생체인식기술 발달과 그 활용범위가 점차 확장하는 상황에서 이에 대해 사용자 입장에 중심을 둔 사용의도에 대한 연구는 매우 미미한 실정이다. 본 연구는 생체인식기술 종류에 따라 사용자가 인식하는 자기 효능감, 신뢰성, 보안성, 안전성, 편의성에 대해 살펴보고 각 인증수단에 대한 인식 차이가 향후 해당 생체인식기술 사용의도와 어떤 관련이 있는지 알아보고자 하였다. 인지된 자기 효능감, 신뢰성, 보안성, 안전성, 편의성을 독립변수로, 사용의도를 종속변수로 하여 각 생체인증 수단별로 종속변수에 미치는 독립변인 효과를 분석한 결과 지문인식의 경우 인지된 신뢰성과 편의성이 향후 지속사용의도에 유의미한 영향을 주고, 홍채인식은 인지된 편의성이, 정맥인식의 경우 인지된 신뢰성이 각 생체인식수단 사용의도에 가장 큰 영향을 주는 요인으로 나타났다. 이와 같은 연구결과는 향후 다양한 분야에서 생체인식 기술을 도입하는 과정에 사용자 인식이 고려된 적용 방향을 제시할 수 있을 것이다.
오늘날 자동차 기술의 핵심은 IT 기반 융합 시스템기술로 변화하고 있다. 다양한 IT 기술을 접목하여 운전 중 다양한 상황에 대응하고 또한 운전자의 편의성을 지원하는 기술적 추세를 보이고 있다. 본 논문에서는 운전자의 안전성과 편의성을 증대하기 위해 영상 정보를 기반으로 도로 정보를 검출해 운전자에게 알려주고, 버튼을 직접 손으로 눌러야 하는 물리적 인터페이스를 대체할 비접촉식 인터페이스 기술을 융합한 Augmented Driving System (ADS) 기술을 제안한다. 본 기술은 카메라로부터 입력 받은 영상 정보를 제안된 알고리즘을 통해 앞차와의 거리, 차선, 교통 표지판을 검출하고 차량 내부를 주시하는 카메라와 운전자의 음성을 인식할 마이크를 기반으로 기본 음성인식과 동작인식이 융합된 인터페이스 기술을 제공한다. 이러한 요소 기술들은 운전자가 인지하지 못하더라도 운전자에게 현재의 주행상황을 인지하여 자동으로 알려줌으로써 교통사고 확률을 크게 낮출 수 있을 것이며, 또한 다양한 운전 중 기능 조작을 편리하게 지원함으로써 운전자의 전방 주시에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서 개발된 기술을 통해 테스트를 실시해 본 결과 표지판인식, 차선검출, 앞차와의 거리 검출 등의 인식률이 약 90% 이상이 되었다.
현재 우리나라는 미래형 첨단도시, U-City구현을 현실화 하고 있다. 유비쿼터스 기반기술이 총망라되는 U-City의 건설은 우리에게 편리하고 윤택한 삶을 약속하지만 U-City속의 수많은 유 무선 단말을 통해 수집되는 개인이나 사물, 환경에 대한 정보는 전자감시에 대한 우려와 이용자 프라이버시 침해를 유발하는 원인이 될 수 있으며 그에 심각성은 작금의 정보화 사회에 비할 수 없이 클 것으로 예상된다. 이에 본 논문에서는 U-City에서 발생할 수 있는 개인정보 침해위협을 통합적으로 살펴보고 개인정보보호 향상을 위한 보안 기법을 연구하였다.
