전자 우편 시스템은 컴퓨터와 네트워크를 이용하는 이용자들이 가장 빈번히 사용하고 있는 서비스 중의 하나로서 그 이용률은 매년 급증하고 있으며 이와 더불어 교류되는 정보에 대한 보호 및 안전성에 대한 요구도 제기되고 있다. 본 고에서는 이러한 전자 우편 시스템에 보호 서비스를 제공하기 위한 여러 제안된 방식들중에 X.400 MHS과 Internet의 PEM(Privacy Enhanced Mail),미국의 SDNS MSP(Message Secure Protocol)에 관하여 각각의 보호 서비스 제공 방식과 보호 서비스의 유형, 범위, 특성들을 논의하며 이들 접근 방식간의 관련성과 차이점들을 분석하고자 한다.
한글 전자 우편 시스템을 설계하고 이를 DECnet에 구현하였다. 기존 전산기망의 우편 시스템이 영문을 기준으로 구성되어 있어 한글 처리에는 부적합하므로 한글 명령의 처리, 한글 지명 (지명) 기능등을 포함시켜 이용자로 하여금 한글의 사용을 쉽게 할 수 있도록 했다 또 여러 가지의 상이한 한글 코오드 문제를 고려하여 우편 전달 구조 자체의 유연성 (flexibility)을 유지하도록 하였다.
본 연구의 목적은 전자우편(e-mail)의 수업적 활용을 위한 지침을 탐색하는데 있으며, 그 탐색은 연구문헌을 분석함으로써 수행되었다. 본 연구는 다음의 결론을 제안한다. 첫째, 교수자는 자신과 학습자들 간의 커뮤니케이션을 증진하기 위하여 효과적으로 전자우편을 사용해야 한다. 커뮤니케이션은 좋은 수업을 위한 본질적 요소이다. 둘째, 교수-학습과정에서 효과적으로 전자우편을 사용하기 위해 이것의 특성을 고려하는 지침들이 활용되어야 한다. 이러한 지침으로 다음을 제안한다: (1) 철자와 문법은 정확해야 하고, (2) 메시지는 간단하고 간결해야 하며, (3) 첫 문장에 요약을 진술해야 하고, (4) 메시지 응답은 신속하게 이루어져야 하며, (5) 메시지 응답은 친절하게 이루어져야 하고, (6) 풍자와 유머를 주의해서 사용해야 한다.
전자우편(email)은 인터넷의 급격한 보급으로 인하여 사용자들이 많이 사용하게 된 통신 메커니즘이다. 그러나 이러한 전자우편의 대중성을 상업적인 목적으로 이용한 스팸메일의 출현으로, 사용자들은 정신적 피해, 업무 방해, 메일서버의 트래픽 과부화로 인한 유지보수 비용 증가와 같은 문제점들을 접하게 되었다. 특히, 최근에는 광고성 이미지들을 첨부하는 등의 새로운 기법이 적용된 스팸메일의 발생으로 기존의 텍스트 기반의 스팸메일 필터링 기법들이 무의미하게 되었으며, 따라서 그로 인한 피해가 증가하는 추세이다. 이러한 이미지 기반의 스팸메일들의 필터링을 위하여 Support Vector Machine과 같은 기계학습 기법을 이용한 기법들이 제안되고 있으나, 여전히 그 성능은 만족스럽지 못하다. 본 논문은 전자우편으로부터 텍스트 및 시각적 의미를 분석하여 전자우편 온톨로지에 기술하고 스팸메일 판단을 위한 의미추론규칙을 적용함으로써 광고성 이미지가 첨부되어 있는 스팸메일을 효과적으로 필터링 하기 위한 시스템을 제안한다.
전자우편과 같이 일정한 질의 형식을 가지고 있는 긴 자연어 질의에 대해서 사용자 질의 단어에 가중치를 부과하는 방법과 질의에 대한 정답을 기존의 질의응답 집합에서 유사한 질의를 검색하여 그 정답을 사용자에게 제공하는 전자우편 질의응답 시스템을 제안한다. 사용자의 긴 자연어 질의가 주어지면 질의의 범주와 문장의 중요도 정보를 이용하여 질의에서 사용된 단어가 주제어로 쓰였을 확률을 계산하고, 계산된 확률에 기반하여 중요도를 할당하는 질의생성 모델을 제안한다. 또한 사용자 질의와 기존에 문의되어진 전자우편 질의의 유사도를 단어의 빈도를 고려한 어휘유사도, 한글 시소러스(Thesaurus)를 이용한 의미유사도와 본 논문에서 제안한 질의생성 모델을 이용한 주제 유사도를 이용하여 계산한다. 실험을 위하여 실세계에서 사용 중인 질의응답 집합을 이용하여 실험을 하였으며 각 유사도 계산 방법의 기여도를 비교 평가하고 제안한 질의생성모델이 성능향상에 미치는 영향을 평가하였다.
