본 연구는 호주 이메일메타데이터표준 및 한국기록관리메타데이터 표준에 기반하여 국제표준을 준용하는 이메일기록에 대한 표준화된 메타데이터요소를 개발하는데 있다. 이러한 목표를 달성하기 위하여 본 연구에서는 기록관리 및 기록물 메타데이터와 관련된 국제표준인 ISO 15489와 ISO 23081을 분석 및 조사하였다. 두번째로, 국내 공공기관에서 생산된 이메일기록에 대한 특징을 추출하기 위하여 사례연구를 수행하였다. 또한, 호주의 이메일 메타데이터표준에 대한 상대평가 연구를 수행하였다. 위의 과정을 통하여 추출된 결과와 함께, 본 연구에서는 이메일기록에 대한 관리를 위한 필수 및 선택적 메타데이터요소를 제안하였다. 또한 제안된 이메일 메타데이터요소에 적용 가능한 XML DTD를 개발하였다. 한편, 제안된 이메일 메타데이터요소는 한국의 지방자치단체의 행정정보시스템에서 생산된 실제 이메일기록에 적용하였다.
e-Learning에 대한 관심이 높아지면서 e-Learning 표준화에 대한 다양한 연구들이 진행되어지고 있으며 ADL에서 주도하는 SCORM이 e-Learning의 실질적인 표준으로 자리잡고 있다. SCORM 메타데이터는 기존자료들에 대한 재사용성을 높이고 컨텐츠의 개발과 관리에 따른 시간과 비용의 감소를 가져온다. 기존의 E-Mail system에 메타데이터 생성기를 추가하여 E-Mail을 통해 전달받은 다양한 컨텐츠들을 재사용과 분류, 검색이 가능한 xml 파일로 바인딩 시키는 system을 제안하였다.
인터넷의 급속한 성장으로 전자편지는 정보 전달의 중요한 수단으로 사용되고 있다. 그러나 수신자가 원하지 않는 전자편지(쓰레기 편지)들이 무분별하게 배달될 수 있으며, 이로 인해 사회적으로는 물론이고 경제적으로도 큰 문제가 되고 있다. 이와 같이 쓰레기 편지를 차단하거나 여과하기 위해서 많은 연구자와 회사에서 꾸준히 연구를 진행하고 있다. 일반적으로 쓰레기 편지를 결정하는 기준은 수신자에 따라서 조금씩 차이가 있다. 또한 쓰레기 편지와 정보성 편지에 따라서 수신자가 취하는 행동이 다르다. 이 논문은 이런 사용자 행동을 쓰레기 편지 여과 시스템에 반영하여 그 시스템의 성능을 개선한다. 제안된 시스템은 크게 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 사용자 행동을 추론하는 단계이고 두 번째 단계는 추론된 사용자 행동을 이용해서 쓰레기 편지를 여과하는 단계이다. 두 단계 모두에서 점진적인 기계학습 방법(TiMBL - IB2)을 이용한다. 제안된 시스템을 평가하기 위해 12명의 사용자로부터 12,000통으로 이루어진 전자편지 말뭉치를 구축하였다. 실험 결과는 사용자에 따라 $81%{\sim}93%$의 분류 정확도를 보였다. 사용자의 행동 정보를 포함하는 편지 분류 결과는 그렇지 않은 결과에 비해 평균 14%의 분류 정확도가 향상되었다.
컴퓨터와 네트워크의 보급이 일반화되면서 인터넷을 통한 정보 전달이 일상 생활처럼 되고 있다. 또한 인터넷, 무선통신, 그리고 자료교환에 대한 증가로 인해 다른 사용자와 접속하기 위한 방식은 빠르게 변화하고 있다. 그러나 이러한 전자메일에도 많은 문제가 존재한다. 기존의 전자메일은 간단한 방법으로 내용을 열람하거나 변조할 수 있어 중요한 정보나 사생활 노출의 위험에서 벗어날 수 없다. 이러한 데이타에 대한 보안이 기대에 미치지 못하고 있기 때문에 암호학적으로 강력한 전자메일 시스템의 개발이 시급하다. 본 논문에서는 기본적인 정보보호 서비스 외에 기존의 전자메일 시스템에서는 제공되지 않는 배달 증명 및 내용 증명 기능을 제공하고 자바 암호 HPI를 사용하여 안전한 키 교환이 가능하도록 하였다.
본 연구는 eCRM 솔루션의 기능이 고객의 사이트 방문과 구매에 미치는 영향을 분석하였다. 먼저 국내외 eCRM 솔루션을 조사한 결과, e-marketing에 속하는 캠페인 / 이벤트 마케팅, 전자우편 마케팅, 설문조사 마케팅 기능과 e-sales에 속하는 추천, 인센티브 / 할인 촉진 기능, 그리고 e-service에 속하는 전자우편 콜센터, 웹 콜센터 기능이 포함되어 있음을 파악하였다. 온라인 설문조사를 통해 수집된 146부의 자료를 분석한 결과, 캠페인 / 이벤트 마케팅, 전자우편 마케팅, 전자우편 콜센터, 웹 콜센터 기능의 경험 정도는 고객의 사이트 '방문'에 유의적인 영향을 미쳤다. 또한, 전자우편 마케팅을 제외한 캠페인 / 이벤트 마케팅, 설문조사 마케팅, 추천, 인센티브 / 할인 촉진, 전자우편 콜센터, 웹 콜센터 기능의 경험 정도는 고객의 '구매'에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편 eCRM 기능들은 고객의 사이트 '방문'에는 효과가 있었지만 '구매'에는 효과가 낮은 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 우리나라 eCRM이 고객성향에 대한 철저한 분석을 통해 실제 구매행동을 유발할 수 있도록 개발되고 구현되어야 함을 시사하고 있다.
