CAPTCHA는 인터넷에서 서비스 혹은 자원을 요청하는 존재가 사람인지 아닌지를 구별하기 위한 테스트 기법이다. 이러한 대부분의 CAPTCHA들은 CAPTCHA 영상을 제3자에게 스트리밍 하여 제 3자가 사용자 대신 CAPTCHA에 응답하는 스트림 릴레이 공격에 의해 우회 될 수 있다는 문제점을 갖는다. 스트림 릴레이 공격에 저항성을 갖기 위해 인간의 인지 구조를 이용한 Emerging Image Game CAPTCHA가 제안되었으나, 사용성이 낮다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 Emerging Image Game CAPTCHA의 사용성을 개선할 수 있는 Emerging Image Cue CAPTCHA 설계 방법과 CAPTCHA를 제안하며, 제안된 CAPTCHA에 대한 사용성 평가, 릴레이 공격 시뮬레이션을 통해 실질적인 개선이 이루어졌는지를 평가한다.
현재 사용자 인증에는 지식기반(ID/PW 등)인증과 생체기반(홍채/지문/정맥 인식 등)인증, 소유기반(OTP, 보안카드 등)인증 등 다양한 종류의 기술을 사용하고 있다. 지식기반 인증인 ID/PW인증 기술은 구현 및 유지 보수 비용이 적게 들며, 사용자에게 익숙한 방식이라는 장점에도 불구하고 해킹 공격에 취약하다는 단점을 가지고 있다. 다른 인증 방식들은 ID/PW인증기술에서의 취약점을 해결하였지만, 초기 구축비용과 유지보수시 비용이 많이 발생한다는 점과 재발급 시 번거로운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 ID/PW기반 인증 기술보다 보안성과 편리성을 증진시키고, 인증에 사용되는 기기에 제약이 없는 사용자 인증을 안전하게 할 수 있는 방안을 제안한다.
This study aims to compare the performance of syllable identification task according to auditory and visual stimuli presentation methods and syllable position. Twenty-two typically developing children (age 4-6) participated in the study. Three-syllable words were used to identify the first syllable and the final syllable in each word with auditory and visual stimuli. For the auditory stimuli presentation, the researcher presented the test word only with oral speech. For the visual stimuli presentation, the test words were presented as a picture, and asked each child to choose appropriate pictures for the task. The results showed that when tasks were presented visually, the performances of phonological awareness were significantly higher than in presenting with auditory stimuli. Also, the performances of the first syllable identification were significantly higher than those of the last syllable identification. When phonological awareness task are presented by auditory stimuli, it is necessary to go through all the steps of the speech production process. Therefore, the phonological awareness performance by auditory stimuli may be low due to the weakness of the other stages in the speech production process. When phonological awareness tasks are presented using visual picture stimuli, it can be performed directly at the phonological representation stage without going through the peripheral auditory processing, phonological recognition, and motor programming. This study suggests that phonological awareness skills can be different depending on the methods of stimulus presentation and syllable position of the tasks. The comparison of performances between visual and auditory stimulus tasks will help identify where children may show weakness and vulnerability in speech production process.
기존의 시각 장애인들을 위한 보행 보조도구는 초음파, 혹은 RFID 태그를 이용한 간단한 장애물을 식별하는 서비스를 제공하고 있다. 이는 인식거리가 짧아 명확한 안내가 불가능하고, 돌발 상황에 취약점을 가지고 있다. 이에 ARM Cortex-A9 Platform기반의 Portable Navigation System과 Service Center를 구현하여 시각장애인의 보행을 돕고자 한다. Service Center에는 노인을 적극 고용하여 노령 인구의 증가에 따른 해소 방안도 제공한다. 시각 장애인이 소지하고 다닐 수 있는 형태의 Navigation System은 Camera, GPS, Audio, Ethernet 등의 장치를 탑재하고 있어 시각장애인의 위치에서 보이는 영상과 GPS 정보, 음성을 TCP/IP를 통해 서비스 센터로 실시간 전송한다. 서비스 센터의 직원은 전송 받은 정보를 모니터링하며 시각 장애인과 대화형식을 통해 길 안내를 제공할 수 있다.