인터넷의 급격한 발전과 광범위한 보급에 따라 과거 전화, 서신 또는 직접방문을 통하여 해결하던 고객상담의 상당부분은 인터넷을 이용한 전자우편 및 전자게시판을 이용하는 방향으로 꾸준히 대치되고 있다. 인터넷을 통한 고객과의 접촉방식의 대부분을 차지하는 전자우편과 전자게시판은, 기존의 방식 특히 전화에 비하여 즉각적인 응답을 기대하기가 어렵다는 측면이 고객에게는 가장 큰 불만사항이 되고 있다. 본 논문에서는 문서로 이루어진 전자우편 또는 전자게시판의 고객 상담 내용을 기계학습의 분류기법을 활용하여 담당자를 자동으로 선정함으로써 보다 신속히 고객의 요구에 반응할 수 있는 효과적인 방법을 제안한다. 실제 수집한 다년간의 데이터를 기반으로 다양한 분류기법의 성능을 비교 평가하였으며, 그 결과 k-NN을 이용한 기법이 성능 및 활용도 측면에서 유리함을 보였다 또한, 인터넷을 통한 질문의 경우 상당 수준의 오탈자 및 띄어쓰기 오류를 내포하고 있는데, 바이그램을 이용한 문서처리방법을 이용함으로써 이러한 상황에 효과적으로 대처할 수 있으며, 바이그램으로 문서 처리 시 발생할 수 있는 시스템의 부담을 큰 성능의 저하 없이 최소화하기 위하여 자주 등장한 단어만을 선정하는 방안이 실용성이 있음을 확인하였다.
전자우편은 기존 우편 기능을 대체하는 대표적인 정보 전달 수단으로 자리 잡고 있다. 전자매일 사용자의 증가에 따라 망은 기업들은 전자 메일을 통해 광고를 하게 되었다. 이에 따라 전자매일 사용자들은 인터넷 상에 개인 전자메일 주소가 노출됨으로 많은 스팸메일을 수신하게 되는데, 이것은 전자메일 사용자에게 많은 부담이 되고있다. 본 논문은 전자우편 문서내의 단어들을 대상으로 통계적 방법의 SVM을 이용하여 스팸메일을 필터링 하였으며, 학습 단계에서 단어 자질공간의 축소를 위해 DF값 변화에 따른 학습을 통하여 분류의 성능을 비교하였다. SVM의 성능 평가를 위해 확률적 방법의 나이브 베이지안과 벡터 모텔을 이용한 분류기와 성능을 비교함으로써 SVM 방법이 우수한 성능을 보임을 검증하였다.
우편물류 분야의 전세계 전자태그(RFID) 시스템 시장 규모는 2016년경 25억 유로에 달할 전망이고, 국내외적으로 정부와 민간을 막론하고 RFID 시스템을 적용한 시범사업 및 본 사업이 활발히 진행되고 있다. 그러나 기술 개발 및 비용 관점에서 현재 여전히 넘어야 할 부분이 산적해 있다. 본 고에서는 해외 우편업계에서 진행되고 있는 다양한 사례를 소개하고 현재 RFID 기술적용 수준에 대해서 살펴보고자 한다. 아울러 국내정보통신부 우정사업본부 주관으로 2002년부터 단계적으로 진행되고 있는 RFID 기반실시간 우편물류 시스템 개발 현황을 소개하고 향후 적용 및 개선 방안에 대해서 고찰해 보고자 한다.
우편 물류 환경에 RFID 기술을 도입하는 경우 가장 먼저 기대할 수 있는 효과는 비용절감이다. 두번째는 우편 물류 처리시간의 단축과 이로 인한 우편물 처리 용량의 증대효과이다. 본 고에서는 우편 물류 환경에서 RFID 기술 도입 시 그 시행 착오를 줄이고 보다 효율적인 RFID 기술 도입을 위해 현재의 RFID 기술 수준을 파악하고, 국내외RFID 기술 도입 사례를 제시한다. 이를 위해 현재의 RFID 기술에 대한 국제 표준화 상황과 RFID 기술 상용 제품의 가격과 성능 수준 그리고 RFID 기술 도입 사례 등을 기술한다.
요즘 전자우편(E-mail) 서비스를 사용하게 되면서, 스팸 메일이라고 불리 우는 광고성 메일이 무분별하게 전자우편에 침입하고 있다. 요즘과 같이 정보의 중요성과 개인의 사생활이 강조되는 시점에서 다른 사람이 중간에 메일을 가로채어 읽거나 해킹 하여 전혀 다른 내용으로 바꾸어 배포하거나 바뀐 내용을 전송하거나 과도한 스팸메일 때문에 자신의 메일 계정에 부하가 걸려서 중용한 메일을 못 받게 된다면 보통 심각한 일이 아닐 수 없다. 본 논문에서는 이것을 해결하기 위하여, PGP(Pretty Good Privacy)라는 기술과 문자열 처리를 이용하여 전자우편의 보안성 향상과 문자열 처리를 통해 스팸메일을 줄이는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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