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유해 메시지 여과 시스템과 그 여과 방법 및 이를 기록한기록매체

  • 기술번호 : KST2015144187
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 게시판과 같은 인터넷 커뮤니티 상의 유해 메시지를 효과적으로 여과하고, 정상 메시지와 유해 메시지로의 단순 분류가 아닌 다양한 소분류로 세분화하는 유해 메시지 여과 시스템과 그 여과 방법 및 이를 기록한 기록매체에 관한 것으로, 네트워크를 통하여 연결된 클라이언트로부터 수신되는 메시지를 저장하는 데이터베이스를 구비하고 유해 메시지를 여과하는 시스템에 있어서, 상기 메시지를 수신하는 메시지 수신수단, 수신된 상기 메시지에서 다수의 단어를 추출하는 단어 추출수단, 추출된 상기 다수의 단어를 이용하여 상기 메시지의 유해 메시지 여부를 판단하고 상기 데이터베이스에 저장하는 평가수단을 포함하는 구성을 마련한다.상기와 같은 유해 메시지 여과 시스템과 그 여과 방법 및 이를 기록한 기록매체를 이용하는 것에 의해, 여과된 유해 메시지를 세분화된 소분류로 다시 분류하여 인터넷 커뮤니티 상에서도 유해 메시지의 피해 없이 원활한 의사소통을 가능하게 할 수 있다. 유해 메시지, 스팸, 여과, 필터링, 게시판, 커뮤니티
Int. CL G06Q 50/32 (2008.03) G06Q 50/30C0 (2006.01)
CPC G06Q 50/01(2013.01) G06Q 50/01(2013.01) G06Q 50/01(2013.01) G06Q 50/01(2013.01)
출원번호/일자 1020060058218 (2006.06.27)
출원인 성균관대학교산학협력단
등록번호/일자 10-0857124-0000 (2008.09.01)
공개번호/일자 10-2008-0000416 (2008.01.02) 문서열기
공고번호/일자 (20080905) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2006.06.27)
심사청구항수 17

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 성균관대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 장안구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최형기 대한민국 서울 서초구
2 김범배 대한민국 서울 서초구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인정직과특허 대한민국 서울 강남구 선릉로 ***(논현동, 썬라이더빌딩 *층)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 성균관대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 장안구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 특허출원서
Patent Application
2006.06.27 수리 (Accepted) 1-1-2006-0459095-68
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2007.01.09 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2007.02.09 수리 (Accepted) 9-1-2007-0008493-69
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2007.08.10 수리 (Accepted) 4-1-2007-0015278-18
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2007.08.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2007-0463511-92
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2007.10.15 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2007-0735667-16
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2007.10.15 수리 (Accepted) 1-1-2007-0735663-23
8 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2008.02.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2008-0099449-09
