• Title/Summary/Keyword: 메시지 사용 패턴

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A Method for Spam SMS Filtering Using Bayesian Network and Multi Layer Perceptron (베이지안 네트워크와 멀티 레이어 퍼셉트론을 이용한 모바일 스팸 문자 메시지 필터링 방법)

  • Hong, Seung-Beom;Kim, Moon-Hyun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2011.11a
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    • pp.283-286
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    • 2011
  • 스팸 메시지는 불특정 다수에게 보내지는 광고성 메시지로서 최근 들어 그 양이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 모바일 환경에서의 스팸 메시지 필터링을 위한 시스템을 제안하며 기존 환경에서 자주 사용되었던 키워드 기반 필터링 시스템의 단점을 해결하고자 고안되었다. 베이지안 네트워크를 통해 스팸 메시지들의 패턴을 추출하고 추출된 패턴을 멀티 레이어 퍼셉트론을 이용해 학습하여 메시지들을 분류한다. 이 시스템을 통해 약 93.5%의 필터링 정확도률을 얻었으며 키워드 선택 대신 스팸 메시지를 선택해 학습시킴으로서 사용하기 쉽고 사용자에 맞는 시스템을 구성할 수 있었다.

A Method of Automatic Code Generation for UML Sequence Diagrams Based on Message Patterns (메시지 패턴에 기반한 UML 시퀀스 다이어그램의 자동 코드 생성 방법)

  • Kim, Yun-Ho
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.24 no.7
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    • pp.857-865
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    • 2020
  • This paper presents a method for code generation of UML sequence diagrams based on message patterns. In the sequence diagrams, it is shown that messages are some types of forms typically. This paper classifies according to type as three patterns, and construct meta-information for code generation analysing structural infomation for each patterns. The meta-message of structural information (MetaMessage) is stored in the MetaMessage datastore and the meta-method information from the MetaMessage is stored in the MetaMethod datastore. And then, the structural information of MetaClass and MetaObject is constructed in each datastore too. For each pattern, this paper presents a method for code generation based on the meta information of message patterns and the syntax of target progamming language. Also, branching and looping that has been seldom handled integratedly in the previous works are handled as same as the basic patterns by classifying the branching pattern and the looping pattern for code generation integratedly.

A Profile-Based Binding Update Strategy in Mobile IPv6 (Mobile IPv6에서 프로파일 기반의 바인딩 갱신 전략)

  • 양순옥;송의성;남성헌;윤태명;황종선
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10c
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    • pp.286-288
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    • 2001
  • 미래에는 Mobile IP의 이동 노드 사용자가 증가할 것이기 때문에 보다 효율적인 이동성 관리 기법이 필요할 것이다. 특히 이동 노드의 수가 증가함에 따라 이동성을 지원하기 위한 바인딩 갱신 메시지 수는 증가한다. 따라서 , 본 논문에서는 이동 노드의 이동성 패턴의 지역적 특성이 반영된 프로파일 정보를 이용하여 네트워크 상에서 바인딩 갱신 메시지의 라이프타임 값을 조정함으로써 바인딩 갱신 메시지의 수를 감소시킬 수 있는 프로과일 기반의 전략을 제안한다. 본 논문에서는 이동 노드의 과거 이동성 패턴 정보를 이용하여 이동 노드가 가지고 있는 프로파일의 평균 상주시간 정보를 라이프타임 값으로 설정하는 적응적 라이프타임과 이동성 정보가 없는 경우에 기존 Mobile IPv6에서 사용하는 라이프타임 값을 그대로 사용하는 디폴트 라이프타임이 존재한다. 그리고, Mobile IPv6에서의 효율적인 라우팅을 위해 프로파일 정보에 기반한 두개의 라이프타임을 효율적으로 관리함으로써 바인딩 갱신 메시지와 바인딩 요청 메시지의 수를 감소시킬 수 있으며, 상당한 통신비용 절감효과를 기대할 수 있다.

