• Asia pacific journal of information systems
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• 제18권4호
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• pp.1-26
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• 2008

Rapid progress of information technology and widespread use of the personal computers have brought various conveniences in our life. But this also provoked a series of problems such as hacking, malicious programs, illegal exposure of personal information etc. Information security threats are becoming more and more serious due to enhanced connectivity of information systems. Nevertheless, users are not much aware of the severity of the problems. Using appropriate password is supposed to bring out security effects such as preventing misuses and banning illegal users. The purpose of this research is to empirically analyze a research model which includes a series of factors influencing the effectiveness of passwords. The research model incorporates the concept of risk based on information systems risk analysis framework as the core element affecting the selection of passwords by users. The perceived risk is a main factor that influences user's attitude on password security, security awareness, and intention of security behavior. To validate the research model this study relied on questionnaire survey targeted on evening class MBA students. The data was analyzed by AMOS 7.0 which is one of popular tools based on covariance-based structural equation modeling. According to the results of this study, while threat is not related to the risk, information assets and vulnerability are related to the user's awareness of risk. The relationships between the risk, users security awareness, password selection and security effectiveness are all significant. Password exposure may lead to intrusion by hackers, data exposure and destruction. The insignificant relationship between security threat and perceived risk can be explained by user's indetermination of risk exposed due to weak passwords. In other words, information systems users do not consider password exposure as a severe security threat as well as indirect loss caused by inappropriate password. Another plausible explanation is that severity of threat perceived by users may be influenced by individual difference of risk propensity. This study confirms that security vulnerability is positively related to security risk which in turn increases risk of information loss. As the security risk increases so does user's security awareness. Security policies also have positive impact on security awareness. Higher security awareness leads to selection of safer passwords. If users are aware of responsibility of security problems and how to respond to password exposure and to solve security problems of computers, users choose better passwords. All these antecedents influence the effectiveness of passwords. Several implications can be derived from this study. First, this study empirically investigated the effect of user's security awareness on security effectiveness from a point of view based on good password selection practice. Second, information security risk analysis framework is used as a core element of the research model in this study. Risk analysis framework has been used very widely in practice, but very few studies incorporated the framework in the research model and empirically investigated. Third, the research model proposed in this study also focuses on impact of security awareness of information systems users on effectiveness of password from cognitive aspect of information systems users.

• 인지과학
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• 제21권2호
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• pp.309-338
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• 2010

본 논문에서는 사지가 마비되어 신체를 움직이지 못하지만 뇌의 기능은 살아있는 장애인들을 위하여, 생각만으로 외부의 장치를 제어할 수 있도록 하는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI: Brain-Computer Interface) 기술을 연구하였다. 신경생리학 분야에서의 연구 결과에 의하면, 신체를 움직이는 상상을 할 경우, 뇌의 운동/감각 피질 영역에서는 $\beta$파(14-26 Hz)와 $\mu$파(8-12 Hz)가 억제/증가되는 ERD/ERS(Event-Related Desynchronization / Synchronization) 현상이 발생한다고 알려져 있다. 본 연구에서는 이를 기반으로 혀, 발, 왼손, 오른손의 동작 상상을 자극으로 이용하여 변화하는 뇌 신호 패턴을 실시간으로 분석하여 피험자의 생각을 읽을 수 있도록 하였으며, 상 하 좌 우의 네 방향으로 이동할 수 있도록 하는 마우스 제어 인터페이스를 구현하였다. 동작 상상 시 발생하는 뇌 신경 활동의 변화를 관측하기 위해서 뇌에 손상을 주지 않으면서도 높은 시간 해상도로 측정이 가능한 비침습적 뇌전도(EEG: ElectroEncephaloGraphy)를 이용하였다. 그러나 뇌전도 신호는 특성상 신호의 크기가 미약하고, 잡음의 영향을 많아 분석이 어렵다. 따라서 이를 극복하기 위해 통계적 방법을 기반으로 한 기계학습 기법인 CSP(Common Spatial Pattern)와 선형판별 분석(Linear Discriminant Analysis)을 이용하여 서로 다른 동작 상상에 의해 발생하는 뇌 신호들 간의 분산이 최대가 되도록 신호를 변환하여 인식 성능을 높일 수 있었다. 또한 분석된 뇌 신호의 시각화를 통해, 기존에 알려진 뇌의 해부학적, 신경생리학적 지식과 일치하는 ERD/ERS 현상이 발생하는 것을 확인할 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권3호
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• pp.521-528
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• 2018

