• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.31-42
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• 2023

As computer performance is leveled upward, the use of IoT systems is gradually expanding. Although IoT systems are used in many fields, it is true that it is difficult to build a safe system due to performance limitations. To overcome these limitations, many researchers have proposed numerous protocols to improve security issues. Among them, Azrour et al. except. We proposed a new efficient and secure authentication protocol for remote healthcare systems in a cloud-based IoT environment, and claimed that the new protocol could solve the security vulnerabilities of the existing protocols and was more efficient. However, in this paper, through the security analysis of the remote healthcare system in the cloud-based IoT environment proposed by Azrour et al., the protocol of this system was found to be vulnerable to Masquerade attack, Lack of Perfect Forward Secrecy, Off-line password guessing attack, and Replay attack.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.198-201
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• 2021

무인 항공기(UAV, Unmanned Aerial Vehicles)는 높은 기동성을 가지며 설치 비용이 저렴하다는 이점이 있어 홍수, 지진 등의 재난 재해 감시 시스템에 이용되고 있다. 재난 재해 감시 시스템에서 UAV는 지상에 위치한 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 기기로부터 데이터를 수집하는 임무를 수행하기 위해 계획된 항로를 따라 비행한다. 이때 UAV가 정상 경로로 비행하기 위해서는 실시간으로 GPS 위치 확인이 가능해야 한다. 만일 UAV가 계산한 현재 위치의 GPS 정보가 잘못될 경우 비행경로에 대한 통제권을 상실하여 임무 수행을 완료하지 못하는 결과가 초래될 수 있다는 취약점이 존재한다. 이러한 취약점으로 인해 UAV는 공격자가 악의적으로 거짓 GPS 위치 신호를 전송하는GPS 스푸핑(Spoofing) 공격에 쉽게 노출된다. 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하기 위해 지상에 위치한 기기가 송신하는 신호의 세기와 GPS 정보를 이용하여 UAV에 GPS 스푸핑 공격 여부를 탐지하고 공격당한 UAV가 경로를 이탈하지 않도록 대응하기 위해 연합학습(Federated Learning)을 이용하는 방안을 제안한다.

• 융합보안논문지
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• 제17권2호
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• pp.109-118
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• 2017

이 연구는 부사관과 학생들이 자각하는 지지가 셀프리더십 욕구와 어떤 인과관계가 있는지를 살펴보고, 이러한 셀프리더십 욕구를 매개변수로 학생들의 임용행동과의 인과관계를 규명하는 것에 목적을 두었다. 이를 위해 부산지역의 남녀 대학 학생 부사관과 전공 학생을 편의표본추출법을 사용하여 362명의 학생을 추출하였다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 모형을 설정한 다음 구조방정식모형(SEM)을 통하여 변인간의 인과적 관계를 규명하였다. 이상과 같은 연구방법과 연구모형 검증을 기초로 하여 이 연구에서 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 셀프리더십이 진로신념에 미치는 영향에서 진로계획 명확성에서는 확인 중심적 전략(+), 목표 중심적 전략(+), 독립적 자기신뢰에는 확인 중심적 전략(+), 건설적 사고전략(+), 자책 중심적 전략(+), 진로 유연성에서는 자연적 보상전략(+), 건설적 사고전략(+), 전문능력향상은 확인 중심적 전략(+), 자책 중심적 전략(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 셀프리더십이 전공만족도에 미치는 영향에서 일반만족에서는 자연적 보상전략(+), 교과만족에서는 자연적 보상전략(+), 목표 중심적 전략(+), 인식만족에서는 자연적 보상전략(+), 목표 중심적 전략(+)이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 진로신념이 전공만족도에 미치는 영향에서 일반만족에서는 진로계획 명확성(+), 독립적 자기신뢰(+), 진로유연성(+), 전문능력향상(+), 교과만족에서는 독립적 자기신뢰(+), 진로유연성(+), 전문능력 향상(+), 인식만족에서는 독립적 자기신뢰(+), 진로유연성(+), 진로계획명확성(+)이 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국기록관리학회지
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• 제24권2호
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• pp.89-112
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• 2024

