• 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.

• 정보관리학회지
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• 제26권1호
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• pp.125-145
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• 2009

오늘날 이메일은 사회적으로 널리 사용되는 보편적인 통신수단이 되었다. 공공기관에서 기관 내 의견 교환은 물론 외국과의 교류와 통상문제, 타 기관이나 기업, 단체 등과의 관계에서 중요한 통신 수단으로 쓰이고 있다. 또한 전자 정부를 지향하는 추세에서 이메일은 국민과 접촉하는 일차적인 수단이 되고 있다. 그러나 우리나라는 아직 이메일을 공식적인 기록으로 인정하고 있지 않고 이메일 관리를 위한 어떤 지침도 제공하고 있지 않다. 이메일은 전자 기록의 한 형태이며 공공 업무를 위해 사용되었다면 기록으로서 획득되고 관리되어야 하고, 획득 관리하기 위해서는 필요한 메타데이터 요소를 규정하는 것이 필수적이다. 따라서 본고의 최종적인 목적은 이메일 기록의 획득 시 확보해야할 메타데이터 요소를 제안함으로써 우리나라 이메일 기록관리의 기초를 제공하는데 있다.

• 경영정보학연구
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• 제11권1호
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• pp.49-67
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• 2009

이메일은 다른 커뮤니케이션 채널에 비해서 비용이 저렴하며 고객에게 신속하게 접근할 수 있으며 고객과의 쌍방향 커뮤니케이션을 가능하게 하기 때문에 기존 고객 유지와 신규고객 확보 및 신상품 홍보 그리고 판촉활동에 활용되고 있다. 본 연구에서는 실증적 사례로 국내 A은행에서 신용카드 회원을 대상으로 실행하였던 이메일 마케팅 결과를 분석하여 이메일 개봉률, 반응률 및 이메일 마케팅별 순증 이용금액을 분석하였으며 특정 이메일 마케팅을 선정하여 프로모션 대상 회원과 반응회원의 특성을 살펴보았다. 효과 캠페인 및 비효과 캠페인 대상회원의 특성을 비교하여 분석한 결과 효과 캠페인과 비효과 캠페인간의 유사성과 차이점을 도출할 수 있었다. 이메일 개봉 및 미 개봉회원 분석에서 효과 캠페인은 여성의 개봉률이 상대적으로 높았고, 비효과 캠페인에서는 남성의 개봉률이 높았다. 연령 또한 효과 캠페인은 30대의 개봉률이 낮았으나, 비효과 캠페인에서는 $20{\sim}30$대의 개봉률이 높았다. 반응 및 미반응회원 분석에서는 남성의 반응률이 효과 및 비효과 캠페인 모두 높게 나타났고, 30대의 반응률이 높고 20대의 반응률이 낮은 점도 유사하게 나타났다. 직업의 경우 효과 캠페인은 주부, 기타 소득자 및 금융거래자의 비중이 높았으나, 비효과 캠페인은 급여생활자(중소기업 등)의 반응률이 높았고 주부는 동일하게 높았다. 이메일 마케팅에 대한 주부의 반응도에 대해서는 향후 추가 연구가 진행되어야 한다고 판단된다. 종합적으로, 효과 캠페인을 비효과 캠페인과 비교할 때 타겟고객으로부터 높은 개봉률 및 반응률을 이끌어 냈고, 신용카드 매출액 증대를 많이 하였기 때문에, 이메일 마케팅의 목적달성에 있어서 비교 우위에 있었는데 추후 동 효과 캠페인시 반응한 회원의 특성을 토대로 한 타겟마케팅을 실시하여 반응률에서 유의미한 차이 발생을 심층 분석할 필요가 있다. 끝으로, 실증적 사례를 토대로 이메일 채널의 효과 제고방안을 제시하였다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2003년도 춘계학술대회 모바일 비즈니스 이노베이션
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• pp.61-61
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• 2003

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.50-57
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• 2006

