본 연구에서는 인터넷 상에서 발생되는 부정행위를 탐지할수 있는 신뢰 모델을 생성하고 개인의 프라이버시를 보장할수 있는 모델을 제시하였다. 인터넷 상에 게시판에 올려진 부정해위를 탐지하기 위해 앙상블 접근 방식 기반의 분류 모델을 제시하고 자동화된 도구를 제안하였다. 본 연구는 데이터에 대한 탐색적 데이터 분석을 수행하고 얻은 통찰력을 사용해 자연어처리 가반 텍스트를 기반으로 앙상블 기반의 위조 탐지 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘의 정확도는 99%로 자연어 처리에 높은 탐지율을 보였다.
온라인 게임 이용자가 증가하고 시장 규모가 커지면서 여러 가지 부정행위가 발생하고 있다. 게임 봇은 플레이 시간을 확보하고, 계정 레벨업과 각종 재화 획득을 용이하게 해주는 대표적인 불법 프로그램이다. 본 연구에서는 이용자의 행위 시간 간격(ATI)을 기반으로 게임 봇을 탐지하는 기법을 제안한다. 이 기법은 게임에서 봇의 행위를 관찰하여 빈도수가 많은 행위를 선별한다. 선별된 행위별로 빈도수, ATI 평균, ATI 표준편차를 feature로 Machine Learning을 적용하여 정상 사용자와 게임 봇을 구분한다. 제안한 기법의 유효성을 검증하기 위해 '아이온' 게임의 실제 로그를 이용하여 성능을 측정하였고, 97%의 정확도를 보였다. 이 방법은 캐릭터의 움직임, 소셜 행위 뿐 아니라 이용자의 모든 행위를 이용할 수 있으므로 다양한 게임에 적용할 수 있다.
온라인 게임 산업이 급격히 성장함에 따라 경제적 이득을 목적으로 한 악성 행위가 증가되고 있다. 본 논문에서는 온라인 게임 내 악성 행위 중 높은 비중을 차지하는 게임 봇 탐지를 위한 모티베이션 기반 ERG 이론을 적용한 탐지 방법을 제안한다. 기존에 연구된 행위 기반 탐지 기법들이 특정 행위들을 특성치로 선정하여 분석하였다면, 본 논문에서는 모티베이션 이론을 적용하여 행위 분석을 수행하였다. 실제 MMORPG의 데이터를 분석하여 본 결과, 온라인 게임 내에서도 정상 사용자는 실제 세계와 마찬가지로 모티베이션과 관련된 ERG 이론이 잘 적용되는 것을 확인하였다. 반면에, 게임 봇은 정상 사용자와 다르게 특정 목적을 위한 행동 패턴이 나타나기 때문에 모티베이션 이론을 적용하여 탐지할 경우 정상 사용자와는 다른 행동 패턴을 보이는 것을 발견하였다. 이를 통해 ERG 이론을 적용한 봇 탐지 방법을 국내 7위의 규모의 게임에 적용하여 봇 제재 리스트와 교차 분석한 결과, 99.74% 의 정확도로 정상 사용자와 봇을 분류할 수 있었다.
조작논증은 근원-자유와 결정론이 양립가능하지 않다는 것을 보이고자 한다. 이 논증에 따르면, (1) 일정한 방식으로 조작된 행위는 직관적으로 자유행위가 아니며 (2) 일정한 방식으로 조작된 행위와 결정론적으로 발생한 일상적 행위 사이에 중요한 차이가 없다. 이로부터 결정론적으로 발생한 일상적 행위는, 그것이 양립가능주의자들이 제시한 자유의 조건을 만족하더라도, 자유행위가 아니라는 것이 도출된다. 양립가능주의자들의 대표적인 대응인 '강경한 대응'은 (1)을 부정한다. 그런데 '중립적 입장'에서 볼 때 이 대응은 불충분한 것으로 밝혀진다. 그리고 (1)은 일종의 심리적 오류를 저지른다는 최근의 제안도 이를 극복하지 못한다고 주장한다. 반면 '온건한 대응'은 (2)를 부정한다. 이 대응을 지지하기 위해 먼저 조작적 개입과 단순한 결정 사이의 차이를 밝힌다. 그리고 온건한 대응과 조작논증이 특정한 상황에 대해 서로 다른 예측을 한다는 점에 주목할 때 이 대응을 지지할 이유가 있다고 주장한다.