데이터 시각화는 정보 전달의 유용한 도구로 자리 잡아, 전문가뿐만 아니라 일반적인 수준에서도 널리 쓰이고 있다. 하지만 효율적인 만큼 그릇된 정보를 전달하기도 쉽다는 위험을 안고 있다. 모든 데이터 시각화에는 편집자의 의도가 숨어있으며, 때로는 강력한 메시지가 담겨 있다. 이러한 의도를 파악하는 시스템을 구축하는 것은 집단이나 개인의 사상을 이해하는 데에 도움이 되고, 오용된 데이터에 대처할 수 있는 방안이 된다. 기존의 연구 방향은 효과적인 데이터 시각화 방법에 대한 고찰이나 표현 방식에 초점을 둔 연구가 대부분이다. 시각화 방식이 다양해질수록 데이터가 왜곡될 가능성이 커질 것이므로 충분한 대응책이 필요하다. 본 논문에서는 목적 지향적 환경에서 벌어지는 기만적 데이터 시각화에 대한 분석을 제시한다. 인간의 인지 프로세싱이 갖는 취약점을 바탕으로 공격 유형을 분류하여, 데이터 시각화의 맥락에서 어떠한 속임수가 발생하는지 확인한다. 이 연구는 공격적 시각화 사례를 연구하는 첫 번째 단계를 제시하여 추가 연구의 길을 열 것으로 기대한다.

• 대한불안의학회지
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• 제15권2호
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• pp.68-76
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• 2019

Objective : The goal of this study was to investigate the characteristics of early maladaptive schemas (EMSs), and associated neurocognitive functions as seen in visitors for military designation process. Methods : This retrospective study included 111 males aged 18 to 24 years among three groups: 41 visitors for military designation process (VMD), 21 patients with obsessive-compulsive disorder (OCD), and 49 healthy subjects. We collected the results of the Young Schema Questionnaire, Symptom Checklist-90-Revised, three neurocognitive tests as well as their clinicodemographic data. We analyzed the differences in EMSs between these three groups, and the correlations among the identified EMSs and neurocognitive performances within the VMD group. Results : Compared with both the OCD and healthy groups, the evaluation of the VMD group showed significantly higher scores in mistrust/abuse (F=6.4, p=0.002), vulnerability to harm (F=6.6, p<0.0001) and negativity/pessimism schema (F=7.3, p<0.0001), even when controlling for depression scores and levels of education. These three schemas also exhibited significant negative correlations with the score of Stroop test with r ranging from -0.34 to -0.44. Conclusion : These findings suggest that people who are likely to have difficulties adjusting to living in a military life may have psychological vulnerabilities related to certain EMSs. Further studies are warranted to test the clinical potentials of these findings, such as a treatment target and a predictor factor.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.9-16
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• 2019

본 논문에서는 딥러닝 기술이 인터넷과 연결된 다양한 비즈니스 분야에 새로운 형태의 비즈니스 업무에 활용할 수 있도록 보안에 관한 문제점을 분석하고자 한다. 우선 딥러닝이 비즈니스 영역에 보안 업무를 충분히 수행하기 위해서는 많은 데이터를 가지고 반복적인 학습을 필요하게 된다. 본 논문에서 딥러닝이 안정적인 비즈니스 보안 업무를 완벽하게 수행할 수 있는 학습적 능력을 얻기 위해서는 비정상 IP패킷에 대한 탐지 능력과 정상적인 소프트웨어와 악성코드를 탑재하여 감염 의도를 가지고 접근하는 공격을 탐지해낼 수 있는 인지 능력을 갖추고 있는지를 분석하였다. 이에 본 논문에서는 인공지능의 딥러닝 기술이 시스템에 접근하여 문제의 비즈니스 모델을 안정적으로 수행할 수 있게 하기 위해서는 시스템내의 비정상 데이터를 추출해 내고 시스템 데이터 침해를 구분해 낼 수 있는 수학적 역할의 문제점을 보완하기 위해 새로운 IP에 대한 세션 및 로그 분석을 수행할 수 있도록 보안 엔진이 탑재된 딥러닝 기술을 개발하여 비즈니스 모델에 적용시켜서 취약점을 제거하여 비즈니스 업무 능력을 향상시키도록 문제적 방안을 비교 분석하였다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제24권3호
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• pp.451-472
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• 2018

