의미추론규칙을 이용한 온톨로지 기반의 스팸 메일 방지 및 이메일 자동 분류 시스템

Abstract

전자우편(e-mail)은 인터넷의 급격한 보급으로 인하여 사용자들이 많이 사용하게 된 통신 메커니즘이다. 그러나 전자우편의 대중성을 이용한 상업적인 목적의 스팸메일의 출현으로 전자우편 사용자들은 정신적, 업무적인 피해를 받고 있다. 스팸메일의 피해를 줄이기 위하여 연구자들은 Support Vector Machine과 같은 기계학습기법, 첨부된 이미지를 시각적으로 분석하는 기법, 그리고 온톨로지를 활용하여 스팸메일을 필터링하는 기법들을 제안하였다. 그러나 기존에 제안된 시스템들은 사용자의 취향을 고려 하지 않고 스팸메일을 필터링 하기 때문에, 사용자들은 개인의 취향과 관련된 필요한 광고성 정보들 마저 잃게 되는 문제들이 발생하고 있다. 본 논문은 전자우편으로부터 텍스트 의미 분석처리 과정을 통하여 얻어진 정보들을 전자우편 온톨로지에 기술하고 의미추론규칙을 적용하여 해당 전자우편의 범주 및 종류를 분류함으로써 전자우편을 효율적으로 관리 하기 위한 시스템을 제안한다.; E-mail is popular communication mechanism in an internet era. However, massive amount of spam stresses e-mail users and takes up their office hour and private time. Researchers suggest using a machine learning method such as Support Vector Machine, an iamge analyzing method, and a spam filter using ontology to minimize spam. But users lose information that they are interested along with spam because existing systems filter e-mails without considering individual fondness. This thesis suggests a system which users can administer their e-mails effectively with ontology, and classify the ones by applying a semantic inference rule.