본 연구는 사용자가 개인정보를 경제적 관점으로 인지할 때, 개인적 특성, 거래 상대방의 특성, 상황적 특성에 따라 변화되는 개인정보가치를 비용편익분석 프레임워크를 바탕으로 살펴보았다. 이를 위하여 본 연구는 첫째, 개인이 인지하는 개인정보가치의 영향 요인 탐색, 둘째, 개인적, 거래 상대방, 상황적 특성에 따른 인터넷 사용자들의 개인정보가치 인식의 차이 확인, 셋째, 도출된 선행요인들을 바탕으로 개인의 지각된 위험에 미치는 영향력 검증, 넷째, 개인의 지각된 위험과 개인정보가치 사이의 상관관계를 분석하였다. 또한 개인적 특성인 위험회피 성향과 거래 상대방의 정보보안체계 확립 및 개인정보 유출 경험 여부, 상황에 대한 불확실성과 통제성의 요인에 따라 달라지는 개인의 지각된 위험을 파악하고 추가적으로 이에 따른 개인정보가치의 변화를 살펴보았다. 연구 분석 결과, 개인정보 유출 경험과 정보보안체계 확립 여부 및 상황의 통제성과 불확실성은 개인의 지각된 위험에 유의미한 영향을 미쳤으며, 지각된 위험의 증가는 개인정보가치 상승에 영향을 주는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과는 개인의 지각된 위험과 그 특성 요인들, 그리고 개인정보가치의 관계를 바탕으로 개인정보가치 산정에 새로운 관점을 제시함과 동시에 향후, 개인정보가치 산정 모델의 토대를 제공하였다는 점에서 의의를 갖는다.
현대 사회의 발전이 급속하게 진행됨에 따라 이를 뒷받침 하는 사회 전반의 기술들도 전보다 한층 진보되고 지능화되고 있다. 특히 보안 분야에서도 기존의 공격보다 더 정교하고 지능화된 공격들이 새로 생성되고 있고 그 피해 상황도 전보다 몇 배나 크게 발생되고 있다. 기존의 침입에 대한 분류체계를 현시점에 맞게 재정립하고 분류할 필요가 있고, 현재 작동하고 있는 침입탐지 및 감지 시스템들에 이런 분류체계를 적용하여 지능화된 침입에 능동적으로 대응하여 침입 피해를 최소화하는 것이 요구되고 있다. 본 논문에서는 현재 지능적인 공격에 의해 발생하는 침입 유형을 분석하여, 목적하는 시스템의 서비스 안전성, 신뢰성, 가용성을 보장하기 위한 새로운 침입 상황분류 모델을 제안하고, 이 분류 모델을 사용하여 조기에 침입을 감지하여 침입 피해를 최소화하고 보다 능동적인 대응이 가능한 스마트한 침입 인지 시스템을 설계하고 구현하는 연구에 토대를 마련한다.
사회 안전망 제공을 위한 실시간 영상 기반의 협동적 스마트 카메라 네트워크에서는 상황인지 추론 및 처리를 위하여, 스마트 카메라 간에 상황 인지 및 대응을 위한 데이터를 저장 및 전달한다. 특정 이벤트에 대해 카메라가 측정한 값을 다른 상황 데이터 및 추론 결과와 함께 RDB(Relational Data Base)에 저장하고, 해당 정보가 필요한 주변 카메라에 전달한다. 일부 RDB를 온톨로지 RDF(Resource Description Framework) 파일로 변환해 그 결과를 상황인지 추론에 이용한다. 스마트 카메라 간 연동은 ONVIF(Open Network Video Interface Forum) 표준을 따르며, 협동적인 지능형 관제시스템을 이룬다. 데이터 저장 및 전달에 있어서 기밀성과 무결성을 보장하기 위하여 정보보호 기술을 도입하며, 이를 적용한 프로토타입 시스템을 구현하여 오버헤드에 대한 분석을 수행하였다.
인공지능(AI), 사물인터넷(IoT)등의 4차 산업기술은 철도안전의 핵심수단으로 부상하고 있으며 차량, 위험관리, 운행관리, 보안관리 등의 점진적인 적용분야 확장을 통해 철도안전에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방안에 대한 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 IoT 기반의 다양한 철도인프라 데이터를 활용하여 열차주행상태에 영향을 줄 수 있는 이상상황 인식 모델 및 열차자율주행을 위한 제어기술에 필요한 정보로 인프라 상태를 제공하는 방식을 제안한다. 철도 인프라 상황인지에 필요한 데이터는 레일온도, 선로 지정물, 승객 수, 선로 적설량을 지정하였고, 제안 인식모델의 스게노 퍼지추론 방식을 적용한 후 철도차량 운전관련 취급규정 및 취급세척을 기반으로 퍼지규칙(Fuzzy Rule)을 15개 생성하였다. 인프라데이터셋을 활용하여 제안모델의 인식률 평가에 사용하였으며 인식률 결과는 약 86%의 정확성을 보였다. 퍼지추론 기반 방식의 철도인프라 이상상태 인식모델을 철도분야에 접목시킨다면 기존의 관제기반 방식보다 효율적인 철도인프라 상황인식이 가능할 것으로 판단된다.
