휴대폰은 개인의 생활과 가장 밀접한 디지털 기기로 디지털 포렌식 수사 시에 반드시 고려해야 할 대상이 되고 있다. 최근에는 스마트폰의 사용이 증가하고 있는데, 스마트폰은 피처폰과는 달리 일반 PC와 유사한 고성능의 운영체제(Android, iOS 등)를 사용하면서 다양한 모바일 앱(app)을 통해 사용자에게 여러 가지 기능을 제공하는 특징이 있다. 디지털 포렌식 관점에서 스마트폰의 사용 흔적을 수집하고 분석하는 것이 중요해짐에 따라서 전세계적으로 스마트폰 포렌식에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 스마트폰 내의 데이터를 분석하기 위해서는 백업 또는 디버깅 기능을 이용하여 사용자 파일을 추출하거나, 운영체제의 루트(root) 권한을 획득하여 플래시 메모리에 대한 이미지를 수집한 후에 파일시스템(YAFFS, EXT, RFS, HFS+ 등)을 재구성하여 분석하는 방법을 사용할 수 있다. 그러나 이와 같은 방법은 정상적으로 존재하는 파일 이외에 삭제되거나 플래시 메모리 페이지의 데이터가 수정되면서 생성될 수 있는 잉여 데이터에 대한 분석에는 한계가 있다. 본 논문에서는 스마트폰으로부터 획득한 플래시 메모리 이미지 내의 단편화된 페이지(fragmented pages)를 분석하는 기법을 소개한다. 이를 통해 플래시 메모리 페이지의 스페어 영역(spare area)이 없어서 파일시스템의 재구성이 불가능한 이미지 또는 정상적인 파일시스템의 비할당 영역에 속하는 임의의 페이지들에 대한 효과적인 분석 방법을 제시한다.
IoT(Internet of Things) 디바이스의 사용이 확대됨에 따라 경찰청의 디지털 포렌식 적용 범위가 스마트 홈 영역으로 확대되었다. 이에 따라 스마트 홈 플랫폼 데이터를 수집하기 위해 진행된 기존 연구들은 대부분 모바일 기기의 로컬 데이터 분석과 네트워크 관점의 분석 등의 연구가 주로 수행되었다. 하지만 증거 분석을 위해 유의미한 데이터는 스마트 홈 플랫폼의 클라우드 스토리지에 주로 저장되어있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 헤이 홈 앱 기반의 "헤이 홈 스퀘어" 서비스를 이용할 때 PC에 기록되는 Microsoft Edge, Google Chrome, Mozilia Firefox, Opera와 같은 웹 브라우저들의 쿠키 데이터베이스를 통해 사용자 계정의 accessToken을 획득하여 헤이 홈 Air 환경에서 클라우드에 저장된 데이터의 수집 방안을 연구했다. 데이터는 헤이 홈의 모회사가 제공하는 OpenAPI를 활용해 클라우드로 직접 접근하여 수집하였다. 본 논문에서는 스마트 온·습도 센서, 스마트 도어 센서, 스마트 모션 센서로 환경을 구성하여 실험를 수행했고 날짜 및 장소별 온·습도 데이터, 사용한 디바이스 리스트, 방 내 모션 감지 기록 등의 아티팩트를 수집할 수 있는 것을 확인하였다. 이와 같은 아티팩트 분석 결과를 통해 알 수 있는 사건 당시의 온·습도 등의 정보는 포렌식 수사 과정에서 단서로 활용될 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 OpenAPI를 활용한 클라우드 데이터 수집 방안은 데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 변조 가능성을 배제하고, API를 이용해 결과를 호출하기 때문에 디지털 포렌식의 원칙인 무결성의 원칙과 재현성의 원칙을 따른다.
본 논문은 고속화, 소형화 및 저전력을 요구하는 모바일 기기 및 디지털 카메라에 알맞은 실시간 얼굴 검출 하드웨어 IP(Intellectual Property)를 제안한다. 제안한 얼굴 검출 시스템은 검출 성능의 주요 원인인 조명 변화나 얼굴 크기, 다양한 얼굴 각도에 강인한 얼굴 검출을 수행한다. 입력 영상에 대해 조명 변화에 강인한 특성을 가지는 LBP(Local Binary Pattern) 변환을 거치고 Adaboost 알고리즘을 이용하여 다양한 얼굴 각도에 대해 미리 학습시킨 얼굴 특징 정보를 바탕으로 얼굴을 검출한다. 입력 영상 QVGA($320{\times}240$) 크기에서 최대 36개의 얼굴 검출 가능하며 Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어로 설계하였다. 또한 FPGA 검증을 위해 Xilinx사의 Virtex5 XC5VLX330 FPGA 보드와 HD급 CMOS 이미지 센서(CIS)를 사용하여 하드웨어 구현을 검증하였다.
