인터넷 사용자가 급증히 증가함에 따라 인터넷을 통한 멀티미디어 서비스에 관심이 집중되고 있다. 인터넷을 통한 화상회의나 인터넷 폰, 음성 메일 등이 그 대표적인 예이다. 그 중에서도 대부분의 사람들은 전자 메일을 통해 정보를 공유한다. 현재 대부분의 메일 Agent 프로그램들은 음성 메일을 보낼 수 없으며, 또한 웹을 기반으로 구축된 메일 시스템도 그러하다. 본 논문에서는 Web을 기반으로 하여 음성 메일을 전송하는 시스템을 설계하였다. 현재 웹 응용 시스템을 구축하는 핵심 기술로서 부상하고 있는 서블릿을 사용하여 사용자를 대신해 메일을 전송하는 Mail Agent를 구현하였다. 실시간의 음성처리가 필요하므로 이를 위해 RIP를 사용하였으며, 사용자의 음성을 Capture하고 RIP를 통해 Mail Agent로 보내기 위해 애플릿을 사용하였다. 본 시스템의 모든 컴포넌트들을 자바로 구현함으로써 최대한의 이식성을 얻을 수 있었다.
인터넷 사용 증가와 함께 질의 메일의 사용이 증가함에 따라 인터넷 사이트 운영자는 이용자가 질문을 하기 전에 먼저 FAQ나 Q&A를 먼저 확인하기를 바라고 있으나 사용자는 간단히 질의 메일을 보냄으로써 답을 손쉽게 얻으려고 한다. 이에 따라 질의 메일 증가는 상담자에게 많은 시간과 비용을 투자하도록 하고 있다. 본 연구는 질의 메일을 자동으로 분류함으로써 담당자가 메일을 효과적으로 처리하도록 하기 위한 방법에 관한 연구이다. 본 연구의 타당성을 검증하기 위하여 현재 한국통신(주) 코넷에서 받은 질의 메일을 실험 데이터로 사용하였다. 14개의 질의 메일 부류에 대해 210개의 학습 데이터와 280개의 테스트 데이터 등 모두 490개의 데이터를 이용하여 실험을 수행한 결과 신속한 답장을 바라는 사용자의 요구에 부응함을 알 수 있었다.
현재 전자우편은 정보통신 사회의 중요한 의사소통 수단이 되고 있으나, 스팸 메일의 증가로 인해 각종 사회 문제를 발생시키고 있다. 스팸 차단을 위해 관련 기관 및 기업이 다양한 형태의 스팸 차단 기술을 개발하고 있으나, 다양한 스팸 유형에 따른 대응이 각각 이루어져야 하므로 많은 처리 비용과 시스템의 복잡도가 가중되고 있다. 그리고 스팸 차단 기술 적용 시, 스팸 방지 필터의 적용 순서에 따라 차단 오인율(False-Positive Error)이 달라져 이용 신뢰도에 큰 영향을 끼친다. 본 논문에서는 스팸 차단 필터의 이용 신뢰도를 향상시키기 위해, Privacy 정보 기반의 False-Positive 메일 복구 기법을 제안 및 구현하였다. 구현된 프로토 타입을 통해 False-Positive 메일 복구 과정을 검증하고, 처리 결과를 분석 및 요약한다.
개인 통신 방법의 수단으로 전자 메일이 널리 사용되고 있으나, 업무에 직접 관련이 없는 쓸모없는 상업용 메일도 대량으로 유포되고 있다. 본 연구에서는 사용자가 작성한 프로파일을 이용하여 메일을 자동으로 그룹핑(grouping) 하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 연구 방법은 단어의 빈도수만을 이용하는 단일 속성을 이용하므로 높은 정확률을 얻을 수 없었다. 그러나 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 사용자의 폴더에 수신된 메일의 분류 체계에서 추출된 사용자 프로파일을 이용하여 그룹핑 되는 메일의 정확률을 높이고자 한다. 본 논문에서 적극적으로 이용하는 정보는 다중 속성(송신처, 문서의 주제, 문서의 유형 정보, 시간제한 표현의 어구 등) 값이다. 사용자의 프로파일을 이용함으로써 새로 도착한 메일이 사용자에게 중요한가 혹은 중요하지 않은가의 자동 판단이 가능하도록 시스템을 설계하였다. 학습 데이터를 네 가지 형태로 나누어 실험한 결과 Rocchio와 Widrow-Hoff의 상관계수가 각각 0.40과 0.43인 것 보다 본 논문의 방법이 0.52로 보다 높은 상관계수를 나타내 빈도수만을 이용하는 기존의 연구보다 정확한 방법임을 알 수 있었다.
