• 경영정보학연구
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• 제16권2호
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• pp.1-23
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• 2014

전 세계적으로 스마트 기기의 사용이 급증함에 따라 SNS 등에서 개인정보를 활용한 Phishing, Spam 등의 부작용이 발생하고 있다. 이에 따라 최근 많은 연구들이 진행되고 있으나 대부분이 피해자 위주의 연구라는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 계획된 행동이론과 동기이론을 활용하여 프라이버시 침해의도에 영향을 미치는 요인을 알아보았다. 본 연구는 전문 업체에 의뢰하여 프라이버시 침해 위협이 높은 SNS 사용자를 대상으로 설문을 진행했다. 총 268개의 설문을 분석했으며, 자료 분석에는 SPSS 18.0과 AMOS 20.0을 활용했다. 연구결과에 의하면 인지된 즐거움, 처벌은 프라이버시 침해에 대한 태도에 영향을 미치며, 프라이버시 침해에 대한 태도, 프라이버시 침해에 대한 주관적 규범, 프라이버시 침해에 대한 인지된 행동통제는 프라이버시 침해 의도에 모두 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 인지된 호기심과 프라이버시 침해에 대한 주관적 규범은 프라이버시 침해에 대한 태도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 따라서 대체적으로 계획된 행동이론은 프라이버시 침해의도를 설명하는 데에 적합한 이론이고 Motivation Theory의 변수들 또한 대체적으로 프라이버시 침해에 대한 태도에 영향을 미친다는 것을 본 연구를 통해 확인할 수 있었다. 본 연구는 이론적으로 프라이버시 연구의 범위를 이용자 및 피해자 중심에서 가해자로 확장시켰고, 동기 이론의 변수들을 활용한 계획된 행동이론(Extended Theory of planned behavior)을 프라이버시 침해 의도 연구에 적용하였다는 데에 의의가 있다. 실무적으로는 프라이버시 염려와 인지된 즐거움, 처벌 등에 대한 교육을 강화하면 이용자의 프라이버시 침해에 대한 태도가 줄어들 수 있다는 근거와 이를 제도적으로 뒷받침하기 위한 이용자 약관 및 개인정보법 개정의 실무적 근거를 제시했다는 데에 의의가 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2878-2884
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• 2015

온라인 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 트위터는 가장 보편적으로 사용되는 마이크로 블로그인데, 트위터의 개방적 구조로 인해 자동화 프로그램인 트윗 봇이 많이 생성되고 있다. 이 트윗 봇은 적법한 봇과 악성 봇으로 분류되는데, 이 중 악성 봇은 일반 사용자들에게 많은 양의 스팸 정보나 유해한 컨텐츠를 배포하기 때문에 트윗 봇을 검출하는 작업은 반드시 필요하다. 기존 연구에서는 시간적 정보를 활용하여 사람과 트윗 봇을 분류하였다. 본 논문에서는 먼저 사용자들의 고 정밀 위치 정보를 알려주는 공간 태그된 트윗 정보를 활용하여 트위터 사용자들의 정확한 위치를 알아낸다. 그리고, 각 사용자의 공간 변수에 대한 엔트로피 값 및 사용자의 장치 정보를 사용하여 새로운 봇 검출 알고리즘을 제안한다. 주요 결과로써, 시간 정보만을 이용한 기존 연구결과보다 각 신뢰도별 봇 검출 확률 및 거짓 경보 확률이 모두 우수하게 나타난다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권6호
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• pp.279-290
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• 2013