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2008.04.24 수리 (Accepted) 1-1-2008-0293234-49
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2008.04.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2008-0293236-30
11 등록결정서
Decision to grant
2008.08.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2008-0448349-28
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2012.04.26 수리 (Accepted) 4-1-2012-5090770-53
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2012.06.20 수리 (Accepted) 4-1-2012-5131828-19
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2012.06.27 수리 (Accepted) 4-1-2012-5137236-29
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2017.02.23 수리 (Accepted) 4-1-2017-5028829-43
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
네트워크를 통하여 연결된 클라이언트로부터 수신되는 메시지를 저장하는 데이터베이스를 구비하고 유해 메시지를 여과하는 시스템에 있어서,상기 메시지를 수신하는 메시지 수신수단,수신된 상기 메시지에서 다수의 단어를 추출하는 단어 추출수단,추출된 상기 다수의 단어를 이용하여 상기 메시지의 유해 메시지 여부를 판단하고 상기 데이터베이스에 저장하는 평가수단을 포함하되,상기 평가수단은 추출된 단어에 상기 데이터베이스에 저장된 단어 평가값을 할당하여 상기 메시지의 유해 메시지 여부를 판단하고 상기 메시지를 다수의 유해 메시지 분류로 세분화하고,상기 단어 평가값은 상기 다수의 유해 메시지 분류별로 할당되며, 상기 유해 메시지 분류 내의 전체 메시지 중에서 상기 단어를 포함하는 메시지가 차지하는 비율인 것을 특징으로 하는 인터넷 커뮤니티 상의 유해 메시지 여과 시스템
2 2
제 1항에 있어서,상기 유해 메시지 여과 시스템은 상기 다수의 단어 및 다수의 단어 각각에 할당된 단어 평가값을 상기 데이터베이스에 저장하는 학습수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷 커뮤니티 상의 유해 메시지 여과 시스템
3 3
삭제
4 4
제 1항에 있어서,상기 평가수단은 추출된 상기 다수의 단어에서 다수의 최적 단어를 상기 다수의 유해 메시지 분류별로 추출하는 것을 더 수행하며,상기 다수의 최적 단어는 상기 단어에 할당된 단어 평가값이 0
5 5
제 4항에 있어서,상기 평가수단은 상기 메시지가 상기 유해 메시지 분류일 확률을 상기 다수의 유해 메시지 분류에 대해 연산하고, 연산결과 중에서 가장 큰 값을 상기 메시지 평가값으로 할당하여 상기 메시지를 해당 유해 메시지 분류로 세분화하는 것을 더 수행하는 것을 특징으로 하는 인터넷 커뮤니티 상의 유해 메시지 여과 시스템
6 6
제 5항에 있어서,상기 메시지가 상기 유해 메시지 분류일 확률은 식의 실행에 의해 연산되며,상기 words는 추출된 상기 최적의 단어이고, 상기 spam1은 상기 유해 메시지 분류이며, 상기 P(words|spam1)은 상기 유해 메시지 분류 spam1에 대해 상기 다수의 최적의 단어에 할당된 단어 평가값들의 곱이고, P(spam1)은 전체 메시지 중에서 상기 유해 메시지 분류 spam1이 차지하는 비율이고, P(words)는 전체 메시지 중에서 추출된 상기 최적의 단어를 모두 포함하는 메시지가 차지하는 비율인 것을 특징으로 하는 인터넷 커뮤니티 상의 유해 메시지 여과 시스템
7 7
제 6항에 있어서,상기 연산결과 중에서 가장 큰 값이 지정된 임계치 미만일 경우 상기 메시지를 정상 메시지로 분류하는 것을 특징으로 하는 인터넷 커뮤니티 상의 유해 메시지 여과 시스템
8 8
제 1항, 제 2항, 제 4항 내지 제 7항 중 어느 한 항에 있어서,상기 메시지는 상기 유해 메시지 여과 시스템이 제공하는 커뮤니티를 통해 상기 클라이언트로부터 수신되는 것을 특징으로 하는 인터넷 커뮤니티 상의 유해 메시지 여과 시스템
9 9
제 8항에 있어서,상기 메시지는 상기 커뮤니티에 게시된 글의 본문내용인 것을 특징으로 하는 인터넷 커뮤니티 상의 유해 메시지 여과 시스템
