• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.41-46
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• 2014

여러 국가의 관련기관들은 지역 별로 방사능 정상범위를 제시해 주기적으로 검사하고 있으며 우리나라 역시 방사능 대책 인프라를 구축하여 항시 대비하고 있다. 특히 일본 후쿠시마 피폭사건과 같은 방사능오염이 빈번하게 발생함에 따라 방사능에 대한 사람들의 인식이 위험수준으로 변화하고 있다. 본 데이터는 방사능 정상수치와 관련해 미국정부에서 수집을 하여 각 속성정보들을 파악하고 초과한 수치를 비교분석하였다. 분석 방법으로는 군집화를 사용하고, 특히 EM 알고리즘과 SimpleKMeans 알고리즘을 토대로 실험하였다. 그 결과 정상범위 수치가 높을수록 초과할 확률이 높은 것으로 나타났으며 시간적비용이나 분석정도에 따라 사용할 알고리즘이 다를 수 있다는 것도 알 수 있다. 따라서 정상범위가 높은 지역일수록 해당 기관부처나 정부에서는 조사 빈도수를 높여 반영해야 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.17-23
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• 2018

모바일 기술의 급격한 발전으로 업무 간 모바일 기기 사용이 증가하였고, 이로 인한 보안사고의 가능성 역시 높아지고 있다. 사진을 통한 내부정보 유출이 가장 대표적인데, 이를 막기 위한 기존 방법들은 사생활을 침해하거나 정보 유출 목적이 아닌 다른 용도의 사진도 찍을 수 없도록 해 사용자의 불편을 야기하는 단점이 있다. 본 논문에서는 사물인식과 비콘을 활용하여 사진을 통한 내부정보 유출을 방지하는 시스템을 설계 및 구현한다. 구현 시스템은 심층학습을 기반으로 한 사물인식을 통해 사진을 검사하여 보안 정책 위반 여부를 확인한다. 또한 비콘을 통해 모바일 기기의 위치를 파악하여 그에 맞는 규칙을 적용함으로써 위치에 따른 유연한 정책 적용을 가능하게 한다. 관리자용 웹 애플리케이션을 통해 장소별로 사진 촬영에 대한 규칙을 설정할 수 있도록 하였으며, 사용자가 사진을 찍자마자 해당 위치에 적합한 규칙을 적용해 보안 정책에 어긋나는 사진을 자동으로 검출한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.1-7
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• 2015

최근 전 세계적으로 스마트폰의 사용이 급증하고 있으며, 국내의 경우 스마트폰 가입자 수는 약 2400만명으로 전체 이통사의 가입자중 47.7%가 스마트폰을 사용하고 있다. 스마트폰의 경우 보안에 대해 취약점을 가지고 있으며, 스마트폰을 이용한 보안관련 사고피해가 해가 갈수록 증가하고 있다. 그러나 기존의 방식은 사전 대책이 아닌 대부분 사후대책으로써 전문가의 경우를 제외하면 피해를 입은 뒤에 그 피해가 발생한 악성코드의 분석이 이루어지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 가상화 기술을 적용한 모바일 기반의 악성코드분석 시스템을 구현하고 이를 통하여 행위분석을 하도록 설계한다. 가상화는 컴퓨터 리소스의 물리적인 특징을 추상화하여 게스트에게 논리적인 리소스를 제공하는 기술이다. 이러한 가상화 기술은 클라우드 컴퓨팅 서비스와 접목시켜 서버, 네트워크, 스토리지등 컴퓨팅 자원을 탄력적으로 제공함으로 자원의 효율성을 높이고 있다. 아울러 사용자 관점에서 사전에 보안사고를 대비할 수 있는 시스템을 제시한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.121-132
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• 2019

4차 산업시대에 들어가며 IoT기기들의 수는 폭발적으로 증가하고 있다. 그에 따라 증가하는 IoT기기들의 보안사고와 비례하여 보안의 중요성에 대한 관심 또한 높아지고 있다. 하지만 IoT기기들의 제한적인 성능으로 인해 기존의 보안 솔루션을 적용하기에는 제약이 있다. 따라서 이를 해결하기 위한 새로운 자동 펌웨어 배포 솔루션을 필요로 한다. 우리는 이 문제를 해결하기 위해 퍼블릭 블록체인과 프라이빗 블록체인을 결합한 하이브리드 블록체인을 사용하는 새로운 자동 펌웨어 업데이트 시스템을 제안한다. 퍼블릭 블록체인은 다양한 펌웨어 제공업자들이 공통된 시스템을 사용하여 펌웨어 배포를 가능하게 해준다. 프라이빗 블록체인은 퍼블릭 블록체인의 트랜잭션 과부하 문제를 해결하며 IoT 기기들의 관리를 용이하게 해준다. 또한 분산 파일 저장소를 사용하여 단실실패점 없이 높은 가용성을 보장한다. 따라서 본 시스템을 사용하면 IoT 기기들의 보안 향상에 매우 효과적일 것으로 예상된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.1-6
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• 2021

도로 위 교통사고 발생 시 당사자 간의 과실 비율 판정이 주요 문제가 되고 있다. 사용자에게 더욱 정확한 과실 비율 판정 기준을 제공하기 위하여 여러 기업에서 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재 제공되고 있는 서비스들은 사고 현장에서 즉시 사용하기에는 한계가 있다. 일반적으로 현재 제공되는 과실 비율 판정 서비스는 모든 사고처리 절차가 종료된 이후 시간적 여유가 있을 때 사용된다. 이와 같은 한계를 극복하고자 본 논문에서는 딥러닝 기반의 예측 모델을 활용한 실시간 교통사고 유형 및 과실 비율 정보 제공 서비스를 제공한다. 사용자는 사고 현장에서 사진을 찍는 것으로 즉시 사고 유형 및 과실 정보 파악이 가능하며, 동일 사고 유형의 실제 판례를 확인할 수 있다. 사용자는 서비스를 사용하여 더욱 정확하고 확실한 과실 비율 판정 및 사고처리 절차를 진행할 수 있을 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.237-249
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• 2010

