• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권8호
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• pp.3005-3027
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• 2015

Spam has become one of the top threats of micro-blogging networks as the representations of rumor spreading, advertisement abusing and malware distribution. With the increasing popularity of micro-blogging, the problems will exacerbate. Prior detection tools are either designed for specific types of spams or not robust enough. Spammers may escape easily from being detected by adjusting their behaviors. In this paper, we present a novel model to quantitatively evaluate information diffusion in micro-blogging networks. Under this model, we found that spam posts differ wildly from the non-spam ones. First, the propagations of non-spam posts mostly result from their followers, but those of spam posts are mainly from strangers. Second, the non-spam posts relatively last longer than the spam posts. Besides, the non-spam posts always get their first reposts/comments much sooner than the spam posts. With the features defined in our model, we propose an RBF-based approach to detect spams. Different from the previous works, in which the features are extracted from individual profiles or contents, the diffusion features are not determined by any single user but the crowd. Thus, our method is more robust because any single user's behavior changes will not affect the effectiveness. Besides, although the spams vary in types and forms, they're propagated in the same way, so our method is effective for all types of spams. With the real data crawled from the leading micro-blogging services of China, we are able to evaluate the effectiveness of our model. The experiment results show that our model can achieve high accuracy both in precision and recall.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권5호
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• pp.378-384
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• 2005

본 논문에서는 기존의 스팸 메일 필터링 시스템의 성능을 향상시키기 위한 새로운 필터링 방법을 설명한다. 대부분의 스팸 필터링 시스템은 메일의 제목이나 혹은 그 문서 안에서 발견되는 단어들의 분포를 조사하여 이루어진다. 한편, 최근의 스팸 발송자들은 메일 서비스 업체가 제공하는 웹메일 계정을 이용하여 스팸을 발송하기 시작하였다 이렇게 웹메일을 통해 발송되는 스팸 메일의 특징을 보면, 그 메일 계정이 자동으로 생성되기 때문에 일반 사용자의 메일 계정과 많은 차이를 보인다. 본 연구에서는 이러한 점에 착안하여, 발송자의 메일 계정이 자동 생성된 메일 계정인지를 예측하고 이를 통해 스팸을 필터링하고자 한다. 메일 계정을 분류하기 위해서는 패턴 인식 문제에서 사용되어 온 결정 트리를 이용하였으며, 메일 서비스 업체로부터 수집된 약 215 만개의 메일 계정에 대해 실험하였다. 실험 결과, $96.3\%$의 정확률을 나타내었으며, 기존 시스템과 연동하여 새로운 형태의 스팸을 필터링할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.867-875
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• 2009

More and richer information sources and services are available on the web everyday. However, harmful information, such as adult content, is not appropriate for all users, notably children. Since internet is a worldwide open network, it has a limit to regulate users providing harmful contents through each countrie's national laws or systems. Additionally it is not a desirable way of developing a certain system-specific classification technology for harmful contents, because internet users can contact with them in diverse ways, for example, porn sites, harmful spams, or peer-to-peer networks, etc. Therefore, it is being emphasized to research and develop context-based core technologies for classifying harmful contents. In this paper, we propose an efficient text filter for blocking harmful texts of web documents using context-based technologies and examine which algorithms for feature selection, the process that select content terms, as features, can be useful for text categorization in all content term occurs in documents, are suitable for classifying harmful contents through implementation and experiment.

• 대한한의학회지
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• 제36권2호
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• pp.50-55
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• 2015

Infants with tuberous sclerosis complex (TSC) have a higher chance of experiencing seizures before the age of 1 year; in particular, they commonly accompany infantile spasms. In cases where infantile spasms resulting from TSC are drug-resistant, more severe neuro-developmental and cognitive impairments occur. This particular case dealt with an infant with TSC who continued to experience partial seizures and infantile spasms despite using two different kinds of antiepileptic drugs (AEDs). His spasms ceased on the seventh day of taking modified Yukmijihwang-tang (YMJ), at which point he stopped the use of all AEDs. He became seizure-free after a month of the treatment and modified hypsarrythmia was found to have been resolved in the electroencephalogram test. Until now, the infant has been taking YMJ for 16 months and is maintaining the seizure-free state without side effects. Moreover, his developmental status is continually improving, with a significant progress in language and cognitive-adaptive abilities. Such results suggest that YMJ can serve as an alternative treatment option for refractory epilepsy.

