• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.11-19
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• 2004

정보통신기술의 발달로 인하여 최근 이메일이나 개인 홈페이지를 이용하는 인터넷 이용자들의 수가 날로 증가하고 있다. 이에 따라 많은 기업들이 인터넷을 이용한 마케팅 촉진방법에 대하여 많은 관심을 갖고 있다 이메일과 개인 홈페이지는 기업의 측면에서 보면 목표로 하는 잠재적인 고객들에 대한 프로화일을 데이터베이스화하여 고객들의 욕구와 필요에 가장 적합한 상품이나 서비스에 대하여 촉진을 할 수 있다는 장점 때문에 향후 호텔기업에게도 마케팅 촉진의 도구로 유용하게 이용될 가능성이 높다. 본 연구에서는 호텔기업이 이메일과 개인 홈페이지를 이용하여 상품과 서비스를 촉진할 수 있는 가능성에 대하여 제안하고 이에 따른 선결해야 하는 문제점이 무엇인지에 대하여 논의하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권3호
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• pp.1348-1375
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• 2018

Support Vector Machine (SVM) is a well-known machine learning classification algorithm, which has been widely applied to many data mining problems, with good accuracy. However, SVM classification speed decreases with increase in dataset size. Some applications, like video surveillance and intrusion detection, requires a classifier to be trained very quickly, and on large datasets. Hence, this paper introduces two filter-based instance selection techniques for optimizing SVM training speed. Fast classification is often achieved at the expense of classification accuracy, and some applications, such as phishing and spam email classifiers, are very sensitive to slight drop in classification accuracy. Hence, this paper also introduces two wrapper-based instance selection techniques for improving SVM predictive accuracy and training speed. The wrapper and filter based techniques are inspired by Cuckoo Search Algorithm and Bat Algorithm. The proposed techniques are validated on three popular e-fraud types: credit card fraud, spam email and phishing email. In addition, the proposed techniques are validated on 20 other datasets provided by UCI data repository. Moreover, statistical analysis is performed and experimental results reveals that the filter-based and wrapper-based techniques significantly improved SVM classification speed. Also, results reveal that the wrapper-based techniques improved SVM predictive accuracy in most cases.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.385-391
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• 2004

현재 모바일 기술이 발달함에 따라 휴대폰을 이용한 인터넷 사용이 크게 증가하고 있다. 대부분의 휴대폰 사용자의 인터넷 사용은 아바타 및 게임 컨텐츠가 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 아바타 및 사용자 정보 관리를 위한 DB 모듈 과 메일 관리 모듈을 구현한 서버와 아바타 이미지를 애니메이션으로 재구성하여 메일 내용을 보여주는 클라이언트 모듈을 설계 하여 클라이언트의 부하를 줄이게 하였다. 휴대폰의 그래픽 및 CPU, 메모리 하드웨어 성능의 한계 때문에 본 논문에서 제시한 방식이 앞으로 많이 사용될 것으로 기대 되며 SK-VM 기반의 Application에 애니메이션 아바타와 I-Mail을 적응시킴으로써 기존에 아바타 서비스가 아닌 새로운 방향으로 아바타를 접목시킨 서비스를 할 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.45-54
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• 2011

기업은 커뮤니케이션 수단 및 업무처리를 위한 수단으로 이메일을 사용한다. 이메일은 비즈니스의 주요업무를 처리하기 때문에 기업 정보의 많은 부분을 보존하고 있다. 그러므로 기업 기밀 유출과 같은 사건 조사시에 이메일은 중요한 증거가 될 수 있다. 하지만 용의자가 의도적으로 이메일을 삭제할 가능성도 있기 때문에, 삭제된 이메일을 복원하는 것은 포렌식 관점에서 매우 중요하다. 본 논문은 다양한 이메일 클라이언트 파일 내에 존재하는 삭제된 이메일 아이템 구조를 분석하고, 파일에 존재하는 이메일 복원 가능성과 복원 방안을 설명한다.

• 영어어문교육
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• 제8권1호
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• pp.125-141
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• 2002

This paper examines the pragmatic features of the thanking and apologizing moves which appear in requestive email of Korean speakers of English as a foreign language and American English native speakers. It is important for second language learners to behave appropriately in a target language when communicating with other English speakers who have different cultural backgrounds. The result of this study revealed the differences in the use of thanking and apologizing moves in the requestive email between Koreans and Americans. Koreans used fewer moves of thanking and more moves of apologizing than Americans in three different situations. Koreans' underuse of thanking which is a routine and formulaic expression for Americans could be a marked phenomenon to a recipient of the email in English bringing about a minus effect.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권5호
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• pp.378-384
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• 2005

