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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조인휘 (한양대학교) 심혜택
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제34권 제9호(네트워크 및 서비스)
발행연도
2009.9
수록면
908 - 913 (6page)

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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 증가 하였는데 기존의 모바일 기기에서의 스팸 필터링 방식은 단순 문자열 비교나 특정 번호 차단과 같은 아주 기초적인 수준으로 스팸 메시지를 필터링 하고 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 전처리기를 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 분류 하였으며 평균 92%의 인식률을 보였다. 제안된 시스템은 PC에서 구현되어 있으며 실험을 통하여 그 성능을 확인하였다.
#Spam Filtering #SVM #Thesaurus #SMS #Cell Phones

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 설계 및 구현
Ⅲ. 실험 및 결과 분석
Ⅳ. 결론
참고문헌

참고문헌 (6)

참고문헌 신청
3. [학술지(정기간행물)] - C. Cortes / 1995 / Support vector network / Machine Learning 20 : 273 ~ 297 google schola 4. [단행본] - N. Cristianini / 2000 / An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernelbased Learning Methords / Cambridge University Press google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Berges, C. J / 1998 / A tutorial on Support Vector Machine for pattern recognition / Data Mining and Knowledge Discovery 2 : 121 ~ 167 google schola 6. [학위논문] - 김태희 / 2005 / 스팸 메일 필터링 시스템에서 어휘 정보와 시소러스의 영향 분석 / 박사 / 대구대학교 google schola 7. [인터넷자원] - / / 한국어 형태소 분석기 google schola

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