공간적으로 다양하게 재구성되며 이동하는 분산/이동/실시간 시스템을 명세 및 분석하기 위한 기존의 프로세스 대수들은 명세/분석 과정에서 텍스트 기반의 명세 언어를 사용한다. 이로 인하여 프로세스 사이의 이동성과 프로세스들의 공간적 분포를 대한 명세 및 분석 방법은 매우 큰 복잡도가 존재한다. 이를 극복하기 위하여 일반 프로세스 대수를 시각적인 형태로 표현하는 다양한 기법들이 제안되었다. 이러한 시각화 언어들은 시스템의 특정 상태를 명세하거나, 시스템의 속성을 공간적 분포와 링크정보로 분리하는 방법들이 사용되었지만, 명세하고자 하는 시스템의 전체 행위에 대한 효율적인 명세 방법이 존재하지 않고, 시각화 언어임에도 불구하고 텍스트기반의 프로세스 대수와 병행되어 사용되어야만 하는 제약들이 존재한다. 이러한 제약들을 극복하기 위한 하나의 방법으로 본 논문에서는 프로세스 대수를 위한 새로운 시각화 언어인 Onion Visual Language를 제안한다. Onion Visual Language는 프로세스 사이에서 발생하는 이동과 상호작용 등의 전체 행위를 원형의 양파껍질과 같은 형태로 표현하며, 각 프로세스들 사이에서 발생하는 행위들의 관계를 액션으로 표현한다. 또한, 계층화된 프로세스 구조, 프로세스의 상태정보, 프로세스의 미래 행위 정보, 비결정적 행위정보를 포함하여 매우 복잡한 시스템의 특징을 효율적으로 명세/분석 가능하도록 하였다.
익명 네트워크 기술에 기반한 다크웹은 일반 표면웹보다 더 강화된 익명성을 제공한다. 최근 이 익명성을 악용하여 다수의 다크웹 사용자들이 다크웹 내에서 범죄 행위를 모의하는 행위가 꾸준히 발생하고 있다. 특히, 국내 다크웹 사용자들은 마약 유포를 위한 방법을 공유하거나 성착취물 유포 행위 등에 직간접적으로 가담하고 있다. 이와 같은 범죄 행위들은 수사 기관의 눈을 피해 현재까지도 계속해서 발생하고 있어 국내 다크웹 범죄 동향 파악의 필요성이 증대되고 있다. 그러나 다크웹 특성상 범죄 행위를 논의하는 게시글을 수집하기가 어렵고, 다크웹 내에서의 언어 사용 특성에 대한 이해 부족으로 그동안 다크웹 사용자들이 어떤 내용의 범죄를 모의하는지 파악하기가 어려웠다. 본 논문에서는 국내 사용자들이 활동하는 다크웹 포럼들을 중심으로 사용자들의 언어 사용 특성을 연구하고, 이를 통해 다크웹에서 다뤄지는 범죄 유형들을 분석한다. 이를 위해, 자연어처리 기반의 분석 방법론을 적용하여 다크웹에서 공유되는 게시글을 수집하고 다크웹 사용자들의 은어와 특정 범죄군에서 선호되는 언어 특성을 파악한다. 특히 현재 다크웹 내에서 사용자들 사이에 관측되는 어휘들에 대한 기술통계 분석과 유의어 관계 분석을 수행하였고, 실제 다크웹 내에서 사용자들이 어떠한 범죄에 관심이 많은지를 분석하였으며, 더 나아가 수사의 효율성을 증대시키기 위한 소셜미디어, URL 인용 빈도에 대한 연구를 진행하였다.
