• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.1
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• pp.175-190
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• 2022

Abusive supervision occurs in a social context in which third-party observers react and interact with the abused victims and supervisors. Despite the importance of third-party observers' behavior in abusive supervision, research on abusive supervision has mainly focused on the dyadic relationship between direct victims and supervisors. Although in recent years research on third parties' reactions to peer abusive supervision has attracted growing attention, there are still insufficient studies examining the topic especially within domestic research in Korea. As such, this study comprehensively reviews empirical studies on third parties' reactions to peer abusive supervision and aims to broaden the scope of research in the field. Firstly, the results of previous studies show that the effects of observed peer abusive supervision are mediated by cognitive and affective processes. Secondly, previous studies are found to investigate the boundary conditions where the effects of observed peer abusive supervision can be amplified or mitigated with regard to various outcomes. Overall, compared to research on direct victims, research on third-party observers of abusive supervision is found to capture a wider spectrum of responses. In order to explain the mechanisms of this phenomena, this study thoroughly examines theoretical assumptions presented in previous studies and categorizes them into five theory types. Finally, this study identifies a couple of central methodological issues, including common method bias and inadequate model specification in the literature and suggests future research directions.

• Asia Marketing Journal
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• v.11 no.1
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• pp.73-92
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• 2009

Consumers influence other consumers' brand choice behavior by delivering a variety of objective or subjective information on a particular product, which is called WOM (Word-Of-Mouth) activities. For WOM activities, WOM senders should choose messages to deliver to other consumers. We classify the contents of the messages a consumer chooses for WOM delivery into two categories: Subjective (positive or negative) evaluation and objective information on products. In our study, we regard WOM senders' activities as a choice behavior and introduce a choice model to study the relationship between the choice of different WOM information (WOM with positive or negative subjective evaluation and WOM with objective information) and its influencing factors (information sources and consumer characteristics) by developing two bivariate Probit models. In order to consider the mediating effects of WOM senders' product involvement, product attitude, and their characteristics (gender and age), we develop three second-level models for the propagation of positive evaluations, of negative evaluations, and of objective information on products in an hierarchical Bayesian modeling framework. Our empirical results show that WOM senders' information choice behavior differs according to the types of information sources. The effects of information sources on WOM activities differ according to the types of WOM messages (subjective evaluation (positive or negative) and objective information). Therefore, our study concludes that WOM activities can be partially managed with effective communication plans influencing on consumers' WOM message choice behavior. The empirical results provide some guidelines for consumers' propagation of information on products companies want.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.8 no.5
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• pp.31-41
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• 2005

The purpose of this study is to identify the determinants of planned behavior of adolescent, toward information security and cyber crime prevention. A survey methodology was used to investigate a proposed model of influence, and regression analysis was used to analyze the results. The hypothesized model was largely supported by this analysis, and the overall results indicate that the intention to actively participate in information security and cyber crime prevention is mostly influenced by the fear for cyber crime and the perceived usefulness of information security and cyber crime prevention activity. In addition, it was found that the perceived easy of use for information-security related ICT skill, fear for cyber crime, and social norm for information security influence the level of usefulness, but that the prior experience with information leaking was statistically insignificant factor to the level of usefulness and fear for crime. Useful suggestions for promoting information security and cyber crime prevention are also provided.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.9
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• pp.373-385
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• 2021

The purpose of this paper is to systematically evaluate the relationship between cancer health literacy and cancer screening behaviors using global data. Following the preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses review guidelines, full-text articles published on PubMed, CINAHL, Embase, and Cochrane Library were reviewed until 31 January 2021. The reference lists of all selected studies have been also included. The cancer health literacy and cancer-screening behaviors of the participants aged ≥18 years were assessed. Seventeen studies that met the inclusion criteria were included. The cancer screening behaviors included mammograms, clinical breast cancer examination, Papanicolaou test, colonoscopy, and PSA screening. Eleven studies revealed a statistically meaningful relationship between the cancer health literacy and cancer screening behaviors. Further research should focus on developing effective interventions and guidelines on cancer health knowledge. The research scope of all areas of cancer health literacy and cancer screening behaviors should be extended to improve the cancer screening rates and public health.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1361-1364
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• 2009

최근 몇 년동안 지속가능하고 효과적인 수자원 관리는 전체적인 접근방법이 요구되고 있으며, 사회와 경제발전과 생태계 보호 및 토지이용과 수자원 이용의 적절한 관리와 연결된 개념이 필요하다. 이러한 관점에서 유역을 간단한 고정된 지역적인 문제라고 생각하는 것보다 전체로서의 유역 기능을 개선하는데 노력이 필요하다. 또한 사회와 경제발전으로 인해 도시화, 여가 관광지역 및 사회기반시설의 확장 그리고 자연환경의 변화가 발행하고 있다. 효과적인 토지이용 배분과 자연지역의 보호도 중요하지만 잠재적인 홍수피해 저감도 중요한 문제이다. 토지이용의 변화는 많은 이해관계자들로부터 유발되는 문제이기 때문에 거시적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 논문은 다양한 관계자와 자연환경과의 연결과 상호작용 유형을 이해하고 다양한 정책선택과 자연환경 상태가 토지이용 변화에 미치는 영향을 이해하고자 한다. 인간의 활동으로 인해 발생하는 토지이용의 변화를 모의하기 위해서 행위자기반모형(Agent based Model, ABM)으로 접근하고자 한다. ABM은 유역관리의 이해당사자간의 정책과정을 도출하고 다양한 유역관리 대안을 평가하기 위해서 홍수위험, 자연개발 및 비용과 같은 유역관리의 영향을 설명하는 통합된 유역모델이다. 여기서 토지이용은 경제적, 지형학적 상황, 공간계획 및 홍수방어정책에 좌우되며, 토지의 속성과 규칙을 통해 토지이용이 선택되게 된다. 본 모형을 통해 공간적으로 분포된 행위자의 운영을 기반으로 종합적인 토지이용 패턴을 분석하였다, 이를 통해 토지이용 결정에 영향을 주는 인자를 추정하여 통합홍수관리 목적에 맞는 관리 대책의 결정 및 설계를 가능토록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.769-771
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• 2001

