• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.693-704
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• 2017

본 연구는 요양병원 간호인력이 실무현장에서 겪는 폭력경험과 감성지능 정도가 간호서비스 질에 주는 영향을 분석한 서술적 연구이다. 연구 대상은 G도와 C도 지역의 9개 요양병원 간호인력 167명으로, 설문지를 통해 수집된 자료를 SPSS 23.0를 이용하여 분석하였다. 연구 결과, 폭력경험은 항목별로 일부 변동은 보였으나 언어적 폭력, 신체적 위협, 신체적 폭력의 순으로 경험하는 것으로 나타났다. 폭력경험과 감성지능의 간호서비스 질에 대한 영향정도를 규명하기 위한 위계적 회귀분석 결과, 일반적 특성을 통제한 상태에서 폭력경험은 서비스 질에 유의한 영향을 미치지 못하였으나 감성지능은 간호서비스 질에 대해 유의한 영향력을 보였다. 본 연구 결과 비록 통상적으로는 폭력경험이 간호서비스 질을 위협하는 요인으로 간주되고 있으나 자신의 감성을 활용하고 조절할 수 있는 감성지능이 실제 더 중요한 서비스 질의 영향요인인 것으로 나타났다. 이러한 감성지능은 교육과 훈련으로 향상될 수 있으므로 감성지능 향상을 위한 다양한 프로그램 개발 등의 방안 모색이 필요하다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.393-398
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• 2022

도시화와 4차 산업혁명 기술의 발전으로 대한민국의 메가시티 수는 점차 증가하고 있다. 메가시티는 인간의 삶을 풍요롭게하는 기회요인인 것은 분명하다. 하지만, 야포, 방사포 등 점증하는 북한의 치명적인 재래식 위협을 고려했을 때는 대한민국의 안보를 위협하는 도전요인이기도 하다. 지정학적으로 한반도와 유사한 상황에 처해 있는 이스라엘은 주변국으로부터 가해지는 저고도 위협을 상쇄하기 위해 다중으로 방공체계를 구축하였고, 지난 2021년 발발한 이스라엘-팔레스타인 분쟁에서 실질적인 효과를 거두었다. 이와 같은 개념을 적용한다면 대한민국의 메가시티에 가해지는 북한의 저고도 위협을 효과적으로 제거할 수 있을 것이다. 더 나아가, 메가시티 다중방공체계의 감시, 결심 및 타격수단을 초연결하고 인공지능 기술을 덧입힌다면 북한과 주변국으로부터 가해지는 저고도 위협뿐만 아니라 고고도 위협도 상쇄할 수 있는 게임체인저로 발전시킬 수 있을 것이다. 이를 통해, 대한민국은 정치, 군사, 경제, 사회, 정보, 기반시설 등의 원천인 메가시티를 중심으로 국가 번영과 성장을 이룩해나갈 수 있을 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권2호
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• pp.267-280
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• 2023

최근 컴퓨팅 및 통신 기술의 발달로 인해 IoT 디바이스가 급격히 확산·보급되고 있다. 특히 IoT 디바이스는 가정에서부터 공장에 이르기까지 그 목적에 따라 연산을 수행하거나 주변 환경을 센싱하는 등의 기능을 보유하고 있어 실생활에서의 활용이 폭넓게 증가하고 있다. 하지만, 제한된 수준의 하드웨어 자원을 보유한 IoT 디바이스는 사이버공격에 노출되는 위험도가 높으며, 이로 인해 IoT 봇넷은 악성행위의 경유지로 악용되거나 연결된 네트워크로 감염을 빠르게 확산함으로써 단순한 정보 유출뿐만 아니라 범국가적 위기를 초래할 가능성이 존재한다. 본 논문에서는 폭넓게 활용되고 있는 IoT 네트워크에서 알려지지 않은 보안위협에 선제적으로 대응하기 위해 IoT 봇넷의 네트워크 행위특징을 활용한 선제탐지 방법을 제안한다. IoT 봇넷이 접근하는 다크넷 트래픽을 분석하여 4가지 행위특징을 정의하고 이를 통해 감염의심 IP를 빠르게 선별한다. 분류된 IP는 사이버 위협 인텔리전스(CTI)를 활용하여 알려지지 않은 의심 호스트 여부를 확인한 후, 디바이스 핑거프린팅을 통해 IoT 봇넷에의 소속 여부를 최종 결정한다. 제안된 선제탐지 방법의 유효성 검증을 위해 실제 운용 중인 보안관제 환경의 다크넷 대역에 방법론 적용 및 확인 결과, 선제탐지 한 약 1,000개의 호스트가 실제 악성 IoT 봇넷임을 10개월간 추적관찰로 검증하여 그 유효성을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제6권4호
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• pp.171-177
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• 2006

