• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.4891-4896
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• 2015

본 논문에서는 MVLS(Multipurpose Visual Language System, 다목적 시각 언어 시스템)를 일반적인 핸드폰 문자 메시지(SMS) 전송에 적용하고, 국가기관 및 민간단체의 각종 보고서와 시장동향을 토대로 조사한 내용을 기초로 하여, 다른 사람에게 공개하기를 꺼려하는 내용을 숨길 수 있는 시크릿 SMS 시스템을 설계하였다. 제안한 시스템은 국가나 회사의 기밀 등 아주 중요한 자료에 대한 암호화를 추구하지는 않는다. 단지, 일반인들이 실생활에서 주고받는 평범한 문자 메시지 중에서, 조금은 공개하기 어렵거나 숨기고 싶은 내용에 대하여 제안한 시스템을 이용하지 않고서는 곧바로 해독할 수 없도록 하는데 그 초점을 두고 있다. 즉, 연인과의 대화나 남에게 보이기에는 조심스러운 내용에 대하여 옆 사람 등이 자신의 핸드폰 문자 메시지를 보더라도 무슨 내용인지 쉽게 해독할 수 없도록 하여, 이용자 자신만의 사생활을 지킬 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한, 해당 어플리케이션에서 On-Off 기능을 이용하여 필요할 때만 시크릿 모드를 동작시킬 수 있도록 하여서, 보통의 문자 메시지 서비스를 평범하여 이용할 수 있는 편리성도 제공하고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (3)
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• pp.586-588
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• 2001

최근 인스턴트 메신저의 사용이 급증하고 있으며 무선에서도 서비스가 시작되고 있다. 현재 무선 인스턴트 메신저는 WAP을 사용하여 서비스되고 있다. 하지만, WAP을 사용할 경우 인스턴트 메신저 서비스를 받기 위해서는 항상 단말기를 무선 인터넷에 연결하여야 하는 제약이 있다. 본 논문에서 제안한 구조는 SMS를 사용하여 무선 인터넷을 연결해야 할 경우에만 서버측에서 단말기에 SMS메시지를 보내게 하고, 이 메시지를 받으면 자동으로 무선 인터넷으로 연결하여 불필요한 무선 인터넷 연결 시간을 줄임으로써 비용절감의 효과를 가지도록 설계하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권4호
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• pp.24-29
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• 2018

딥러닝에서 자연어 처리를 위한 텍스트 분석 기법은 워드 임베딩을 통해 단어를 벡터 형태로 표현한다. 본 논문에서는 워드 임베딩 기법과 딥러닝 기법을 이용하여 SMS 문자 메시지를 문서 벡터로 구성하고 이를 스팸 문자 메시지와 정상적인 문자 메시지로 분류하는 방법을 제안하였다. 유사한 문맥을 가진 단어들은 벡터 공간에서 인접한 벡터 공간에 표현되도록 하기 위해 전처리 과정으로 자동 띄어쓰기를 적용하고 스팸 문자 메시지로 차단되는 것을 피하기 위한 목적으로 음절의 자모를 특수기호로 왜곡하여 맞춤법이 파괴된 상태로 단어 벡터와 문장 벡터를 생성하였다. 또한 문장 벡터 생성 시 CBOW와 skip gram이라는 두 가지 워드 임베딩 알고리즘을 적용하여 문장 벡터를 표현하였으며, 딥러닝을 이용한 스팸 문자 메시지 필터링의 성능 평가를 위해 SVM Light와 정확도를 비교 측정하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.682-686
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• 2006

모바일 3D 엔진을 탑재한 단말기의 등장과 모바일 콘텐츠 시장의 성장에 따라 3D 모바일 콘텐츠 서비스에 대한 관심이 고조되고 있다. 모바일 3D 아바타는 개인화된 모바일 기기 사용자의 개성을 표출할 수 있는 가장 효과적인 상품이다. 그러나 3D 아바타 표현 방법은 PC기반의 가상환경에서 캐릭터의 얼굴 표정 및 입술 모양 변화에 따른 자연스럽고 사실적인 표현에 대한 연구들이 주로 이루어 졌다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 수신된 SMS 메시지를 3D 모바일 아바타에 적용하여 입술 모양 및 음성과 동기화 시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 수신된 메시지 문장을 음절단위로 분해하여 모바일 3D 아바타의 입술 모양과 해당 음성을 동기화 시킴으로써, 모바일 아바타의 자연스럽고 효과적인 SMS 메시지 읽기 서비스를 구현할 수 있도록 해준다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2002년도 하계학술대회 및 세미나
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• pp.114-117
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• 2002