대표적인 개인용 단말기인 휴대폰은 하드웨어의 독립성을 확보할 수 있는 WIPI라는 새로운 플랫폼으로 표준화되고 있어 응용 개발의 가속도를 더하고 있다. 본 논문에서는 이메일과 아바타를 접목시켜 사용자가 이메일을 보내고 받는데 있어서 아바타를 통해 자신을 나타내 보일 수 있도록 WIPI 기반으로 구현하였고, 또한 일반적인 이메일 응용 프로그램들이 이메일과 일정 관리 프로그램을 같이 가지고 있듯이, 본 논문에서도 일정 관리 프로그램을 이메일과 통합하여 쓸 수 있도록 구현하였다. 이 구현 프로그램의 유용성을 더하기 위해, 일정을 통보하기 위한 방법으로 SMS 문자 서비스를 이용하였고, 휴대폰에서 입력한 일정을 PC 기반의 Microsoft Outlook의 일정과 동기화 할 수 있도록 개발하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.97-104
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• 2003

개인을 고객으로 하는 각종 포탈 사이트들이 많이 생성됨에 따라 고객 개인을 위한 고객화된 정보가 매우 중요한 하나의 컨텐츠로 자용하고 있다. 하지만, 현재 국내외 전자상거래를 주목적으로 하는 포탈 사이트의 시스템들은 고객에 관한 정보를 단순한 개인 프로파일로 활용하고 있을 뿐 고객 정보를 이용하여 더 많은 개인화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개댈 고객에게 개인화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 호객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 개인화 메일 자동 생성 에이전트 시스템을 개발하고자 함이 본 논문의 목적이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.439-441
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• 2004

이메일 사용이 보편화됨에 따라 점차 수신되는 메일의 량이 증가하고 있다. 이러한 메일 량의 증가는 사용자로 하여금 이메일을 좀더 효율적으로 분류할 수 있는 방법을 필요하게 한다. 그러나 현재의 이메일 분류는 규칙기반, 베이시안, SVM 등을 이용하여 스팸메일을 필터링 하는 이원분류가 주로 연구되고 있다. 이외에도 다원분류에 대한 연구로는 클러스터링을 이용한 방법이 있으나, 이는 단순히 유사도에 의해 메일을 묶는 수준에 그치고 있다. 본 논문에서는 벡터모델의 유사도를 기반으로 한 분류 주제 자동 생성 알고리즘과 동적분류체계 방법을 결합하여 새로운 이메일 자동 다원분류 방법을 제안했다. 본 논문에서 제안한 방법은 이메일을 자동으로 분류하여, 분류된 결과를 색인검색과 디렉토리 검색 방법을 지원하며 대량의 메일도 효율적으로 관리할 수 있다. 또한 메시지를 동적으로 재분류 할 수 있게 함으로써 디렉토리 검색시 재현율을 높였다.

• 융합보안논문지
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• 제8권4호
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• pp.183-189
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• 2008

이메일은 언제 어디서나 실시간으로 전송될 수 있는 이점으로 인하여 그 역할이 증대되어 왔다. 하지만, 오늘날 이메일 보안 위협은 점차 지능적으로 특정 기관에 대한 공격으로 변화되고 있다. 이러한 상황에서 위협 대응에는 많은 한계가 있다. 따라서 이메일의 개념을 파악하고, 나날이 변화하는 정보기술 환경 변화속에서 발전되는 차세대 이메일 서비스 체게를 정립하고자 한다. 이를 토대로 이메일 환경에 대한 악의적 공격기술인 악성코드, 사회공학기법을 이용한 해킹 공격, 하이브리드 웜, 바이러스, 중요 메시지 갈취, 비인가된 계정 접근 등에 대한 정보를 수집하여, 공격 양상 변화 과정 파악 및 분류 체계를 정립하고 향후 변화 방향을 분석한다.

• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.94-96
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• 2003

급속도로 발전하는 인터넷의 발달로 인한 정보의 과부하와 이메일의 급증은 이젠 모든 네티즌들이 겪는 불편함이 아닐 수 없다. 본 논문에서는 이런 이메일 관리를 사용자가 효율적으로 할 수 있도록 추천 에이전트(Recommendation Agent)를 제안하고자 한다. 추천 에이전트 시스템에서는 이메일의 자동 분류에서 가장 핵심인 정확도(Accuracy)를 개선시키기 위해 최종 결정을 사용자가 하는 방식으로 접근하였으며, 또한 절기에 이용되는 학습 및 분류 알고리즘을 동적 임계치를 적용한 베이지안 학습 알고리즘을 이용하여 알고리즘적 방법도 병행하였다. 새로운 메일이 도착했을 때 최적의 분류를 할 수 있도록 메일 카테고리를 추천하는 시스템이다. 또한 사용자 편의를 위하여 필요없는 메일이나 스팸으로 간주되는 메일은 자동 삭제하는 기능을 추가하였다.