본 연구의 목적은 외상후 스트레스 증상을 경험하는 대학생들의 부정적 정서(불안 및 우울)와 자기의 암묵적 연합을 알아보는 것이었다. 61명의 참가자들(남 16명, 여 45명)은 한국판 사건 충격척도의 점수에 따라 두 집단, 즉 외상군과 통제군으로 분류되었다. 정서 단어와 얼굴표정 사진을 사용한 암묵연합검사로 측정한 두 집단의 자동적 자기-불안 및 자기-우울이 비교되었다. 결과에 따르면, 명시적 차원의 경우 인지 및 우울 증상에서 집단 간 차이가 유의하지 않았으나, 암묵적 차원의 경우 외상군은 통제군에 비해 단어 조건에서 자기-불안 연합이 더 강화되고 사진 조건에서는 더 강한 자기-불안과 자기-우울 연합을 보여주었다. 이러한 결과는 외상 경험이 자동적, 암묵적 과정의 자기 개념에 영향을 줄 가능성을 시사한다. 본 연구의 한계점과 후속 연구를 위한 제언이 논의되었다.

• 정신신체의학
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• 제15권1호
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• pp.22-28
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• 2007

임신과 출산은 일부 여성들을 주요우울증 발병에 취약하게 한다. 산모의 10%에서 출산 후 수주 이내에 산후 우울증이 발병하며 이는 장차 아동의 인지적, 정서적 발달에 부정적 영향을 줄 수 있다고 알려졌다. 임신 중 우울증은 상대적으로 간과되어 왔지만 산후 우울증과 마찬가지로 흔하며 임산부의 정신병리가 태아의 생리 발달에 영향을 미친다는 증거가 축적되고 있어 주목을 받고 있다. 임신 및 출산과 관련된 우울증의 원인을 이해하기 위해서는 다양한 정신사회학적, 생물학적 위험 요인을 포괄적으로 고려할 필요가 있다. 임신과 관련된 우울증을 치료하기 위해 정신과 의사는 임신 및 치료 방법과 관련된 여러 가지 상황의 위험 혹은 이득을 포괄적으로 분석해야 하며 치료 방법을 능숙하게 결정할 수 있어야 한다. 임신 중 우울증에는 심리치료, 약물치료, 전기 충격 요법 등이 효과적이라고 알려져 있다. 산후 우울증을 치료하는 데에는 생물학적, 심리학적, 환경적 개입 등의 방법이 있으며, 구체적으로는 세로토닌 재흡수 억제제 등의 항우울제, 지지적 상담 등의 효과가 증명되었고, 증상이 심할 경우에는 Estrogen이 효과적이라고 알려져 있다. 한편, 임신 및 출산과 관련된 우울증의 신경내분비학적, 심리사회학적 병인을 규명하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 향후 임산부의 산전 및 산후 관리에 있어서 임상각과 간의 통합적인 접근에 의한 우울증의 조기 진단 및 치료가 필요할 것으로 보인다.

• 정신신체의학
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• 제28권2호
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• pp.99-107
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• 2020

