• 통상정보연구
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• 제17권2호
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• pp.41-65
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• 2015

본 연구는 기업의 웹마케팅 성과를 이용자의 개인정보제공행동의 수준으로 구분하여 측정하고자 하였다. 질적수준이 낮은 개인정보는 이후 기업의 성과로 이어질 개연성이 낮아 효율적인 마케팅자료로 보기 어렵기 때문이다. 본 연구는 이용자의 개인정보제공행동의 수준이 곧 정보의 질적수준을 결정할 것으로 보고, 개인정보를 제공하는 이용자들의 행동을(적극적 정보제공, 선택적 정보제공, 정보제공의 회피)으로 구분하였다. 연구결과를 통해 기업의 웹마케팅활동에 따라 질적으로 상이한 성과수준을 살펴보고자 하였다. 전자상거래 이용자 245명을 대상으로 실증분석한 결과, 웹사이트 평판은 신뢰를 기반으로 적극적 개인정보행동을 일으키는 주요한 단서임을 알 수 있었다. 또한. 정보활용수준이 높다고 지각할수록 이용자는 개인정보제공을 회피하는 것으로 나타났다. 마지막으로 해당 웹사이트에 불신의 정도가 높은 경우 기업에게 마케팅에 투자한 자원 대비 효과적인 성과물을 얻어낼 수 없다는 것을 파악하였다. 즉, 기업이 무분별하고 과도한 정보수집활동, 개인정보의 무단 공유나 유출, 그리고 질적으로 낮은 웹사이트 품질과 같이 웹사이트에 대한 불신을 높일 수 있는 자극들을 웹환경에서 적극적으로 관리할 때 기업이 투입한 자원 대비 마케팅 자료로서 효율성이 높은, 즉 질적수준이 높은 개인정보를 수집할 수 있을 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.1077-1084
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• 2015

온라인 게임에서 게임 봇의 사용은 개인정보 탈취, 계정도용의 보안 문제를 발생시킨다. 또한, 게임 봇은 게임 내재화를 불공정하게 수집하여 게임 콘텐츠의 빠른 소비와 정당한 게임 사용자에게 상대적 박탈감을 주어 게임시장 침체를 일으킨다. 본 연구에서는 실제 온라인 게임 내 캐릭터의 성장 과정 분석을 통해 성장 유형을 정의하고, 성장 유형에서 게임봇을 탐지 및 하드코어 유저와 봇을 분류하는 프레임워크를 제안한다. 실제 게임 데이터에 제안한 프레임워크를 적용하여 5가지로 성장 유형을 분류하였고, 93%의 정확도로 봇 탐지 및 하드코어 유저와 봇을 구분하였다. 또한 기존 연구에서 봇으로 탐지되었던 하드코어 유저를 구분해내고, 게임 봇을 성장 전에 사전 탐지함으로써 향상된 성능을 보였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.77-88
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• 2015

스마트폰 게임시장의 성장과 함께 모바일 소셜 네트워크 게임(SNG) 서비스의 이용이 크게 증가하고 있다. 이와 더불어 이들 서비스를 대상으로 한 게임 데이터 조작, 결제 부정, 계정도용, 개인정보 유출 등 보안위협이 동시에 증가하고 있다. 모바일 소셜 네트워크 게임의 보안강화를 위해 강력한 개발보안 표준이 요구 되지만 게임의 짧은 생명주기, 추가적인 개발 비용의 발생, 원활한 서비스 제공의 어려움을 이유로 이의 적용이 쉽지 않은 실정이다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 게임의 보안 강화 방안으로 발생빈도와 위험성이 높은 공격 방법 중 하나인 메모리 변조에 대한 대응 방안을 제시하고자 한다. 또한 이 방법은 모바일 환경에 맞게 가볍고 강력한 보안을 제공할 것으로 기대 된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.849-861
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• 2015

