The purpose of this study was to develop criterion scores for the Korean version of the Attachment Q-set. It further examined distribution of security of attachment scores of Korean infants and differences in attachment scores by the cultural background. The criterion scores of attachment security were developed by 8 judges who are knowledgable in attachment theory and research. They used the Q-set to describe behavior characteristics of ideally secure infants of 12 and 36 months of age. Distribution of the attachment scores was analyzed with 191 infants, compiled from 4 studies including infants selected for this study. The attachment security criterion scores developed for Korean infants correlated highly with the Waters' criterion scores (1987) for American infants, .90 for 12 months and .88 for 36 months of age. Correlations between attachment scores developed for 12-and 36-month-olds was .89. The attachment security scores of the Korean version was a little higher and more negatively skewed than scores calculated using the American criterion. There were significant differences in the security of attachment scores by socioeconomic background of the infants, but not with employment status of the mothers. Infants of nonemployed middle class mothers had significantly higher security of attachment scores than infants of nonemployed lower class mothers. Infants from lower class families had higher "difficulty" scores, and "enjoying physical contact" scores were higher among infants from the middle class.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.27
no.6
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pp.1457-1465
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2017
With the growing of smart devices market, malicious behavior has gradually expanded its scope. Accordingly, many studies have been conducted to analyze malicious apps and automated analysis tools have been released. However these tools cause the side effects that the application protection tools such as ProGuard, DexGuard become vulnerable to analyzers or attackers. This paper suggests the protection mechanism to apply to the Android apps using security token, rather than general-purpose protection solutions that can be applied in malicious apps. The main features of this technique are that Android app is not properly loaded in the memory when the security token is abnormal or is not inserted and protected parts using the technique are not exposed.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.20
no.5
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pp.99-110
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2010
Recently, network based DDoS attacks have been changed into application layer DDoS attacks which are targeted at the web services. Specially, an attacker makes zombie PCs generate small traffic and its traffic pattern has been similar to the normal user's pattern. So, existing HTTP PPS based Threshold cannot defend the DDoS attacks effectively. In this paper, we displayed all the GET Flooding attack types and propose three DDoS attack defense mechanisms which are simple and very powerful. Proposed mechanisms can defend all the existing GET Flooding DDoS attacks and be deployed in the real environment immediately with little resource consumption.
Smart cities are expected to provide residents with convenience via various agents such as CCTV, delivery robots, security robots, and unmanned shuttles. Environmental data collected by various agents can be used for various purposes, including advertising and security monitoring. This study suggests a surveillance map data framework for efficient and integrated multimodal data representation from multi-agents. The suggested surveillance map is a multilayered global information grid, which is integrated from the multimodal data of each agent. To confirm this, we collected surveillance map data for 4 months, and the behavior patterns of humans and vehicles, distribution changes of elevation, and temperature were analyzed. Moreover, we represent an anomaly detection algorithm based on a surveillance map for security service. A two-stage anomaly detection algorithm for unusual situations was developed. With this, abnormal situations such as unusual crowds and pedestrians, vehicle movement, unusual objects, and temperature change were detected. Because the surveillance map enables efficient and integrated processing of large multimodal data from a multi-agent, the suggested data framework can be used for various applications in the smart city.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.8
no.1
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pp.152-156
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2020
The study is to examine the mediating effect of psychological empowerment on the causal relationship between high-performance work system and organizational citizenship behavior. This study collected data from public organizations that are responsible for social welfare provision in Daegu, Gyeongsangbuk-Do, and Pusan in South Korea. This study employs confirmatory factor analysis in Amos 21 to find the discriminant validity of all constructs and regression analysis by Baron and Kenny (1986) to test that psychological empowerment is a mediator of the causal relationship between high-performance work system and organizational citizenship behavior. As the result of the analysis, psychological empowerment has a significant mediating effect on the relationship between high-performance work system and organizational citizenship behavior. The study suggests to the managers in social welfare organizations how they need to enhance organizational citizenship behavior through psychological empowerment themselves.
Our paper describes an Intrusion Detection Parallel System(IDPS) which detects an anomaly activity corresponding to the actions that interaction between near detection events. IDES uses parallel inductive approaches regarding the problem of real-time anomaly behavior detection on rule-based system. This approach uses sequential rule that describes user's behavior and characteristics dependent on time. and that audits user's activities by using rule base as data base to store user's behavior pattern. When user's activity deviates significantly from expected behavior described in rule base. anomaly behaviors are recorded. Observed behavior is flagged as a potential intrusion if it deviates significantly from the expected behavior or if it triggers a rule in the parallel inductive system.
Purpose The purpose of this study is to empirically identify the risky behavior of mobile device users using the Internet of Things on a situational perspective. Design/methodology/approach This study made a design of the research model based on model of the determinants of risk behavior. Data were collected through a survey including hypothetical scenario. SmartPLS 2.0 was used for the structural model analysis and t-test was conducted to compare the between normal and situational behavior. Findings The results were as follows. First, the central roles of risk propriety and risk perception were verified empirically. Second, we identified the role of locus of control as a new factor of impact on risky behavior. Third, mobile risk propensity has been shown to increase risk perception. Fouth, it has been shown that risk perception does not directly affect risky behavior and reduce the relationship between mobile risk propensity and risk behavior. According to the empirical analysis result, Determinants of risk behavior for mobile users were identified based on a theoretical framework. And it raised the need to pay attention to the impact of locus of control on risk behavior in the IS security field. It provided direction to the approach to risky behavior of mobile device users. In addition, this study confirmed that there was a possibility of taking risky behavior in the actual decision-making.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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2001.11a
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pp.166-169
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2001
광범위한 인터넷의 발달은 우리의 생활을 윤택하게 해주었지만, 불법적인 침입, 자료 유출 등 범죄도 늘었다. 이에 따라 불법적인 침입을 막는 침입탐지기술도 많이 발전하게 되었다. 침입탐지기술은 크게 오용탐지방법과 비정상적인 행위 탐지 방법으로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 비정상적인 행위 탐지 방법의 긍정적 결함을 줄이기 위한 방법으로 유사도 측정 알고리즘을 사용한 방법을 제시하고자 한다.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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2001.11a
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pp.269-272
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2001
본 논문에서는 베이지안 네트워크와 통합 감사자료를 이용하여 시스템 사용자에 대한 비정상행위를 탐지하고 분석하는데 효과적인 모델을 제안하고자 한다. 이를 위해 리눅스 시스템에서의 여러 가지 감사자료들을 통합한 감사자료로부터 사용자의 행위에 대해 베이지안 네트워크로 구성하고자 한다. 베이지안 네트워크를 구성할 때 효율적인 학습이 가능한 Sparse Candidate 알고리즘을 적용하고, 감사자료의 일부가 결여되어 있는 경우에도 추론이 가능하도록 MCMC(Markov Chain Monte Carlo)의 일종인 Gibbs Sampling 방법을 적용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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