본 연구는 이용자들이 휴대폰 문자메시지 시스템을 이용할 때 경험하는 인터페이스 상의 문제점을 찾아보고 향상된 인터페이스를 제공하는 휴대폰 문자메시지 시스템을 구현하기 위한 개선방향을 제시하고자 하였다. 휴대폰 문자메시지 시스템의 문제점으로는, 1) 전달받은 메시지의 내용이나 의도를 파악하기 어려움, 2) 문자메시지의 저장, 정렬, 탐색 등의 어려움, 3) 문자메시지의 길이 제한, 4) 문자입력의 어려움, 그리고 5) 비슷한 휴대폰 번호를 이용하기 때문에 종종 다른 수신자에게 잘못 전달되는 오류와 이로 인한 사회적인 문제 등이다. 본 연구의 초기 가정은 문자메시지 시스템을 이용할 때 발생하는 대다수의 문제점이 이용자 인터페이스 상의 이용성과 관련되어 있다는 점을 주목하였다. 75명의 대학생 이용자를 대상으로 일주일 동안 모든 문자메시지를 저장하고 각각의 메시지에 대한 간단한 일지를 기록하도록 하였다. 수집된 데이터 분석을 통하여 발견된 문제점들은 제한된 메시지 길이, 부자연스러운 문자입력방식, 감정 표현의 불충분함, 수신확인 기능의 결여, 보낸 메시지의 자동저장 기능이 제공되지 않는다는 점 등으로 나타났다. 연구의 결과로 나타난 이러한 문제점들은 문자메시지 시스템을 개선할 수 있는 방향을 제공할 것으로 기대된다.
휴대폰의 광범위한 보급으로 문자메시지의 사용이 급증하고 있다. 이와 동시에 사용자가 원하지 않는 광고성 스팸문자도 넘쳐나고 있다. 본 연구는 이러한 스팸문자메시지를 자동으로 판별하는 시스템을 개발하는 것이다. 우리는 기계학습방법인 지지벡터기계(Support Vector Machine)을 사용하여 시스템을 학습하였으며 자질의 선택은 카이제곱 통계량을 이용하였다. 실험결과 F1 척도로 약 95.5%의 정확률을 얻었다
입출력 체계가 텍스트를 기반으로 이루어진 문자에 의한 커뮤니케이션은 비언어적 요소가 삭제되어 사회적 실재감이 감소하는 한계성을 지닌다. 사람들은 이를 극복하기 위해 이모티콘, 아이콘, 통신언어 등의 다양한 요소를 통해 사용자의 감정 및 상황을 시각화하는 방안을 모색하고 있다. 본 연구는 휴대폰에서의 문자 활용을 통해 글꼴을 통한 감정의 시각화 방안을 알아보기 위한 사전 연구로 문헌 연구를 통해 변화된 커뮤니케이션 환경 및 휴대폰 문자메시지 서비스, 그리고 모바일 글꼴 개발 현황에 대해 연구하고, 조사 연구를 통해 휴대폰 문자 메시지와 비언어적 커뮤니케이션에 대한 사용자 인식을 조사하였다. 이를 통해 사용자의 휴대폰 문자메세지에 대한 인식 및 글꼴을 통한 감정 표현의 가능성을 확인하였다. 본 연구를 통해 도출된 결과를 토대로 향후 휴대폰 문자메시지에서 글꼴은 감정을 시각화할 수 있는 방안을 적극적으로 모색해 볼 수 있을 것이다.
휴대폰에서 문자 메시지 전송 기능은 현대인들에게 매우 편리한 새로운 형태의 의사소통 방식이다. 반면에 문자 메시지 기능을 악용한 광고성 문자들이 너무 많이 쏟아져서 휴대폰 사용자들은 스팸 문자 공해에 시달리는 심각한 부작용을 낳게 되었다. 광고성 문자를 발송하는 사람들은 문자 메시지가 자동으로 차단되는 것을 회피하기 위해 한글 문장을 다양한 형태로 변형하거나 왜곡시키고 있으며, 이러한 문자 메시지를 자동으로 차단하기 위해서는 변형되거나 왜곡된 문장들을 정상적인 한글 문장으로 정규화하는 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 변형되거나 왜곡된 광고성 문자 메시지를 정상적인 문장으로 정규화하고 정규화된 문장으로부터 자동 띄어쓰기 및 복합명사 분해 과정을 거쳐 키워드를 추출하기 위한 방법을 제안하였다.
휴대폰은 통신을 위한 도구다. ‘통신’이라는 용어는 ‘인간의 의사·지식·감정 또는 각종 자료를 포함한 정보를 격지(공간적) 사이에서 주고받는 작용·작위(作爲) 또는 현상’이라고 정의하듯, 휴대폰 역시 원래 목적은 전화 연결을 통해 말을 주고받는 게 근본
기능이다. 부가적인 통신 기능으로 문자 메시지를 보내기도 하고, 파일을 주고받기도 하며, 무선 인터넷을 접속하기도 한다. 무언가 메시지를 건네기 위한 방법이 통신이라면 다음에 소개하는 방법은 어떨까? 휴대폰을 이용해서 허공에 글자를 쓰는 것도 어쩌면‘통신’의 한 방법이 아닐까?
