안전성 평가는 재해 사고의 사전예방을 위한 평가 행위로 정량적 평가는 정성적 평가와 더불어 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 안전정보시스템(SIS)의 기초 DB요소 뿐 아니라 객관적인 분석을 위한 계량적 기법을 통계적 접근방법, 동적접근방법, 퍼지접근방법 등으로 분류하여 고찰한다.
최근 시스템의 복잡도가 증가함에 따라 보안 취약점 문제가 더욱 많이 발생하고 있다. 이를 해결하기 위해 보안 패치가 배포되고 있지만, 시스템 서비스의 중단이 필요하고 패치 자체의 안정성이 검증되지 못해 패치의 적용이 늦어지는 문제가 발생한다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해 업데이트성이 없는 커널을 위한 함수 단위 동적 업데이트 시스템인 DUNK를 설계하였다. DUNK는 서비스 중단 없는 업데이트를 가능케 하고, 보안 기법인 MAFIA를 통해 안전한 업데이트를 수행한다 MAFIA는 바이너리 패치 코드의 접근 행위를 분석함으로써 패치된 함수가 기존 함수의 접근 권한을 상속받도록 하고, 이를 검증하는 기술을 제공한다. 본 논문에서는 DUNK의 설계와 MAFIA의 알고리즘 및 수행에 대해 기술한다.
본 연구는 대학의 학부생들을 대상으로 사이버공간에서 일탈행위를 일으키는 요인들을 인터넷활용정도, 익명성인식, 두려움으로 세분화하고 이러한 요인들 간의 인과관계를 통계적 기법을 이용하여 탐색적으로 실증한 연구로서 사이버 범죄의 예방을 위한 기술적인 관점보다는 사회학적인 관점에서 접근한 연구이다. 본 연구의 결과는 대학생들의 일탈행위의 예방뿐만 아니라 사이버 범죄의 예방 측면에서도 양질의 시사점 및 정책적 공헌을 하리라 본다.
최근 시스템의 복잡도가 증자함에 따라 보안 취약점 문제가 더욱 많이 발생하고 있다. 이를 해결하기 위해 보안 패치가 배포되고 있지만, 시스템 서비스의 중단이 필요하고 패치 자체의 안정성이 검증되지 못해 패치의 적용이 늦어지는 문제가 발생한다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해 업데이트성이 없는 커널을 위한 함수 단위 동적 업데이트 시스템인 DUNK를 설계 하였다. DUNK는 서비스 중단 없는 업데이트를 가능케 하고, 보안 기법인 MAFIA를 이용해 안전한 업데이트를 수행한다. MAFIA는 바이너리 패치 코드의 접근 행위를 분석함으로써 패치된 함수가 기존 함수의 접근 권한을 상속받도록 하고, 이를 검증하는 기술을 제공한다. 본 논문에서는 DUNK의 설계와 MAFIA의 알고리즘 및 수행에 대해 기술한다.
