본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석한 후 새로운 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별고객에게 개인화된 정보를 자동으로 제공해 줄 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객의 관심 정보 및 선호 이메일 양식을 생성한다. 생성된 관심 정보와 선호 이메일 형식를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 형식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 고객에게 푸쉬해 준다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 높은 이메일 오픈율과 사용자 만족도를 보였다.
본 논문은 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 잠재적 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 정보, 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 고객화 이메일 자동 생성 에이전트 시스템을 설계하고 구현하고자 함이 본 논문의 목적이다.
본 연구에서는 갈수록 늘어나는 이메일 문서의 관리를 효율적으로 하기 위한 방법으로 새로운 메일이 도착했을 때 해당 카테고리를 추천받아 사용자가 직접 최적의 분류를 할 수 있는 이메일 추천 에이전트 시스템을 제안한다. 이메일 문서들의 카테고리별 분류 및 해당 폴더 저장에서 핵심이 될 수 있는 정확한 분류를 위해 동적 임계치를 이용한 베이지안 학습 알고리즘을 적용하였으며, 또한 주요 모듈 부분을 확장성과 재 사용성을 위해 컴포넌트화 하였다.
이메일은 모바일 기기의 발달과 SNS의 확산에도 불구하고 전 세계의 기업에게 가장 중요한 통신 및 업무수단으로 여전히 중요한 역할을 하고 있다. 이메일의 사용 증가로 인해 보안 및 보관 문제가 발생하였으며, 모든 이메일을 수년에 걸쳐 보관할 의무를 지는 기업이 점점 늘어나고 있다. 본 논문에서는 의미추론규칙을 이용하여 온톨로지 기반의 이메일 아카이빙 시스템에 대해 제안한다.
급속도로 발전하는 인터넷의 발달로 인한 정보의 과부하와 이메일의 급증은 이젠 모든 네티즌들이 겪는 불편함이 아닐 수 없다. 본 논문에서는 이런 이메일 관리를 사용자가 효율적으로 할 수 있도록 추천 에이전트(Recommendation Agent)를 제안하고자 한다. 추천 에이전트 시스템에서는 이메일의 자동 분류에서 가장 핵심인 정확도(Accuracy)를 개선시키기 위해 최종 결정을 사용자가 하는 방식으로 접근하였으며, 또한 절기에 이용되는 학습 및 분류 알고리즘을 동적 임계치를 적용한 베이지안 학습 알고리즘을 이용하여 알고리즘적 방법도 병행하였다. 새로운 메일이 도착했을 때 최적의 분류를 할 수 있도록 메일 카테고리를 추천하는 시스템이다. 또한 사용자 편의를 위하여 필요없는 메일이나 스팸으로 간주되는 메일은 자동 삭제하는 기능을 추가하였다.
개인자료교환의 방법 중 가장 보편화된 것이 이메일임에도 불구하고, 기존의 웹메일이나 클라이언트 프로그램 등의 UA(UserAgent)는 운영자 임의의 고정적인 인터페이스, 서버접속에 의한 메일 데이터 조작 등으로 활용범위를 좁혀놓았다. 이메일 사용에서 한층 더 나아가 사용자가 보다 효과적으로 이메일 정보를 활용하고 재사용이 가능하도록 하는 시스템을 개발하는 것이 필요하다. 이 논문에서는 이메일정보를 SMTP/MIME표준을 XML표준형식으로 변환/저장하여 사용자가 이메일정보를 다양한 어플리케이션에서 황용하고 재 사용한 수 있도록 하였다. 최근 발전하고 있는 XML기술과 ASP기반의 웹 메일을 통하여 기존에 웹메일 사용자들에게 친숙한 인터페이스를 제공하고, 이메일을 XML로 변환하고 변환된 XML문서를 XML을 이용하여 사용자 취향에 맞게 재구성한 수 있게 하였다. DOM API를 사용하여 변환된 XML파일을 조합하고, DB가 없이 파일로 관리하여 개인사용자가 이메일정보를 소장할 수 있게 하는 시스템을 설계 및 구현하였다.
