• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.223-225
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• 2002

인터넷의 급속한 성장과 함께 E-Mail은 대표적인 통신수단의 하나가 되어버렸다. 편리하다는 점을 이용해서 엄청난 양의 스팸메일이 매일같이 쏟아져 오고 , 그 문제점의 심각성에 정보통신부에서 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률이라는 새로운 법률까지 생겨났다. 본 논문에서는 이 법률에서 요구하는 '광고'라는 문구를 걸러내는 등의 메시지 규칙을 갖는 시스템과 기존의 문서 분류에 널리 쓰이던 나이브 베이지안 분류자(Naive Baesian Classifier)를 결합한 스팸 메일 필터링 시스템(Spam-mail Fitering System)을 제안한다. 제안된 시스템에서는 사용자가 직접 규칙을 작성할 필요없이 학습한 데이터를 갖고 자동으로 스팸메일을 분류할 수가 있다. 들어온 메일은 메시지 규칙 기반 필터가 먼저 적용되고, 메세지 규칙 기반 필터에서 분류되지 않으면 나이브 베이지안 필터에서 분류된다. 실험에서는 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해서 메시지 규칙을 사용한 시스템 및 나이브 베이지만 분류자 시스템과 비교 평가하였다. 또한 임계치를 변경함으로써 제안된 시스템의 성능을 높일 수있도록 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.159-167
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• 2007

본 연구는 D 대학 재학생 482명으로부터 설문조사하여 대학생의 휴대폰을 통해서 수신되는 스팸문자메시지의 정도 그리고 휴대폰 중독정도를 살펴보았다. 대학생들은 하루에 평균 스팸 문자메시지를 1번에서 2번 정도 수신하는 것으로 나타났다. 수신 스팸 메세지 중에서 상품광고에 대한 내용이 가장 많았고, 스팸 메세지는 거의 확인하지 않는 것으로 조사되었다. 휴대폰의 중독에 대해서는 응답자의 평균 중독점수는 100점 만점에 38.73점으로 나타났으며 60점 이상자 수는 47명으로 9.75%에 해당되며, 70점 이상자는 13명으로 2.70%에 해당되는 것으로 나타났다. 또한 학생들은 나이가 적을수록 그리고 기타지역 출신 학생이 중독적 집단에 많이 포함되어 있었고, 2년제 학생이 3년제 학생 보다 더 많은 학생이 중독적 집단에 많이 포함되어 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
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• pp.19-20
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• 2012

소셜 네트웍을 통한 다양한 서비스들은 새로운 비즈니스 모델의 형성이라는 긍정적인 측면이 있는 반면에, 개인정보 누출이나 스팸과 같이 부정적인 측면도 등장하고 있다. 현재 스팸을 차단하기 위해 스팸방지 가이드라인, 스팸 단어 검색에 의한 스팸 메시지 차단 등 많은 방법 및 연구들이 논의되어 왔다. 하지만, 기존의 차수를 활용한 방법은 스팸이 아닌 정점 또한 스팸으로 간주하는 문제점을 가지고 있어 부정확하다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이를 해결하고자 다른 구조적 특성인 순환을 분석하여 스팸들을 차단하는 방법을 제안하고 그 효과를 입증하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제8권4호
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• pp.451-458
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• 2007

본 연구는 링크 유알엘 접속을 통해 스팸메일을 자동으로 차단하는 방법에 관한 것이다. 본 연구의 링크 유알엘 접속을 통한 스팸메일 자동 차단 방법은 다음과 같다. 1. 인터넷을 통해 연결되어 이루어지는 전자메일 시스템(서버)에서 수신되는 전자메일의 메시지 원본에 존재하는 링크 유알엘 정보를 추출하고, 2. 추출된 링크 유알엘 정보에 링크된 웹페이지에 접속을 수행하며, 3. 웹페이지의 컨텐츠 중에 미리 규정된 스팸 키워드가 존재하는 경우에 수신된 전자메일을 스팸메일로 분류하여 차단한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.736-738
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• 2005

오늘날 인터넷 환경의 급속한 발전으로 인하여 이메일을 통한 메시지 교환이 급속히 증가하고 있다. 그러나 이메일의 편리성에도 불구하고 개인이나 회사에서는 스팸 메일로 인한 시간과 비용의 낭비가 크게 증가하고 있다. 이러한 스팸 메일에 대한 문제들을 해결하기 위해서 많은 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 패턴 분류 문제에 있어서 우수한 성능을 보이는 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 정상 메일과 스팸 메일을 분류할 수 있는 최적의 항목을 찾고자 한다. 그 방법으로 Feature Selection 기법을 사용하여 항목을 선별하였으며 이 선별된 항목이 얼마나 정확한 구분력을 가지고 있는지를 나타내고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.219-222
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• 2011

