본 연구에서는 남녀 중고등학생을 대상으로 그들의 휴대전화 문자메시지 사용 실태 및 몰입 정도가 자신의 심리와 어떠한 관계가 있는지를 분석하는데 그 목적을 두고 있다. 분석결과, 문자 메시지를 사용하는 빈도가 높을수록 부적응/일탈 정도가 높아지는 것으로 나타났으며, 메시지 사용수준이 중간인 집단과 높은 집단은 낮은 집단에 비해 강박/집착 정도가 높은 것으로 나타났고,. 메시지 사용수준이 중간인 집단과 높은 집단이 낮은 집단에 비해 금단 정도가 높은 것으로 나타났다. 즉 문자 메시지를 많이 사용하는 청소년은 적게 사용하는 청소년에 비해 부적응/일탈정도가 높고, 강박/집착정도도 높고, 또한 금단정도가 높아 문자 메시지가 청소년의 정신 병리적 장애를 초래하는 것으로 나타났다. 또한 문자 메시지를 사용하는 빈도가 높은 집단이 낮은 집단이나 중간인 집단에 비해 혼미성이 매우 높게 나타났다. 이는 문자 메시지를 많이 사용하는 청소년은 적게 사용하는 청소년에 비해 혼미성이 높다는 것을 시사한다. 마지막으로 몰입정도의 세 가지 구성개념인 부적응/일탈, 강박/집착, 금단요인이 자기 통제 능력의 구성개념인 착각성 및 혼미성과의 상관이 유의하게 나타났다. 이는 휴대전화 문자메시지과다사용으로 청소년들이 건강한 성장을 하는데 악영향을 미치고 있음을 알 수 있다.
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.
재난문자서비스는 이동통신망을 기반으로 셀 안의 모든 가입자에게 재난경보 메시지를 신속하게 전달한다. 국내 재난문자서비스는 2G 와 4G 이동통신망에서 재난경보 메시지 전송 서비스를 제공한다. 또한 5G SA 망에서 고도화된 재난문자 서비스를 계획 중에 있다. 그러나 현 재난문자서비스는 제한된 글자 수의 국내문자 메시지만을 전송한다. 따라서 외국인 등 취약 계층에게 실용적이지 못한 단점이 있다. 일본의 재난문자서비스는 번역 앱을 이용하여 외국인에게 번역된 재난문자 메시지를 제공한다. 그러나 번역 서비스는 오역 등의 위험을 내포한다. 본 논문에서는 외국인 등이 직관적으로 이해 가능한 이미지 등을 표출하는 앱 방식을 소개한다. 재난문자서비스와 이미지 표출 앱의 연계를 통하여 외국인 등 취약 계층에게 효율적인 재난경보 메시지를 전송할 수 있다.
본 연구는 이용자들이 휴대폰 문자메시지 시스템을 이용할 때 경험하는 인터페이스 상의 문제점을 찾아보고 향상된 인터페이스를 제공하는 휴대폰 문자메시지 시스템을 구현하기 위한 개선방향을 제시하고자 하였다. 휴대폰 문자메시지 시스템의 문제점으로는, 1) 전달받은 메시지의 내용이나 의도를 파악하기 어려움, 2) 문자메시지의 저장, 정렬, 탐색 등의 어려움, 3) 문자메시지의 길이 제한, 4) 문자입력의 어려움, 그리고 5) 비슷한 휴대폰 번호를 이용하기 때문에 종종 다른 수신자에게 잘못 전달되는 오류와 이로 인한 사회적인 문제 등이다. 본 연구의 초기 가정은 문자메시지 시스템을 이용할 때 발생하는 대다수의 문제점이 이용자 인터페이스 상의 이용성과 관련되어 있다는 점을 주목하였다. 75명의 대학생 이용자를 대상으로 일주일 동안 모든 문자메시지를 저장하고 각각의 메시지에 대한 간단한 일지를 기록하도록 하였다. 수집된 데이터 분석을 통하여 발견된 문제점들은 제한된 메시지 길이, 부자연스러운 문자입력방식, 감정 표현의 불충분함, 수신확인 기능의 결여, 보낸 메시지의 자동저장 기능이 제공되지 않는다는 점 등으로 나타났다. 연구의 결과로 나타난 이러한 문제점들은 문자메시지 시스템을 개선할 수 있는 방향을 제공할 것으로 기대된다.