최근 사이버 범죄의 증가와 그 대상 시스템의 다양화로 인하여 디지털 포렌식의 중요성이 커지고 있다. 일부 시스템들은 전원이나 네트워크를 차단하지 않고 수사하는 live forensic의 방법을 채택하고 있는데, 인터넷 사용이 일반화됨에 따라 live forensic 방법이 채택되는 횟수가 증가하고 있다. 그러나 live forensic 기술이 상당한 발전을 거듭하였음에도 불구하고 원격으로 접근하여 행해지는 Anti-forensic 행위에는 여전히 취약한 실정이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 첫 번째로 우리는 Anti-forensic 행위를 5개의 계층으로 분류하고 각 계층별로 가능한 Anti-forensic 행위의 시나리오를 생성하는 방법을 제안하였다. 두 번째로 fuzzy 전문가 시스템을 제안하여 효과적으로 Anti-forensic 행위를 탐지할 수 있도록 하였다. 몇몇 Anti-forensic 행위에 사용되는 명령어들은 일반적인 시스템 관리를 위하여 사용되는 명령어와 매우 유사하다. 따라서 우리는 fuzzy logic을 사용하여 모호한 데이터를 다룰 수 있도록 하였다. 미리 정의된 시나리오에서 명령어와 옵션 및 인자 값을 이용하여 룰을 생성하고 fuzzy 전문가 시스템에 이 룰을 학습하도록 하여 유사한 행위가 탐지되었을 때 추론을 통하여 수사관에게 얼마나 위험한 행위인지 알려준다. 이 시스템은 live forensic 수사가 진행될 때 발생할 수 있는 Anti-forensic 행위를 실시간으로 탐지할 수 있도록 하여 증거 데이터의 무결성을 유지하도록 한다.
Payword 프로토콜은 전체적인 프로토콜의 수행 과정이 복잡하지 않고, 과도한 암호화 모듈을 사용하는 대신 단방향 해쉬 함수를 사용함으로써 전체 시스템의 속도가 빠르며, 대금을 지불하고 정산하는 방식에 있어 상당항 효율성을 가지고 있어 소액대금결제시스템으로 안성맞춤이다. 그러나 Payword 프로토콜은 프로토콜의 구조적인 결함으로 생길 수 있는 문제점을 가지고 있다. Payword 프로토콜에서 사용자는 상거래 행위에 참가하기 위해 Broker에게 계좌요구정보를 전송한 후, 그 결과로 Certificate를 받는다. 사용자는 전송 받은 Certificate를 기반으로 Commitment를 생성하고 이를 Vendor에 전송한다. Vendormss Commitment에 기반으로 하여 일정 기간동안의 사용자의 Payword 체인은 정당한 것으로 간주함으로 상거래 행위가 생긴다. 따라서 매우 빠르고 효율적인 상거래 행위가 진행될 수 있다. 그러나 사용자는 여러 Vendord와 거래하기 위해서는 Commitment를 각각의 Vendor에 전송하여야 한다. 이점을 악용하여 사용자는 자신이 Broker와 사용하기로 약정한 Payword 체인을 여러 Vendor에서 전부 사용할 수 있는 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 사용자에 의한 악의적인 Payword의 사용을 방지하고, 보다 소액대금결제 시스템에 적합한 Payword 프로토콜을 개정한 Payword 프로토콜을 제안한다.
우리가 타인과 상호작용하거나 물체를 사용하는 동안 뇌에서는 신체 이미지를 추적하고 행위의 주체를 파악하려는 신경 정보처리가 끊임없이 이루어진다. 선조외 시각 피질(Extrastriate Body Area, EBA)은 신체에 관한 시각 입력과 우리 자신의 움직임에 관한 내적 신호들을 통합하여 행위 주체감(sense of agency) 생성을 위한 초기 신경 표상을 제공한다. 그러나 이러한 과정에서 물체의 기능적 특성이 행위주체에 따라서 어떻게 반영되는지 알려진 바는 거의 없다. 이에 본 연구는 기능성 자기공명 영상 기법을 활용하여 자신 또는 타인이 도구를 사용하는 장면을 참가자들이 상상할 때 도구의 행동유도성(affordance)이 EBA의 신경 반응에 끼치는 영향을 관찰하였다. 각 시행에서 참가자들은 신체를 향해 사용하는 도구(예, 망원경)나 신체 바깥 방향으로 사용하는 도구(예, 주사위)를 제시받았다. 이 때, 도구를 둘러싼 사각형 테두리의 색깔에 따라서 참가자들은 자신 혹은 타인이 그 도구를 사용한다고 상상하였다. 실험 결과, 우반구 EBA는 참가자가 '자신'의 행위를 상상할 때 바깥 방향 도구 조건보다 신체 방향 도구 조건에서 더 많이 활성화되었으나, 참가자가 '타인'의 행위를 상상할 때는 도구의 사용 방향으로부터 영향을 받지 않았다. 후속 검사에 따르면 자신 조건과 타인 조건에서 각각 상상하는 동안 참가자가 느낀 생동감의 차이는 없었다. 이러한 결과는 EBA가 도구의 행동유도성 정보를 신체 도식에 반영함으로써 행위 주체감을 향상시키고 우리 자신의 행동을 안내하는 데 기여하고 있음을 시사한다.