온라인 게임의 인기가 증가하면서 희소성 있는 재화를 현금으로 바꾸는 RMT (Real Money Trade) 유저들이 증가하였고 이를 전문적으로 이용하는 게임 내 범죄 집단인 GFG (Gold Farming Group)이 나타났다. GFG는 게임재화를 수집하기 위해서 다수의 봇 계정이 필요한데, 이를 위해 명의 도용, 개인정보 유출 문제를 발생시키게 된다. 또한 현금거래를 유발시켜 게임 내 경제의 형평성을 파괴하고, 계정 도용, 아이템 탈취를 유발 시킨다. 따라서 GFG를 제거 및 차단하는 일은 사회적, 게임 내 관점에서 중요한 문제이다. 본 논문은 기존의 판매자 관점의 탐지가 아닌 수요공급의 원칙에 따라 현금거래 구매자를 탐지하는 근본적인 방안을 제시하였다. 실제 게임 데이터를 분석하여 두 가지의 RMT 형태를 발견하였고, 구매자 탐지의 재현율이 98%이상을 보일 수 있었다.

• 대한한의학원전학회지
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• 제30권3호
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• pp.133-141
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• 2017

Objectives : As of 2013, South Korea ranked number one in the world in smartphone penetration rate with 67.6%. Unfortunately, with the rise of smart phone use, side effects such as fraud, loss of personal information, identity theft, formation and widening of a mobile information gap, and last, but not least, smart phone addiction, also increased. Methods : Seventh (7th)graders from a girls' junior high school in Seoul, the capital of South Korea, we reevaluated the Smart phone Addiction Proneness Scale (S-scale). Among the 9 students classified as high risk users, 5 were randomly selected for a study group, and the remaining 4 students, meanwhile, were designated as a control group. The study group received Korean medicine music therapy (KMMT) in a total of 8 sessions, each session lasting 50 minutes. Both pre- and post-interventions, the two groups completed the S-scale, Harris and Harris' concentration grid exercise, STAI, and STAXI-K. We analyzed the data by t-test and paired t-test using IBM SPSS Statistics. Results : KMMT had a significant influence on proneness to smart phone addiction (t=3.130, p=.035). KMMT had positive effects on concentration improvement (t=-2.935, p=.043), trait-anxiety symptoms improvement (t=2,992, p=.040), and anger-expression control (t=4.416, p=.012). Conclusions : KMMT had positive, improving effects on trait anxiety and anger expression, which in turn enhanced the improvement of concentration as well as the decrease of smart phone-addiction proneness.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.160-167
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• 2009

본 논문에서는 바이오인식 시스템에 있어서, 바이오인식 정보와 개인식별 정보가 결합되어 운영되는 상황에서 바이오인식정보 제공자의 개인정보를 보호 할 수 있는 방안에 대해서 다룬다. 암호를 이용한 개인인증과 같은 단순한 개인인증 방법의 단점으로 지적되어온 타인에 의한 도용 등의 단점을 극복하고자, 개인마다 타고난 신체적 행동적 특성을 이용하는 바이오인식시스템은 바이오인식 정보자체가 또 다른 개인정보의 하나이며, 더욱이 이들 정보가 개인을 식별할 수 있는 다른 정보들과 결합하여 사용될 경우, 특정개인을 식별할 수 있는 유일식별자로 사용될 수 있는 관계로 이들의 생성, 저장, 전송에 있어서 안정적인 보호 수단이 요구 되고 있다. 이에 본 연구에서는 이와 관련된 X9.84 표준을 확장하여 바이오인식 정보와 결합되어 사용되는 개인식별 정보를 포함하여 이들의 저장과 이송에 있어서, 기밀성과 무결성을 보장할 수 있도록 ASN.1으로 표현되는 표준 포맷을 정의하고 이를 구현함으로서 그 유용성을 보였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제1권1호
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• pp.61-66
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• 2016