데이터베이스 마케팅 전략을 수립하고 집행함에 있어서 고객에게 접근하기 위한 촉진 매체로써 직접우편(Direct Mail)과 텔레 마케팅 등의 직접반응매체를 주요 수단으로 하는 경우 이를 다이렉트 마케팅이라고 한다. 다른 마케팅 전략들과 마찬가지로 다이렉트 마케팅에서도 마케팅 자원이 효과적으로 사용될 수 있도록 고객 데이터베이스를 세분화하는 작업을 수행한다. 리스펀스 모델링(Response Modeling)은 다이렉트 마케팅분야에서 고객리스트를 세분화하고 각 세그멘트별로 고객의 반응(구매행위)을 예측하는 기법을 말하며 RFM(Recency, Frequency, Monetary), 로지스틱, 신경망은 리스펀스 모델링을 위해서 가장 널리 사용되고 있는 기법이다. 과거에 이들 방법은 고객 데이터베이스 전체에 단독 모델로 적용되어 왔으나 이러한 단독 모델을 고객 데이터베이스에 적용하는 것이 정당화 되려면 고객들이 동일한 방식으로 반응한다는 전제가 필요하다. 그러나 일반적으로 고객의 반응방식에는 상당한 이질성이 존재한다. 예컨대 직업, 나이, 소득, 성별 등이 같다고 해서 같은 구매패턴을 보이지는 않는다는 것이다. 즉 고객A의 구매행위는 회귀선에 의해서 잘 설명되는 반면에 고객B는 신경망이나 RFM으로 잘 설명될 수 있는 경우가 존재하는 것이다. 이러한 구매행위의 이질성을 반영하기 위해서 최근에는 두개 이상의 방법을 결합하여 사용하는 결합 리스펀스 모델링 방법도 시도 되어 왔다. 그러나 결합 리스펀스 모델링에 관한 기존 연구들은 상관관계가 낮은 모델들을 결합함으로써 세분화의 효과를 단독 모델을 사용할 때 보다 개선할 수 있다고는 하였으나 구체적으로 어떤 모델들이 서로 낮은 상관관계를 갖는지는 보여주지 못하였다. 본 논문에서는 RFM 방법을 모델 내에서 사용하는 변수와 이를 이용한 모델링 방법상의 차이로 인하여 다른 두 방법(로지스틱, 신경망)과 매우 낮은 상관관계를 갖는 방법으로 제시하고 RFM과 다른 두 방법간의 낮은 상관관계를 이용하여 결합하는 경우 모델의 예측효과를 상당히 개선할 수 있음을 사례분석을 통해서 보이고자 한다.
본 연구의 목적은 사이코드라마 전문가의 다양한 실험적 시도와 역량강화를 돕기 위해 교류분석과 사이코드라마의 통합적 적용모형을 보여주기 위함이다. 카프만이 개발한 게임 모형인 드라마 삼각형은 사이코드라마의 행위화를 통해 잘 설명될 수 있다. 린다 콘돈(2014)은 역기능의 회복을 위한 모형을 통해 사이코드라마에서 행위화를 돕는 역할교대, 거울보기, 보조자아 이중자아의 기법을 소개하였다. 사이코드라마의 행위화는 교류분석에서 제시할 수 없는 정서적 체험과 경험을 제공한다. 사이코드라마의 코우칭 기법을 통해 희생자, 박해자, 구원자의 위치에서 심리 게임을 하는 사람들에게 그들의 상황을 정확하게 알려줄 수 있다. 또한 해결을 위한 역할 훈련을 실시할 수 있다. 교류분석의 자아상태에 대한 개념은 디렉터가 주인공의 언어와 태도를 이해하고 장면을 설정하는 데에 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 본 논문은 교류분석의 개념인 드라마 삼각게임의 행위화를 통해 교류분석 접근과 사이코드라마의 통합 적용의 예를 보여주며 이를 근거로 본 저자가 개발한 역할의 순환관계 틀을 제안하는 것에 의의가 있다.