본고는 피동 표현에서의 한국어 행위주 표지 '-에게(한테)', '-에, -로'와 중국어 피동 표지 '피(被)[$b{\grave{e}}i$]/양(?)[$r{\grave{a}}ng$]/규(叫)[$ji{\grave{a}}o$]/급(?)[$g{\check{e}}i$]'를 연구 대상으로 삼아 그 분포양상 및 특징을 살피고 이들 형태를 비교 대조를 통하여 그 대응 관계를 면밀히 고찰해 보고자 하였다. 대조 분석 시 두 언어의 유형적 특징, 피동 표현에서의 행위주, 피동주에 대한 선택 제약, 그리고 '받다'류 피동 표현에서 행위주(피동) 표지의 사용 제약과 같은 3가지 측면에 중점을 두었다. 본 대조 분석을 통해 확인한바, 한 중 피동 표현에서 한국어 행위주 표지 '-에게(한테)', '-에, -로'와 중국어 피동 표지 '피(被)/양(?)/규(叫)/급(?)'는 각각 행위주와 결합하여 부사어 역할을 하고 있는 공통점에도 불구하고 용법에 있어 차이점을 보였다. 먼저 두 언어 유형적 특징에 따라 피동 표현에서 행위주와의 결합 방식이 각각 달리 나타남을 확인하였다. 그리고 한국어 행위주 표지는 오로지 조사 역할을 하여 '행위주 유정성 유무'에 대한 제약만 받는 반면, 중국어 피동 표지 '피(被)/양(?)/규(叫)/급(?)'는 각각 문법화 정도에 따라 행위주 유무뿐만 아니라 피동주 유정성 유무 그리고 문장에 나타나는 어휘의 의미에 따른 제약 등을 보인다. 특히 한국어 '받다'류 피동 표현에서 한국어의 행위주 표지 '에게(한테), -에, -로'는 그대로 사용되지만 대응하는 중국어에서는 피동 표지 사용에 여러 제약이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 행위인식 연구 분야 중에서 스마트폰 환경에서의 개인화된 행위 인식기 및 로거를 제안한다. 최근 스마트폰의 보급이 활발해지면서 행위 인식 연구 분야에서 스마트폰을 이용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 스마트폰에서는 센서를 이용하여 행위정보를 수집하고, 서버에서 는 분류 및 처리하는 방식으로 실시간 인식과 개발자에 의한 트레이닝으로 인해 개인화된 트레이닝이 불가능하다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 Naive Bayes Classifier를 사용하여 스마트폰 환경에서 실시간으로 사용자 행위 수집이 가능하고 행위정보의 분류 및 처리가 가능한 경량화 및 개인화된 행위 인식기 및 로거의 구현을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 행위 인식기를 통해 행위 인식이 가능할 뿐만 아니라 로거를 통해 사용자의 라이프로그, 라이프패턴 등의 연구 분야에 이용이 가능하다.
아바타는 최근 각광 받고 있는 기술로서 다양한 분야에서 많은 활용 및 발전이 기대된다. 현재 아바타 행위 표현 및 제어를 위해 다양한 기법들이 연구되고 있으나, 대부분 객체와의 상호작용이 결여된 아바타 자체의 동작을 대상으로 하고 있다. 그러나 가상환경에서 아바타를 활용하기 위해서는 여러 객체와의 상호작용을 통한 행위가 필수적으로 요구되며, 이에 대한 아바타-객체간의 행위 모델 및 스크립트에 대한 연구가 이루어져야 한다. 본 논문에서는 3D 가상환경에서 아바타의 제어를 보다 용이하게 하기 위해서 아바타-객체 행위 표현을 위해 객체기반 아바타 행위 표현 및 제어 스크립트를 정의하였다. 제안 모델에서 는 단순히 객체가 모든 행위를 사용자에게 나열하는 것이 아니라, 객체 상태에 따라 사용가능한 적합한 행위를 사용자에게 제공하기 위해서 컨텍스트에 기반한 객체-아바타 행위 모델을 제안하고 있다. 제안 기법을 실제 3D 환경와 프로토타입 시스템으로 구현해본 결과, 사용자는 제안 객체 모델의 컨텍스트에 따라 변화하는 객체의 행위 인터페이스를 통하여 보다 용이하게 아바타-객체간의 행위를 제어할 수 있었다.
