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.
본 논문에서는 시퀀스 다이어그램의 메시지 패턴에 기반하여 자바 코드를 생성하는 방법을 제시하고자 한다. 시퀀스 다이어그램에서 메시지는 몇 가지 유형이 전형적으로 나타낸다. 따라서 이들 유형을 분류하여 패턴으로 정의하고, 이들 각 패턴의 메시지에 대한 정보를 분석하여 코드 변환을 하기 위한 메타 정보를 구축한다. 시퀀스 다이어그램 메시지의 구조적 정보를 분석한 '메타 메시지' 정보를 MetaMessage 데이터스토어에 구축하고, 이들 메타 메시지 정보로부터 구성되는 '메타 메소드' 정보를 MetaMethod 데이터스토어에 구축한다. 이 과정에서 메타 클래스 정보와 메타 오브젝트 정보가 함께 구축되고 사용된다. 각 패턴의 메타 정보에 기반하여 타겟 프로그래밍 언어의 문법에 따라 메시지에 상응하는 코드를 생성하게 된다. 또한, 기존 연구에서는 통합적으로 잘 다루지 않았던 분기와 반복에 대한 복합 패턴을 제시함으로써 기본 패턴과 통합된 코드 생성을 가능하게 한다.
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.
정보저장 소프트웨어는 DSS(Data Sharing Service), UDP와 같은 통신 방식을 사용하여 전투관리체계에서 송/수신되는 모든 메시지를 분석컴퓨터로 전송하는 기능을 수행한다. 정보저장 소프트웨어는 전투 관리체계에서 사용되는 모든 메시지를 처리하기 때문에 소스코드의 규모가 크며 메시지 변화에 의존성이 강한 특성을 가진다. 소프트웨어의 수정은 연쇄적으로 소프트웨어 신뢰성 시험과 같은 많은 노동력을 요구하는 작업이 발생하기 때문에, 소프트웨어 수정 최소화를 비롯한 소프트웨어 개발 비용 절감을 위한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 전투관리체계 정보저장 소프트웨어의 메시지 변화에 대한 의존성을 최소화하고 수정 용이성의 향상을 위한 메시지 수신 방식 및 아키텍처 구조 개선 방안을 연구하였다. DSS와 UDP 프로토콜을 통하여 메시지를 송/수신하던 기존의 방식을 Packet Sniffing으로 변경함으로써 메시지에 대한 의존성을 줄였으며 팩토리 메소드 패턴(Factory Method Pattern)을 적용하여 소프트웨어 설계를 개선하였다. 기존 소프트웨어와 개발 요소를 비교하는 시험을 통해 소프트웨어의 수정 용이성과 재사용성이 향상 된 것을 확인하였다.
온라인에서의 상호작용을 위한 수단으로서, 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)는 사용자의 인간관계를 기반으로 사회적 인맥 형성에 초점을 맞추고 있다. 또한, SNS는 인맥 관계를 관리하고 인맥관계를 기반으로 정보를 공유할 수 있도록 다양한 기능들을 제공한다. 따라서 SNS 사용자의 행동 특성과 인맥 관계 형성 과정의 분석은 온라인 인간관계에 대한 모델의 특징을 파악하는데 유용하다. 본 논문에서는 트위터에서 영향력 있는 사용자가 게시된 메시지의 특성을 기반으로 사용 패턴을 분석한다. 또한, 페이스북 내에서 인맥 관계 수를 기준으로 영향력이 큰 그룹과 그렇지 않은 그룹으로 분류하고, 두 그룹의 인맥 형성 특성을 비교하고 분석한 후 이에 따라 패턴 분석에 따라서 소셜 네트워크에서의 인간관계 모델의 특징을 설명한다.
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.
본 논문은 에이전트들 간의 긴밀한 협력을 위해 신속한 메시지 통신을 필요로 하는 응용 분야들을 지원하기 위한 다중 에이전트 메시지 전송 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 FIPA(Foundation of Intelligent Physical Agents) 표준 에이전트 플랫폼 규격에서 에이전트들에게 메시지 전송 서비스를 제공하는 요소인 ACC(Agent Communication Channel)를 MTSA(Message Transfer Service Agent)라는 에이전트들의 집합으로 표현한다. MTSA는 비동기 메시지 통신을 지원하며, 메시지 수신을 효율적으로 처리하기 위해 반응자 패턴(reactor pattern)을 사용하며, 메시지 송신 에이전트와 수신 에이전트의 상대적 위치 관계에 따라 에이전트들 간에 최적의 통신 수단을 선택하여 메시지를 전송하여 에이전트들 간의 긴밀한 협력이 가능하도록 한다. 제안된 메시지 전송 구조에 따라 구현된 다중 에이전트 프레임워크 SMAF(Small Multi-Agent Framework)는 잘 알려진 에이전트 프레임워크 JADE(Java Agent Development Environment)와 비교하였을 때 향상된 메시지 전송 능력을 보인다. 다중 에이전트 구조의 메시지 통신 속도가 고속화되면 될수록 그 다중 에이전트 구조는 더 다양한 응용 분야들에 적용될 수 있을 것이다.
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.
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.
VMS (variable message signs) 시스템이 악의적인 공격에 노출되어 교통안전과 관련된 거짓 정보를 출력하게 된다면 운전자에게 심각한 위험을 초래할 수 있다. 이러한 경우를 방지하기 위해 VMS 시스템에 사용되는 메시지들을 수집하여 평상시의 패턴을 학습한다면 VMS 시스템에 출력될 수 있는 이상 메시지를 빠르게 감지하고 이에 대한 대응을 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 양방향 GPT (generative pre-trained transformer) 모델을 이용하여 VMS 메시지의 평상 시 패턴을 학습한 후 이상 메시지를 탐지하는 기법을 제안한다. 구체적으로, 제안된 기법에 VMS 메시지 및 시스템 파라미터를 입력 하고 이에 대한 NLL (negative log likelihood) 값을 최소화하도록 학습한다. 학습이 완료되면 판정해야 할 대상의 NLL 값을 계산한 후, 문턱치 값 이상일 경우 이를 이상으로 판정한다. 실험 결과를 통해, 공격에 의한 악의적인 메시지 탐지뿐만 아니라 시스템의 오류가 발생하는 상황에 대한 탐지도 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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