디지털 포렌식에서의 로그 데이터는 사용자의 과거 행적에 대한 추적을 목적으로 대용량의 형태로 저장된다는 특성을 가지고 있다. 이러한 대용량의 로그 데이터를 단서가 없이 수동으로 분석하는 절차는 조사관들에게는 어려운 일이다. 본 논문에서는 포렌식 분석을 하는 조사관들에게 믿을 만한 증거를 추천하기 위하여 대용량의 로그 집합으로부터 해킹 흔적을 추출하는 텍스트 마이닝 기술을 제안한다. 학습 단계에서는 훈련 로그 집합을 대상으로 전처리를 한 후, Apriori 알고리즘을 이용하여 침입 흔적 연관 단어를 추출하고, 신뢰도와 지지도를 병합하여 각 연관단어의 침입 흔적 확률을 계산한다. 또한, 침입 흔적 확률의 정확도를 높이기 위하여 스팸 메일의 여과에 사용된 Robinson의 신뢰도 계산 방법을 이용하여 확률에 가중치를 추가하며, 최종적으로 침입 흔적 연관 단어 지식 베이스를 구축한다. 테스트 단계에서는 연관 단어 지식 베이스를 기반으로 테스트 로그 집합에 대해 피셔(Fisher)의 역 카이제곱 분류 알고리즘을 적용하여 침입 흔적 로그일 확률과 정상 로그일 확률을 계산하고, 이를 병합하여 침입 흔적 로그를 추출한다. 추출된 로그를 조사관에게 침입 흔적이 있는 로그로서 추천한다. 제안한 방법은 비구조화된 대용량의 로그 데이터를 대상으로 데이터의 의미를 명확하게 분석할 수 있는 학습 방법을 사용함으로써 데이터의 모호성으로 인해 발생하는 정확도 저하 문제를 보완할 수 있으며, 피셔의 역 카이제곱 분류 알고리즘을 이용하여 추천함으로써 오분류율(false positive)을 감소시키고 수동으로 증거를 추출하는 번거로움을 줄일 수 있다는 장점을 갖는다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권3호
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• pp.367-378
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• 2015

본 논문은 기계학습 방법과 필터링 방법을 결합해서 경쟁관계를 인식하는 방법에 대한 연구이다. 기존 연구들은 기계학습 방법에만 의존해서 관계유형을 인식하는 연구들이 대부분이며. 사용되는 자질도 일반적인 관계유형에 적합한 자질을 사용하고 특히 구문분석 정보가 매우 중요한 자질로 사용된다. 본 논문에서는 구문분석 등의 언어분석 결과를 이용하지 않고, 단순한 자질들(어휘, 거리, 위치, 단서단어)만을 사용해도 경쟁관계 인식에 효과적임을 확인하였다. 또한, 경쟁관계인식 긍정 정확도를 향상시킬 수 있는 문장별 경쟁유무 분류방법, 스팸분류 방법, 거리제약 기반 자질필터링 방법을 기계학습 방법과 결합한 방법론을 제안한다. 방법론 검증을 위해서 뉴스분야 2,565개 문장을 평가셋으로 구축하였고, 비교 평가를 위해서 규칙기반 경쟁관계 인식기와 기존연구의 관계추출 방법론에 기반한 일반 관계추출기를 적용해서 비교하였다. 성능평가 결과로 규칙기반 엔진이 긍정정확도와 전체정확도(accuracy)가 81.2%와 56.8% 성능을 보였고, 일반 관계추출기는 61.2%와 56.3%를 보였다. 그에 비해서 본 논문에서 제안하는 방법은 긍정 정확도 92.2%와 전체정확도 71.3% 성능을 보여서 경쟁관계 인식에 효과적임을 확인하였다.

• 한국축산식품학회지
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• 제24권1호
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• pp.50-56
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• 2004