최근의 해킹 공격 양상은 급격히 변화하고 있으며 사회공학적 기법을 이용한 피싱 공격은 정보 사회를 위협하고 있다. 사회공학적 기법을 이용한 피싱 공격은 기술적으로 취약한 시스템을 해킹하는 것 이외에도 사용자를 기만하여 개인 및 기업의 내부 정보 및 중요 정보를 획득하는 수단이 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 사회공학적 기법을 이용한 피싱 공격에 대해 국내외의 사례 분석 및 통계 분석을 통하여 향후 위협의 방향성을 찾고, 이에 대응하는 기술들을 분석하여 국내 실정에 맞는 모델을 제시하고자 한다. 이를 통해 향후 미래에 발생할 사회공학적 기법을 이용한 해킹 공격으로부터 개인 및 기업을 보호할 수 있으리라 판단된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제1권1호
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• pp.43-71
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• 2005

Terrorism is the use of violence, especially murder and bombing, in order to achieve political aim or to force a government to do something. Nowadays, instrument of mass destruction are smaller, cheaper, and more readily available. Cellular phones were used as timers in the attacks in Madrid last March. Hijacking an airplane is relatively inexpensive. Finally, the information revolution provides inexpensive means of communication and organization that allow groups once restricted to local and national police jurisdictions to become global. Al Qaeda is said to have established a network in fifty or more countries. These technological and ideological trends increased both the lethality and the difficulty of managing terrorism. Because of the unprecedented scale of Al Qaeda's attacks, the focus is properly on Islamic extremists. But it would be a mistake to limit our concern solely to Islamic terrorists, for that would ignore the way that technology is putting into the hands of deviant groups and individuals' destructive capabilities that were once limited primarily to governments and armies.

• 한국인공지능학회지
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• 제11권3호
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• pp.17-22
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• 2023

In this paper, we propose a black ice detection system using Convolutional Neural Networks (CNNs). Black ice poses a serious threat to road safety, particularly during winter conditions. To overcome this problem, we introduce a CNN-based architecture for real-time black ice detection with an encoder-decoder network, specifically designed for real-time black ice detection using thermal images. To train the network, we establish a specialized experimental platform to capture thermal images of various black ice formations on diverse road surfaces, including cement and asphalt. This enables us to curate a comprehensive dataset of thermal road black ice images for a training and evaluation purpose. Additionally, in order to enhance the accuracy of black ice detection, we propose a multi-scale dilation convolution feature fusion (MsDC-FF) technique. This proposed technique dynamically adjusts the dilation ratios based on the input image's resolution, improving the network's ability to capture fine-grained details. Experimental results demonstrate the superior performance of our proposed network model compared to conventional image segmentation models. Our model achieved an mIoU of 95.93%, while LinkNet achieved an mIoU of 95.39%. Therefore, it is concluded that the proposed model in this paper could offer a promising solution for real-time black ice detection, thereby enhancing road safety during winter conditions.

• 4차산업연구
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• 제2권1호
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• pp.19-32
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• 2022

Purpose - As new technologies that have led the 4th industrial revolution spread after the COVID-19 pandemic, the business crisis of existing financial institutions and the threat of employee jobs are growing, especially in the financial sector. The purpose of this study is to propose a human-technology convergence curriculum for creating high value-added in financial institutions and upskilling financial manpower. Research design, data, and methodology - In this study, a curriculum was designed to strengthen job competency for Private Bankers, high-quality employees of a bank dealing with high-net-worth owners. The focus of the design is that learners acquire skills to use robo-advisors as a tool and supplement artificial intelligence ethics. Result - The curriculum is organized into a total of 16 classes, and the main contents are changes in the financial environment and financial consumers, the core technology of robo-advisors and AI ethics, and establishment and evaluation of hyper-personalized asset management strategies using robo-advisors. To achieve the educational goal, two evaluations are performed to derive individual tasks and team project results. Conclusion - Human-centered upskilling convergence education will contribute to improving employee value and expanding corporate high value-added business areas by utilizing new technologies as tools. It is expected that the development and application of convergence curriculum in various fields will continue to be advanced in the future.