본 논문에서는 스팸 SMS 발신번호와 메시지 텍스트의 특징을 기계학습한 스팸 필터링 시스템을 논한다. 최근 변화하는 스팸SMS에 대한 적응력을 위해서, 각 트레이닝 셋의 수신 텍스트를 음절단위로 분석 할 것을 제안한다. 그리고 기존의 분류기는 성능이 미흡하거나 구현의 복잡성으로 인해 실제로 스펨 필터엔진으로 활용되지 않는 점을 극복하기 위해서 보다 단순한 분류기를 사용한다. 제안하는 시스템은 트레이닝 셋의 발신번호 및 수신 텍스트의 음절단위를 빈도수와 묶어 학습데이터를 구성하고, 테스트 셋을 스팸적 논스팸적으로 분석하여 스팸일 확률을 계산한다. 또한 Naive baysian를 바탕으로 한 경계값 기반 분류기를 통해, 타 분류기에 비해 구현 및 활용면에서 실용성이 높으면서도 성능이 뒤처지지 않는 시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (B)
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• pp.196-199
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• 2008

모바일 단말기의 보급과 무선 네트워크 기술의 발달로 단문 메시지 전달 서비스, 멀티미디어 메시지 전달 서비스는 이미 우리에게 친숙한 서비스다. 그러나 Mark Weiser가 강조했던 기술과 서비스에 의한 사용자의 편의보다는 오히려 불편과 방해가 점점 늘어나고 있다. 적절하지 않은 시간과 장소에서의 원하지 않는 메시지가 스팸 메시지만큼이나 사람을 불편하게 만들고 있기 때문이다. 제안하는 서비스는 기존 메시지 전달 서비스에 'Location' 요소를 추가한 메시지 전달 서비스로서, 사용자 편의 중심의 메시지 전달서비스를 가능하게 해준다. 수신자, 위치, 시간에 기반을 둔 메시지 송수신과 사용자 피드백에 의한 위치목록 구성 등을 특징으로 가지고 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권12B호
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• pp.750-757
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• 2007

본 논문에서는 SIP 기반의 VoIP 망에서 발생할 수 있는 스팸 위협에 대해 분석하고 이를 차단하기 위해 UA와 프락시 서버 간에 인증 및 SDP를 암호화할 수 있는 키 교환 기법을 제안한다. 기존 HTTP 다이제스트 인증은 호 설정 시 마다 사용자 인증을 위해 매 번 challenge 값을 전송해야 하므로 많은 메시지 교환 과정이 요구되고 SDP에 대한 기밀성도 제공하지 않는다. 제안 기법은 본 논문에서 분석한 스팸 위협을 차단하기 위해 등록 과정 에서 세션 마스터 키 및 초기 nonce를 교환하고 이 키를 인증 키 및 암호화 키로 유도해 사용하므로 호 설정 시 challenge 값 전송에 따른 메시지 교환 과정과 S/MIME 또는 TLS 적용 시 발생하는 오버헤드를 줄일 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.568-570
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• 2005

인터넷의 급속한 성장으로 인터넷과 E-mail의 사용자가 증가하게 되면서, E-mail은 많은 사람들이 정보를 주고 받는 대표적인 통신수단의 하나로 자리 잡게 되었다. 그러나, 편리하고 비용이 거의 들지 않기 때문에 개인이나 업체들의 광고 수단으로 악용되고 있으며, 이에 따라 스팸 메일로 인한 시간과 비용의 낭비가 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 메시지 규칙에 기반을 둔 필터링 방식이 아닌 동보 전송 형태의 스팸 메일을 차단할 수 있는 방법을 연구한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.75-87
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• 2007

VoIP 서비스 품질이 개선되고 많은 문제점들이 극복되면서 이에 대한 사용자들의 관심이 높아지고 있다. VoIP는 인스턴트 메시징 서비스 등 사용자들의 편익을 위한 서비스를 제공하고 있지만 비용 및 보안 문제는 사용자들의 이러한 서비스 사용을 주저하게 만들고 있다. 본 논문은 이와 같은 문제 중 하나인 VoIP 스팸 문제를 다루고자 한다. 스팸 콜에서의 음성 메시지 신호 패턴을 고려하여 정상 콜과 Noise가 포함된 정상 콜, 스팸 콜 이 세 가지 음성 모델을 설계하고, 논문에서 제시하는 음성 신호 정보량 기반의 스팸 탐지 알고리즘에 적용해 보았다. 각 모델의 모델링 및 시뮬레이션은 DEVS-$Java^{TM}$를 이용하였다. 본 연구는 스팸 콜 음성 신호를 탐지하기 위한 방법을 제시하고 이를 모델링 및 시뮬레이션 방법론을 통해 검증하는 것에 기여점을 둘 수 있다.