• 전자통신동향분석
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• 제36권5호
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• pp.21-31
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• 2021

Ransomware attacks, such as Conti, Ryuk, Petya, and Sodinokibi, that target medical institutions are increasing rapidly. In 2020, in the United States., ransomware attacks affected over 600 separate clinics, hospitals, and organizations, and more than 18 million patient records. The cost of these attacks is estimated to be almost $21 billion USD. The first death associated with a ransomware attack was reported in 2020 by the University Hospital of Düesseldorf in Germany. In the case of medical institutions, as introduced in the Medjack report issued by TrapX Labs, in many cases, attackers target medical devices that are relatively insecure and then penetrate deep into more critical network infrastructure, such as EMR servers. This paper introduces security vulnerabilities of hospital medical devices, considerations for ransomware response by medical institutions, and related technology trends.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권11호
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• pp.1459-1466
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• 2015

잠금화면은 현대인들이 모바일 플랫폼에서 가장 자주 대면하는 인터페이스 중 하나이다. 조사에 따르면 스마트폰 사용자들은 일일 평균 150번 잠금해제를 수행하지만[1], 패턴인식, 비밀번호와 같은 잠금화면 인터페이스등은 보안 및 인증의 목적을 제외하곤 별 다른 이익을 제공하지 못하는 것이 현 실정이다. 본 논문에서는 보안용도의 기존 잠금화면을 전방 카메라를 활용한 얼굴 및 표정인식 어플리케이션으로 대체하여 표정 데이터를 수집한 뒤 실시간 표정 및 감정 변화 피드백을 제공하는 인터페이스를 제시한다. 본 연구에선 Quantified Lockscreen 어플리케이션을 통한 실험을 통해 1) 잠금화면을 활용한 비침습적인 인터페이스를 통해 연속적인 표정데이터 획득과 감정패턴을 분석할 수 있는 것을 검증했으며 2) 개인화된 학습 및 분석으로 표정인식 및 감정 검출의 정확도를 개선하였으며 3) 표정으로부터 추론된 감정 데이터의 타당성을 강화하기 위한 양괄식 검증기법을 도입하여 감정 검출의 다중채널 및 다중입력 방법론의 가능성을 확인하였다.