침입의 궁극적 목표는 루트 권한의 획득이라고 할 수 있는데 최근 유행하고 있는 버퍼플로우(Buffer Over flow)등이 대표적이다. 최근 날로 다양화되는 이런 침입방법들에 대응하기 위해 비정상행위 탐지기법 연구가 활발한데 대표적인 방법으로는 통계적 기법과 전문가시스템, 신경망 등을 들 수 있다. 본 논문에서 제안하는 침입탐지시스템은 권한 이동 관련 이벤트의 추출 기법을 이용하여 Solaris BSM 감사 기록에서 추출된 정보 이벤트들을 수집한 후 은닉 마르코프 모델(HMM)로 모델링하여 정상행위 모델들을 만든다. 추론 및 판정시에는 이미 만들어진 정상행위 모델을 사용하여 새로 입력된 사용자들의 시퀀스를 비교 평가하고, 이를 바탕으로 정상 권한이동과 침입시의 권한이동의 차이를 비교하여 침입여부를 판정한다. 실험결과 HMM만을 사용한 기존 시스템에 비해 유용함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.680-685
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• 2000

최근 그 심각성이 커지고 있는 해킹피해를 줄이기 위한 한 방법으로 시스템에 침입한 불법적 사용을 탐지하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 침입을 탐지하는 방법으로는 오용탐지와 비정상행위 탐지가 있는데 비정상행위 탐지를 위해서는 정보수집의 정확성, 신속성과 함께 다량의 정보들로부터 필요한 정보를 추출하고 축약하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 감사기록 도구인 BSM으로부터 정보를 추출하고 자기조직화 신경망을 이용하여 다차원의 정보를 저차원정보로 축약.변환하는 방법에 대한 실험적인 검증을 시도하였다. 또한 BSM에서 얻을 수 있는 데이터의 유용성을 조사하기 위하여 축약된 감사자료에 의한 탐지성능을 살펴보았다. 실험결과, 시스템 호출 및 파일관련 정보의 축약이 탐지성능향상에 크게 기여하는 중요한 척도임을 알 수 있었으며 각 척도마다 탐지성능이 좋은 맵의 크기가 다름을 알 수 있었다. 이러한 축약된 정보는 여러 정상행위 모델링방법에 의해 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1161-1167
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• 2006

본 논문에서는 구조, 행위, 리소스, 환경의 여러 관점을 적용한 다양한 모델들을 이용하는 적응 프레임워크를 제안한다. 또한, 대상 시스템에 대해 앞에서 언급한 4 가지 모델을 위한 모델링 방법론과 각 모델링 요소들에 대한 효과적인 표기법을 제시하였다. 다양한 모델들을 통해 시스템의 구성 요소들 간의 관계 구조와 시스템의 계층적 상태와 행위 정보, 실행 환경을 구성하는 시스템 의존적인 요소 및 독립적인 요소까지의 정보들이 표현된다. 이들 모델간의 유기적인 상호 운용으로 통합적인 추론과 보다 정확한 평가가 가능하다. 이를 통해 시스템은 예상치 못한 변화에 대해 통합된 관점의 더욱 정확한 진단과 반영할 수 있다. 이를 기반으로 다양한 수준에서 적응 동작의 조절을 수행함으로써 하이브리드하고 보다 확장된 적응이 가능해진다. 논문에서 정의한 모델과 제안 프레임워크는 다른 도메인으로 재사용이 가능하다. 제안 시스템은 평가를 위해 프로토타입을 구현하여 원격 화상 회의 시스템에 적용하였으며, 그 기능과 유효성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.591-594
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• 2013

This study examines how OTT service changes the television viewing experience, what are the underlying dimensions that difference of viewing behavior and experiences between OTT service and old television media. The result showed the characteristic of viewing experiences through OTT service that social viewing, channel zapping by sharing information, multi viewing, de-contextualized viewing space. Specifically, television as a family media turned into a personalized media, social viewing generalized so called 'lean forward' with each other using texts and images at the same time. In particular, information on the content and appraisal shared with each other on SNS in real time.

• Journal of Industrial Convergence
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• v.21 no.12
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• pp.55-62
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• 2023

Recent ransomware attacks employ various techniques and pathways, posing significant challenges in early detection and defense. Consequently, the scale of damage is continually growing. This paper introduces a machine learning-based approach for effective ransomware detection by focusing on file encryption and encryption patterns, which are pivotal functionalities utilized by ransomware. Ransomware is identified by analyzing password behavior and encryption patterns, making it possible to detect specific ransomware variants and new types of ransomware, thereby mitigating ransomware attacks effectively. The proposed machine learning-based encryption behavior detection technique extracts encryption and encryption pattern characteristics and trains them using a machine learning classifier. The final outcome is an ensemble of results from two classifiers. The classifier plays a key role in determining the presence or absence of ransomware, leading to enhanced accuracy. The proposed technique is implemented using the numpy, pandas, and Python's Scikit-Learn library. Evaluation indicators reveal an average accuracy of 94%, precision of 95%, recall rate of 93%, and an F1 score of 95%. These performance results validate the feasibility of ransomware detection through encryption behavior analysis, and further research is encouraged to enhance the technique for proactive ransomware detection.