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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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전자우편(email)은 인터넷의 급격한 보급으로 인하여 사용자들이 많이 사용하게 된 통신 메커니즘이다. 그러나 이러한 전자우편의 대중성을 상업적인 목적으로 이용한 스팸메일의 출현으로, 사용자들은 정신적 피해, 업무 방해, 메일서버의 트래픽 과부화로 인한 유지보수 비용 증가와 같은 문제점들을 접하게 되었다. 특히, 최근에는 광고성 이미지들을 첨부하는 등의 새로운 기법이 적용된 스팸메일의 발생으로 기존의 텍스트 기반의 스팸메일 필터링 기법들이 무의미하게 되었으며, 따라서 그로 인한 피해가 증가하는 추세이다. 이러한 이미지 기반의 스팸메일들의 필터링을 위하여 Support Vector Machine과 같은 기계학습 기법을 이용한 기법들이 제안되고 있으나, 여전히 그 성능은 만족스럽지 못하다.
본 논문은 전자우편으로부터 텍스트 및 시각적 의미를 분석하여 전자우편 온톨로지에 기술하고 스팸메일 판단을 위한 의미추론규칙을 적용함으로써 광고성 이미지가 첨부되어 있는 스팸메일을 효과적으로 필터링 하기 위한 시스템을 제안한다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안하는 시스템
4. 결론 및 향후 연구
5. Acknowledgement
참고문헌

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