• Environmental Engineering Research
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• 제24권4호
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• pp.690-698
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• 2019

Air pollution has attracted ever-increasing attention because of its substantial influence on air quality and human health. To better understand the characteristics of long-range transported pollution, the single particle chemical composition and size were investigated by the single particle aerosol mass spectrometry in Fuzhou, China from 17th to 22nd January, 2016. The results showed that the haze was mainly caused by the transport of cold air mass under higher wind speed (10 m·s^-1) from the Yangtze River Delta region to Fuzhou. The number concentration elevated from 1,000 to 4,500 #·h^-1, and the composition of mobile source and secondary aerosol increased from 24.3% to 30.9% and from 16.0% to 22.5%, respectively. Then, the haze was eliminated by the clean air mass from the sea as indicated by a sharp decrease of particle number concentration from 4,500 to 1,000 #·h^-1. The composition of secondary aerosol and mobile sources decreased from 29.3% to 23.5% and from 30.9% to 23.1%, respectively. The particles with the size ranging from 0.5 to 1.5 ㎛ were mainly in the accumulation mode. The stationary source, mobile source, and secondary aerosol contributed to over 70% of the potential sources. These results will help to understand the physical and chemical characteristics of long- range transported pollutants.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권7호
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• pp.859-864
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• 2006

웹의 개방성은 사람들로 하여금 언제, 어디서든 손쉽게 유용한 정보를 획득할 수 있게끔 하였다. 하지만 인터넷은 유용한 정보의 손쉬운 활용이라는 순기능과 더불어 사회적으로 통제를 필요로 하는 유해한 정보 역시 인터넷을 이용하는 이용자들에게 무차별적으로 제공함으로써 역기능을 발생시키고 있다. 성인 컨텐츠 같은 정보들은 모든 사용자들, 특히 청소년들에게 악영향을 미칠 수 있다. 또한, 변태적인 성인 사이트들이 담고 있는 컨텐츠들은 성인들의 정신 건강에도 해를 미치게 된다. 한편, 인터넷은 전 세계적으로 연결된 개방망이므로 유해정보 제공자를 각국의 법적, 제도적 장치를 이용하여 규제하는데 한계가 있다. 또한, 유해 사이트, 유해성 스팸 메일, P2P 등 다양한 경로를 통해 유해 정보를 접할 수 있기 때문에, 어떤 시스템에 특화된 유해정보 분류기술을 개발하는 것은 바람직하지 않다. 따라서, 유해정보의 내용 자체에 기반하여 유해 여부를 자동으로 판별할 수 있는 유해정보 판별 핵심 기술의 연구 및 개발의 중요성이 점차 부각되고 있다. 이에 본 논문에서는 내용 기반 기술을 이용한 효율적인 유해 웹 문서 텍스트 판별 시스템을 제시한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권5호
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• pp.315-324
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• 2011

인터넷 환경에서 스팸의 범람은 개인 정보의 유출, 피싱에 의한 금전적 손해, 무분별한 유해 콘텐츠의 유통 등 심각한 사회 문제를 야기하고 있다. 또한 사회적 통제를 필요로 하는 유해 정보를 무차별적으로 유통시키는 스팸의 형태와 기술이 갈수록 다양해지고 있다. Bag-of-Words 모델을 이용한 학습 기반 스팸 분류 방법은 현재까지의 연구 중에서 가장 일반적으로 사용되는 방법이다. 그러나 이 방법은 분류 모델 학습 과정에서 사용된 키워드의 출현 정보만으로 스팸 문서를 분류하기 때문에 최근 흔히 발견할 수 있는 스팸 차단 회피 방법에 대한 대처 능력이 부족하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 문서에서 등장하는 반복 단어의 특징을 이용한 스팸 문서 탐지 방법을 제안한다. 최근 대부분의 스팸 문서에서는 노출하고자 하는 스팸 문구를 반복하는 경향이 있으며, 이는 스팸 문서를 판별하는 기준으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 단어 반복의 특징을 표현할 수 있는 6개의 변수를 정의하고 이를 분류 모델 생성을 위한 속성으로 사용한다. 본 논문에서 제안하는 스팸 탐지 방법의 성능 평가를 위해 블로그 포스트 데이터와 이메일 데이터를 이용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 진행하였고, 결과 분석을 통해 제안 방법이 우수함을 확인하였다.