• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권9B호
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• pp.908-913
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• 2009

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.

• 스마트미디어저널
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• 제7권4호
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• pp.24-29
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• 2018

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.203-206
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• 2017

최근 휴대전화 문자스팸 차단 강화로 인한 풍선효과로 휴대전화 음성스팸이 지속적으로 증가하고 있고, 2015년 3월부터는 음성스팸 건수가 문자스팸 건수를 역전해서 급속도로 증가하고 있어 효율적으로 음성스팸을 차단할 수 있는 시스템 구축의 필요성이 대두되고 있다. 이에, 음성스팸 신고번호와 음성스팸 가상 트랩(실제 존재하지 않는 가상의 휴대전화번호를 적용)을 통해 탐지된 내용을 기반으로 음성스팸 전화번호 차단리스트를 생성하고 이를 이통사에게 제공하여 일정기간 동안 음성호를 차단하는 음성스팸 실시간 차단시스템을 설계하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.122-135
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• 2011

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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권7호
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• pp.271-276
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• 2014

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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.2595-2602
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• 2010

본 논문에서는 휴대전화로 오는 짧은 문자메시지의 스타일을 반영하여 스팸 문자메시지를 검출해내는 한국어 모바일 스팸필터링 시스템을 소개한다. 제안하는 시스템은 내용어 어휘들의 출현에만 기반을 두는 기존 방법과 달리 제안하는 스타일 정보를 추가적으로 활용하여 스팸성 단어가 포함된 일반 문자메시지가 스팸으로 잘못 분류되는 치명적인 오류를 효과적으로 줄인다. 또한 띄어쓰기 및 철자 오류교정을 거쳐 문자메시지를 정규화 함으로써 스팸 분류성능을 향상시킨다. 실제 한국어 문자메시지를 이용한 실험 결과를 통해 제안하는 시스템이 한국어 스팸 문자메시지 검출에 효과적임을 보인다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권1호
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• pp.57-64
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• 2017

문자 메시지는 휴대폰을 사용하는 사람들에게 중요한 의사소통의 방법 중 하나이다. 또한 친구맺기 방식이 필요 없이 사용이 가능하기 때문에 이를 악용한 불법 광고 스팸메시지가 기승을 부리고 있다. 최근 스팸 필터링을 위해 기계 학습을 이용한 시스템들이 등장 하였지만 많은 계산을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 검색할 쿼리를 입력할 때 부정확한 쿼리를 입력하더라도 저장된 데이터베이스와 비교하여 가장 비슷한 단어를 차수 개념을 적용하여 유추하는 집합 기반 POI(Point of Interest) 검색 알고리즘을 이용하여 스팸 필터링 시스템을 구현하였다. 이 알고리즘을 적용하면 서버 컴퓨팅 없이 문자의 조합만을 이용해 쿼리를 유추할 수 있기 때문에 스팸 필터링에 적용하여 입력된 문자메시지가 교묘하게 변형되더라도 스팸이라고 필터링이 가능하다. 또한 문장 유사도 측정 기법을 활용하여 스팸 필터링 성능을 향상시켰으며, 스팸 필터링에 취약한 특정 유형도 걸러내기 위해 특정 전처리 과정을 지원함으로써 대부분의 스팸메세지를 필터링 가능하도록 하였다. 기존 집합기반 POI 검색 알고리즘과 이를 확장 시킨 문장 유사도 측정 기법, 특정 전처리 과정을 추가한 시스템으로 필터링 시스템의 성능평가를 진행하였다. 그 결과 본 논문에서 구현한 시스템이 기존 집합기반 POI 알고리즘과 비교하여 향상된 스팸 필터링 성능을 보여주는 것을 확인하였다. 또한 이동통신사 3사에서 필터링에 취약한 유형이 본 논문에서 구현한 시스템으로 높은 성능으로 필터링이 가능하다는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.2379-2382
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• 2002

요즘 전자우편(E-mail) 서비스를 사용하게 되면서, 스팸 메일이라고 불리 우는 광고성 메일이 무분별하게 전자우편에 침입하고 있다. 요즘과 같이 정보의 중요성과 개인의 사생활이 강조되는 시점에서 다른 사람이 중간에 메일을 가로채어 읽거나 해킹 하여 전혀 다른 내용으로 바꾸어 배포하거나 바뀐 내용을 전송하거나 과도한 스팸메일 때문에 자신의 메일 계정에 부하가 걸려서 중용한 메일을 못 받게 된다면 보통 심각한 일이 아닐 수 없다. 본 논문에서는 이것을 해결하기 위하여, PGP(Pretty Good Privacy)라는 기술과 문자열 처리를 이용하여 전자우편의 보안성 향상과 문자열 처리를 통해 스팸메일을 줄이는 방법을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.1267-1277
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• 2021

보이스피싱 범죄 접근 단계에서 미끼로 활용되는 광고 문자 및 음성에 이용되는 전화번호가 대량 불법대출 스팸 발송에 이용되고 있어 이를 신속하게 차단하는 것이 필요하다. 이에, 본 고에서는 불법대출 스팸 및 보이스피싱을 자행하는 음성스팸 전화번호에 대해서 신속한 이용제한을 함과 동시에 해당 전화번호로 전화 통화 연결이 원활하지 않게 지속적인 콜을 보냄으로서 해당 전화번호를 이용하여 불법을 자행하지 못하게 하는 음성스팸 역공격 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 불법스팸신고처리기관과 수사기관간 대표적인 협업 모델로서 각각 역할을 정립하여 본 시스템을 개발한 후 실제 적용해 본 결과, 불법대출 음성스팸과 문자스팸 신고건수가 각각 1/3 수준으로 감소하는 것을 확인하여 본 시스템의 효과성을 입증할 수 있었다