최근 방송통신 및 비디오 코딩 기술의 급격한 발전으로 인해 3D 입체영상에 기반을 둔 실감 미디어 서비스의 요구는 지속적으로 증가하고 있다. 이러한 요구는 가정 내 고정된 3DTV 뿐만 아니라 개인 스마트기기, 자동차, 철도, 그리고 선박과 같이 자유롭게 이동하는 무선 채널 환경에서도 반드시 만족되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 실감 미디어 서비스의 요구를 만족하기 위해 직접파가 반사파 보다 우세한 해양 라이시안 채널 환경을 고려하여 3D 입체영상을 전송한다. 또한 3D 입체영상은 일반적으로 V+D (Video plus Depth) 포맷을 통해 표현되기 때문에 이 포맷에 특성을 고려하여 계층 4/16-QAM을 적용한 비균등 오류보호 기법도 제안한다. 이는 아무리 수신 채널의 상태가 나쁜 선박이라도 중간에 끊어짐이 없이 방송서비스를 제공받을 수 있는 기술로 기대된다.
최근, 정상 앱에 악성코드를 추가하여 안드로이드 마켓에 재배포 되는 악성 앱들이 발견되고 있다. 금융거래를 처리하는 뱅킹 앱들이 이와 같은 공격에 노출되면 인증정보 및 거래정보 유출, 부정거래 시도 등 많은 문제점들이 발생할 수 있다. 이에 대한 대응방안으로 금융당국이 관련 법규를 제정함에 따라 국내 은행들은 뱅킹 앱에서 무결성 검증기능을 제공하고 있지만, 해당 기능의 안전성에 대한 연구는 이루어진 바가 없어서 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 안드로이드 역공학 분석 기법들을 이용하여 뱅킹 앱의 무결성 검증 기능 취약점을 제시한다. 또한, 제시한 취약점이 이용될 경우, 실제 뱅킹 앱의 무결성 검증 기능이 매우 간단하게 우회되어 리패키징을 통한 악성코드 삽입 공격이 이루어질 수 있으며 그 위험성이 높다는 것을 실험결과로 증명한다. 추가적으로, 취약점을 해결하기 위한 방안들을 구체적으로 제시함으로써 앱 위변조 공격에 대응하여 스마트폰 금융거래 환경의 보안 수준을 높이는데 기여한다.
최근, 모바일 임베디드 기술의 발달로 인하여 일반 사용자가 멀티미디어콘텐츠를 손쉽게 제작하고 이를 GIS(geographic information system) 웹 맵과 연동하여 다양하게 응용 하는 매쉬업 서비스가 웹 2.0 인터넷환경에서 활발히 서비스되고 있다. 그러나 매쉬업 서비스에서 다뤄지는 콘텐츠는 웹 맵과 연동되어 GPS 좌표 정보와 같은 사용자의 공간상 이동 경로를 포함하는 새로운 형태의 콘텐츠인데 반해 해당 콘텐츠에 대한 지적 재산 및 사생활 보호를 위한 방법이 아직까지 존재하지 않는다. 본 논문에서는 GIS 웹 맵 매쉬업 서비스에서 사용자 사생활 보호와 불법 촬영자 추적을 위하여 모바일 카메라 폰을 통해 촬영된 이미지 내에 위치 정보와 사용자 정보를 은닉하는 기법을 제안하고 이를 스마트 폰에 구현하였다. 위치정보에 대하여 좌표 값의 오차 범위를 최소화하기 위해 비트 가중치를 고려하여 색차신호에 은닉하였으며, 부정 촬영자를 추적하기 위해 장비 고유번호, 전화번호, 촬영날짜 정보를 휘도신호에 대해 주파수도메인 상에 은닉하였다. 실험 결과 위치정보 삽입에서 다양한 영상처리에 대해서 신뢰할 수 있는 오차범위를 가짐을 확인할 수 있었고, 포맷변환 시에도 위치정보를 정확히 추출하였다. 휘도신호의 정보은닉 실험 결과 공격에 의해 훼손된 영상에 대하여 유사도 패턴 매칭을 통하여 삽입한 정보를 모두 검출 하였다.