한국 시장에 유통중인 제품유형이 동일하게 표기되고 제조경과 일자가 유사한 소시지류 [천연장에 충전된 위너소시지(N), 콜라젠 케이싱(collagen casing)에 충전된 비엔나 소시지(C), 셀롤로오즈 케이싱에 충전된 후랑크 소시지(F)] 와 캔류 [스팸류(S), 런천미트류(L), 장조림류(J)] 제품을 각각 구입하여 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 당도는 천연장을 이용한 소시지는 4.9∼5.0 범위가, 비엔나 소시지는 6.6과 8.0 수준이, 후랑크후르트 소시지는 5.2와 6.5 수준이었다. 염도는 천연장을 이용한 소시지 제품은 모두 2.0 이하로 나타난 반면, 비엔나와 후랑크후르트 타입의 소시지는 2.0 이상을 차지하는 비율이 조사 제품의 각각 66.6％, 80.0%로 나타나 천연장 이용 소시지보다 염도가 다소 높은 것으로 조사되었다. pH는 대부분 6.0 이상인 것으로 조사되었다. 수분함량은 N, C, F에서 각각 57.9∼59.8％, 53.9∼61.4％, 55.3∼62.9%의 범위를 보였고, 조지방함량은 N, C, F에서 각각 14.5∼20.6％, 13.2∼21.7％, 15.3∼24.8%의 범위를 보였다. 육색에서는 천연장을 이용한 소시지의 L＊값이 49.8 ∼56.7 범위로 다른 제품군보다 다소 낮게 나타났다. 소시지 제품의 기호도는 조지방 함량과 L＊값이 높은 제품들이 상대적으로 높은 것으로 조사되었다. 캔 제품에 있어서 당도는 장조림이 6.0∼10.2%로 스팸(6.6)이나 런천미트(5.2∼6.7)보다 높았다. 염도는 스팸류가 2.58∼3.27%로 런천미트(2.09∼2.50%)나 장조림(2.19∼2.79%)보다 높게 나타났다. pH는 스팸과 런천미트가 장조림보다 다소 높았다. 수분 및 조지방 함량은 스팸류가 52.0∼59.2%와 19.6∼28.0％, 런천미트는 55.7∼60.8％, 17.3∼22.1%로 각각 나타났다. 장조림은 수분함량은 69.4∼74.9%, 조지방 함량은 1.5∼8.8%로 나타났다. 육색은 L＊값과 a＊값에서 스팸류와 런천미트 제품간에 유의적인 차이가 없었으나(p＞0.05), b＊값은 런천미트가 다소 높은 경향이었다. 관능검사 결과 제품들간에 큰 차이는 보이지는 않았으나 염도가 낮은 제품에서 전체적인 기호도가 좋았다.

• 경영정보학연구
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• 제11권1호
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• pp.49-67
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• 2009

이메일은 다른 커뮤니케이션 채널에 비해서 비용이 저렴하며 고객에게 신속하게 접근할 수 있으며 고객과의 쌍방향 커뮤니케이션을 가능하게 하기 때문에 기존 고객 유지와 신규고객 확보 및 신상품 홍보 그리고 판촉활동에 활용되고 있다. 본 연구에서는 실증적 사례로 국내 A은행에서 신용카드 회원을 대상으로 실행하였던 이메일 마케팅 결과를 분석하여 이메일 개봉률, 반응률 및 이메일 마케팅별 순증 이용금액을 분석하였으며 특정 이메일 마케팅을 선정하여 프로모션 대상 회원과 반응회원의 특성을 살펴보았다. 효과 캠페인 및 비효과 캠페인 대상회원의 특성을 비교하여 분석한 결과 효과 캠페인과 비효과 캠페인간의 유사성과 차이점을 도출할 수 있었다. 이메일 개봉 및 미 개봉회원 분석에서 효과 캠페인은 여성의 개봉률이 상대적으로 높았고, 비효과 캠페인에서는 남성의 개봉률이 높았다. 연령 또한 효과 캠페인은 30대의 개봉률이 낮았으나, 비효과 캠페인에서는 $20{\sim}30$대의 개봉률이 높았다. 반응 및 미반응회원 분석에서는 남성의 반응률이 효과 및 비효과 캠페인 모두 높게 나타났고, 30대의 반응률이 높고 20대의 반응률이 낮은 점도 유사하게 나타났다. 직업의 경우 효과 캠페인은 주부, 기타 소득자 및 금융거래자의 비중이 높았으나, 비효과 캠페인은 급여생활자(중소기업 등)의 반응률이 높았고 주부는 동일하게 높았다. 이메일 마케팅에 대한 주부의 반응도에 대해서는 향후 추가 연구가 진행되어야 한다고 판단된다. 종합적으로, 효과 캠페인을 비효과 캠페인과 비교할 때 타겟고객으로부터 높은 개봉률 및 반응률을 이끌어 냈고, 신용카드 매출액 증대를 많이 하였기 때문에, 이메일 마케팅의 목적달성에 있어서 비교 우위에 있었는데 추후 동 효과 캠페인시 반응한 회원의 특성을 토대로 한 타겟마케팅을 실시하여 반응률에서 유의미한 차이 발생을 심층 분석할 필요가 있다. 끝으로, 실증적 사례를 토대로 이메일 채널의 효과 제고방안을 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.35-46
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• 2017