현대 사회에서 테러는 국제적으로 매우 빈번하게 일어나고 있으며, 대한민국도 더 이상 테러의 안전지대가 아니라는 뉴스가 보도되고 있다. 하지만 우리에 테러의 인식에 따른 시각은 다소 편협하여 성별, 나이, 직위, 장소등 많은 부분에서 갈등을 갖으며, 또한 한반도는 남북한의 갈등으로 인한 특수성은 게릴라 전을 테러라고 인식하는 시각이 있다. 국내 특수성으로 인해 테러를 전쟁의 영역으로 보고 테러대응 전략은 국가 안보로 많이 치우쳐져 있다. 역사와 정치적으로 또한 테러는 이념대립으로 인한 전쟁으로 치우쳐 전쟁의 전략에 한 부분으로 인식 되어 왔다는 것이 사실이다.(Rumyana G., 2014) 이는 전쟁의 시각에서 테러를 잘 설명하고 있다. 한편, 테러의 개념은 시간이 지남에 따라 기존의 안보의 개념뿐 아니라 재난의 개념에서도 찾을 수 있다. "불평등한 사회에 대한 민중의 분노로 이해하여야 한다"고 스위스 진보적 사회학자 장 징글러(Jean Ziegler) 는 말하며 무고한 사람들을 타겟으로 한 정치적 목적을 이루기 위한 비합법적 무력 사용으로 보았다. 즉, 비합법적 무력사용으로 무고한 다중(Innocent people)에게 폭력을 행사한 것이다. 젠킨스와 라쿼르의 정의를 살펴보면 "테러리즘이란 폭력 혹은 폭력의 위협이다"라고 정하였다.(Jenkins 2004) 폭력이란 형법에서는 다른 사람에게 상해를 입히거나 협박하거나 하는 등의 행위와 함께 다른 사람을 감금하는 행위, 주거에 침입하는 행위, 기물의 파손 등에 대해서도 폭력이라 표현한다. 철학, 정치학 등의 학문에서는 다른 사람 또는 국가나 세력을 제압하는 힘을 일반적으로 지칭하기도 한다. 힘자랑이나 힘겨루기가 이에 속한다. 무력의 사용으로 사회에 심리적인 영향을 끼치며 사회적 파괴를 일으키는 것을 보편적 테러의 개념으로 볼 수 있다. 테러는 국가 통치 질서와 사회질서 안정에 큰 위협과 혼란을 초래하는 파괴행위의 무력행사로 국가의 재난 상황을 유발하는 인류가 만든 재난으로 볼 수 있다. 자연현상으로 발생하는 자연재해는 인류의 시점에서 재난으로 해석된다. 마찬가지로 사회현상으로 발생하는 폭력적 파괴행위에 대한 피해는 인류의 시점에서 재난의 현상으로 해석 되어야 한다. 과학기술이 발달하면서 첨단기술을 이용한 폭력행위와 파괴의 두려움은 정보통신 기술의 발달로 두려움의 전파 속도도 빨라 질 것이다. 따라서 테러행위의 극복을 위해서는 테러를 인적재난(Man-made Disaster)로 보고 재난의 범주로 포함하여 미래의 테러를 위한 대비전략을 수립해야 할 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 학계의 학자들과 기관 및 민간 의 전문기관들에 따른 테러의 정의를 분석하고 재난정의를 고찰하여 시사점을 제시하고, 대테러 대비 전략의 방향에 기틀을 마련하고자 테러정의를 도출하였습니다.
무선 네트워크의 급속한 확산과 이동 컴퓨팅 응용은 네트워크 보안에 대한 전망을 변화시켰다. 비정상 행위 탐지는 시스템으로 모니터 되는 알 수 없는 행위나 이상한 행위에 대한 패턴 인식 작업이다. 본 논문에서는 셀룰러 이동 망에서 유해한 내부 공격 위장자를 효율적으로 식별할 수 있는 효율적인 러프 집합 기반 비정상 행위 탐지 방법을 제안한다. 제안하는 비정상 행위 탐지 방법에서는 특징 값으로 사용자의 무선 응용 계층의 추적 데이터를 사용한다. 특징 값을 기초로, 이동 사용자의 사용 패턴이 러프 집합에 의해 얻어지고, 그리고 모바일의 비정상 행위는 가중 특징 값을 고려한 러프 소속 함수에 적용하여 효과적으로 탐지될 수 있다. 제안하는 방법의 성능은 모의실험으로 평가하였다. 모의실험 결과, 중요도에 따라 특징 속성에 다른 가중치를 부여하는 방법이 비정상 행위를 더 잘 탐지한다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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