최근 기업들이 빅데이터를 활용하여 효과적인 마케팅 전략을 전개함에 있어서, 고객의 세부정보를 기반으로 하는 개인화된 마케팅 전략을 활용하고 있다. 하지만 프라이버시 및 개인정보 유출위협이 커짐에 따라 소셜 네트워크 사이트(Social Network Site, 이하 SNS)에서 계정의 개인정보 항목을 삭제하거나 정보공개수준을 통제하는 경향이 높아지고 있다. 이로인해 기업의 마케팅 담당자들은 고객의 세부정보를 파악하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 SNS 중에서 가장 많은 회원 수를 보유하고 있는 Facebook에서 제한된 정보를 바탕으로 성별을 예측하는 분석방법론을 도출하고자 하였다. 본 연구에는 측정도구로 Gaussian RBF, nFactors, randomForest, 그리고 5-fold cross-validation 사용하였다. 그 결과, 성별은 75%, 연령대는 97.85%로 '좋아요' 정보만을 가지고 성별과 연령을 예측할 수 있었다. 즉, 사용자들의 어떠한 세부정보 없이, Facebook의 '좋아요'의 정보를 가지고 인구통계학적인 정보를 추론할 수 있었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 개인정보 수집에 어려움을 겪고 있는 기업 및 마케팅 담당자들에게 유용한 가이드 라인을 제시 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.379-388
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• 2020

최근 신용카드의 사용 비중이 늘어나고 있으며 그에 따른 보안 위협이 증가하고 있다. 특히 신용카드 부정사용, 명의 도용 등의 관련 범죄에 취약함에도 불구하고 카드 결제 시 이를 방지하기 위한 보안 장치가 없는 상황이다. 이러한 현재 신용카드 결제의 한계점을 보완하기 위해 본 논문에서는 기존 거래 방식에 가속도 센서가 내장된 스타일러스 펜을 활용하여 결제 서명을 하고, 합성곱 신경망을 통해 해당 서명의 이미지와 센서를 통해 측정한 서명 정보를 분류하여 상호 비교하는 과정을 추가한다. 이와 같이 스타일러스 펜의 소유 여부와 서명의 특징 값을 통해 본인 인증과정을 수행함으로써 금융 거래에서의 보안성을 증진시키는 방법을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권5호
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• pp.1083-1095
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• 2021

최근 사용자의 인터넷 의존성 증가와 각종 IT 디바이스의 보급과 확산에 따라, 과거에 비하여 개인 생활 전반에 정보보호가 미치는 영향력이 확대되었다. 이와 더불어 보안을 위협하는 침해 요인들이 지속적으로 복잡, 다양해지고 가짜뉴스 확산, 온라인 신분 도용, 사이버 불링 등을 비롯한 개인의 안전한 온라인 환경을 위협하는 요소들이 사회적으로 증가함에 따라, 정보보호 전문 인력 양성의 필요성이 증가하고 있다. 나아가 기업의 정보보호 업무 종사자 이외에 사회의 모든 구성원이 정보보안의 위협에서 자유로울 수 없게 됨에 따라, 개인의 정보보호에 대한 인식 제고와 자발적인 정보보호 행동을 유도하기 위한 다양한 정보보호 교육 과정의 마련이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 현재 이루어지고 있는 국내·외 정보보호 교육 과정의 현황과 특징에 대하여 분석한다. 이를 통하여 정보보호 교육 필요성과 교육 체계 수립의 전략을 모색하여 본 연구에서는 국내 환경에 적용 가능한 정보보호 교육 표준 프레임워크를 제시하고자 한다. 이는 개인의 정보보호 인식과 지식 수준을 제고하여 국내 정보보호 전문 인력 양성과 더불어 개인과 조직, 사회 전반의 정보보안 수준을 향상시켜 국가 경쟁력 향상에 기여할 것으로 판단된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.89-98
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• 2007

최근 인터넷 기술의 급격한 발전으로 정보화 저변 확대라는 긍정적 측면과 함께, 이를 이용한 악의적인 행위들이 지속적으로 일어나고 있어 사회 전 영역에 걸쳐 피해가 속출하고 있다. 특히 악의적인 용도를 위해 제작되는 악성코드의 폐해가 날이 갈수록 급증하고 있고, 또한 개인정보 유출, 해킹, 피싱 등의 응용범죄의 기본수단이 되어가고 있다. 본 논문에서는 이러한 악성코드들을 효과적이고 단계적으로 분석, 탐지할 수 있는 기술에 관하여 기술한다. 본 연구는 악성코드의 은닉도와 악의적 기능 시그너처를 추출함으로서 기존의 악성코드들 뿐 아니라 새로운 악성코드와 변종들에 대해서도 능동적으로 대처할 수 있다.