작품명

팀원 (학번, 이름)

분량은 개인별 작성 부분은 1장반이상, 1장에서 5장은 5장이상

요    약

본 논문은 텍스트 정보에 기반한 2단계 스팸 메일 필터링에 관한 방법을 제시한다. 일반적으로 스팸 메일의 본문에는 텍스트 문장보다는 그림이 더 많이 포함되어 있기 때문에 단어의 블랙리스트와 같은 전형적인 방법으로 스팸 메일을 구분하기에는 많은 어려움이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 스팸 메일에 포함되어 있는 하이퍼링크를 추출하여 해당 웹 페이지를 가져온 후, 이를 확장된 형태의 메일 본문..

Abstract

This paper describes a two-phase method for filtering spam mail based on textual information. Since the body of spam mail has little text information, it provides insufficient hints to distinguish spam mails from legitimate mails. To resolve this problem, we follows hyperlinks contained in the email body, fetches contents of a remote webpage, ..............................

I. 배 경

인터넷의 대중화와 적은 비용으로 메시지를 빠르게 전달할 수 있는 편리성 때문에 오늘날 전자우편은 사용자......................

II. 하드웨어 설계

Vapnik [11]가 고안한 SVM은 기본적으로 두 범주를 갖는 객체들을 분류하는 방법이다. 기존 분류기(classifier) 대부분이 경험적 위험(empirical risk)을 최소화하는 개념에 기반한 반면, SVM은 일반화 에러의 상한(upper bound)을 최소화하는,...............

III. 소프트웨워 설계

스팸 메일을 효과적으로 가려내기 위하여 본 연구에서는 힌트.................

1. 확실한 정보(Definite Information)

IV. 실험 결과 혹은 테스트 결과 (영상 캡쳐, 혹은 실측값)

새로 도착한 메일은 III장에서 구축된 정보와 SVM 분류기를 통하여 처리하게 된다..........................

V. 결론

새로 도착한 메일은 III장에서 구축된 정보와 SVM 분류기를 통하여 처리하게 된다......

Ⅵ. 개인별 역할 (관련된 전공지식)

3D 프린팅 역할 안됨, 3D 프린팅이나 기구 제작한 사람은 작품과 관련된 전공지식 공부해서 요약 제공 (개인별 최소 3 colummn 이상, 양식 1페이지 반)

ex)

5.1 홍길동

-. 회로이론 or 전자회로

우리가 사용한 센서는 OOO을 이용하여 센싱하는 신호에 따라 저항값이 변하여 흐르는 전류 변화를 감지한다. 이는 옴의 법칙을 이용하여 쉽게 검출된다.

-. 전력전자공학

사용된 배터리는 5V/10A 로 우리 작품을 구동시 최대 00시간 구동 가능하며 Buck 컨버터와 모터 구동회로를 사용하여 움직이게 된다. 벅컨버터의 인덕턴스 설계는 배운 전공 내용을 활용하여 다음 식을 이용하여 설계하였다..

-. C프로그래밍

사용한 언어는 C언어로 주로 for문과 if 문을 사용하였다. for문을 사용하는 문법은 다음과 같으며, 오류는 나지 않았으나~~

등등

-. 0000과목

최대한 자세하게 개인별 분석하여, 배운 전공지식을 한번 복습하는 의미로 정리해서 개인별 제출하기 바람

-. 가장 중요한 항목으로 추후 평가 후 개인별 2차 심사를 실시할 수도 있으니 최대한 노력하여 작성 바람.

참 고 문 헌

L. F. Cranor and B. A. LaMacchia, "Spam

!," Communications of ACM, Vol.41, No.8, pp.74-83, 1998.

M. Sahami, S. Dumais, D. Heckerman, and E. Horvitz, "A bayesian approach to filtering junk e-mail," In AAAI-98 Workshop on Learning for Text Categorization, pp.55-62, 1998.

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