최근 사이버보안에서 악성코드를 이용한 공격은 메일에 악성코드를 첨부하여 이를 사용자가 실행하도록 유도하여 공격을 수행하는 형태가 늘어나고 있다. 특히 문서형태의 파일을 첨부하여 사용자가 쉽게 실행하게 되어 위험하다. 저자 분석은 NLP(Neutral Language Process) 및 텍스트 마이닝 분야에서 연구되어지고 있는 분야이며, 특정 언어로 이루어진 텍스트 문장, 글, 문서를 분석하여 작성한 저자를 분석하는 방법들은 연구하는 분야이다. 공격 메일의 경우 일정 공격자에 의해 작성되어지기 때문에 메일 내용 및 첨부된 문서 파일을 분석하여 해당 저자를 식별하면 정상메일과 더욱 구별된 특징들을 발견할 수 있으며, 탐지 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 기존의 기계학습 기반의 스팸메일 탐지 모델에서 사용되는 특징들과 문서의 저자 분석에 사용되는 특징들로부터 공격메일을 분류 및 탐지를 할 수 있는 feature vector 및 이에 적합한 IADA2(Intelligent Attack mail Detection based on Authorship Analysis)탐지 모델을 제안하였다. 단순히 단어 기반의 특징들로 탐지하던 스팸메일 탐지 모델들을 개선하고, n-gram을 적용하여 단어의 시퀀스 특성을 반영한 특징을 추출하였다. 실험결과, 특징의 조합과 특징선택 기법, 적합한 모델들에 따라 성능이 개선됨을 검증할 수 있었으며, 제안하는 모델의 성능의 우수성과 개선 가능성을 확인할 수 있었다.

• 공학논문집
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• 제4권1호
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• pp.5-22
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• 2002

인터넷이 급속도로 발전하고 일반 텍스트 환경의 인터넷 서비스들의 WWW(World Wide Web)환경으로 바뀌어 가면서 쉬운 사용 환경으로 인한 인터넷 응용 서비스의 사용자들도 급속히 증가하고 있다. 따라서, 사용자들이 인터넷을 이용하면서 상대방에게 메시지를 보낼 수 있는 전자 메일 서비스를 이용하는 경우도 크게 증가하고 있다. 웹 기반 전자우편 시스템은 계정과 서비스를 제공하는 서버와 사용자와의 인터페이스 역할을 하는 클라이언트로 구성되며 웹 브라우저가 클라이언트의 역할을 담당한다. 즉, 일반 메일서버에 계정을 만들 수 없는 일반 사용자들이 웹 환경을 통하여 메일서비스를 제공받을 수 있도록 하는 것이다. 본 논문에서는 웹을 기반으로 하는 전자 우편 시스템을 설계하였으며, 인터넷 익스플로러(Internet Explorer)를 기반으로 하는 사용자 환경과 리눅스 시스템을 기반으로 기존 전자 우편 시스템의 문제점을 해결하고 저렴한 가격으로 큰 기대효과를 만족시켰다. 스팸으로 등록된 메일 처리, 다중 메일 처리 등을 통한 효율적인 사용자 편의성을 제공하고, 메일의 폭주와 사용자의 급증으로 인한 시스템 저하 현상을 극복하는 효율적인 메일 서비스 엔진을 구현해서 시스템의 안정성을 제공하는 전자 우편 시스템을 개발한다.