로봇은 주변 상황을 인지하고 Task를 부여받는 software oriented 형상으로 발전하고 있다. Cloud Robotics Platform은 로봇에 Service Oriented Architecture 형상을 지원하기 위한 방법으로, 상황에 따라 필요한 Task와 Motion Controller를 클라우드 기반으로 제공할 수 있는 방안이다. 휴머노이드 로봇으로 진화할수록 로봇은 로봇 3대 원칙에 따라 보편화된 일상생활 속에서 인간에게 도움을 주기 위해 사용될 것이다. 따라서 특정 개인만을 위한 로봇 이외에도, 상황에 따라 모든 인간에게 도움을 줄 수 있는 공공재로써의 로봇이 보편화될 것이다. 따라서, 생성하는 정보는 사람, 로봇, 로봇에 지능을 부여하는 클라우드 상의 서비스 애플리케이션, 로봇과 클라우드를 이어주는 클라우드 브릿지로 구성될 것으로 분석되는 Cloud Robotics Computing 환경에서 정보보안의 중요성은 인간의 생명 및 안전을 위해 필수불가결한 요소로 자리잡게 될 것이다. 본 논문에서는 지능화된 로봇을 위한 Cloud Robotics Computing 환경에서 사람, 로봇, 클라우드 브릿지, 클라우드 시스템간 통신 시 보안을 제공하여 해킹으로부터 안전하고 개인의 정보가 보호되는 로봇 서비스가 가능할 수 있는 Security Scheme을 제안한다.
최근 사이버 공격은 명확한 목적과 특정화된 대상에 대해 지능적이고 지속적이며 복잡한 공격 특성을 가짐으로써 사전에 인지하거나 사고 발생 시 대응하기에 상당히 어려워지고 있다. 또한 피해규모도 상당히 크기 때문에 이에 대한 대응체계가 국가적인 측면에서 시급한 상황이다. 기존의 데이터센터 및 전산실의 통합보안체계는 이러한 최근의 사이버 공격에 대응하기에는 시대에 뒤떨어진 면이 많다고 판단된다. 그러므로 본 연구에서는 지능형지속위협(APT)기반의 공격에 대비해 보다 고도화된 차세대 융합형 보안 프레임워크를 제안한다. 제안한 차세대 융합형 보안 프레임워크는 영역별 보안계층, 영역별 연계계층, 행위가시화 계층, 행위통제계층, 융합대응계층의 5단계 계층적 구성으로 APT 공격에 대한 선제적 대응이 가능하도록 설계하였다. 영역별 보안계층은 관리적, 물리적, 기술적 보안영역별로 보안 지침과 방향을 제시한다. 영역별 연계계층은 보안 도메인간의 상태정보가 일관성을 갖도록 한다. 지능화된 공격 행위의 가시화 계층은 데이터 취합, 비교, 판단, 통보의 수명주기로 구성된다. 행위 통제계층에서는 가시화된 행위를 통제하는 계층이다. 마지막으로 융합대응계층은 APT공격 전과 후의 대응체계를 제안하였다. 제안하는 차세대 융합 보안 프레임워크의 도입은 지속적이고 지능적인 보안위협에 대해 보다 향상된 보안관리를 수행하게 될 것이다.
장병들의 무형전력을 구성하는 정신전력은 최근에 우리가 처한 안보상황을 감안할 때 매우 중요하다고 하겠다. 동서고금을 막론하고 전쟁사를 살펴보면 무형전력은 국가의 흥망성쇠는 물론 전쟁의 승패를 좌우하는 핵심적인 요소로 평가되고 있다. 최근 우리 군이 군에서 시행되고 있는 정신교육을 개선하기 위해 나름대로의 노력에도 불구하고 여전히 대다수의 장병들은 정신교육을 '의례적인 교육, 지루한 교육, 시간 때우기 식 교육'으로 여기고 있으며, 불미스러운 군 관련 사건과 사고가 발생할 때마다 정신교육의 효과에 대해 의문과 문제가 끊임없이 지적되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 바로 이러한 문제의식에서 시작된 것으로서 그 목적은 현행 군 정신교육의 문제점을 분석함으로써 인지중심의 군 정신교육의 발전방향을 모색하여 다변화 시대에 적합한 강군을 양성하는데 방향을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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