기존의 메일방식은 수신자사서함 기반의 구조적 특성으로 인해 스팸메일이 남발되고 송신자가 수신자사서함에 접근할 수 없어 발송된 메일을 수신자가 있었는지의 여부를 확인하기가 어렵다. 본 논문에서는 기존 메일방식의 구조적 문제점을 개선하기 위해 송신자가 발송한 메일을 송신측 메일서버내 송신자사서함에 보관하는 송신자사서함 기반의 메일방식을 연구하고 이의 성능을 평가하였다. 새로운 메일방식에서는 메일 원본이 수신자가 읽어갈 때까지 송신자사서함에 보관되므로 기존 수신자가 겪었던 사서함 관리와 스팸메일 삭제 등의 부담을 송신자가 떠 안게 되고, 송신자가 자신의 메일을 수신자가 메일을 읽어갔는지의 여부를 자신의 송신자사서함 상태를 확인함으로써 수신자의 의도와 상관없이 쉽게 알 수 있다. 성능평가 결과 스팸메일의 비율이 90%이고, 다중메일의 비율이 80% 일 경우 사서함 공간은 75%, 메일 트래픽은 90% 절감되는 효과를 보였다.
현재 우리가 인터넷에서 널리 사용하고 있는 인터넷 전자메일의 주소는 보통 영문자와 숫자의 조합으로 사용하고 있다. 이러한 전자메일 주소를 2003년에 IDNA에서 전자메일 주소의 domain-part에는 영문자, 숫자, '-' 이외에 다국어를 지원하도록 국제 표준음 마련하여 한글 사용이 가능하지만, local-part에는 아직 다국어 즉, 한글을 지원하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 기존의 전자메일 주소의 local-part와 domain-part에서 한글 주소 사용이 가능하도록 다국어를 지원할 수 있는 메일 시스템의 모델을 제안하며, IETF EAI 표준음 따르는 메일 시스템 모델의 구성과 동작 원리를 제안한다.
인터넷의 확산과 더불어 전자 우편의 사용이 크게 늘면서 스팸메일의 심각성이 대두되고 있다. 현재 스팸메일을 막기 위한 여러 가지 기법이 제안되고 있으나, 대부분의 방법이 메일 서버내의 정책에 따른 메일 필터링으로, 스팸메일로 인해 네트워크 자원이 소실되는 문제는 여전히 해결되지 않고 있다. 또한 여러 메일 서버가 같은 내용의 메일로 반복적으로 공격을 당하게 된다. 본 논문에서는 게이트웨이 수준에서의 메일감시를 통하여 불필요한 스팸메일로부터 네트워크 자원을 보호하고, 내부 메일 서버 전체를 보호 할 수 있는 시스템에 대해 논의 해보고자 한다. 커널 레벨에서의 패킷 감시로 속도가 빠르고, 또한 가상의 커넥션을 맺어 게이트웨이에서 메일을 완전히 받은 후 검사하므로 더욱더 다양한 정책으로 SMTP를 감시할 수 있으며, 이 시스템은 IP 기반의 다른 프로토콜이나 타 서비스로의 응용 또한 기대할 수 있다.
최근 인터넷의 급속한 성장과 더불어 전자메일(I-Mail)은 의사교환의 필수적인 매체로 사용 되어지고 있다. 그러나 편리하고 비용이 들지 앉는 장정을 이용해 엄청난 양의 스맴 메일이 매일같이 솎아져 오고, 이를 해결하기 위한 다양한 연구들이 제시되어져 왔다. 특히. 문서 분류에 널리 쓰이는 베이지안 분류자(Bayesian classifier)가 가장 널리 이용되어지고 있는데, 정확도와 재현율에서 비교적 우수한 성능을 보이고 있다. 그러나 몇 가지 문제점을 갖고 있는데, 첫째, 사전에 사용자에 의해 스팸. 논스팸 메일에 대한 충분한 학습이 선행되어야 하는 정, 둘째, 필터링을 위한 연산시간이 소요되는 점, 셋째, 필터링의 대상이 되는 메일 본문의 내용이 적을 경우 정확한 필터링이 어렵다는 정 등의 문제점이 있다. 본 논문에서는 마지막 문제점으로 지적된 메일 본문의 내용이 적을 경우 즉, 연산을 위한 특징적인 단어들의 부족으로 정확한 분류가 불가능한 경우의 해결방안으로 온틀로지와 Semantic Enrichment 기법을 이용한 스팸 메일 필터링 시스템을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 시스템이 베이지안 분류자를 이용한 분류 시스템보다 정확도에서 4.1%, 재현율에서 10.5%. 그리고 F-measure에서 7.64%의 성능향상을 보였다.
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.
최근 인터넷 사용자의 증가와 함께 전자상거래의 수요 또한 늘어나고 있다. 사용자는 인터넷 쇼핑몰을 이용하기 때문에 물건 구매 후 불만 사항이 있을 수 있으며 이는 e-mail을 통하여 접수될 것이다. 기준의 메일 기반 에이전트는 소비자가 e-mail로 접수한 소비자의 불만 사항들을 관리자가 하나하나 읽어보아야 하는 비효율적인 시스템이다. 관리자는 불만 처리에 대한 담당자가 아님에도 서버에 적재된 모든 메일을 읽어야만 하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 도착한 e-mail을 자동으로 분류, 전달하는 시스템을 제안한다. 서버에 도착한 메일의 내용을 분석하여 해당하는 데이터베이스의 테이블에 저장하고 그에 대한 확인 메일을 소비자에게 발송하도록 하는 소비자 불만 접수용 에이전트를 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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