섬유근통은 피로, 수면장애, 기분변화, 인지장애 및 만성 전신통증을 핵심 증상으로 하는 질환이다. 섬유근통은 유전적 취약성, 통증 처리과정 및 스트레스 반응 체계의 변화 등을 포함하는 생물학적 요인과 불안, 우울, 분노, 스트레스 등의 심리적 요인, 그리고 감염, 발열 질환, 외상 등의 환경적 요인이 함께 작용하여 발생하는 것으로 알려져 있으며, 핵심 병인으로 감각 자극이 인식되는 과정에서 증폭되어 통증이 증진되는 중추성 감작의 역할이 강조되고 있다. 가이드라인들은 개별 환자의 필요에 따라 선택된 다원적 접근을 권고하며, 임상의는 충분한 교육을 통해 지적 이해의 틀을 제공하고 자기 관리의 중요성을 강조해야 한다. 섬유근통에서 정신건강 문제의 유병률은 일반인구집단의 7~9배로 유의하게 높으며, 특정 정신병리 및 수면장애와의 관련성도 제기되고 있다. 정신과적 상태는 섬유근통과 양방향성 상호작용을 하며 경과에 영향을 주고, 취약성을 공유하며 서로의 위험 요인으로 작용할 수 있으므로, 동반질환을 면밀히 평가하여 보다 통합적인 관리가 필요할 것이다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제27권4호
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• pp.475-503
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• 2021

본 연구는 정서 표현의 억제 구인을 Kennedy-Moore & Watson의 정서 처리의 인지 평가모델에 따라 구체적으로 구분하여 정서 억제의 구성개념을 명료화하고 정서 억제의 다차원적 이해를 돕고자 하였다. 또한 정서 억제와 관련한 구성개념과 성차와 관련한 선행연구들의 이슈들을 종합하여 정서 억제를 성별 비교를 통해 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 성인 남녀 657명을 대상으로 정서에 대한 태도, 감정표현 불능증, 정서 조절 곤란 척도와 우울, 분노, 일상적 스트레스 척도를 실시하였다. 정서 억제 요인과 관련한 척도들을 대상으로 탐색적 요인분석을 실시한 결과 KMW모델의 각 단계에 해당하는 정서 억제 요인들이 나타나 '정서적 정보에 대한 주의 어려움', '정서의 이해와 해석 어려움', '정서 통제 신념', '정서 표현 취약성 신념'으로 명명하였다. 다음으로 요인분석에서 나타난 각 정서 억제 요인을 기준으로 군집분석을 실시하여 연구참가자들을 분류하였다. 그 결과 4가지 군집이 추출되어 '정서 통제 신념 군집', '정서 표현 군집', '정서주의 실패 군집', '전반적 억제 군집'으로 명명하였다. 각 군집을 대상으로 우울, 분노, 일상적 스트레스의 평균차이를 검증한 결과, 모든 종속변수에서 유의한 차이가 나타났다. 또한 성별에 따른 정서억제 군집들의 빈도가 차이가 있는지 알아본 결과 남성에서는 전반적 억제 군집의 빈도가 높게 나타났으며, 여성에서는 정서표현 군집의 비율이 높게 나타났다. 마지막으로 정서 억제에 대한 네가지 군집이 심리 사회적 적응에 미치는 영향에서의 성차가 존재하는지 분석하였고, 본 연구 결과를 바탕으로 시사점을 논의하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.87-96
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• 2022

고령보행자를 포함한 교통약자는 신체적 능력이 저하되어 보행속도가 상대적으로 낮으며, 인지반응시간이 느린 특성을 가지고 있지만, 현재 교통약자를 위한 보행신호는 0.8m/s로 일률적으로 적용하고 있다. 문제점을 개선하기 위하여 스마트 횡단시스템이 개발되어 운영되고 있지만, 보행자별 적정 보행속도를 반영한 신호운영이 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 교통약자비율이 높은 지역에서 수집된 영상정보를 활용하여, 교통약자의 종류, 보행자의 수, 도로의 기하구조 등을 고려한 신경망모형과 다중회귀모형기반의 횡단속도 추정모델을 개발하였다. 이를 통해 개발된 모델을 스마트횡단시스템에 적용하여 실시간 교통약자에 따른 최적 보행신호 제공을 지원하고자 하였다. 경기도 파주시의 도시 교통 네트워크에서 수집된 실제 교통 상황 데이터 2,400개를 사용하였다. 모델의 성능은 상관계수, 평균 절대오차 등 7개의 선택된 지표를 통해 평가되었다. 다중선형회귀모델은 상관 계수가 0.652이고 MAE가 0.182였으며, 신경망모델은 상관계수가 0.823이고 MAE가 0.105로 나타나. 신경망모델이 더 높은 예측력을 보였다.