스마트폰은 학습자에게 언제 어디서나 학습할 수 있는 환경을 만들어 주었다. 학습자는 항상 인터넷에 연결할 수 있는 환경이 주어지므로 이동 중 학습이 가능할 뿐만 아니라 스마트폰의 다양한 기능을 이용하여 효율적인 학습이 가능하다. 스마트러닝이란 정보 검색·공유 및 다양한 응용프로그램 활용이 가능한 모바일 디지털 기기 기반의 학습이라고 정의할 수 있다. 이러닝 시스템에서 스마트폰의 효과적인 활용을 위해서는 상호작용, 협동학습 등 효과적인 교수-학습 원리를 기반으로 콘텐츠 및 학습관리시스템(LMS) 등을 설계해야한다. 학습 콘텐츠는 스마트폰의 고유 기능과 융합하여 학습에 효과적인 콘텐츠 설계가 필요하며, 이동 중 학습이 편리한 소규모의 학습 주제별 콘텐츠 개발이 필요하다. 학습관리시스템(LMS)의 경우 PA에이전트 프로그램 등을 이용해 학습자 환경을 파악하여 학습자에게 적합한 맞춤형 학습 서비스를 제공해야한다.
사용자 중심 디자인과 콘텐츠 개발이 대두되면서 사용성 평가에 대한 연구와 항목 정립이 중요해지고 있다. 그렇지만, 모바일 애플리케이션이나 특정 분야에 대한 디지털 시스템에 대한 사용성 평가에 대한 연구는 미비한 상태이다. 최근 웨어러블 기기와 스마트 폰의 발달로 자기 정량화(Quantified-self) 또는 라이프 로깅에 대한 사용과 콘텐츠 개발이 급증하고 있다. 본 논문은 라이프로깅 서비스를 지원하는 애플리케이션에 대한 사용성 평가 항목과 요인을 정립하고자 하는데 있다. 본 연구를 위하여 첫째, 라이프로깅 애플리케이션의 사용성 평가 요인을 정립하기 위하여 기존의 사용성 평가 항목을 수집하고 FGI(Focus Group Interview)를 통해 초기 항목을 선정하였다. 둘째, 선정된 초기 항목에 대한 사용성 평가 설문을 진행하여 그 결과에 대해 신뢰도 분석과 탐색적 요인분석을 실시히였다. 셋째, 통계 분석 결과를 통해 28가지 사용성 평가 항목과 4가지 요인인 인식성, 기능성, 심미성, 만족성을 정립하였다. 마지막으로 정립된 사용성 평가에 대한 활용 기대와 한계점을 논의할 것이다. 본 논문의 결과는 계속 증가하고있는 라이프로깅 애플리케이션의 사용성 평가 시 가이드라인으로 활용되어 효과적인 콘텐츠 개발에 기여할 것이다.
최근 소셜 미디어의 성장과 모바일 장치와 같은 디지털 기기의 활용이 증가함에 따라 데이터가 기하급수적으로 증가하였다. 이러한 대용량의 데이터를 처리하기 위한 대표적인 프레임워크로 맵-리듀스가 등장하였다. 하지만 전용 분산 컴퓨팅 환경에서 균등한 데이터 배치를 기반으로 수행되는 기존 맵-리듀스는 가용성이 다른 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서는 적합하지 않다. 이러한 비-전용 분산 컴퓨팅 환경을 고려한 데이터 재배치 알고리즘이 제안되었지만, 재배치에 많은 시간을 필요로 하고, 불필요한 데이터 전송에 의한 네트워크 부하가 발생한다. 본 논문에서는 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서 맵-리듀스의 성능 최적화를 위한 효율적인 데이터 재배치 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법에서는 노드의 가용성 분석 모델을 기반으로 노드의 데이터 블록 비율을 연산하고, 기존의 데이터 배치를 고려하여 전송함으로써 네트워크 부하를 감소시킨다. 성능평가 결과, 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문은 최근에 모바일 기기에 적용되고 있는 차세대 터치 기술로서 압력터치 센서를 이용한 3D 터치패드 기술에 관한 것이다. 3D터치 기술은 터치 위치 및 터치 압력을 동시에 검출할 수 있고 멀티터치 기능이 있어야 한다. 본 논문의 목적은 스트레인 게이지를 이용하여 압력터치 센서를 제작하고 2점을 동시에 터치 가능한 압력터치 패드 제작이다. 하드웨어 부분은 터치 인식 센서에 금속 박막형 스트레인 게이지를 이용하였고 각 스트레인 게이지 센서마다 휘스톤 브리지 회로로 미세한 터치 신호를 검출하였다. 또한, 터치 신호 증폭기를 사용하여 터치 신호를 증폭하고 마이크로프로세서를 통해 디지털 데이터로 변환하여 화면에 디스플레이하는 터치 인식 시스템을 만들었다. 소프트웨어 부분은 2점 동시터치가 가능하고 터치 압력에 따라 구별 가능한 터치 인식 알고리즘을 C언어로 제작하였다. 터치 강도와 터치 위치가 다른 두 개의 터치 신호를 동시에 검출하여 화면에 나타내는 실험을 성공적으로 수행하였다. 본 연구를 통해 스트레인 게이지를 이용한 터치 인식 방법으로 3D 터치패드의 응용 가능성을 확인하였다.