The purpose of this study was to examine the relationships between children's cheating behaviors and their self-reported orality. For this study, 883 children were selected from 7 elementary schools and from 7 middle schools in Seoul, Korea. The participating students included 4th, 6th and 8th graders. The research was performed through the administration of questionnaires designed to measure the students' cheating behaviors and morality. The results were as follows: 1. The children cheated on occasion. More cheating occurred during homework than while taking an examination. During an examination, there was more lone cheating than students helping other students to cheat. With regard to homework cheating, helping others to cheat was higher than students doing their own cheating. Cheating behavior increased in higher grades, but there was no difference between genders. 2. In relation to children's morality, distinctions between 6th graders, 8th graders and 4th graders were different demonstrated. 3. In relation to cheating behavior and morality (4 factors), while PHIL (interests to others) factor decreased cheating behavior, EMP (understanding of emotion and feeling) factor increased cheating behavior.
이러닝은 교실에서 수업이 이루어지는 전통 수업 방식과는 달리 학생들이 각자의 장소에서 온라인으로 수업에 참여 할 수 있는 수업방식이다. 그리고 시험도 온라인에서 이루어지는 경우가 많아 이 경우 시험감독이 어렵다. 감독이 어려운 온라인 시험도 성적에 포함되므로 공정한 학사관리가 중요하다. 본 연구에서는 카메라를 이용한 온라인 시험 공정성 강화 시스템을 제안한다. 온라인 수강생은 매 강의를 학습한 후 출석확인을 위해 카메라로 얼굴을 촬영하고 촬영된 영상은 저장된다. 그리고 시험을 치는 동안 시험 장면을 촬영하고 얼굴을 검출하여 대리시험 등의 부정행위를 방지하고자 한다. 촬영된 영상은 시험이 종료된 후 시험 답안지와 함께 사이버 학사관리 시스템에 전송시키고 시험 성적표와 함께 사진을 인쇄하여 본인을 인증하고 시험 부정을 방지하고자한다.
ICT 기술이 다양한 교육 분야에 적용되고 있지만 교육 평가 분야에 적용은 제한적이다. 컴퓨터 기반 평가는 기존의 지필평가에 비해 시간적/공간적 제약을 넘어서는 장점을 가지며 있지만 시험 당사자들의 부정행위에 취약하다. 본 논문에서는 컴퓨터 기반 평가의 보안성을 강화하기 위하여 실시간 모니터링 및 프로세스 관리 방안을 제안한다. 제안된 방식에서는 시험 화면을 주기적으로 캡처하여 교수 화면에 표시하여 실시간 감시가 가능하도록 하고 부정행위에 사용될 프로세스를 시험 전에 차단할 수 있도록 한다. 많은 학생들의 화면을 실시간으로 감시하기 위해서는 캡처된 원본 이미지의 효과적인 압축이 중요하다. 이를 위하여 이미지 압축 모듈의 사용, 해상도 약화, 재 압축의 3단계 압축 방식을 적용하였다. 이를 통하여 약 6MB의 원본 이미지를 약 3.8KB의 저장 이미지로 변환하였다. 부정 프로세스 차단 기능을 위하여 윈도우즈 API를 이용한 프로세스 추출 및 관리 기능을 사용하였다. 새로운 보안 강화 방안이 적용된 본 논문의 컴퓨터 기반 평가 시스템이 기존의 컴퓨터 기반평가 시스템과의 보안 관련 기능 비교를 통하여 우수함을 보여준다.
VANET은 짧은 거리 이동 통신을 이용한 MANET의 일종으로 노드들이 차량들로 이루어져 있다. 차량들은 차량들 사이에 메시지 교환과 도로 측면의 인프라와 메시지를 교환한다. VANET을 실세계에 적용 시에 가장 주요한 요소는 보안 문제이다. 다양한 보안 문제가 있지만 이상 행동을 하는 차량은 가장 위협적인 위험이 되고 있다. 비인증된 공격은 PKI 보안 메커니즘으로 탐지하고 제거될 수 있지만 인증된 노드의 이상 행동은 주요한 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 이기적인 행동이나 감염되어 이상적인 행동을 하는 노드들을 탐지하는 기법을 제안한다. 이를 위해 TPM 기능을 활용하여 비콘 메시지 교환을 통해 차량들 간의 신뢰관계를 형성하며 알람 메시지를 신뢰관계가 형성된 차량들과 인프라를 이용하여 부정 행위를 하는 노드를 탐지한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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