• 디지털포렌식연구
• /
• 제12권3호
• /
• pp.109-120
• /
• 2018

스마트폰은 사용자와 가장 밀착되어 있는 통신기기로 사용자에 관련된 많은 정보들이 보관되어 있으며 다른 기기들과 끊임없는 정보 통신이 이루어진다. 이런 특성으로 수사업무에 있어 스마트폰 포렌식은 가장 기본적인 수사 과정 중 하나이며, 실제로 많은 단서들을 제공함으로써 사건 해결에 기여해왔다. 하지만 최근 사용자 개인정보보호의 중요성이 사회적으로 이슈화되면서 기기 제조사들은 스마트폰 내에 저장되어 있는 데이터를 암호화 한다든지, 삭제된 데이터는 복원할 수 없거나 로그 데이터마저 함께 삭제되도록 설계하고 있어 스마트폰이 사건해결에 기여하는 정도가 점점 하락하고 있는 추세이다. 그럼 대안은 없을까? 본 논문에서는 스마트폰 사용자 계정으로 저장되어 있는 클라우드 데이터에서 그 답을 찾아보기로 한다. 클라우드 포렌식은 스마트폰 포렌식을 대체 한다는 개념보다는 보완적인 관계로 접근해야 한다. 스마트폰 사용자의 클라우드에는 스마트폰 로컬에 저장되어 데이터와 동일한 내용도 있지만, 존재하지 않거나 새로운 항목의 데이터가 존재하기 때문이다. 클라우드에 저장되어 있는 데이터에는 수사적 관점에서 의미 있게 활용할 수 있는 데이터들이 많이 있다. 인터넷 사용, 유투브 시청, 컨텐츠 구매 정보 등과 같은 사용자의 온라인 활동 정보, 이메일, 클라우드 드라이브와 같은 클라우드 서비스, 그리고 위치정보가 가장 대표적인 데이터들이다. 이 데이터들을 가치 없이 무심코 넘겨버릴 수 있으나, 수사적 측면에서 다양한 의미를 도출할 수 있으므로 범죄수사에서 중요한 단서를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰 사용자의 구글 클라우드에 저장되어 있는 데이터가 어떤 것들이 있는지 확인하고, 그 데이터들이 수사에 활용될 수 있도록 클라우드에서 데이터를 추출하고, 추출된 데이터를 분석하는 방법을 제시한다. 그리고 추출한 아티팩트들이 실제 수사업무에서 어떤 역할을 할 수 있는지 사례들을 통해 그 가치를 증명하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.50-55
• /
• 2019

최근 랜섬웨어의 공격은 끊임없이 증가하고 있으며, 기본 백신으로는 탐지하기 어려운 신종 랜섬웨어도 지속적으로 늘어나고 있는 추세이다. 이로 인해 랜섬웨어 대응 솔루션이 개발되고 있지만, 기존 랜섬웨어 솔루션의 단점과 한계로 인해 그 피해가 감소하지 않고 있는 실정이다. 랜섬웨어는 윈도우, 리눅스, 서버, IoT 장비, 블록체인 등 플랫폼을 가리지 않고 다양하게 공격을 하고 있지만, 대부분의 기존 랜섬웨어 대응 솔루션은 다양한 플랫폼에 적용이 어려우며, 특정 플랫폼에서만 종속되어 동작하는 한계가 있다. 본 연구는 이러한 기존 랜섬웨어 탐지 솔루션이 가지고 있는 문제점에 대해서 분석하고, 사용자 관점에서 실제로 랜섬웨어에 의한 피해를 줄일 수 있는 요구사항 분석을 통해 필요한 요소 기능을 정의한 후 사전 설치 없이도 다양한 OS를 지원하고 감염 이후에도 데이터 복원이 가능한 탑재형 모듈 기반의 랜섬웨어 탐지 시스템을 제안한다. 제안한 시스템의 각 기능이 구현 가능한지에 대해 기존 기술의 분석을 통해서 확인하고, 실제 제안한 기법들이 사용자의 보안 요구사항에 부합한지에 대한 적합성을 개인과 기업의 PC 사용자 총 264명을 대상으로 설문 조사를 통해 검증하였다. 설문 결과를 통계적으로 분석한 결과, 제안 시스템 도입의사의 점수가 7점 만점에 6.3 이상으로 매우 양호한 것으로 나타났고, 기존 솔루션에서 제안 시스템으로의 변경의사 점수도 6.0 이상으로 매우 높은 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제17권8호
• /
• pp.123-130
• /
• 2019

