• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.35-39
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• 2009

이메일의 사용증가로 수신 메일을 효율적이면서 정확하게 분류할 필요성이 점차 증가하고 있다. 현재의 이메일 분류는 베이지안, 규칙 기반 등을 이용하여 스팸 메일을 필터링하기 위한 이원 분류가 주를 이루고 있다. 클러스터링을 이용한 다원 분류 방법은 분류의 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 비음수 행렬 분해(NMF, Non-negative Matrix Factrazation)를 기반으로 한 자동 분류 주제 생성 방법과 동적 분류 체계(DCH, Dynamic Category Hierachy) 방법을 결합한 새로운 이메일 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 수신되는 이메일을 자동으로 분류하여 대량의 메일을 효율적으로 관리할 수 있으며, 분류 결과 사용자의 요구사항을 만족하지 못하면 메일을 동적으로 재분류 하여 분류 정확률을 높일 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.471-474
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• 2014

사회공학적 공격이란 인간의 심리를 이용하여 보안 위협 상황을 갖게 하는 공격을 말한다. 그렇기 때문에 사회공학적 공격을 막기 위한 보안 솔루션은 그 한계가 있기 마련이다. 그리하여 본 논문에서는 사회공학적 공격에 대비하는 보안훈련시스템을 제안한다. 스팸 및 피싱 이메일을 수집하여, 시그니처 기반 필터링을 이용하여, 최신의 사회공학적 공격 이메일을 분석한 후, 가상으로 사회공학적 이메일 공격을 실시하여 훈련대상자들이 최신의 사회공학적 공격에 대비하는 능력을 갖추게 하는 보안 훈련 시스템을 설계하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.34-43
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• 2012

두 문자열 간의 유사도를 계산하는 문제는 정보 검색, 오타 교정, 스팸 필터링 등 다양한 분야에 응용될 수 있다. 동적 계획법 기반의 유사도 계산 방법을 통하여 한글 문자열의 유사도 계산을 위해서는 우선 음소간의 유사도에 대한 정의가 필요하다. 그러나 기존의 방법들은 수동적 설정에 의한 유사도 점수를 사용하고 있다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 PAM(Point Accepted Mutation) 행렬과 유사한 확률 모델을 이용하여 변형 단어 집합으로부터 음소 간의 유사도를 자동적으로 계산하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 주어진 변형 단어의 집합 내 유사한 단어 쌍을 찾아 문자열 정렬(Text Alignment)을 수행함으로써 음소 변형 규칙을 도출하고, 이로부터 각 음소 쌍의 상호 변형 빈도에 따른 유사도 점수를 계산한다. 실험 결과 특이도(Specificity) 77.2~80.4% 수준에서 불일치 여부에 따른 단순 점수 부여 방식에 비해서는 10.4~14.1%, 수동으로 음소 간 유사도를 직접 설정하는 방식에 비해서는 8.1~11.8%의 민감도(Sensitivity) 향상이 있음을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제20권3호
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• pp.61-69
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• 2020

스피어피싱 메일 공격은 특정 대상의 정보를 지속적으로 수집하여 이용하므로 지능적이고 새로운 공격 유형인 APT 공격이나 사회공학적 공격의 일환으로 공격 대상에 미치는 영향이 매우 크다. 스피어피싱 메일은 공격 대상, 목적, 수단 등이 스팸메일과 다르므로 보편적인 스팸메일 필터링 서비스 기능으로는 대응에 한계가 있다. 본 논문에서는 상대적으로 보안성이 취약한 중소기업을 대상으로 호스팅 메일 서비스를 제공하는 기업의 메일 보안 기능이 스피어피싱 메일 공격에 대응할 수 있는지를 분석한다. 분석 결과에 따르면, 스피어피싱 메일 공격 방식이 다양해짐에도 불구하고 제공하고 있는 메일 보안 서비스는 스팸메일을 포함한 메일 관리 수준에 머물러 있다고 판단할 수 있다. 분석 결과는 스피어피싱 메일 공격에 대한 체계적이고 효과적인 대응방안 도출을 위한 기초로 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.2301-2308
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• 2013

재활심리분석시스템으로서 웹이 보편적으로 사용되면서 스팸메시지가 급격히 증가하고 있다. 이의 억제를 위한 메시지통제시스템은 기술적이고 경제적 대안으로 필터시스템과 과금 시스템을 사용하고 있으나 차단오류와 과금저항으로 인한 메시지의 수신과 가용성을 제한한다. 이의 해결을 위해서 불법적인 메시지는 억제하지만 송 수신자에게 유익하고 합법적인 메시지가 폐기되고 상실되는 것을 방지할 수 있는 메시지통제시스템의 우회 모델을 제안하고 이를 사용하여 메시지의 유용성과 가용성을 높여줄 수 있는 웹기반의 메시지통제시스템을 구현하여 모델의 실용성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.348-354
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• 2005

