 서비스들 중에 웹 서비스와 더불어 가장 많이 사용하고 있는 전자메일 시스템은 급속한 성장으로 클러스터 기반 환경으로 이용하는 것이 효율적이다. 이런 클러스터 기반의 메일 시스템 중 Earthlink는 부족한 부하관리와 결함허용 능력을 가지고 있고, Porcupine은 지나친 부하균등으로 인한 시스템의 복잡성을 가지고 있다. 이 두 시스템의 균형을 이루게 하고 여기에 웹 인터페이스를 적용한 웹 메일 시스템을 사용하여 사용자 중심의 동작 시나리오를 구성하고 부하관리와 결함허용 능력을 유지하는 구조를 제안하였다. 제안한 클러스터 기반의 메일 시스템에서 특수한 상황으로 발생하는 공지, 전자 잡지 배송 등 내부 전제 사용자나 일부 사용자에 메일을 보내는 상황을 속도와 저장공간 측면에서 효율적으로 적용하는 구조를 제안하였다.
기존의 멀티미디어 메일은 대용량 메일이라 개인 사용자에게 그 부담이 크지 않을 수가 업었다. 이에 인터넷 기반에서 멀티미디어 데이터서버에 대해서 많은 제품뿐만 아니라 서비스에 대한 QoS 만족을 위해 많은 연구실에서 연구해 왔었다. 특히나, VOD 서버나 인터넷방송을 위한 서버의 구축을 위해 많은 연구가 있어왔다. 본 연구는 인터넷기반이 아닌 본 연구실의 프로덕트인 VIP(Visual Interface Player)와 멀티미디어 스트림 엔진인 Essence를 이용한 멀티미디어 동영상 메일 전송 기법과 Essence를 이용한 동영상 멀티미디어 메일을 저장하는데 필요한 Essence내에 데이터베이스를 지원하기 위한 DBMedium 개발과 데이터베이스 라이브러리를 개발하기 위한 일련의 과정을 제안하고 있다.
정보화 시대를 맞이하여 인터넷의 빠른 성장을 이끌고 있는 대표적인 서비스가 바로 E-mail이다. 그만큼 다른 서비스보다 대중적이라 할 수 있다. 그러나 다른 서비스와 마찬가지로 보안상 많은 문제점을 가지고 있다. 첫째로 메일서비스 시스템 자체의 보안상 허점을 이용해서 시스템에 침입, 파괴 활동을 할 수 있으며, 둘째로 메일의 기밀성 및 무결성이 확보되지 않아서 안전한 전달이 이루어질 수 없다. 본 논문에서는 위에서 언급했던 문제점들을 극복할 수 있는 해결책을 침입차단 시스템에서 모색하려 한다. UNIX에서 가장 공통적인 SMTP 서버가 Sendmail이다. Sendmail은 매우 강력하지만 오랫동안 크고 작은 보안 문제를 가지고 있다. 다른 종류의 메일러에는 smail3, MMDF, Z-Mail이 있지만 현재의 Sendmail보다 더 안전하지는 못하다. 본 논문에서 Senmail의 문제점을 알아보고 해결방법을 찾아낸다. 또한 메일의 내용의 기밀성 및 무결성, 송신 부인 방지, 수신 부인 방지를 위한 방법에 대하여 논의해 본다.
인터넷의 발달로 인하여 웹을 통한 문서 송수신이 많아지면서 종래의 인쇄 매체 상에 기술된 문서들은 점차 전자문서화 되기 시작했다. 이러한 문서들을 서로 다른 시스템 사이에서 상호 교환하기 위해서는 사용자가 원하는 논리적 구조를 태그로 구현할 수 있는 정형화된 문서 형태가 필요하다. 또한 이메일을 통한 개인적 정보를 얻고 또한 메일의 양이 갈수록 늘어나는 상황에서 카테고리별 자동 분류를 할 수 있는 에이전트가 현안이 되고 있다. 본 논문에서는 XML 형식의 메일에 XSL 문서를 임베디드하여 보내는 XML 이메일 시스템을 설계하여, 본 시스템을 이용하여 본문 내용을 카테고리별 자동 분류해주는 필터링 에이전트 인터페이스(Filtering Agent Interface)를 제안하고자 한다. XML 메일 서버를 통하여 수신된 메일은 XML과 XSL 형식에 따라 XML 메일 데이터베이스에 따로 저장되기 때문에 분석이 매우 용이하다는 장점을 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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