최근 개인 정보 취득에 대해 가장 널리 사용되는 방법 중 하나는 특정 사이트의 모조를 통해 사용자를 혼란 시켜 개인 아이디, 계좌 정보 등을 입력하도록 하여 개인 정보를 취득하거나, 일반적으로 많이 사용되는 신뢰된 인터넷 상의 공간(Portal BBS, 카페, 블로그 등)에 특정한 스파이웨어 등을 숨겨놓아 사용자 컴퓨터에 설치되도록 유도 한 후 개인 정보를 취득하는 등의 지능적이고 기존의 방법으로는 차단하기 어려운 방식을 사용하고 있다. 최근 더욱 그 기세를 넓히고 있는 다양하고, 빠르게 변화하는 위험들로부터 사용자 정보 및 네트워크를 안전하게 보호하기 위한 다양하고 적극적인 방법이 필요하다. 이를 위해 보안 장비와 계층적 RBL DNS를 이용한 근본적인 위협원 접근 차단 방법을 통해 급변하는 위협으로부터 사용자의 정보와 네트워크를 안전하게 보호할 수 있는 방법을 제안한다.
다양한 분야에서 블록체인을 적용한 연구가 활발하게 증가함에 따라 블록체인의 사용자를 증명하는 개인키의 관리가 중요하게 되었다. 개인키를 분실하게 되면 본인의 모든 데이터에 대한 권한을 잃게 된다. 이에 대한 문제점을 해결하고자 기존에는 블록체인 지갑, 부분 정보를 이용한 개인키 복구, 분산 저장을 통한 개인키의 복구 등을 제안하였다. 본 논문에서는 Shamir's Secrete Sharing(SSS) 스킴과 생체정보를 이용하여 안전한 개인키의 백업 및 복구 방안을 제안하고 이에 대한 안전성을 메시지 교환시의 견고성, 재생공격, 중간자 공격 및 위변조 공격에 대해 평가한다.
우리회는 한국기술사회건축구조분회로 출발하여 2년 전 유병억 회장님시절 개인사업자등록증을 발급받아 구조분회가 아닌 개인 사업체로서 한걸음 진일보하였다가 작년에야 비로서 우리의 숙원이었던 과학기술부 산하 사단법인체로 등록되면서 명실공히 사단법인 한국건축구조기술사회로 위상을 한단계 격상함으로서 합법적으로 정부로부터 인가받은 단체로 발돋음하였다. 그동안 건축구조안전에 대한 문제점을 알고 있었으나, 정부와의 어떠한 합법적이고 독립적인 통로가 없어 제대로된 의견개진을 할 수 없었던 상황에서 이제는 올바른 통로를 확보한 첫 걸음이라고 판단된다. 아직도 우리가 헤쳐나아가야 할 길은 멀고도 험난한 상황임을 잊지말고 끈기있는 인내심과 중단없는 전진을 통해 하나씩 건축물의 구조안전을 확보하기 위한 방안을 위해 지속적으로 노력을 하였으면 한다. 올해 2월 정기총회를 통해 사단법인으로 처음 출발하면서 이동헌회장님을 비롯한 신임회장단이 선출되었고, 그 장도의 첫발을 내딛으면서 앞으로 우리가 어떤 목표를 견지하여야 할 것인가에 대해 의식고취 및 앞으로의 방향설정을 위해 지난해 3월 건설교통부에서 발족한 건설교통안전기획단의 검토 내용에서 발췌한 현행 실태와 문제점 및 대책 중에서 건축물의 구조안전과 관련된 문제점을 다시 한번 되새기면서 우리의 목표와 방향을 점검하는 계기가 되었으면 한다.
본 논문에서는 IoT 기술을 이용한 재난 안전 모니터링 시스템을 제안한다. 기술의 발전으로 개인 통신 기기에도 IoT가 범용적으로 사용되고 있으나 재난 안전 모니터링 시스템과의 접목은 쉽지 않다. 본 논문에서는 IoT 기술 기반 재난 안전 모니터링 시스템을 개인 통신 기기에 접목 시키기 위해 카카오톡 플랫폼을 이용한다. 재난 안전 모니터링 시스템은 평시에 IoT 센서로 온도, 강우량, 진동 및 미세먼지를 모니터링하여 정보를 제공한다. 만약 화재, 폭우, 지진 등의 자연 재난 등이 발생하면 메신저 플랫폼인 카카오톡을 통하여 재난정보를 재난 초기에 제공함으로써 피해를 최소화 하는 것을 목표로 한다.
각종 산업현장의 현장 작업자들이 안전 벨트를 제대로 착용하지 않아서 발생하는 안전사고는 매년 꾸준히 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서 제안하는 개인 안전벨트 모니터링 시스템은 작업자가 안전벨트를 착용하지 않고 작업을 진행할 경우 알림음을 울림으로써 작업자가 안전벨트를 제대로 착용하도록 하였다. 또한 그와 동시에 관리자가 실시간으로 작업자들의 안전 벨트 착용 여부를 모니터링함으로써 안전장비를 제대로 착용하지 않아서 발생하는 안전사고를 예방할 수 있도록 하였다.
건설산업의 높은 재해율을 줄이고자, VR 기반 건설안전교육의 도입이 장려되고 있다. 그러나 학습자의 특성을 고려하지 않은 교육방식으로 인해, 학습자의 개인특성에 맞는 효과적인 교육을 수행하지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는, VR 기반 건설안전교육에서 학습성과에 영향을 미치는 개인특성을 분석하는 것으로 목표로 하였고, 이를 위해 머신러닝과 SHAP 기법을 활용하였다. SHAP 분석 결과, 연령이 학습성과에 가장 많은 영향을 미치는 것으로 나타났고, 경력이 가장 작은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 연령은 학습성과와 음(-)의 상관관계를 보이고 있어, VR 기반 건설안전교육의 도입은 낮은 연령에게 더 효과적일 수 있는 것으로 나타났다. 반면, 학력, 자격, 경력은 양(+)의 상관관계를 보였다. 학력이 낮은 학습자에게 더욱 이해하기 쉬운 컨텐츠를 제공함으로써, 학습성과를 향상시킬 필요가 있다. 또한, 자격과 경력이 낮은 학습자의 특성은 학습성과에 영향을 거의 미치지 않으므로, 그 이외의 학습자 특성에 집중함으로써, 학습자 맞춤형 교육 컨텐츠를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구를 통해, 여러 개인특성이 학습성과에 서로 다른 영향을 미칠 수 있음을 확인했고, 이러한 결과를 활용함으로써, 건설근로자의 개인특성을 고려한 효과적인 안전교육의 기회를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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