본격적인 사물인터넷(IoT) 시대의 도래는 다양한 형태의 정보를 사물인터넷 기기를 통해 수집하게 되고, 수집된 방대한 정보는 분석과정에 의해 새로운 정보로 탄생한다. 이렇게 생성된 정보를 효과적으로 저장하기 위해서는 유연성과 확장성이 뛰어난 클라우드 컴퓨팅 시스템이 유리하다. 따라서 본 연구에서는 효과적인 클라이언트 시스템 수용을 위한 주요 결정요인을 동기요인(경제성, 효율성 등)과 저해요인(전환비용, 보안문제 등)으로 보고, 저해요인을 중심으로 새로운 시스템 수용결정을 함에 있어서 어떤 세부요인이 주요하게 작용하는지에 대한 순위 파악에 연구목적을 두고 있다. 주요우선순위 결정에 필요한 요인은 문헌고찰을 통해 확보된 기술 관점의 시스템 수용결정 요인으로 정하고, 도출된 요인을 중심으로 설문지를 작성한 후, 관련 전문가를 대상으로 설문을 실시하고자 한다. 그리고 AHP분석을 통해 의사결정단위 측정을 위한 요소들 간의 쌍대비교를 수행하여 최종 우선순위를 도출하고자 한다. 나아가 본 연구 결과는 기술 수용(활성화)에 따른 의사결정을 함에 있어서 중요한 판단 근거가 될 것이다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제9권4호
• /
• pp.81-90
• /
• 2020

최근 중국의 경제발전과 소득수준의 향상으로 과거에 비해 질 좋은 의료서비스에 대한 욕구가 높아지고 있다. 이러한 욕구를 충족시키기 위한 대안으로 스마트 폰을 활용한 다양한 애플리케이션이 개발되고 있다. 특히, 2019년 12월 발생한 COVID-19의 전 세계적인 확산으로 인하여 그 관심은 비대면 원격의료 서비스로 확대되고 있다. 본 연구에서는 중국 내 상위 3개의 모바일 의료 애플리케이션을 대상으로 총 200명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 그 중 의료 애플리케이션을 실제로 사용해 본 120명의 데이터를 벤카테시(Venkatesh)의 UTAUT2 이론을 기반으로 사용자의 사용의도와 사용행위에 영향을 미치는 요인에 대한 연구를 실시하였다. 본 연구의 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 인터렉티브화 특성, 노력기대, 가격가치, 프라이버시 관심도, 습관, 촉진 조건이 사용자의 사용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 둘째, 사용자의 사용의도가 사용행위에 영향을 미치는 것으로 조사되었으며, 습관과 촉진 조건은 사용의도와 사용행위에 모두 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 셋째, 성별, 연령, 학령, 연간 수입 등의 조절변수가 사용자의 모바일 의료 애플리케이션 사용의도에 영향을 미치지 못한다는 연구결과를 도출했다. 마지막으로 인터넷 등을 사용하는 모바일 기기의 특성상 여러 보안에 취약점들이 존재하며 이로 인해 개인 또는 사회적으로 큰 피해나 파장을 불러올 수 있다. 따라서 중국의 모바일 의료 서비스 발전을 위해 차후 이러한 문제점 등을 보완 총체적이고 심층적인 고찰을 통해 연구모형의 재수립이 필요할 것이다.