전자상거래를 위한 마케팅 수단으로서 전자메일이 보편적으로 사용되면서 스팸메일이 급격히 증가하고 있다. 이의 억제를 위한 전자메일통제시스템은 기술적이고 경제적 대안으로 필터시스템과 과금시스템을 사용하고 있으나 차단오류와 과금저항으로 인한 전자메일의 수신과 가용성을 제한한다. 이의 해결을 위해서 불법적인 전자메일은 억제하지만 송$\cdot$수신자에게 유익하고 합법적인 전자메일이 폐기되고 상실되는 것을 방지할 수 있는 전자메일통제시스템의 우회 모델을 제안하고 이를 사용하여 전자메일의 유용성과 가용성을 높여줄 수 있는 웹기반의 전자메일통제시스템을 구현하여 모델의 실용성을 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제37권5호
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• pp.125-131
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• 2000

본 논문에서는 제한 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 개별 네트워크 상의 사용자가 불법으로 자료를 유출하는 것을 제한하기 위하여 별도의 스마트카드와 전자 우편 게이트웨이를 구축하여 개별 네트워크로부터 발송되는 모든 전자우편은 스마트카드에서 인증절차를 거친 후, 전자 우편 게이트웨이로 보내어지게 된다. 전자우편 게이트웨이에서는 외부 인터넷으로 나가는 전자우편을 선별하여 그것을 방화벽 전자우편 처리 프로그램으로 보내게 되며, 송신 메일 중 첨부된 파일이 있는지를 검사하여 첨부된 파일이 있으면 전자우편 데이터베이스에 기록한다. 이때 기록된 내용과 스마트 카드 인증자료를 이용하여 내부 문건 유출시 증거 자료가 되며, 미연에 유출을 자제 할 수 있게 하는 효과도 얻을 수 있다. 뿐만 아니라 본 시스템에서는 전자 우편 게이트웨이에서 사원별 필터링 환경을 관리하며 스팸 메일을 방지 할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.576-579
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• 2009

인터넷 사용의 보편화로 이메일의 양이 급속히 증가하고 있다. 따라서 수신 메일을 효율적이면서 정확하게 분류할 필요성이 점차 증가하고 있다. 현재의 이메일 분류는 베이지안, 규칙 기반 등을 이용하여 스팸 메일을 필터링하기 위한 이원 분류가 주를 이루고 있다. 클러스터링을 이용한 다원 분류 방법은 분류의 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 주성분 분석(PCA, Principal Component Analysis)을 기반으로 한 자동 카테고리 생성 방법과 동적 분류 체계 방법을 결합한 새로운 자동 이메일 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 수신되는 이메일을 자동으로 분류하여 대량의 메일을 효율적으로 관리할 수 있으며, 메일을 동적으로 재분류 하여 분류 정확률을 높일 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제28권3호
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• pp.407-415
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• 2015

단순 베이즈 분류($Na{\ddot{i}}ve$ Bayes classification)는 출력변수가 주어졌을 때 입력변수들이 조건부 독립이라는 가정에 기반한다. 단순 베이즈 가정은 비현실적이지만 고차원의 확률 추정 문제를 일련의 일차원 확률 추정 문제로 단순화 시킨다는 장점이 있으며, 특히 스팸 메일 필터링, 추천 시스템(recommendation system) 등 방대한 데이터를 다루는 분야야에서 흔히 사용된다. 본 논문에서는 입력변수와 출력변수간의 카이제곱 통계량에 기반한 변수선택법을 제안한다. 이 방법은 단순 베이즈 분류의 장점인 데이터 처리 및 계산의 단순성을 유지하면서도 설명력이 있는 변수를 선택할 수 있으며 SNP(single nucleotide polymorphism)에 의한 질병의 분류 등의 초고차원 혹은 빅데이터에서 유용할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권5호
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• pp.378-385
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• 2010

이메일 사용의 증가로 수신 메일을 효율적이면서 정확하게 분류할 필요성이 점차 늘고 있다. 현재의 이메일 분류는 SVM, 베이지안 분류자, 규칙 기반 분류자 등을 이용하여 스팸 메일을 필터링하기 위한 이원 분류가 주를 이루고 있다. 그러나 이러한 지도 학습 방법들은 적합한 이메일을 인식하기 위하여서 사용자가 규칙이나 색인어 목록을 작성해야 한다. 비지도 학습 방법으로 군집을 이용한 다원 분류 방법은 메일의 분류 주제를 설정해주어야 한다. 본 논문에서는 비음수 행렬 분해(NMF, Non-negative Matrix Factorization)를 기반으로 한 자동 분류 주제 생성 방법과, 동적 분류 체계(DCH, Dynamic Category Hierarchy) 방법을 이용한 분류 주제 내에 이메일을 재구성하는 방법을 결합한 새로운 이메일 다원 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 수신되는 이메일을 자동으로 다원 분류하여 대량의 메일을 효율적으로 관리할 수 있으며, 사용자가 분류 결과를 만족하지 못하면 분류 주제 내의 이메일을 동적으로 재구성하여 분류의 정확률을 높인다.