유수의 기업체가 사이버공격을 받아 개인정보를 유출당하는 피해 사례가 속출하고 있다. 또한 금전이득의 획득이나 사회적 혼란 유발 등을 목적으로 계획된 해킹사례가 지속적으로 증가하고 있다. 웹사이트 공격의 약 75%가 응용 프로그램의 취약점을 악용하고 있다. 주요 보안 이슈로는 법적 근거에 따른 SW 개발 보안성이 강화되는 추세이다. 프로젝트 팀원의 Application 개발 보안 인식 부족한 것을 사실이다. 또한 수동적 대응과 개발 전단계(SDLC) 전체 영역에 걸친 보안성 검증/테스트 등이 미흡하다. 따라서 뒤늦은 결함발견으로 인한 Rework가 발생되고 있다. 이에 본 논문에서는 IT서비스 기업들이 수행하는 프로젝트 단계별 주요 보안 활동 사례를 살펴본다. 그리고 이를 통하여 실제 프로젝트 단계별로 적용할 수 있는 보안 방안을 제시하고자 한다.
컴퓨터 바이러스는 정보화 시대에 사용자들이 가장 흔하게 경험하는 정보보안 문제 중 하나이다. 본 연구에서는 컴퓨터 바이러스를 대상으로 대기업과 중소기업간 보안요소에 대한 사용자의 인지도 차이를 분석하였다. 설문지를 이용하여 수집된 자료에 대하여 t-test를 이용하여 기업규모별 인지차이를 분석한 결과 보안위협과 위험을 인지하는데 별다른 차이가 없는 것으로 나타났으며, 컴퓨터 바이러스에 대한 위협과 피해를 심각하게 고려하는 것으로 확인되었다. 또한, 사용자들은 전반적으로 소속된 조직의 보안정책 수준에 대해 만족하고 있으나 보안정책을 인지하는데 차이가 있으며 기업규모별 보안정책 집행의 효과에 차이가 있음을 확인하였다. 또한 바이러스에 대한 정보자산, 보안취약성, 보안효과를 인지하는데 차이가 있는 것으로 나타나 기업규모별 자산의 중요도와 위협의 노출정도, 바이러스 감염방지 노력의 결과가 상이한 것으로 분석되었다.
인공지능 기술은 작동과정에 대한 투명성이 보장되지 않는 수동적 인식 영역에 제한되는 한계점으로 인해, AI가 학습하는 데이터에 의존적인 취약점을 갖는다. 인공지능 학습을 위한 원시데이터는 AI 학습의 고도화를 위한 데이터 품질 확보를 위해 수작업으로 가공과 검수를 해야 하기에 인적 오류가 내재되어 있으며, 데이터의 훼손, 불완전함, 원시데이터와의 차이 등으로 인해 가공데이터를 통한 AI 학습 시 예상 치 못한 결과값을 도출할 수 있다. 이에 본 연구에서는 사이버 보안 관점에서의 접근을 통한 AI 학습데이터의 부정확한 사례 및 사이버보안 공격 방법 분석을 통해 기계학습 전 학습데이터 관리의 필요성을 살펴보고, 학습 데이터 무결성 검증을 위해 블록체인 기반의 학습데이터 환경 모델인 Data-preserving 인공지능 시스템 구축 방향을 제시한다. Data-preserving AI 학습환경 모델은 AI 학습데이터 제공 전 변조되지 않은 데이터로 학습됨을 보장 하여 데이터 가공 시 및 원시데이터 수집을 위한 오픈 네트워크에서의 데이터 제공 및 활용 시 있을 수 있는 사이버 공격, 데이터 변질 등의 위협을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
중대재해 처벌 등에 관한 법률의 등장으로 사업주와 경영책임자 및 법인 등은 산업현장에서 안전사고를 예방하기 위해 안전관리자를 대폭 늘리고, ISO 취득 등 많은 투자와 노력을 하고 있다. 또한 SSMS(Smart Safety Management System)을 도입하여, 인원의 관리 및 안전보호구의 관리 또한 진행되고 있다. 작업자의 생명을 보호하는 안전보호구에서 안전모, 안전고리, 안전복에는 IoT 기반의 관리 시스템이 적용되고 있지만 안전화의 경우 현장 관리자와 개인에게 맡겨지고 있고 여전히 안전사고에 취약한 상황이다. 이에 따라 본 연구에서는 현장 출입 시 작업자의 안전화 또한 착용 여부를 사전에 파악할 수 있도록 Raspberry PI 기반의 Sensor 인식 장비를 구현해 착용 여부를 확인하고 안전화 미착용으로 발생될 수 있는 사고를 예방하는 것을 목표로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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