• 융합정보논문지
• /
• 제11권5호
• /
• pp.30-37
• /
• 2021

사물인터넷 등을 통하여 각종 기기들이 인터넷으로 연결되어 있고 이로 인하여 인터넷을 이용한 공격이 발생하고 있다. 그러한 공격 중 악성 URL를 이용하여 사용자에게 잘못된 피싱 사이트로 접속하게 하거나 악성 바이러스를 유포하는 공격들이 있다. 이러한 악성 URL 공격을 탐지하는 방법은 중요한 보안 이슈 중에 하나이다. 최근 딥러닝 기술 중 뉴럴네트워크는 이미지 인식, 음성 인식, 패턴 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있고 이러한 뉴럴네트워크를 이용하여 악성 URL 탐지하는 분야가 연구되고 있다. 본 논문에서는 뉴럴네트워크를 이용한 악성 URL 탐지 성능을 각 파라미터 및 구조에 따라서 성능을 분석하였다. 뉴럴네트워크의 활성화함수, 학습률, 뉴럴네트워크 모델 등 다양한 요소들에 따른 악성 URL 탐지 성능에 어떠한 영향을 미치는 지 분석하였다. 실험 데이터는 Alexa top 1 million과 Whois에서 크롤링하여 데이터를 구축하였고 머신러닝 라이브러리는 텐서플로우를 사용하였다. 실험결과로 층의 개수가 4개이고 학습률이 0.005이고 각 층마다 노드의 개수가 100개 일 때, 97.8%의 accuracy와 92.94%의 f1 score를 갖는 것을 볼 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권1호
• /
• pp.29-43
• /
• 2022

데이터 경제는 현대 사회에서 디지털 혁신과 함께 빠르게 성장하고 있다. 기업은 다양한 유형의 데이터를 수집·활용하여 새로운 수익을 창출하길 희망하고, 개인정보를 포함한 데이터의 가치는 더욱 높아지고 있다. 하지만 데이터 산업 정책에 대한 연구 중 정보 주체에 대한 논의는 부족한 상황이다. 개인정보는 보호 가치를 넘어서 높은 유용성을 가지고 있다. 이러한 관점에서 데이터 신탁제도는 개인정보의 안전한 활용을 위한 좋은 해결책이다. 데이터 신탁을 활용한 구글의 토론토 스마트시티 구축 사례, 일본의 정보은행 사례, 국내 최초의 데이터 배당을 시도한 경기도의 사례를 소개한다. 데이터 신탁 사례와 동향 파악을 통해 데이터 신탁 개념을 명확히 하고 제도 활성화에 필요한 기술적 요인을 추출하고 비즈니스 모델을 제안하고자 한다. 이를 시사점으로 하여 데이터 신탁제도를 통해 안전한 데이터의 활용과 새로운 서비스 시장 창출뿐만 아니라 새로운 데이터 경제를 구성하는데 크게 기여할 것으로 기대한다.