최근 다양한 사이버 침해사고의 개인정보 유출 사례를 살펴보면 공격 대상이 서비스 제공자를 대상으로 하고 있지만 실제적인 피해 대상은 사용자라고 할 수 있다. 정당한 서비스 계약을 체결하였음에도 불구하고 정상적인 서비스를 받을 수 없거나 서비스를 위해 제공한 개인정보가 유출되는 피해가 발생하고 있다. 이에 따라 사업자 및 사용자간 제공되는 서비스에 대한 SLA와 관련하여 보안SLA가 크게 주목받고 있다. 특히 안타바이러스 서비스를 제공하는 서비스 제공자의 경우 보안SLA를 통해 보다 높은 수준의 보안서비스를 제공해야 한다. 그러나 국내에서는 보안SLA와 관련된 연구가 미비하여 유지보수 수준의 SLA만 제공되는 상황이다. 따라서 본 논문에서는 안티바이러스 시스템의 보안 기능을 분석하여, 보안SLA의 지표를 개발하고 보안기능별 등급화 방안을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.89-96
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• 2021

코로나바이러스-19는 전 세계에서 확진자가 폭증하고 있으며 수많은 사망자를 발생시켰다. 마스크 착용은 감염예방에 매우 중요하다. 버스, 지하철 등 공공장소에서 마스크 착용 권유로 인한 사건·사고가 발생하고 있으며 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 오픈소스 기반 안면 마스크 착용 모니터링 시스템을 제안한다. 오픈소스 소프트웨어인 웹기반 인공지능 툴 티처블머신과 오픈소스 하드웨어 아두이노를 사용하였다. 마스크 착용여부를 판단하여 안내 메시지 및 알람 등 명령을 수행한다. 티처블머신의 학습파라미터 학습횟수 50, 배치크기 32, 학습률 0.001의 최적의 값으로 학습을 하여 정확성 1, 학습오차는 0.03의 결과 값을 얻었다. 웹기반 인공지능 툴 티처블머신과 아두이노를 이용하여 마스크 착용여부를 판단하여 안내 메시지 및 알람 등 명령을 수행할 수 있는 마스크착용 모니터링 시스템을 설계 및 구현하여 타당성을 입증하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권1호
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• pp.53-58
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• 2024

4차 산업혁명의 핵심 기술인 IoT, Big-data, AI, Cloud 기술들이 최근 다양한 분야에서 신성장 동력의 핵심 기반 기술로 활용되고 있다. 이에 농업 분야에도 예외 없이 이러한 핵심 기술들이 적용되어 시공간의 제약 없이 원격 및 생산의 자동화를 통해 농업 분야의 문제점인 노동력 부족 현상 해결, 생산비 절감, 환경 부담 절감 등에 기여하고 있다. 그러나 이러한 핵심 기술을 활용함에 따라 농업 분야에도 보안 사고 사례가 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 스마트 팜을 기초, 중간, 고도의 3단계로 구분하여 단계별 특성, 보안 위협 및 대응 방안을 제시하고자 한다. 특히 클라우드 플랫폼하에서 컨테이너 기반 다양한 서비스 및 연구가 증대됨에 따라 이에 대한 보안 위협을 중심으로 대응 방안을 제시하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.281-288
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• 2024

6세대(6G) 이동통신 기술은 초고속과 초대역, 그리고 초연결성을 중심으로 발전하고 있다. 통신 기술의 발전으로 사물 인터넷(IoT) 기술에서 만물 인터넷(IoE) 기술로 확장되며 초연결 사회의 형성이 급속화되고 있다. 하지만 그와 동시에 IoT 디바이스를 대상으로 하는 보안 위협이 광범위해지고 무단 액세스나 정보 유출 등 침해사고에 대한 우려가 커지며 보안 강화 솔루션의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 IoT 보안 위협에 대응하기 위해 실시간으로 수집한 네트워크 트래픽을 활용하여 오토인코더 기반의 이상징후 탐지 모델을 구현한다. 실제 IoT 환경에서 각종 공격에 대한 IoT 디바이스 트래픽 데이터를 수집하기 어려운 점을 고려하여 비지도 학습 기반의 오토인코더 신경망을 사용하며, 학습 데이터의 노이즈 적용과 잠재 공간의 차원에 따라 서로 다른 6가지 오토인코더 모델을 구현한다. 실험을 통해 모델 성능을 비교하여 비정상적인 네트워크 트래픽을 탐지하는 이상징후 탐지 모델에 대한 성능 평가를 제공한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1319-1331
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• 2015

In the Republic of Korea, there's been a culture called 'Hyo' since Koryo Dynasty and this word represents the meaning of paying utmost respects to one's own parents and ancestors whether they are alive or have passed. However, nowadays, most of people live away from their family gravesites so that they do not and cannot take care of them except on the special holidays. For this reason, people could not respond promptly to the incidents occurred at the sites as they receive notifications much later dates most of the time. Thus, in this paper, we propose a low-cost gravesite monitoring system which the users can immediately respond to the disastrous events after being informed of current situations through PLC without delay. For the performance evaluation, the lab and test bed experiments were performed on an actual ship using 200Mbps and 500Mbps products instead of performing an on-site experiment after the system has actually been constructed. The Mountain Region PLC was installed on the power lines and the result showed successful 36.14Mbps communication. Therefore, we expect that this study will contribute in time and cost reduction while constructing the internet infrastructures in mountain regions or building the Smart-graves, tumulus, and charnel houses.