• 시큐리티연구
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• 제53호
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• pp.63-79
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• 2017

군(軍) 정보수사기관은 군내 정보업무와 내란 반란죄 등 특정범죄수사를 맡고 있는 국군 기무사령부가 유일하다. 기무사의 대통령 경호활동은 경호처 경찰과 함께 대통령 경호의 3대 축을 형성할 만큼 그 역할이 중요함에도 그동안 군(軍)의 특성상 일반에 알려진 내용은 매우 미미한 실정이다. 이에, 핵심인물 일대기 언론보도 공개자료 등을 토대로 기무사의 모체인 특무부대에서부터 오늘에 이르기까지 기무사의 경호와 관련된 부분을 살펴보았으며, 기존 연구에서 다루지 않았던 새로운 내용들을 발굴할 수 있었다. 첫째, 한국전쟁이 발발한 1950년대 남한 도처에 북한 무장병력과 좌익세력들이 위협하는 상황 하에서 특무부대는 공식적인 경호책임기관인 경찰보다 더 측근에서 1선 경호를 담당했다. 둘째, 1963년 경호실 출범 후에도 방첩부대, 보안부대, 보안사령부는 과거 특무부대 당시 이승만 대통령과 국가주요직위자들에 대한 경호책임활동의 축적된 노하우를 바탕으로 그 역할이 확대되어 왔다. 셋째, 1990년 기무사로 개칭이후 더욱 경호임무가 추가되고 법적 근거가 강화되었으며, 뛰어난 전문성을 바탕으로 G20 등 국가급 행사에서 중추적 역할을 수행하였다. 문재인 정부 출범 후, 국방개혁 조치로 기무사의 기능이 축소 폐지되는 가운데서도 경호분야는 오히려 조직을 보강하여 경호역량을 강화하고 있다. 이러한 경호역량 강화는 아직도 주적 북한과 정전체제로 대결하고 있는 상황에 효과적으로 대처함은 물론, 경호행사시 상시적으로 수상한 병력 움직임과 군부내 경호위해요인에 대한 감시가 필수적이라는 점에서 그 중요성이 증대되고 있다.

• 융합정보논문지
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• 제8권6호
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• pp.231-236
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• 2018

최근 정보통신기술의 빠른 발전에 따라 새로운 유형의 취약점 및 공격 기법들이 수없이 생겨나고 사회적인 물의를 일으키고 있다. 본 논문에서는 2018년 5월경 Cisco 위협 정보팀인 Talos Intelligence가 새롭게 발견한 대규모 사물인터넷 기반 botnet을 구성하는 'VPN-Filter'의 공개된 표본을 분석하여, 현시대의 사물인터넷 기반 botnet의 구성 방식과 공격방식에 대하여 살펴보고 해당 자료를 바탕으로 VPN-Filter와 접목해 VPN-Filter의 공격 시나리오와 공격 취약점의 특징에 대해 이해하고 VPN-Filter 악성코드를 이용한 Botnet 구성의 핵심이 되는 C&C Server 연결방식의 원인을 제거하기 위해 EXIF 메타데이터 제거 방식을 통한 해결방안을 제안하여 미래에 다가올 4차 산업혁명 시대의 사이버 보안에 기여하길 기대한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.99-109
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• 2023

The darknet is frequently referred to as the hub of illicit online activity. In order to keep track of real-time applications and activities taking place on Darknet, traffic on that network must be analysed. It is without a doubt important to recognise network traffic tied to an unused Internet address in order to spot and investigate malicious online activity. Any observed network traffic is the result of mis-configuration from faked source addresses and another methods that monitor the unused space address because there are no genuine devices or hosts in an unused address block. Digital systems can now detect and identify darknet activity on their own thanks to recent advances in artificial intelligence. In this paper, offer a generalised method for deep learning-based detection and classification of darknet traffic. Furthermore, analyse a cutting-edge complicated dataset that contains a lot of information about darknet traffic. Next, examine various feature selection strategies to choose a best attribute for detecting and classifying darknet traffic. For the purpose of identifying threats using network properties acquired from darknet traffic, devised a hybrid deep learning (DL) approach that combines Recurrent Neural Network (RNN) and Bidirectional LSTM (BiLSTM). This probing technique can tell malicious traffic from legitimate traffic. The results show that the suggested strategy works better than the existing ways by producing the highest level of accuracy for categorising darknet traffic using the Black widow optimization algorithm as a feature selection approach and RNN-BiLSTM as a recognition model.