10 10
네트워크를 통하여 연결된 클라이언트로부터 수신되는 메시지를 저장하는 데이터베이스를 구비한 유해 메시지 여과 시스템으로 유해 메시지를 여과하는 방법에 있어서,(a) 상기 클라이언트로부터 메시지를 수신하는 단계,(b) 수신된 상기 메시지에서 다수의 단어를 추출하는 단계,(c) 학습과정인지 평가과정인지 판단하는 단계,(d) 상기 (c) 단계에서 평가과정으로 판단된 경우 추출된 상기 다수의 단어를 이용하여 상기 메시지의 유해 메시지 여부를 판단하는 단계를 포함하고,상기 (d) 단계는 (b)단계에서 추출된 단어에 상기 데이터베이스에 저장된 단어 평가값을 할당하여 상기 메시지의 유해 메시지 여부를 판단하고 상기 메시지를 다수의 유해 메시지 분류로 세분화하고,상기 단어 평가값은 상기 유해 메시지 분류 내의 전체 메시지 중에서 상기 단어를 포함하는 메시지가 차지하는 비율인 것을 특징으로 하는 인터넷 커뮤니티 상의 유해 메시지 여과 방법
11 11
제 10항에 있어서,상기 유해 메시지를 여과하는 방법은상기 (c) 단계에서 학습과정으로 판단된 경우(e1) 추출된 상기 단어에 각각의 상기 다수의 유해 메시지 분류별로 상기 단어 평가값을 할당하는 단계,(e2) 상기 단어와 상기 단어 평가값을 상기 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷 커뮤니티 상의 유해 메시지 여과 방법
12 12
삭제
13 13
제 10항에 있어서,상기 (d) 단계는(d1) 추출된 상기 다수의 단어에서 다수의 최적 단어를 상기 다수의 유해 메시지 분류별로 추출하는 단계,(d2) 상기 메시지가 상기 유해 메시지 분류일 확률을 상기 다수의 유해 메시지 분류에 대해 연산하는 단계,(d3) 연산결과 중에서 가장 큰 값을 메시지 평가값으로 할당하여 상기 메시지를 해당 유해 메시지 분류로 세분화하는 단계,(d4) 상기 유해 메시지 분류로 세분화된 상기 메시지와 상기 메시지 평가값을 상기 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷 커뮤니티 상의 유해 메시지 여과 방법
14 14
제 13항에 있어서,상기 (d1) 단계는상기 단어에 할당된 상기 단어 평가값이 0
15 15
제 13항에 있어서,상기 (d2) 단계에서상기 메시지가 상기 유해 메시지 분류일 확률은 식의 실행에 의해 연산되며,상기 words는 추출된 상기 최적의 단어이고, 상기 spam1은 상기 유해 메시지 분류이며, 상기 P(words|spam1)은 상기 유해 메시지 분류 spam1에 대해 상기 다수의 최적의 단어에 할당된 단어 평가값들의 곱이고, P(spam1)은 전체 메시지 중에서 상기 유해 메시지 분류 spam1이 차지하는 비율이고, P(words)는 전체 메시지 중에서 추출된 상기 최적의 단어를 모두 포함하는 메시지가 차지하는 비율인 것을 특징으로 하는 인터넷 커뮤니티 상의 유해 메시지 여과 방법
16 16
제 15항에 있어서,상기 연산결과 중에서 가장 큰 값이 지정된 임계치 미만일 경우 상기 메시지를 정상 메시지로 분류하는 것을 특징으로 하는 인터넷 커뮤니티 상의 유해 메시지 여과 방법
17 17
제 10항, 제11항, 제 13항 내지 제 16항 중 어느 한 항에 있어서,상기 메시지는 상기 유해 메시지 여과 시스템이 제공하는 커뮤니티를 통해 상기 클라이언트로부터 수신되는 것을 특징으로 하는 인터넷 커뮤니티 상의 유해 메시지 여과 방법
18 18
제 17항에 있어서,상기 메시지는 상기 커뮤니티에 게시된 글의 본문내용인 것을 특징으로 하는 인터넷 커뮤니티 상의 유해 메시지 여과 방법
19 19
네트워크를 통하여 연결된 클라이언트로부터 수신되는 메시지를 저장하는 데이터베이스를 구비한 유해 메시지 여과 시스템으로 유해 메시지를 여과하는 방법을 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 있어서,(a) 상기 클라이언트로부터 메시지를 수신받는 단계,(b) 수신된 상기 메시지에서 다수의 단어를 추출하는 단계,(c) 학습과정인지 평가과정인지 판단하는 단계,(d) 상기 (c) 단계에서 평가과정으로 판단된 경우 추출된 상기 다수의 단어를 이용하여 상기 메시지의 유해 메시지 여부를 판단하는 단계를 포함하고, 상기 (d) 단계는 (b)단계에서 추출된 단어에 상기 데이터베이스에 저장된 단어 평가값을 할당하여 상기 메시지의 유해 메시지 여부를 판단하고 상기 메시지를 다수의 유해 메시지 분류로 세분화하고,상기 단어 평가값은 상기 유해 메시지 분류 내의 전체 메시지 중에서 상기 단어를 포함하는 메시지가 차지하는 비율인 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.