데이터마이닝을 활용한 스팸지수에 대한 스팸 스코어링 개발

A Development of Spam Score Card using the Data Mining Method

본 연구에서는 Jeong(2013)의 다음 과정으로 개인의 주관적 총합인 스팸지수로부터 스팸스코어를 산출하는 과정을 다루었다. 새로운 스팸스코어를 산출하는 이유는 가장 먼저 개인의 주관적인 성향에 의해 나타나는 스팸지수를 보다 객관적인 점수로 변경하려는데 있다. 이를 위해, 설문조사로 측정된 스팸 체감지수를 각 변수별로 이산화한 후 로짓모형을 사용하여 스코어카드를 유도하였으며, 스코어카드를 사용하여 개인의 스팸 체감정도를 객관화하였다. 최종적으로 (1) 체감수신량 (2) 스팸 증감체감정도 (3) 심리적 태도에 대한 휴대전화 스팸스코어의 가중치는 15:25:60, 이메일 스팸스코어의 가중치는 30:20:50으로 결정되었다. 즉, 휴대전화에서는 심리적 요인(인지, 감정, 행동)을 강조하고 체감수신량의 가중치를 축소하는 방향으로 스팸스코어가 유도되었으며, 이메일에서는 체감수신량을 강조하고 심리적 요인의 가중치를 휴대전화 스팸스코어보다는 다소 축소하는 방향으로 스팸스코어가 계산되었다. 스팸스코어는 공식통계인 스팸수신량에 대한 보조지표로 활용될 수 있다.

In this study, we have developed the spam score using the spam feel receive index which was measured questionnaire was conducted by KISA. The reason for the developing the score cards is that we want make the spam feel receive index with subjective characters to feel spam score with objective characters using the score card. Developing the score card, we use the logit regression with discrete variables after conducting the interactive grouping procedure for the five indicators with continuous attributions. Finally, the cell phone score card has the weights 15:25:36, and e-mail score card has 30:20:50 on the three indicators; (1) feel receive amount (2) variation feel degree (3) psychological attitude including recognition, emotion and behavior, respectively. Spam score could be useful of assistance index helping the official statistics of spam receive amount.