훼손된 문화재의 안정적인 보존 방안을 제안하는데 있어서 수많은 접근방법들이 있으며 이 방법들은 검증절차가 필수적이다. 또한 보존행위 이후의 예상되는 결과물들은 긍정적 결과로 도출되어야 하는 필연성을 가지고 있다. 보존행위는 문화재가 갖는 고유한 다양성, 특수성 등등의 여러 사항들을 고려한 명확한 해법을 찾는 행위는 당연히 쉽지 않은 과제이다. 또한 기존에 이미 검증된 방법론이나 접근법이라 하더라도 그 대상이 처한 상황이나 조건에 의해 원점에서 재고해야 되는 경우도 있다. 문화재보존행위에 대한 안정적 방법을 구현하기 위해서는 많은 시행착오가 불가피하다. 이러한 시점에서 레이저를 이용한 문화재의 적용은 이미 그 효율성에 대해서 일부가 검증되었음에도 불구하고 아직까지 재질별 적용 호환에 대한 검증이나 연구가 미비하다. 레이저빔의 특성상 모든 문화재 재질에 대한 적용은 한계가 있지만, 비접촉성 접근방법이라는 여타 클리닝방법과 다른 기본 원리이기 때문에 그 특성을 장점으로 활용하여 안정성을 확보하고자 하였다. 이러한 행위 과정은 공초점레이저주사현미경(CLSM)을 활용하여 채색안료와 레이저 광에 대한 작용반응 등의 일련의 과정을 관찰하였다. 레이저빔과 여러 종류의 채색안료들과의 반응과정에서 발생되는 문제점이나 클리닝기법으로써의 효율성을 동시에 실험하여 실제 문화재에 대한 적용 범위 선정이나 적용 이후의 결과물을 예측하는데 도움을 주고자 하였다.
우회기법을 사용하는 변종 악성코드의 출현은 바이러스 백신에 의한 탐지를 우회하여 확산을 가속화시키고 있다. 만일 보안 취약점 패치가 되지 않고, 바이러스 백신 패턴에 포함되지 않았을 경우에 신종 웜은 수분 내에 단위 네트워크상의 시스템을 감염시킬 수 있으며, 다른 지역 네트워크로의 확산도 가능하다. 따라서 변종 및 신종 악성코드에 대한 기존의 패턴기반 탐지 및 치료 방식에는 한계가 있다. 본 논문에서는 실행 압축의 우회기법을 사용한 악성코드에 대하여 행위기반의 정적 및 동적 분석에 의한 탐지패턴을 생성하고, 동적 탐지에 의한 변종 및 신종에 대한 탐지 방법을 제안한다. 또한 동적 탐지에서의 유사도 비교를 위한 방법을 제안하여 시스템의 중요자원에 접근하는 실행압축 기법을 사용하는 바이러스의 탐지가 가능함을 보인다.
온라인 피싱과 같은 경제적 목적의 정보 수집 행위들이 급격히 증가하고 있는 가운데, 위험 사이트 정보를 관리하는 블랙리스트 기반의 대응과 신뢰할 수 있는 사이트를 기반으로 하는 화이트 리스트 접근 방법이 활용되고 있다. 그러나 블랙리스트 기반 방법은 피싱 사이트의 유효시간을 볼 때 비현실적이며, 화이트 리스트 접근 방법은 인증된 사이트 내에 존재하는 악성 웹 페이지나 악성 사이트로 유도되는 피싱 메일에는 대응하기 어렵다. 이 논문에서는 화이트 리스트 접근 방법을 보완하기 위해 사용자 웹 페이지의 위험도를 정량화 할 수 있는 웹 페이지 위험도 산정 기법을 제안한다.
패스워드, 패턴 락, 지문인식 등의 기존 스마트폰 인증 기술은 사용자의 높은 자각을 요구하며 한번 인증이 되면 재인증 절차 없이 모든 정보에 접근이 허용되는 일시적 인증이다. 이를 보완하기 위해 최근 스마트폰 사용자의 기기 사용 패턴 및 행동을 기반으로 한 행위 기반 인증이 주목받고 있다. 하지만 기존의 연구는 사용자 중심의 연구가 아닌 인증의 정확도를 높이는 연구가 중점적으로 수행되었다. 인증은 사람이 직접 사용하는 것이므로 사용자 인식의 분석이 필요하다. 본 연구는 인증을 강화하고 빈번히 발생하는 인증에 대한 사용 편의성을 향상시키기 위해 행위 기반 인증 기술에 대해 사용자 중심의 연구를 수행한다. 이를 위해 기존의 행위 기반 인증에 대한 연구를 바탕으로 인증 요소를 선별하고 이에 대한 인식 및 행위 기반 인증 기법의 수용에 대한 인식을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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