본 논문에서는 기존의 스팸 메일 필터링 시스템의 성능을 향상시키기 위한 새로운 필터링 방법을 설명한다. 대부분의 스팸 필터링 시스템은 메일의 제목이나 혹은 그 문서 안에서 발견되는 단어들의 분포를 조사하여 이루어진다. 한편, 최근의 스팸 발송자들은 메일 서비스 업체가 제공하는 웹메일 계정을 이용하여 스팸을 발송하기 시작하였다 이렇게 웹메일을 통해 발송되는 스팸 메일의 특징을 보면, 그 메일 계정이 자동으로 생성되기 때문에 일반 사용자의 메일 계정과 많은 차이를 보인다. 본 연구에서는 이러한 점에 착안하여, 발송자의 메일 계정이 자동 생성된 메일 계정인지를 예측하고 이를 통해 스팸을 필터링하고자 한다. 메일 계정을 분류하기 위해서는 패턴 인식 문제에서 사용되어 온 결정 트리를 이용하였으며, 메일 서비스 업체로부터 수집된 약 215 만개의 메일 계정에 대해 실험하였다. 실험 결과, $96.3\%$의 정확률을 나타내었으며, 기존 시스템과 연동하여 새로운 형태의 스팸을 필터링할 수 있었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제19권1호
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• pp.119-129
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• 2014

전자상거래 시장에서 롱테일 경제가 출현함에 따라 80/20 룰로 알려진 파레토 법칙의 일반적인 적용에 의문이 제기되고 있다. 이러한 제품 집중도의 변화는 인터넷 인프라 기반기술 위에 구현된 대량맞춤(mass customization)에서 기인한다고 예측된다. 본 연구는 그루폰과 유사한 소셜 커머스 웹사이트로부터 얻은 실거래 정보를 실증 분석하여 제품 및 고객 집중도를 분석하였다. 분석 결과, 이전 전자상거래 연구와 같이 소셜 커머스에서도 파레토 법칙과 다른 롱테일 패턴이 나타났다. 더욱이 email 또는 SMS를 통한 홍보가 판매 집중도 패턴에 영향을 미치는 것으로 파악되었다. email과 SMS를 통한 홍보는 모두 소셜 커머스 쿠폰 판매를 증가시킬 것이라는 예상과는 달리, SMS 홍보는 쿠폰 전반적으로 판매를 증가시키나, 소량 판매 제품의 경우 email 홍보는 오히려 제품 판매를 감소시키는 결과를 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.31-38
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• 2009

키워드 검색 가능한 공개키 암호 (PEKS)은 검색어에 대한 프라이버시를 제공하기 위해서 Boneh et. al.에 의해서 처음으로 제안되었다. 검색 가능한 공개키 암호 (PEKS) 기술은 송신자가 수신자의 공개키로 암호화된 메일 메시지를 이메일 서버에 보내고 서버는 암호문과 송신자에 의해서 생성된 암호화된 쿼리를 이용하여 암호화된 메일 메시지와 암호화된 검색어와의 관련성을 얻는 것이 가능하도록 한다. 이러한 메일 시스템에서는 그룹메일과 같이 하나의 암호화된 메일을 다수의 수신자에게 전송하는 경우를 생각할 수 있다. Hwang과 Lee는 이러한 점을 고려하여 다중 수신자환경에서 FEKS 스킴을 제안하였다. 이러한 다수의 수신자의 환경에서는 전송되는 데이터의 사이즈와 서버의 계산량을 줄이는 것이 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 서버측의 페어링(Pairing) 계산량을 줄인 좀더 효율적인 다수의 수신자를 고려한 mPEKS 스킴을 제안한다.

• 한국조리학회:학술대회논문집
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• 한국조리학회 2006년도 제8차 해외연수및 제3차 국제학술세미나
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• pp.29-46
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• 2006

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.672-678
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• 2021

시간이 지날수록 새로운 맬웨어는 계속 증가하고, 점점 고도화되고 있다. 악성 코드를 진단하기 위해 실행파일에 관한 연구는 다양하게 진행되고 있으나, 비실행 문서파일과 악성 URL, 문서 내 악성 매크로 및 JS 등을 악용하여 이메일에 악성 코드 위협을 내재화한 공격은 탐지하기 어려운 것이 현실이다. 본 논문에서는 악성 이메일 공격의 사전 탐지 및 차단을 통한 이메일 보안을 위해 악성 코드를 분석하는 방법을 소개하고, AI 기반으로 비실행 문서파일의 악성 여부를 판단하는 방법을 제시한다. 다양한 알고리즘 중에 효율적인 학습 모델링 방법을 채택하고 Kubeflow를 활용하여 악성 코드를 진단하는 ML 워크플로 시스템을 제안하고자 한다.