기록관리에서 메타데이터는 기록을 구성하는 필수 요소 중 하나로 기록물을 적절하게 관리하고 이해하도록 하는데 매우 중요한 역할을 한다. 기록관리 업무에서 메타데이터 요소들의 자동 부여가 불가능할 경우에는 기록전문가가 메타데이터 값을 직접 입력해야 한다. 이러한 업무의 불편함을 개선하기 위해 본 연구에서는 신기술인 챗GPT를 활용하여 기록관리 메타데이터 요소의 추출 방안을 제시하고자 하였다. 챗GPT 기술을 활용하기 위해 파이썬 프로그램과 랭체인 라이브러리를 이용하여 PDF 문서를 제시하고 질문을 통해 기록물의 메타데이터를 추출해보았고, 챗GPT 온라인 서비스를 통해 여러 건의 PDF 문서를 첨부하여 기록물의 메타데이터 요소를 추출해보았다. 그 결과 챗GPT-3.5 turbo를 사용한 랭체인에서는 보안상으로는 안전한 추출 방법이긴 하나 메타데이터의 정확한 요소를 얻기에는 다소 한계가 있었고, 챗GPT-4 온라인 서비스에서는 보안상 중요 문서를 첨부할 수 없지만 비교적 정확한 결과를 추출하였다. 이를 통해 기록관리에서의 메타데이터 추출을 위한 챗GPT 기술 활용의 가능성을 타진할 수 있었고, 챗GPT 관련 기술의 발달에 따라 좀 더 안전하고 정확한 결과 추출이 가능해질 것이다. 이러한 챗GPT의 장점을 활용함으로써 기록관에서 기록 및 메타데이터의 관리적 측면에서 업무의 효율성 및 생산성을 증대시키는데 도움을 줄 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.625-632
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• 2024

본 논문은 4차 산업 혁명에 필요한 핵심 ICT 관련 기술을 교육하는 컴퓨터 및 소프트웨어 관련 전공의 코로나19 펜데믹 전후의 교과과정 변화를 분석하였다. 대학교육 편제단위 표준분류에 따라 응용소프트웨어공학, 전산학·컴퓨터공학, 그리고 인공지능공학으로 분류된 172개 전공을 대상으로, 2023학년도와 2019학년도 교과과정을 비교 분석하였다. 제4차 산업혁명 대응을 위해 도입된 사물인터넷과 모바일, 클라우드와 빅데이터, 인공지능, 그리고 정보보안의 분야의 교과과정 변화를 분석하였다. 분석결과 각 교육과정 군에 대해 코로나19 팬데믹 전후로 관련 교과과정 도입이 약2.6%p 증가(2023 84.2%, 2019 81.6%)하였으며, 교육영역별 가중치를 부여하여 계산한 4차산업혁명 대응지수(100점 만점)는 9.5점 상승(2023 37.0점, 2019 27.5점)하였으며, 이는 인공지능과 클라우드 및 빅데이터 분야의 교과 개설 증가에 기인한 것으로 분석되었다.

• 기술혁신학회지
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• 제22권2호
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• pp.242-264
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• 2019

본 연구는 빠르게 확산되고 있는 인공지능 기반 서비스에 대한 사용자들의 수용 의도에 영향을 주는 요인을 분석하는 연구이다. 구체적으로는, 본 연구는 인공지능 기반 서비스의 사용자들의 수용 의도에 영향을 주는 요인 중, TAM, UTAUT 기반 연구와 같은 기존의 선행 연구들이 제시한 바 있는 쾌락적 동기, 실용적 동기와 함께, 인공지능 기반 서비스의 사용 안전성에 대한 사용자 인식, 이들 서비스의 필요성을 강조하는 시대적 압박, 서비스의 혁신성과 서비스의 체험 경험 등의 요인들이 주는 직 간접적인 영향을 집중적으로 분석한다. 분석 결과, 제시된 요인들은 A.I. 스피커에 대한 소비자의 사용 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 보다 구체적으로는, 기존에 다양한 연구에서 제시되어 온 TAM, UTAUT모형에서 제시되어온 편의성과 쾌락적/실용적 동기가 A.I. 스피커로 대표되는 지능형 서비스의 사용자 수용 의도에도 유의미한 요인임을 증명하였다. 이와 함께, 기존에는 소수의 연구에서만 고려되었던 시대적 압박이라는 비자발적 영향 요인이 지능형 서비스를 포함한 IT융합형 서비스의 수용 의도에 유의미한 영향력을 나타내었으며, 이러한 서비스에 대한 사용자의 보안성 인지와 지능형 서비스(A.I. 스피커)의 실제 경험 여부 또한 중요한 영향요인으로 제시되었다.