이동전화 단말기의 빠른 보급률에 발맞추어 다양한 모바일 콘텐츠가 개발되고 있다. 그 중에서도 대기화면 서비스를 이용한 서비스들이 개발되었다. 본 논문에서는 휴대폰 대기 화면의 개념에 대해 알아보고 대기 화면 서비스의 환경 변화에 대해 살펴본다. 또한 대기화면에서 직접적으로 문자 메시지의 수신, 편집을 용이하게 하는 서비스를 제안한다. 기존의 문자 메시지 기능을 보완하고 규격화된 문자 메시지 송수신을 통해 미리 설정된 사용자 설정으로 휴대폰 대기 화면에서 직접 메시지를 정렬하거나 다이어리 기능을 접목하여 효과적인 정보관리가 가능하도록 한다. 논문에서 제안한 서비스는 향후 다양한 무선 단말기기에 채택되어 추가 비용 없이 사용자 정보관리에 이용될 것으로 기대된다.
디지털 기기의 기능이 발달하고, 디지털 기기의 보급이 활발해 지면서 PDA, 디지털 카메라, 휴대폰 등의 디지털 장비들이 생활필수품이 되었다. 특히 휴대폰은 국내의 약 86%에 달하는 사람들이 사용하고 있는 디지털 장비로 전화통화 뿐만 아니라 문자메시지, 사진기능, 동영상 기능 등과 같은 많은 기능을 제공한다. 이러한 휴대폰은 여러 기능을 제공함에 따라 사용자와 관련된 많은 정보를 담고 있어 사건 발생 시 분석되어야 할 중요한 물품 중에 하나가 되었다. 그러나 국내 휴대폰의 경우 제조사나 모델의 종류에 따라 휴대폰 메모리 사용방식이 달라 휴대폰 분석에 많은 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 휴대폰 포렌식 절차와 기술, 그리고 현재 국내에서 사용되고 있는 도구들에 대해 간략히 설명하고 이와 함께 국내휴대폰 포렌식 분야에서의 문제점이 무엇인지 알아보고 대안을 제시하고자 한다.
휴대 전화는 이제 우리의 일상생활에서 없어서는 안 될 중요한 가전 기기로 자리 잡았다. 이러는 와중에 휴대폰에서 사용하는 문자 메시지 사용량 역시 꾸준하게 증가하여 현재는 음성 통화 이용량의 1.5배에서 2배에 이르고 있다. 문자 메시지의 사용량이 증가함에 따라 스팸 문자 메시지도 따라서 증가하였는데 기존의 모바일 기기에서의 스팸 필터링 방식은 단순 문자열 비교나 특정 번호 차단과 같은 아주 기초적인 수준으로 스팸 메시지를 필터링하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 SVM(Support Vector Machine)과 시소러스(thesaurus) 사전을 이용하여 좀 더 강력하고 적응적인 스팸 필터링 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 샘플 문자 메시지로부터 전처리 기를 이용하여 문자 메시지 속에 담겨 있는 단어를 추출 한 후, 추출된 단어를 시소러스 사전을 이용하여 해당 의미가 가지는 대표 단어로 변경하였다. 변경된 단어들에서 카이 제곱 통계량을 계산하여 그 값이 높은 단어들을 특징 단어로 선정하였고 선정된 특징 단어들을 가지고 SVM 분류기로 학습을 진행하였다. 그 후 학습된 분류기를 이용하여 테스트 문자 메시지의 스팸 여부를 분류하였으며 평균 92%의 인식률을 보였다. 제안된 시스템은 PC에서 구현되어 있으며 실험을 통하여 그 성능을 확인하였다.
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.
개인 휴대용 단말기의 보급률이 높아짐에 따라, SMS 메시지가 또 하나의 새로운 의사소통 수단으로 발전하였다. 특히 통화보다 가격이 저렴하고, 통화 후 따로 적어두지 않아도 자동으로 저장되는 특징으로 인해 약속 등을 정할 때 많은 도움이 된다. 본 논문은 일반적인 정보추출 방법을 적용하여 이러한 SMS 메시지에서 자동으로 약속 시간과 장소를 추출한다. 기계학습 기법으로는 CRF를 이용하였으며, 비속어나 신조어가 많고 줄임말이 많은 SMS 메시지의 특징상 토큰분리나 품사 부착 등의 전처리 언어엔진을 사용하지 않았으며, 대신 Bi-Gram 언어모델을 사용하였으며, 학습 시 사전이나 어휘 등의 다양한 자질들을 적용하여 시스템의 정확도를 높였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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