• 정보처리학회 논문지
• /
• 제13권9호
• /
• pp.395-403
• /
• 2024

최근 자동차 산업의 기술 발전과 함께 네트워크 연결성이 증대되고 있다. CAN(Controller Area Network) 버스 기술은 차량 내 다양한 전자기기와 시스템 간의 신속하고 효율적인 데이터 통신을 가능하게 하여, 핵심 시스템부터 다양한 기능을 통합 관리할 수 있는 플랫폼을 제공한다. 그러나 이러한 연결성 증가는 외부 공격자가 자동차 네트워크에 접근하여 차량 제어를 장악하거나, 개인 정보를 탈취하는 등 네트워크 보안 우려를 초래할 수 있다. 본 논문은 CAN에서 발생하는 비정상 메시지를 분석하여, 메시지 발생 주기성 또는 빈도와 데이터 변화량이 비정상 메시지의 탐지에 중요한 요소임을 확인하였다. DBC 디코딩을 통해 CAN 메시지의 구체적인 의미를 해석하였다. 이를 바탕으로 메시지 발생의 주기성과 추이 분석을 위해 GRU 모델을 활용하여 일정 주기 이내에 발생한 메시지에 대해 예측 메시지와 발생한 메시지의 차이(잔차)를 비정상 측도로 이용한 비정상 분류 모델을 제안하고 비정상 메시지의 공격 기법에 대한 다중 분류에는 메시지와 발생 주기, 잔차를 이용한 랜덤 포레스트 모델을 도입하여 다중 분류기로 활용하여 성능 향상을 이루었다. 이 모델은 비정상 메시지 탐지에서 99% 이상의 높은 정확도를 달성하며 기존의 다른 모델보다 우수한 성능을 보여주었다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제43권2호
• /
• pp.19-29
• /
• 2006

최근 휴대폰에서 개인 정보 보안의 중요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 생체인식 기능이 내장된 휴대폰에 관심이 집중되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 휴대용 기기에 홍채인식기술을 적용하기 위한 방법을 제안한다 기존의 홍채 인식 알고리즘에서는 고 배율의 줌 렌즈(zoom lens)와 초점렌즈(focus lens)를 사용하여 홍채인식에 사용될 확대된 홍채영상을 획득하였다. 이와 같이 이 전에 휴대폰에 홍채인식기술을 적용하기 위해서는 줌 렌즈와 초점렌즈를 추가 장착하여야 했으며, 이는 가격 상승과 부피 증가의 문제를 발생시켰다. 그러나 최근 휴대폰의 멀티미디어 기기 융 복합 추세로 인해 휴대폰 내에 장착된 메가픽셀 카메라(Mega-pixel Camera)의 성능이 급속히 발전함에 따라, 고 배율의 줌 렌즈 및 초점렌즈(zoom & focus lens) 없이도 확대된 홍채영상의 획득이 가능하게 되었다. 즉, 메가 픽셀 카메라 폰을 사용하여 사용자로부터 원거리에서 취득한 얼굴영상에서의 홍채영역이 홍채인식을 수행하기 위한 충분한 픽셀정보를 가지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 얼굴영상에서 각막에 반사된 조명 반사광을 기반으로 휴대폰에서의 홍채인식을 위한 고속 홍채검출 방법을 제안한다. 또한 눈, 카메라, 조명 모델을 기반으로 각막에 반사된 조명반사광의 밝기와 크기를 추정하는 이론적 배경을 제안하며, 입력영상에서 태양광의 존재 유무와 광학적으로 또는 피사체의 움직임에 의해 반사된 흐림 현상 (Optical & Motion blur)을 판별하기 위해 조명을 연속적으로 On/Off 시키는 방법을 제안한다. 실험결과, 삼성 SCH-S2300(150MHz의 ARM 9 CPU) 휴대폰에서 홍채 영역 추출 총 수행시간은 평균 65ms이었고, 홍채 검출 성공률은 태양광이 존재하지 않는 실내에서 99%, 태양광이 존재하는 실외에서 98.5%였다._{SSH}$ 전압이 약 1.1V 일 때까지 오류 없이 동작함을 관측하였다. 본 논문의 SRAM 스위칭 전력감소는 I/O의 bit width가 증가하면 더욱 더 중요해질 것으로 예상할 수 있다.어 자료 형태를 32.4%의 순으로 개발을 희망하였다. 다섯째, 주로 사용하는 웹 사이트는 가정과 교사나 교과 연구회에서 운영하는 사이트를 46.2%, 에듀넷이나 한국교육학술정보원(KERIS) 사이트는 30.8%가 활용하는 것으로 나타났다. 또한 학습 자료 개발은 제작 능력이 있는 가정과 교사들이 교과 연구회를 만들어 공동으로 제작 할 수 있기를 희망하고 있었다. 시대적인 변화와 교육 환경의 변화로 웹 콘텐츠 자료를 활용한 교수 학습 방법이 중요한 도구로 인식되고 있다. 특히 가정 교과는 일상생활에 필요한 기초적인 경험을 실생활과 접목시켜 종합적으로 다루는 교과이기 때문에 다양하고 창의적인 콘텐츠가 절실히 요구되는 실정이다. 본 연구의 결과들에서 제시한 여러 가지 사항들을 고려하여 웹 콘텐츠 자료 활용과 개발이 이루어진다면 보다 효율적인 교수 학습이 이루어질 것으로 기대된다.변연계통과 대뇌겉질 전체에 영향을 미칠 것으로 여겨지는데, 본 실험에서는 네 종류의 바닥핵들, 즉 꼬리핵, 줄무늬체바닥핵, 중격옆핵 및 중격핵과 관련된 신경연접들을 관찰하였으며, 그 결과를 문헌 고찰한 결과 변연계통과 줄무늬체계통이 앞뇌의 바닥에 있는 신경핵들에서 형태학적 교차연결을 통해 정서와 마음의 상태를 행동과 대응으로 표현하는 중요한 신경회로가 존재함을 제안하였다.腎臟組織)에서 더많이 발생되었다. 틸라피아의 신사구체(腎絲球體)는 담수(淡水)에서 10%o의 해수(海水)로 이주된지 14일(日) 이후에 신장(腎臟)에서 수축된 것으로 나타났다. 30%o의 해수(海水)에 적응(適應)된 틸라피아의 평균 신사구체(腎絲球體)의 면적은 담수(淡水)에 적응된 개체의 면적보다