휴대전화 메시지로는 결제, 인증번호, 택배, 광고 등의 다양한 문자들이 수신된다. 이 문자들은 서로 섞여 있어 이용자가 찾고자 하는 문자를 찾는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 기계학습과 단어 임베딩을 통해 메시지들을 카테고리로 분류하는 방법을 제안하고, 이를 구현한 안드로이드 앱을 소개한다. 앱에서는 택배, 카드, 인증, 공공기관, 통신사, 대화, 기타의 7개의 분류로 메시지를 분류하며, 자동 분류에서는 수동 태깅한 5802건의 문자메시지를 사용한다. 앱에서는 저장된 문자메시지간 유사도에 기반한 오프라인에 서의 자동 분류를 지원하여 개인정보 노출에 대한 거부감이 있는 사용자의 요구를 반영한다.
딥러닝에서 자연어 처리를 위한 텍스트 분석 기법은 워드 임베딩을 통해 단어를 벡터 형태로 표현한다. 본 논문에서는 워드 임베딩 기법과 딥러닝 기법을 이용하여 SMS 문자 메시지를 문서 벡터로 구성하고 이를 스팸 문자 메시지와 정상적인 문자 메시지로 분류하는 방법을 제안하였다. 유사한 문맥을 가진 단어들은 벡터 공간에서 인접한 벡터 공간에 표현되도록 하기 위해 전처리 과정으로 자동 띄어쓰기를 적용하고 스팸 문자 메시지로 차단되는 것을 피하기 위한 목적으로 음절의 자모를 특수기호로 왜곡하여 맞춤법이 파괴된 상태로 단어 벡터와 문장 벡터를 생성하였다. 또한 문장 벡터 생성 시 CBOW와 skip gram이라는 두 가지 워드 임베딩 알고리즘을 적용하여 문장 벡터를 표현하였으며, 딥러닝을 이용한 스팸 문자 메시지 필터링의 성능 평가를 위해 SVM Light와 정확도를 비교 측정하였다.
휴대폰에서 문자 메시지 전송 기능은 현대인들에게 매우 편리한 새로운 형태의 의사소통 방식이다. 반면에 문자 메시지 기능을 악용한 광고성 문자들이 너무 많이 쏟아져서 휴대폰 사용자들은 스팸 문자 공해에 시달리는 심각한 부작용을 낳게 되었다. 광고성 문자를 발송하는 사람들은 문자 메시지가 자동으로 차단되는 것을 회피하기 위해 한글 문장을 다양한 형태로 변형하거나 왜곡시키고 있으며, 이러한 문자 메시지를 자동으로 차단하기 위해서는 변형되거나 왜곡된 문장들을 정상적인 한글 문장으로 정규화하는 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 변형되거나 왜곡된 광고성 문자 메시지를 정상적인 문장으로 정규화하고 정규화된 문장으로부터 자동 띄어쓰기 및 복합명사 분해 과정을 거쳐 키워드를 추출하기 위한 방법을 제안하였다.
휴대폰의 광범위한 보급으로 문자메시지의 사용이 급증하고 있다. 이와 동시에 사용자가 원하지 않는 광고성 스팸문자도 넘쳐나고 있다. 본 연구는 이러한 스팸문자메시지를 자동으로 판별하는 시스템을 개발하는 것이다. 우리는 기계학습방법인 지지벡터기계(Support Vector Machine)을 사용하여 시스템을 학습하였으며 자질의 선택은 카이제곱 통계량을 이용하였다. 실험결과 F1 척도로 약 95.5%의 정확률을 얻었다
휴대 전화는 이제 우리의 일상생활에서 없어서는 안 될 중요한 가전 기기로 자리 잡았다. 이러는 와중에 휴대폰에서 사용하는 문자 메시지 사용량 역시 꾸준하게 증가하여 현재는 음성 통화 이용량의 1.5배에서 2배에 이르고 있다. 문자 메시지의 사용량이 증가함에 따라 스팸 문자 메시지도 따라서 증가하였는데 기존의 모바일 기기에서의 스팸 필터링 방식은 단순 문자열 비교나 특정 번호 차단과 같은 아주 기초적인 수준으로 스팸 메시지를 필터링하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 SVM(Support Vector Machine)과 시소러스(thesaurus) 사전을 이용하여 좀 더 강력하고 적응적인 스팸 필터링 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 샘플 문자 메시지로부터 전처리 기를 이용하여 문자 메시지 속에 담겨 있는 단어를 추출 한 후, 추출된 단어를 시소러스 사전을 이용하여 해당 의미가 가지는 대표 단어로 변경하였다. 변경된 단어들에서 카이 제곱 통계량을 계산하여 그 값이 높은 단어들을 특징 단어로 선정하였고 선정된 특징 단어들을 가지고 SVM 분류기로 학습을 진행하였다. 그 후 학습된 분류기를 이용하여 테스트 문자 메시지의 스팸 여부를 분류하였으며 평균 92%의 인식률을 보였다. 제안된 시스템은 PC에서 구현되어 있으며 실험을 통하여 그 성능을 확인하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.