최근 악성 문서파일이 첨부된 이메일을 특정인에게 발송하여 중요자료를 절취하는 형태의 해킹사고가 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 공격에는 공격 성공률 향상과 바이러스 백신의 탐지회피를 위해 주로 제로데이 취약점이 이용되고 있으며, 적절한 사회공학적 기법이 병행되는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 조직으로 유입되는 이메일 첨부 문서파일에 대한 행위기반 악성문서 탐지기술이 적용된 이메일 백신 클라우드 시스템을 제안한다. 이메일에 포함된 문서파일을 추출하여 이메일 백신 클라우드 시스템에 전달하면, 백신 클라우드에서 시그니쳐 기반 분석 및 행위기반 분석을 통해 악성코드 포함 여부를 판단 후 악성코드를 제거한다. 행위분석 과정에서 의도하지 않은 실행파일 생성, 프로세스 실행, 레지스트리 엔트리 접근, 인터넷 접속시도 등이 발견되면 악성문서로 판단하게 된다. 본 논문에서 제시된 이메일 백신 클라우드 시스템은 악성문서 첨부 이메일의 유입을 효과적으로 차단함으로써 중요자료 유출 등의 각종 사이버테러 예방에 도움이 될 것으로 기대 된다.
저가의 하드웨어를 이용하는 분산 파일 시스템은 대용량의 저장 장치를 경제적으로 제공해주는 해법으로 많은 인터넷 서비스 업체에 의해 주목받고 있다. 본 논문에서는 대규모 이메일 서비스를 위한 분산 파일 시스템인 BeanFS의 설계와 구현에 대해 소개한다. BeanFS는 다음과 같이 이메일 서비스에 최적화되었다. 첫째, 이메일 서비스에서 이용되는 작고 많은 파일을 효과적으로 처리하기 위해서, 볼륨 기반의 복제 기법을 도입하여 중앙 서버의 병목현상을 완화시킨다. 둘째, 이메일 메시지의 단순한 접근 패턴을 고려하여 일관성 유지 기법을 경량화시킨다. 셋째, 재복제시에 발생하는 오버헤드를 줄이기 위해 일시적인 장애를 영구적인 장애와 분리하여 대처한다.
개인을 고객으로 하는 각종 포탈 사이트들이 많이 생성됨에 따라 고객 개인을 위한 고객화된 정보가 매우 중요한 하나의 컨텐츠로 자용하고 있다. 하지만, 현재 국내외 전자상거래를 주목적으로 하는 포탈 사이트의 시스템들은 고객에 관한 정보를 단순한 개인 프로파일로 활용하고 있을 뿐 고객 정보를 이용하여 더 많은 개인화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개댈 고객에게 개인화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 호객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 개인화 메일 자동 생성 에이전트 시스템을 개발하고자 함이 본 논문의 목적이다.
인터넷이 발달하면서 시간적 제약과 공간적 제약이 많이 없어졌다. 이메일을 사용하면 송수신 시간이 단축될 뿐만 아니라 경제적으로도 비용이 절감되어 현재 가장 많이 사용되는 통신 매체 중의 하나이다. 이메일이 상업적 또는 공적인 용도로 사용됨으로써 이메일의 정상적인 배달 뿐만 아니라 수신자가 이메일을 읽었는지를 발송자가 확인할 수 있어야 한다. 이메일 발송시 발송자의 읽음 확인 메일 요청을 수신자가 무시하거나 송신 메일 서버와 수신 메일 서버가 다를 경우 구현상의 어려운 문제점이 있다. 본 연구에서는 사용자의 개입이 필요없이 자동으로 수신자가 이메일을 읽었는지를 확인할 수 있는 Web beacon을 이용한 이메일 읽음 확인 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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