• 실천공학교육논문지
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• 제10권1호
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• pp.1-7
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• 2018

사용자의 계정 정보를 관리하고 NFC(Near Field Communication)와 OTP(One Time Password)를 이용한 이중 보안 시스템을 제안 하고, NFC의 1m 미만의 범위 내에서 인식하는 특징과 NFC 자체의 높은 보안성을 이용하여, 사용자 인증 단계를 강화한 결과물은 4년제 학부체계의 전자공학 전공에서 2인 1조로 1년 6개월 동안 진행한 졸업작품 설계과정에서 이루어졌다. 본 학회의 학술대회를 포함하여 국내 전문학회 학술발표대회 및 논문경진 대회에 3회 참가하여, 중간 결과들을 발표하였고, 지도교수가 포함된 6인의 전공교수들에 의한 3차 심사단계를 거쳐 졸업 작품으로 합격하였다. 합격된 사항은 발표논문 체계로 구성하여 합격한 다른 인원들과 함께 졸업 논문집을 발간하였다. 이러한 단계를 거쳐 얻어진 설계 및 제작의 경험을 통해, 자신감을 얻고 취업 기회를 적극적으로 모색하는 성장의 단계를 갖는 계기가 되었으며, 취업을 통해 공학교육을 실천하는 하나의 방법론을 제시하였다.

• 융합보안논문지
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• 제15권1호
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• pp.91-104
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• 2015

민간경비가 도입된 지 63년, 경비업법이 제정된 지 39년이 되었으므로 이제 제호를 비롯하여 전체의 내용을 전면 개정하는 노력이 필요하다. 그리고 한편 현재 시행 중인 경비업법의 불합리한 점은 시정되어야 한다. 교육과 관련하여 신임교육의 시기, 신임교육과목의 문제, 직무교육의 문제, 경비업자 부담의 교육문제, 전공대학생의 신임교육이수의 문제 등이 개선되어야 할 것이다. 그리고 경비지도사 제도와 관련하여 시험과목의 문제, 선발방식과 교육의 문제, 교육과목과 시간 배정의 문제, 보수교육의 신설 등이 개정되어야 한다. 경비업법령의 오류, 미비, 불합리한 점도 시정되어야 할 것이다.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제25권1호
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• pp.19-28
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• 2012

기존 인터넷 웹 사이트에서는 개인 식별 도구로 주민등록번호를 사용해 왔다. 그러나 인터넷에서의 주민 등록번호 사용은 개인정보 유출 위험을 증가시키는 주 요인이 되고 있다. 현재 정부에서는 인터넷에서의 주민등록번호 수집과 개인정보 유출 최소화를 위해 i-PIN 서비스를 권장하고 있다. i-PIN의 원래 사용 목적은 인터넷 웹 사이트에서 주민등록번호를 사용하지 않고 i-PIN 13자리 가상번호로 개인을 식별하여 사용된다. 최근에는 i-PIN을 인증서 형태로 사용하는 사례가 늘고 있다. 본 연구에서는 i-PIN을 인증서 형태로 사용하는 소프트웨어 서비스 방법론과 기존 i-PIN 서비스와는 다른 형태의 i-PIN 본인인증서비스 적용 사례를 알아보고자 한다.

• 융합보안논문지
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• 제18권5_1호
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• pp.59-66
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• 2018

기계학습을 이용하는 침입 탐지 시스템의 성능은 특징 집합의 구성과 크기에 크게 좌우된다. 탐지율과 같은 시스템의 탐지 정확도는 특징 집합의 구성에, 학습 및 탐지 시간은 특징 집합의 크기에 의존한다. 따라서 즉각적인 대응이 필수인 침입 탐지 시스템의 실시간 탐지가 가능하도록 하려면, 특징 집합은 크기가 작으면서도 적절한 특징들로 구성하여야 한다. 본 논문은 실시간 탐지를 위한 특징 집합 선택 문제를 해결하기 위해 사용했던 기존의 다목적 유전자 알고리즘에 특징 간의 Pearson 상관계수를 함께 사용하면 탐지율을 거의 낮추지 않으면서도 특징 집합의 크기를 줄일 수 있음을 보인다. 제안한 방법의 성능평가를 위해 NSL_KDD 데이터를 사용하여 10가지 공격 유형과 정상적인 트래픽을 구별하도록 인공신경망을 설계, 구현하여 실험한다.