안전사고의 위험성이 상존하는 작업 현장에서 안전사고 발생 시 신속한 조치를 위해서는 생체 데이터를 실시간으로 파악하는 것이 중요하다. 그 중 혈중산소포화도는 인간이 생명을 유지하는 데 있어서 가장 중요한 요소이므로 작업자의 안전관리를 위한 선제 대응으로 상황에 따라서 실시간 산소포화도 측정과 모니터링이 필요하다. 건강 및 생명 위험 보호복을 착용한 작업자로부터 실시간 생체 신호를 수신하고, 외부 시스템에서 작업자의 위험 상태를 공유 및 분석함으로써 작업자의 현재 상태를 진단하고 작업자에게 발생할 수 있는 응급 상황에 효율적으로 대응할 수 있다. 본 논문에서는 사고 현장에서 응급 상황에 대처하기 위해 보호복 착용자의 유해 가스와 산소포화도 위험도를 실시간 모니터링할 수 있고, 착용자의 활동성과 안전성을 보장할 수 있는 웨어러블 산소포화도 측정 플랫폼 기술을 제안하였다. 추후 제안한 시스템의 결과를 통해 확인한 한계점을 극복하고, 움직임 보정 등 개선된 생체 데이터를 플랫폼에 적용한다면 유해 가스 환경뿐만 아니라 응급 환자를 대상으로 하는 병원이나 가정에서도 활용할 수 있을 것이라 기대한다.
이동통신망이나 GPS 등을 통해 획득되어진 위치정보로 이용자에게 제공되는 서비스 시스템인 LBS를 주축으로 정보프라이버시 보호를 위하여 제정된 위치정보법은 스마트폰 보급률에 힘입어 새로운 국면을 맞이하고 있다. 개인정보보호의 차원에서 이동성이 있는 물건 또는 개인이 특정한 시간에 존재하거나 존재하였던 장소에 관한 정보 중 생존하는 자연인에 관한 것인 개인위치정보는 위치정보법이라는 개별적인 규율에 의하여 권리 보호와 구제에 있어 특수한 환경을 구축하고 있지만, 기술적 변이에 대응하는 중립적 규범으로서 위치정보활용에 대한 다른 측면에의 가치 역시 고려하고 있는 입법취지를 안고 있어 가치충돌의 대립각을 제도적으로 완충하고 그 조화를 꾀해야 할 현실적 논의가 필요한 시점이다. 이 같은 논의는 경제적 사실적 관점에서의 필요적 수요에 그치는 것이 아니라 규범적 법리적으로도 검토되어야 할 쟁점인바, 정보인권론적 견지에서 개인정보에 관한 정보주체의 권리와 개인정보활용에 관한 사업자의 재산권적 긴장관계와 갈등양상이 이익교량의 차원에서 재론되어야 할 시대적 요청이 존재하는 것은 바로 정보사회의 정점에 치달은 현재 헌법합치적 정보질서에 부합하는 기본적 인권의 바람직한 조망틀의 형성이 필수적이기 때문이다. 그럼에도 불구하고 본고에서 다루는 애플사(社)의 위치정보 수집 사례는 법익 형량에 있어서뿐만 아니라 현행법의 해석과 적용에 있어서 가치충돌의 규범적 재정립으로서 법집행의 미흡함을 보여주고 있다. 이를 되짚어 봄으로써 여기서는 정보인권적 논의로써 위치정보법을 둘러싼 입법정책적 구도의 이론적 논점을 실질적으로 살펴본다.
본 연구는 중독경향성을 중심으로 유아의 스마트기기 사용 문제행동과 관련된 국내연구 동향을 분석하였다. 연구동향 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 연도별 발행 논문 수는 총 79편이고, 다양한 학술지에 중독경향성 연구물이 게재된 데 비해 연구자의 전공은 교육과 복지계열 학과에 편중되었다. 둘째, 연구주제는 총 81개로, 실태(현황), 척도개발, 관련변인, 개입, 인과관계였다. 연구주제 비중은 관련변인 연구주제가 60편(74.1%)으로 가장 많았다. 셋째, 연구대상은 유아, 양육자, 교사로 구분되었고, 양육자 대상의 주된 연구대상은 어머니였다. 넷째, 연구방법은 양적연구가 73편(92.4%), 질적연구 2편, 문헌연구 1편, 혼합연구 2편, 기타 1편이었다. 다섯째, 영향요인 분석결과는 위험요인과 보호 요인으로 분류되고, 이는 구체적으로 개인요인, 가정요인, 사회·환경요인으로 구분되었다. 이를 바탕으로 논의와 실천적 제언을 덧붙였다.
스마트폰과 태블릿 PC 등의 모바일 플랫폼이 급격히 보급됨에 따라 이를 이용한 금융 거래나 전자상거래도 급증하고 있다. 모바일 환경에서는 데스크탑 PC 환경과는 달리 키보드나 마우스 대신 터치 스크린 상의 가상 키패드를 이용하여 패스워드 등의 중요 개인 정보를 입력하게 되는데, 이 때 터치 좌표가 노출될 경우 키 값이 쉽게 노출될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 금융 거래와 관련된 대부분의 모바일 프로그램은 가상 키패드에서 키의 위치를 무작위로 바꾸는 보안 키패드를 채택하고 있다. 하지만, 각 키의 가변 위치가 2~3개에 불과하고 확률도 균등하지 않기 때문에 사용자의 중요 정보를 보호하는데는 한계가 있다. 본 논문에서는 대부분의 금융 관련 모바일 프로그램에 사용되는 보안 키패드에 대해 설명한 후, 기존 안전성 분석의 한계를 지적하고 터치 위치를 기반으로 키 값을 유추하는 새로운 공격 방법을 제시하고자 한다.