• 경영정보학연구
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• 제20권1호
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• pp.61-80
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• 2018

지금까지 스마트폰 문자 메시지와 관련한 연구는 보안 및 프라이버시 우려 측면에서 제한적으로 이루어져 왔다. 그러나 기업들이 소비자를 대상으로 프로모션 메시지를 전달할 때 어떤 메시지가 효과적인지 규명하는 시도는 많지 않았다. 본 연구는 스마트폰의 메시지 신뢰도를 저하하는 신호를 정교화 가능성 모델에 적용하여 분석하였다. 메시지의 신호는 내용 상의 신호와 수신자가 세심한 검토 없이 의사결정을 하도록 하는 누설 신호(맞춤법 및 특수문자, 축약 링크, 신뢰할 수 없는 발신자 등)로 나눌 수 있다. 이 중 내용 상의 신호에 조절효과를 주는 요소는 맥락화로 메시지가 자신과 상관있다고 느끼는 정도(관여도)이다. 메시지의 신호가 스마트폰 사용자의 메시지 신뢰도에 주는 영향을 검증하기 위해 모바일에서 쿠폰발행 메시지를 받는 시나리오를 바탕으로 166명 대상의 서베이 실험을 진행하였다. 분석 결과, 누설 신호는 유의한 수준으로 신뢰도에 부정적 영향을 주었고, 내용 상의 결함은 근소한 수준에서 부정적 영향을 주었다. 주목할 점은 고맥락화 메시지에 내용 상의 결함이 있으면 유의한 수준으로 신뢰도에 부정적 영향을 주었으나, 저맥락화된 메시지의 경우에는 신뢰도에 영향을 주지 않았으며, 메시지에 누설 신호가 있으면 맥락화 정도와 상관없이 신뢰도가 저하되었다는 것이다. 이는 기업들이 모바일을 통한 프로모션을 진행할 때 관여도가 높은 상품을 골라 고객 맞춤형으로 문자 메시지를 작성하고, 메시지에는 내용 상의 결함이 없도록 하는 것이 중요하다는 시사점을 제공한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제17권4호
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• pp.69-93
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• 2012

블로그, 페이스북, 트위터와 같은 SNS(Social Network Service)는 유저와 포스트를 노드로, 유저와 포스트, 포스트와 포스트, 또는 유저와 유저 사이에 형성되는 다양한 관계를 링크로 하는 그래프로 표현될 수 있다. 본 논문은 이러한 그래프 구조를 분석하여 다른 유저들의 생각과 행동에 영향을 미치는 영향 유저를 선별하는 방법에 대해 논한다. 기본적인 패러다임으로 기존의 투표성 개념이 아닌, 다양한 시맨틱 웹 자원의 중요도를 평가하기 위해 제안된 상호작용성 개념을 초기 SNS의 하나인 블로고스피어의 영향력 평가에 적용함으로써, 여러 모의 실험을 통해 그 타당성과 적용 가능성을 입증하였다. 모의 실험은 각 대안이 제공하는 결과의 타당성 정도에 따라 성능을 비교 분석할 수 있는 네트워크 모형을 디자인하여 사용하였다. 또, 이러한 네트워크 모형에 대한 링크 가중치 튜닝의 결과 변화를 살펴봄으로써, 가중치 조합의 차이에서 발생하는 실험 오차를 줄이고, 실제 적용의 용이함을 비교 분석하였다. 부가적으로, 스팸 필터링 목적에서 포스트 컨텐츠 점수를 링크 구조 기반 방법 안에 포함시킬 수 있는 방법도 제안하였다. 본 연구는 SNS 영향유저 선별에 대한 연구의 출발점으로서, 다음과 같은 점에서 기존 연구와 구별된다. 첫째, 스크랩, 댓글, RSS, 친구 등 기존 연구에서 유의미한 속성으로 간주했지만, 그래프 기반 방법으로 함께 고려할 수 없었던 다양한 영향력 속성들을 종합적으로 반영할 수 있는 그래프 기반 영향력 평가 프레임웍을 제시한다. 둘째, 이 프레임웍은 영향력이 높은 개체들과 상호작용하는 개체가 영향력이 낮은 개체들과 상호작용하는 개체보다 높은 영향력을 갖게 되는 일반적인 현상을 구현할 수 있는 양방향성을 반영한다. 셋째, 영향력 평가 면에서 다른 사람들의 추종액션을 유발한 정도를 가장 중요한 요인으로 고려하여, 일련의 참조관계에 대해 기존의 페이지랭크나 HITS(Hypertext Induced Topic Selection)와는 다른 관점에서 접근하였다.