• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.79-90
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• 2014

아이디와 패스워드를 통한 인증은 고전적인 방법이나 여전히 가장 널리 사용되고 있다. 오늘날 사용자들의 패스워드의 인증 수행 과정은 그 단순함과 편리함, 반복적인 수행으로 인해 적응무의식화 되었다. 즉, 의식화된 상태가 아닌 무의식적으로 인증을 수행하고 있다. 인증과정은 그 절차가 단순하고 반복 학습되어 인간의 깊은 사고 없이도 무의식적으로 수행할 수 있도록 학습될 수 있다. 또한 사용자들이 보유한 아이디와 패스워드 개수가 적기 때문에 기억에 의존할 수 있는 것도 적응무의식화의 원인 중 하나이다. 소수의 아이디와 패스워드 개수를 보유한 것과 달리 대개 사용자들은 수많은 웹, 모바일, 인터넷사이트 서비스에 가입되어 있다. 계정의 수는 많은 반면 소수의 아이디, 패스워드 쌍을 보유했을 때, 그리고 그것이 기억에 의존하여 관리될 때, 마지막으로 인증 과정이 무의식적으로 수행될 때 그것은 인간의 취약점이 된다. 과거에는 정보유출을 위한 해킹 공격이 하드웨어나 소프트웨어 등의 취약점을 이용한 것이었다면 최근에는 이와 더불어 인적 요소의 취약점을 이용하는 사회공학적 공격이 많아지고 있다. 특히 피싱 및 파밍 등과 같은 정보유출형 공격이 급증하고 있다. 피싱 및 파밍 공격은 인적 요소의 취약성을 이용한 것이며, 무의적으로 수행하는 인간의 인증 행위에 취약하다. 과거의 피싱 및 파밍에 대한 연구는 기술적인 분석이나 대책이 주를 이루었지만, 본 논문은 피싱 및 파밍 공격시 반응하는 인간의 행위에 관심이 있다. 사용자가 패스워드를 무의식적으로 입력 할 때, 그리고 인증 행위를 반복 수행할 때, 얼마나 많은 패스워드를 노출할 수 있는지 실험을 통해 확인했다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.119-142
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• 2015

사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제28권3호
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• pp.155-165
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• 2010

목 적: 4-dimensional computed tomography (4DCT) 영상과 on board imaging (OBI) 및 real time position management (RPM) 장치로 매 회 치료 시마다 얻은 호흡연동 직각 kilovolt (KV) 준비 영상(gated orthogonal kilovolt setup image)을 이용해 간암 환자를 치료하는 동안 발생하는 종양 위치의 불확실성을 평가하고자 했다. 대상 및 방법: 3차원입체조형치료가 예정된 20명의 간암 환자를 대상으로 RPM과 전산화단층촬영모의치료기를 이용해 치료계획용 4DCT를 시행했다. 표적 근처에 위치한 간동맥화학색전술 후 집적된 리피오돌(lipiodol) 혹은 횡격막을 종양의 위치 변이를 측정하는 표지자로 선택했다. 표지자의 위치 차이를 이용해 온라인 분할간 및 분할중 내부 장기 변이와 움직임 진폭을 측정했다. 측정된 자료의 정량적 평가를 위해 통계 분석을 실시했다. 결 과: 20명 환자로부터 측정된 표지자의 분할간변이의 중앙값은 X (transaxial), Y (superior-inferior), Z (anterior-posterior) 축에서 각각 0.00 cm (범위, -0.50~0.90 cm), 0.00 cm (범위, -2.4~1.60 cm), 0.00 cm (범위, -1.10~0.50 cm) 였다. 4명의 환자에서 X, Y, Z축 중 하나 이상에서 0.5 cm를 초과하는 변이가 관찰되었다. 4DCT와 호흡연동 직각 준비 영상으로부터 얻은 표적의 움직임 진폭의 차이는 X, Y, Z 축에서 각각 중앙값이 -0.05 cm (범위, -0.83~0.60 cm), -0.15 cm (범위, -2.58~1.18 cm), -0.02 cm (범위, -1.37~0.59 cm) 였다. 두 영상간 표적의 움직임 진폭 차이가 1 cm를 초과하는 환자가 Y축 방향으로 3명 관찰되었으며, 0.5 cm 초과 1 cm 미만의 차이를 보이는 환자도 Y축과 Z축 방향을 합쳐 5명 관찰되었다. 분할중 표지자 위치 변이의 중앙값은 X, Y, Z축에서 각각 0.00 cm (범위, -0.30~0.40 cm), -0.03 cm (범위, -1.14~0.50 cm), 0.05 cm (범위, -0.30~0.50 cm)였으며 2명의 환자에서 1 cm를 초과하는 변이가 Y축 방향으로 관찰되었다. 결 론: 4DCT와 호흡연동 직각 KV 준비 영상으로 얻은 표지자의 분할간, 분할중 및 움직임 진폭에서 큰 변이가 관찰되었다.