공간 스케일에 따른 생물 종 별 영향의 차이가 발생함에 따라, 도시 개발 사업에 따른 영향을 정량적으로 평가하기 위해서는 경관규모에서의 분석이 필요하다. 선행연구에서는 도시개발에 따라 변화하는 환경에 대한 생물종 영향을 분석하기위해 메타개체군 이론을 기반한 Incidence Function Model (IFM)을 활용하여 분석하고 있다. 하지만 해당 모델은 최소 점유영역이 10개 이상이 되어야 하므로, 모니터링이 어려운 생물종에 대한 활용은 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 삵(Prionailurus bengalensis)을 중심으로 종 분포 모델을 통해 구축된 데이터를 바탕으로 IFM 모델을 분석하고자 하였다. 또한, 본 모델을 통해 환경영향평가서 중 자연생태환경분야에서의 활용 가능성을 검토하였다. 연구결과, 도시개발에 따른 삵의 최소 점유율은 56.5%, 생존가능성은 28.7%로 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 서식지 개수 감소에 따른 개체군 수용력에 대한 분석을 통해 230개소와 70개소에서 개체군의 수용 능력이 급격하게 감소함을 확인하였다. 본 연구는 환경계획 관점에서 서식지 면적 감소에 따른 삵의 환경영향을 평가하였으며, 삵을 보호하기 위한 최소한의 서식지 개수 및 면적 설정에 대한 의사결정을 지원할 수 있다. 이는 개발 프로젝트 전, 후 영향평가 및 저감방안 계획에 기초자료로 활용됨으로써, 저감방안의 실효성을 높여줄 수 있을 것으로 기대된다.
자동차에 여러 종류의 통신기기가 장착되고 운전자는 통신기기를 이용해 다양한 정보를 자동차에서 수집할 수 있게 되었다. 최근 운전자는 스마트폰을 이용하여 자동차의 상태정보를 실시간으로 획득하고 원격으로 자동차를 제어할 수 있다. 그러나 안드로이드 기반 앱은 변조와 재배포가 쉽다. 운전자는 임의의 공격자가 변조하여 배포한 악성 앱을 사용하게 되면 자동차에서 발생하는 다양한 정보의 유출위협과 운전자의 의도와 다른 제어로 사고를 유발하는 위협에 노출될 수 있다. 더욱이 자동차 내부 네트워크에는 보안기법이 적용되어 있지 않아 보안 위협으로부터 쉽게 노출되어 사고발생 시 인명과 재산상의 큰 피해를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 공식 앱 마켓인 구글 플레이에 배포된 다양한 자동차 진단용 앱의 취약점을 분석한다. 분석된 취약점을 통해 배포된 자동차 진단용 앱에서 발생 가능한 공격모델을 알아본다. 그리고 실제 자동차에서 실험으로 공격모델에 대한 위험성을 검증한다. 마지막으로 자동차 진단용 앱 리패키징을 사용한 공격자의 악성행위로부터 안전한 보호기법을 제안한다.
컴퓨팅 기술의 발전과 데이터를 저장할 수 있는 클라우드 환경, 그리고 스마트폰의 보급으로 인하여 많은 데이터가 생산되는 환경에서 인공지능 기술이 발전되고 있다. 이러한 인공지능 기술 중에서 딥뉴럴네트워크는 이미지 인식, 이미지 분류 등에서 탁월한 성능을 제공하고 있다. 기존에는 이러한 딥뉴럴네트워크를 이용하여 산불 및 화재 예방을 위한 이미지 탐지에 대해 많은 연구가 있었지만 흡연 탐지에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 한편 군 부대에서는 각종 시설에 대한 감시체계를 CCTV를 통해 구축하고 있는데 화재, 폭발사고 예방을 위해 탄약고 주변에서의 흡연이나 금연구역에서의 흡연을 CCTV로 탐지하는 것이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지하는 방법에 대한 성능 분석을 하였으며 활성화함수, 학습률 등 실험적으로 최적화된 수치를 반영하여 흡연사진과 비흡연사진을 두 가지 경우로 탐지하는 것을 하였다. 실험 데이터로는 인터넷 상에 공개되어 있는 흡연 및 비흡연 사진을 크롤링하여 데이터를 구축하였으며, 실험은 머신러닝 라이브러리를 이용하였다. 실험결과로 학습률 0.004로 최적화 알고리즘 Adam을 사용하였을 때, 93%의 accuracy와 92%의 F1-score를 갖는 것을 볼 수 있었다. 또한 이로써 이미지의 연속인 CCTV 영상도 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지할 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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