단문메시지서비스는 지난 몇년간 이동통신분야에서 괄목할만한 성장을 이루어 가장 보편적인 서비스중의 하나로 자리매김 하였으며, 현재는 가입자 상호간의 단순한 메시지 송수신뿐 아니라 각종 부가 정보를 제공하는 등 상업적인 용도로도 사용되고 있다. 이러한 이동통신망에서 단문메시지서비스의 광범위한 사용은 유선망에서도 기존 음성위주의 서비스를 벗어나 메시지서비스를 제공케 하였으며, 2002년 7월 현재 독일, 이탈리아와 한국등에서 유선망 메시지서비스를 제공하고 있다. 이에 본 문서는 지난 4월부터 제공되기 시작한 KT의 단문메시지서비스를 위한 유선망 문자메시지 서버의 구현과 망 구축 기술에 대하여 서술한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.74-80
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• 2008

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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.67-70
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• 2014

본 논문에서는 아두이노를 이용하고 SMS와 PHP를 기반으로 구축된 인터렉티브 종이비행기 게임시스템을 설계하고 구현한다. 본 시스템은 LCD가 설치된 건물과 센서가 부착되어 물체가 들어오면 인식할 수 있는 각기 독립된 4개의 방, 게임 사용자의 문자 메시지를 읽고 출력하는 용도의 프린트와 개인서버로 이루어진다. 설계단계는 PHP를 이용한 웹 서버를 통해 사용자가 보낸 문자 메시지를 읽어 오는 첫 번째 단계, 사용자가 보낸 문자메시지의 내용을 프린트를 통해 출력하는 단계, 출력된 내용의 프린트물이 비행기로 접혀 센서가 부착된 각기 다른 4개의 방으로 들어갔을 때 프린트에 적힌 문자메시지의 내용이 LCD에 출력되는 단계로 이루어진다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.195-200
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• 2008

본 논문에서는 형태소 분석을 이용한 확률 기반 한국어 SMS 스팸 필터링 기법을 제안한다. 기존 연구에서는 단어 및 문자 단위 어휘 정보를 자질로 이용한 영어 및 스페인어 SMS 스팸 필터링 방법들이 있다. 하지만 교착어인 한국어의 경우, 어근과 접사의 조합에 의해서 다양한 어절이 형성될 수 있다. 따라서 어절단위 어휘 정보를 자질로 사용할 경우, 미등록어(out of vocabulary) 문제가 발생한다. 특히, 매우 적은 수의 단어들로 구성된 SMS 메시지의 경우에는 이 문제가 매우 심각하다. 본 논문에서는 형태소 분석을 이용하여 이러한 문제점을 해결하고자 하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존 연구와 비교하여 10.6%의 스팸 분류 정확률 향상을 보였다. 또한 미등록어만을 포함하는 SMS 메시지의 수는 약 77% 감소하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권9B호
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• pp.908-913
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• 2009

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.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.693-700
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• 2016

스팸 데이터 셋은 통상적으로 공개적으로 구하기 어렵고 기존 연구들은 대부분 스팸 이메일에 초점이 맞춰져 왔기 때문에 스팸 문자 메시지 자체 특성을 분석하는데 한계가 있었다. 스팸 이메일 특성 분석 활용 및 데이터 마이닝 기법 등의 활용을 통한 기존 연구들이 있었지만, 영향력이 높은 단일 단어를 활용한 스팸 문자 탐지 기법에 한정되어 있다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 싱가폴 대학교에서 공개적으로 공개한 스팸 문자메시지를 다 각도에서 실험 및 분석하여 스팸 문자의 특성을 밝히고 동시출현 단어분석 기반의 스팸 문자 탐지 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법의 거짓 양성과 거짓 음성이 2%미만임을 보였다.