몰입도가 높고 실재감을 사용자에게 줄 수 있어 증강현실 기술은 아동 도서, 미술 체험전시와 같은 교육콘텐츠에 활용되고 있다. 본 연구는 암기학습이 필요한 간호 술기 교육에 증강현실 기술을 적용하여 스마트 기기에서 사용할 수 있는 콘텐츠를 구현하였다. 전문 교육 분야에서 지속적으로 활용하도록 교육용 콘텐츠에 증강현실 기술을 적용하여 실효성을 입증하고자 한다. 증강현실 카메라를 통해 증강된 이미지를 활용하는 게임 형식으로 용이성과 몰입감을 높여 40개의 간호술기 순서와 준비물 게임으로 제작하였다. 완성도 있는 콘텐츠 개발을 위해 베타버전의 FGI 설문을 거쳐 제작에 적용하였다. 본 연구를 통해 간호술기 교육에서 다양한 미디어 활용이 가능하다는 점, 증강현실이 전문교육 분야로의 적용 가능하다는 점, 이후에 개발되는 교육용 콘텐츠의 기초 자료로 활용될 수 있다는 점에서 시사점을 지닌다.
본 논문에서는 2022년에 Hussain et al.이 제안한 DRM을 위한 인증 프로토콜에 대해 분석하고, 개선된 해결방법을 제시한다. Hussain et al.은 자신들의 인증 프로토콜이 중간자 공격과 재생 공격, 그리고 상호 인증을 보장한다고 주장하였다. 그러나 본 논문에서 Hussain et al.의 인증 프로토콜을 분석한 결과, Hussain et al.의 인증 프로토콜은 그들이 지적하였던 Yu et al.의 인증 프로토콜의 문제점인 내부자 공격 문제가 여전히 존재한다. 이로 인하여 내부 공격자가 모바일 기기의 정보를 획득할 경우 사용자 가장 공격 등도 가능하였다. 또한 사용자의 ID 형식 확인 부재의 문제와 서버와 사용자간의 디지털 컨텐츠의 비밀키 불일치의 문제점이 존재하였다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 개선된 해결방법을 제안한다. 개선된 해결방법을 본 논문에서 분석한 결과, 스마트카드 공격, 내부자 공격, 패스워드 추측 공격 등 여러 공격에 안전하여 DRM의 사용자를 안전하게 인증할 수 있다.
기업 및 개인의 데이터가 온프레미스 환경에서 클라우드로 이동하면서 클라우드 포렌식 중요성이 증가하고 있다. 클라우드 데이터는 모바일 기기부터 데스크톱 등 여러 장치에 저장될 수 있으며, 연동된 계정과 클라우드 서비스로부터 생성되는 정보 등 다양한 행위 아티팩트가 존재한다. 그러나 데이터의 분산 저장과 아티팩트 연계성 부족 등 클라우드의 환경적 제약으로 인해 디지털 증거를 확보하고 분석하는 것에 한계점이 있다. 이를 해결할 수 있는 수단 중 하나로 아카이빙 서비스가 있으며, 대표적으로 구글의 Takeout이 있다. 본 논문에서는 아카이빙 데이터 기반의 클라우드 포렌식을 위해 사용자 행위 데이터를 분석하고 수사 관점에서 필요한 항목을 선별한다. 또한 아티팩트의 연관성과 멀티 행위를 유의미하게 판단하기 위해 선별한 데이터를 시간 정보 기준으로 분석하는 과정과 웹 기반 시각화를 제안한다. 이를 통해 클라우드 데이터 증거수집의 중요성이 증가함에 따른 아카이빙 데이터의 활용 가치를 보여주고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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