본 논문에서는 스팸 차단을 위해서 사용되고 있는 RBL의 기능에 더하여, 최근 유행하는 스팸 형태에 효과적으로 대응할 수 있는 방법으로 메일원문에 포함된 URL을 추출하여 RBL에 적용하여 확장할 수 있는 방법을 제안한다. 최근 스팸메일발송에 많이 사용되고 있는 봇넷은 이메일 스팸에서 메일 발송 주소분포로 해결할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 일반적으로 이러한 스팸 메일은 각 개인의 감염된 좀비 PC에서 발송되므로, 발송 주소 자체가 RBL에서 사용하기에 효율성이 떨어지고 무의미 하다. 따라서 봇넷에 의해 발송되는 스팸메 일을 효과적으로 차단하기 위한 방법으로써, 스팸메일의 원문에 포함된 URL을 분석하고, 사용자를 유인하는 URL 사이트에 대한 분포자료를 바탕으로 효과적으로 차단률을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 봇넷에서의 스팸메일 발송 메커니즘과, 이러한 유형의 스팸메일을 판단하기 위하여 사용할 수 있는 방법을 제안하고 분석 가능한 스팸메 일의 수집을 위하여 이메일스팸 트랩 시스템을 구성하여 실험한다. 일정한 실험기간 동안 수신된 스팸메일의 분석을 통하여 스팸메일에 포함된 URL을 이용한 확장된 RBL기법이 스팸메일의 검출 분포를 높이는데 효과적임을 보여준다.은 요약문입니다.
기존의 내용기반 스팸메일 분류는 전자메일이 이미지를 많이 가지고 있고 텍스트는 적게 가지고 있을 경우에는 내용을 분석하기 어려우므로 스팸메일을 분류하는 데 한계가 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 전자메일의 구조를 분석하는 링크구조분석 스팸메일 분류 알고리즘을 제안한다. 이것은 전자메일 안의 하이퍼링크의 개수와 하이퍼링크가 가리키는 웹 문서들이 다른 웹 문서에 의해 링크된 수를 측정하여 전자메일의 중요도를 계산한 후 의사결정트리를 학습하여 스팸메일과 정상메일을 분류한다. 또한 위의 링크구조분석 알고리즘과 하이퍼링크의 서버 주소만을 이용한 변형된 링크구조 분석 알고리즘, 그리고 SVM(support vector machine)을 이용한 내용기반 방법을 다수결 원칙으로 결합한 통합 스팸메일 분류 시스템을 제안한다. 실험 결과, 제안한 링크구조분석 알고리즘은 기존의 내용기반 방법 보다 스팸메일 분류 정확도가 94.8%로 약간 향상되었으며 또한 통합 스팸메일 분류 시스템도 내용기반 방법과 비교하여 향상된 97.7%를 나타냈다.
This study examines underlying factors that influence undergraduate students' willingness to enhance communication with their instructor by comparing the frequency of e-mail and face-to-face interaction between students and instructors. Data was collected through a survey of 322 undergraduate journalism students at a large Midwestern university. The findings showed that the more passive students were in expressing their opinion during the class, the less likely they were to send e-mails to their instructor (Coef. = -0.180, p < .01) or to communicate with their instructor face-to-face (Coef. = -0.262, p < .01). The findings also showed that the more students described their personality as "shy," the less likely they were to e-mail their instructor (Coef. = -0.157, p < .05) or communicate with their instructor face-to-face (Coef. = -0.210, p < .01). It is noteworthy that the degrees of both passivity and shyness had a more negative effect on the probability of face-to-face interaction than they did on email interaction. In summary, email usage follows similar broader patterns of social interaction, rather than introducing a different trend in communication. This finding implies that the importance of e-mail should not be exaggerated as a communication tool for reticent students.
인터넷의 발달로 인하여 웹을 통한 문서 송수신이 많아지면서 이메일의 사용자도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 또한 일반 사용자나 전자상거래에서 오가는 메일의 양도 갈수록 늘어나고 있다. 편리하다는 점을 이용해서 엄청난 양의 스팸 메일도 매일 같이 쏟아져 나오고 있다. 본 논문에서는 사용자 개인에 맞게 메일을 자동 관리해 주는 즉 개인화된 분류가 가능하고, 또 언제 어디서나 로그인이 가능한 웹 메일 기반인 웹 메일 필터링 에이전트(Web Mail Filtering Agent for Personalized Classification)를 제안한다. 새로운 메일이 오면, 먼저 사용자의 메일 처리과정을 일정 기간 관찰하여 각각 개인에 맞는 룰(Personal rule)을 형성하고, 만들어진 룰을 바탕으로 메시지를 자동 관리 즉 카테고리별 분류ㆍ저장 및 개인에게 불필요한 메일이나 스팸 메일을 삭제 해 주는 것이다. 또한 시스템의 정확도를 높이기 위해 동적 임계치를 이용한 베이지안 알고리즘을 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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