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A Study on IISS Software Architecture of Combat Management System for improving modifiability

  • Park, Ji-Yoon;Yang, Moon-Seok;Lee, Dong-Hyeong
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.25 no.2
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    • pp.133-140
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    • 2020
  • The IISS(Integrated Interface Storage System) software uses communication methods such as DSS(Data Sharing Service), UDP to perform the function of sending all messages from the Combat Management System to the analytical computer. Because IISS software handles all message used in the Combat Management System, the source code is large and has a highly dependent feature on message changes. Modification of software is a task that requires a lot of labor, such as series of software reliability test. so research has been conducted to reduce software development costs, including minimizing software modifications. In this paper, We study the method of messages receiving and architectural structure improvement to minimize reliance on message changes in the Combat Management System and improve the modifiability. Reduced message dependency by changing the way DSS and UDP protocols are communicated to Packet Sniffing. In addition, Factory Method Pattern were applied to improve the software design. Test comparing existing software and development elements have confirmed that the software has improved its modifiability and reuse.

Analysis of Message Usage Pattern and Relationship Formation Pattern of SNS Super Nodes (SNS 수퍼 노드의 메시지 사용 패턴 및 인맥 형성 패턴 분석)

  • An, Hyeong-Bae;Park, Jongmoon;Lee, Myung-Joon;Park, Yang-Soo
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.17 no.2
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    • pp.332-340
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    • 2013
  • As a means for users to interact online, Social Network Service focuses on facilitating the building of social relation. Also, Social Network Service(SNS) provides various functions for managing relationships and sharing information based on relationships. Analyzing behavioral characteristics and the process of relationship formation can help to identify the characteristics of the model for online human relationship. In this paper, we analyze usage pattern based on characteristics posted messages of influential users in Twitter. Also, classifying Facebook users into influential group and uninfluential group based on the number of their social relations, we analyze and compare characteristics of relationship formation patterns of the two classified groups. In addition, we present characteristics of human relation model in social network according to the pattern analysis.

Multimedia Message Service(MMS) Spam Image Filtering System (Multimedia Message Service(MMS)상에서 전송되는 스팸이미지 필터링 시스템)

  • Park, Young-Man
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2014.11a
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    • pp.933-935
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    • 2014
  • 휴대전화 사용의 대중화로 인하여 개개인의 휴대전화로 수신되는 스팸메시지의 양도 덩달아 증가하게 되었다. 이것은 휴대전화 사용자가 불법광고 노출의 원인이 되고 있다. 이에 많은 스팸메시지 차단기법이 제시되었지만 이는 텍스트기반의 문자메시지에 특화되어있어 문자가 포함되어있는 이미지스팸에는 차단이 어렵다는 문제점이 존재 한다. 이에 본 논문에서는 휴대전화로 오는 이미지메시지 중 스팸이미지를 검출해 내는 모바일 스팸이미지 필터링 시스템을 제시하고자 한다. 제시하고자 하는 시스템은 스팸이미지를 분석하여 이미지의 패턴을 검사하여 특정 패턴이 포함된 이미지에 대해서 스팸이미지로 분류하여 필터링하게 됨으로써, 실제 휴대전화로 수신되는 스팸이미지를 이용한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 텍스트기반 스팸필터링시스템에서 할 수 없었던 스팸이미지 필터링을 할 수 있음을 확인 하였다.

A Multi-Agent Message Transport Architecture for Supporting Close Collaboration among Agents (에이전트들 간의 밀접한 협력을 지원하기 위한 다중 에이전트 메시지 전송 구조)

  • Chang, Hai Jin
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.3 no.3
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    • pp.125-134
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    • 2014
  • This paper proposes a multi-agent message transport architecture to support application areas which need fast message communications for close collaboration among agents. In the FIPA(Foundation of Intelligent Physical Agents) agent platform, all message transfer services among agents are in charge of a conceptual entity named ACC(Agent Communication Channel). In our multi-agent message transport architecture, the ACC is represented as a set of system agents named MTSA(Message Transfer Service Agent). The MTSA enables close collaboration among agents by supporting asynchronous communication, by using Reactor pattern to handle agent input messages efficiently, and by selecting optimal message transfer protocols according to the relative positional relationships of sender agents and receiver agents. The multi-agent framework SMAF(Small Multi-Agent Framework), which is implemented on the proposed multi-agent message transport architecture, shows better performance on message transfer among agents than JADE(Java Agent Development Environment) which is a well-known FIPA-compliant multi-agent framework. The faster the speed of message transfer of a multi-agent architecture becomes, the wider application areas the architecture can support.

