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사용자 맞춤형 스팸 문자 필터링 시스템
Personalized Mobile Junk Message Filtering System 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.11 no.12, 2011년, pp.122 - 135  

이승재 (전남대학교 전자컴퓨터공학과) ,  최덕재 (전남대학교 전자컴퓨터공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

스팸 문자 메시지는 모바일 이용자에게 불쾌감을 줄 뿐만 아니라 불필요한 사회비용을 유발하는 유해 요소이다. 특히 스마트워크 시스템에서 핵심 단말인 스마트폰으로 유입되는 스팸 문자는 업무능률 향상이라는 스마트워크의 취지를 무색하게 만들 수 있어 이에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 스팸 자동분류기로 스팸 메시지를 차단함에 있어서, 오분류 결과를 학습군에 재반영하여 연산량을 줄이고 인식 성능을 개선할 수 있는 방법을 제안하였다. 스팸 분류기는 스마트폰에서 독립적으로 동작하고, 사용자의 수신 메시지만으로 학습하므로 사용자의 분류 판단 성향을 반영할 수 있다. 많은 컴퓨팅 자원을 소비해야 하는 전처리, 특징 선정, 훈련 과정은 사용자의 인증 컴퓨터가 담당하고 필터링 과정만을 스마트폰에서 처리한다. 실험 결과 95%이상의 양호한 결과를 보였고 스팸 분류기는 스마트폰의 일정 자원만을 점유하면서 동작하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Mobile spam message is a harmful factor which makes receivers to be annoyed and leads to unnecessary social cost. Unwanted junk messages flowing to a smart phone ruin main purpose of the smart work system to enhance the productivity, so we need to study on this area. In this paper, we proposed a nov...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
스팸이란 무엇인가? 스팸이란 수신자의 의사에 반하여 정보통신망을 통해 일방적으로 전송되는 영리목적의 광고성 정보를 말한다. 스팸은 수신자에게 불편과 짜증 등 정신적인 피해를 야기하며 시간낭비와 생산성 감소 등의 불필요한 사회비용을 유발할 뿐만 아니라 메시지 전송․저장에 따른 네트워크 자원 소모를 가중시켜 정보통신서비스 제공자에게 비용을 전가하고 ICT(Information and Communication Technology) 녹색성장을 저해한다.
스마트기기 유저에게 모바일 스팸 메시지 차단이 반드시 필요한 이유는 무엇인가? 하지만 SMS는 주요한 정보 전달 수단인 동시에 원치 않는 스팸 정보의 전달 매체로 악용되기도 한다. KISA(Korea Internet Security Agency)에 따르면, ‘불법 스팸대응센터’에 접수된 SMS 스팸 신고 접수 건수가 해마다 큰 폭으로 증가하고 있다. 스팸 메시지는 수신자에게 불편과 짜증 등 정신적인 피해를 야기하며 시간낭비와 생산성 감소 등 불필요한 사회비용을 유발시킨다. 나아가 이는 정부가 실시하고 있는 스마트워크 프로젝트[1]의 ‘생산성 향상’이라는 취지를 퇴색시킬 수 있다. 스마트워크 시스템의 핵심인 모바일기기로 불필요한 SMS 스팸 데이터가 자주 인입 되면 근무자의 작업 집중력을 저하시키고 SMS 정보의 신뢰성을 떨어뜨린다. 따라서 스마트기기 유저에게 모바일 스팸 메시지 차단은 반드시 필요하다.
스팸 문자 메시지를 자동 차단하는 기법은 크게 어떻게 구분할 수 있는가? 스팸 문자 메시지를 자동 차단하는 기법은 크게 ‘단순 키워드 매칭’ 방식과 ‘문서 자동 분류’ 방식으로 구분할 수 있다. 단순 키워드 매칭 방식은 구현하기가 매우 쉽고 컴퓨팅 자원 소모가 매우 적지만, 사용자가 특정 번호, 문구 등을 직접 입력해야 하므로 사용자 편의성이 매우 낮다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (14)

  1. http://www.smartwork.go.kr. 

  2. 방송통신위원회, 스팸방지 종합대책, 2011, http://spam.kisa.or.kr/kor/notice/noticeView.jsp?modeview&p_No10&b_No10&d_No64. 

  3. P. He, Y. Sun, and W. Zheng, "Filtering Short Message Spam of Group Sending Using CAPTCHA," in Proc. of Workshop on Knowledge Discovery and Data Mining, Adelaide, Australia, pp.558-561, 2008. 

  4. X. Hu and F. Yan, "Sampling of Mass SMS Filtering Algorithm Based on Frequent Time-Domain Area," in Proc. of Third International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Phuket, Thailand, pp.548-551, 2010. 

  5. W. Qian, H. Xue, and W. Xiayou, "Studying of Classifying Junk Messages Based on The Data Mining," in Proc. of International Conference on Management and Service Science, Beijing, China, pp.1-4, 2009. 

  6. K. Yadav, P. Kumaraguru, A. Goyal, A. Gupta, and V. Naik, "SMSAssassin: Crowdsourcing Driven Mobile-based System for SMS Spam Filtering," in Proc. of 12th Workshop on Mobile Computing Systems and Applications, 2011. 

  7. M. Taufiq, "Independent and Personal SMS Spam Filtering," in Proc. Of 11th IEEE International Conference on Computer and Information Technology, Sep. 2011. 

  8. C. M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer-Verlag, 2006. 

  9. 조인휘, "휴대폰 SMS를 위한 SVM 기반의 스팸 필터링 시스템", 한국통신학회논문지, 제34권, 제 9호, pp.908-913, 2009. 

  10. 손기준, 임수연,"베이지안 분류기를 이용한 문서 필터링", 한국콘텐츠학회논문지, 제5권, 제3호, pp.227-235, 2005. 

  11. 임양원, 임한규,"사용자 패턴을 이용한 지능형 e-메일 시스템의 연구", 한국콘텐츠학회논문지, 제6권, 제1호, pp.65-72, 2006. 

  12. 조종근, 하상은, "모바일 환경에서 파일 검색 엔진을 위한 효과적인 방식", 한국콘텐츠학회논문지, 제8권, 제11호, pp.41-48, 2008. 

  13. C. D. Manning, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press, 2009. 

  14. 강승식, "한국어 수사어절의 유형 분류 및 정규화", 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집, 제26권, 제2호, pp.187-189, 1999. 

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