• 직업교육연구
• /
• 제36권1호
• /
• pp.47-75
• /
• 2017

이 연구의 목적은 지역전략산업에 따른 특성화고 졸업자의 신규수요를 예측함으로써 지역별 중등단계 직업교육의 정책수립과 특성화고의 변화에 필요한 기초 자료를 제공하는데 있다. 이를 위해 대전과 전남을 중심으로 지역전략산업을 선정하고, 특성화고 졸업자의 신규수요를 산업별 및 직업별로 예측하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 입지상 분석 및 변이할당 분석 결과, 대전과 전남의 전략산업은 서로 다른 양상을 보이는 것으로 확인되었다. 대전은 전남과 달리 '음식료품 및 담배 제조업', '목재, 종이, 인쇄 및 복제업', '공공행정, 국방 및 사회보장 행정'과 '전기 전자 및 정밀기기 제조업'이 전략산업에 포함되었다. 전남은 대전에서는 도출되지 않은 '기계 운송장비 및 기타 제품 제조업', '비금속광물 및 금속제품 제조업', '전기, 가스, 증기 및 수도사업', '석탄 및 석유, 화학제품 제조업', '광업', '농림어업' 등이 지역전략산업으로 도출되었다. 둘째, 대전과 전남의 특성화고 졸업자에 대한 산업별 직업별 신규수요 역시 서로 다른 양상을 보였다. 대전은 제조업을 중심으로 신규수요가 많은 반면, 전남은 서비스업을 중심으로 신규수요가 많을 것으로 예측되었다. 직업별로는 대전이 전문가 및 관련 종사자의 신규수요 비중이 많은 것과 달리, 전남은 사무 종사자와 서비스 종사자의 신규수요 비중이 많았다. 셋째, 각 직업별 신규수요 중 지역전략산업에서 발생하는 신규 수요의 비중은 대전과 전남에서 모두 높았다. 넷째, 대전과 전남의 특성화고 졸업자에 대한 신규수요를 산업의 입지계수와 변화효과 측면에서 분석한 결과, 대전과 전남 모두 총 변화효과가 정적인(+) 산업들에서 많은 신규수요를 보였다. 입지계수 측면에서는 대전과 전남이 서로 다른 결과를 보였다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권2호
• /
• pp.131-145
• /
• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.