Spam Text Filtering by Using Sen2Vec and Feedforward Neural Network (문장 벡터와 전방향 신경망을 이용한 스팸 문자 필터링)

  • Lee, Hyun-Young;Kang, Seung-Shik
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2017.10a
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    • pp.255-259
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    • 2017
  • 스팸 문자 메시지를 표현하는 한국어의 단어 구성이나 패턴은 점점 더 지능화되고 다양해지고 있다. 본 논문에서는 이러한 한국어 문자 메시지에 대해 단어 임베딩 기법으로 문장 벡터를 구성하여 인공신경망의 일종인 전방향 신경망(Feedforward Neural Network)을 이용한 스팸 문자 메시지 필터링 방법을 제안한다. 전방향 신경망을 이용한 방법의 성능을 평가하기 위하여 기존의 스팸 문자 메시지 필터링에 보편적으로 사용되고 있는 SVM light를 이용한 스팸 문자 메시지 필터링의 정확도를 비교하였다. 학습 및 성능 평가를 위하여 약 10만 개의 SMS 문자 데이터로 학습을 진행하였고, 약 1만 개의 실험 데이터에 대하여 스팸 문자 필터링의 정확도를 평가하였다.

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Spam Text Filtering by Using Sen2Vec and Feedforward Neural Network (문장 벡터와 전방향 신경망을 이용한 스팸 문자 필터링)

  • Lee, Hyun-Young;Kang, Seung-Shik
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 2017.10a
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    • pp.255-259
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    • 2017
  • 스팸 문자 메시지를 표현하는 한국어의 단어 구성이나 패턴은 점점 더 지능화되고 다양해지고 있다. 본 논문에서는 이러한 한국어 문자 메시지에 대해 단어 임베딩 기법으로 문장 벡터를 구성하여 인공신경망의 일종인 전방향 신경망(Feedforward Neural Network)을 이용한 스팸 문자 메시지 필터링 방법을 제안한다. 전방향 신경망을 이용한 방법의 성능을 평가하기 위하여 기존의 스팸 문자 메시지 필터링에 보편적으로 사용되고 있는 SVM light를 이용한 스팸 문자 메시지 필터링의 정확도를 비교하였다. 학습 및 성능 평가를 위하여 약 10만 개의 SMS 문자 데이터로 학습을 진행하였고, 약 1만 개의 실험 데이터에 대하여 스팸 문자 필터링의 정확도를 평가하였다.

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Detection of Anomaly VMS Messages Using Bi-Directional GPT Networks (양방향 GPT 네트워크를 이용한 VMS 메시지 이상 탐지)

  • Choi, Hyo Rim;Park, Seungyoung
    • The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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    • v.21 no.4
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    • pp.125-144
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    • 2022
  • When a variable message signs (VMS) system displays false information related to traffic safety caused by malicious attacks, it could pose a serious risk to drivers. If the normal message patterns displayed on the VMS system are learned, it would be possible to detect and respond to the anomalous messages quickly. This paper proposes a method for detecting anomalous messages by learning the normal patterns of messages using a bi-directional generative pre-trained transformer (GPT) network. In particular, the proposed method was trained using the normal messages and their system parameters to minimize the corresponding negative log-likelihood (NLL) values. After adequate training, the proposed method could detect an anomalous message when its NLL value was larger than a pre-specified threshold value. The experiment results showed that the proposed method could detect malicious messages and cases when the system error occurs.