모바일 단말기의 발달로 스마트폰 사용자가 늘어남에 따라 개인적 용도에서부터 금전거래까지 사용범위 역시 늘어나는 추세이다. 이에 따라 모바일 단말기의 해킹기술들도 다양해지고, 정보의 위조, 변조가 최근 이슈가 되고 있다. 모바일 단말기내 앱 위 변조는 잘 알려진 앱을 비슷하게 만들어내 사용자를 속일 목적으로 사용하는 해킹기술이다. 위 변조는 보안의 3대 요소 중 무결성 침해에 해당된다. 앱의 신뢰성이 저하되고, 앱 자체의 위험성 증가와 가치가 떨어진다. 위 변조된 앱을 통해 마음대로 개인정보 및 자료를 탈취하고, 사용자의 금융 자산의 손실까지 가능하다. 본 논문에서는 모바일 단말기 내의 위 변조에 대해 알아보고, 앱의 위 변조 탐지 방법을 제시하고, 위 변조 공격에 대한 대응방안을 모색하였다.
우리사회는 우리나라 학생들의 학업성적과 삶의 만족도가 반비례 한다는 보고가 나와 충격을 받고 있다. 경제협력개발기구(OECD)가 발표한 국제학업성취도평가(PISA) '2015 학생 삶의 질 만족도 보고서'에 의하면 한국 학생들의 학력수준은 OECD 국가 가운데 최상위층이지만 '삶의 만족도'는 비 OECD국가를 포함한 OECD국가 48개국 중 47위로 최하위권으로 나타났다.[1] 이것은 집단적인 성적위주 평가방식의 일방적인 교육이 그 요인이라고 보고 블록 체인 기술을 활용한 개인맞춤형 통합 모델을 연구하고자 한다. 보안성, 투명성, 분산성이 특징인 블록체인 기술을 활용하여 공급자 일방의 교육 및 일방적인 개인성적 공개위주 시스템에서 선택교육 및 개인승인을 통한 개인맞춤형 교육 및 평가시스템 모델을 연구하였다. 이 연구를 통하여 교육의 본질을 고려하면서 개인별 맞춤교육 및 평가관리시스템이 학생 삶의 질 개선에 기여한 의의를 가지고자 한다.
인공지능 융합기술 중 Chatbot은 인공지능 기반의 대화형 시스템이며, 인간과의 상호작용을 제공할 수 있는 시스템을 말한다. 챗봇의 발전으로 NLP, NLU 그리고 NLG로 발전하게 되면서, 챗봇이 재조명되고 있다. 하지만 인공지능 챗봇은 학습한 데이터에 따라 편향된 정보를 제공할 수 있고, 프라이버시 침해, 사이버 보안의 우려를 비롯한 심각한 피해를 줄 수 있으며, 이에 인공지능 기술의 이해와 효과적이고 책임감 있게 사용할 수 있는 능력인 AI 리터러시 함양이 필수적임을 제시했다. 인공지능의 지속적인 진화와 보편화에 따라, AI 리터리시 역시 범위를 확장하며 새로운 영역을 포함하게 될 것이다. 본 연구는 인공지능 기술에 대한 경각심을 일깨우고, 인간의 AI 리터러시 역량 함양을 통해 기술에 매몰되지 않는 인간 존중의 기술 사용을 제안하는데 그 의의가 있다고 하겠다.
미국의 시큐리티 발달은 미국 산업의 발달과 밀접한 연관성을 갖는다. 미국은 19세기 급속한 산업화가 진행되면서 시큐리티 분야도 동반 발전을 하였고, 미국의 분권적인 지방자치 정치체제는 이러한 시큐리티의 발전에 우호적인 환경으로 작용을 하였다. 미국 시큐리티 산업의 발달과 더불어 시큐리티 전문요원을 양성 배출하는 대학의 경우도 관련 학과를 설치하여 전문교육을 실시하고 있다. 미국에서는 현재 103개의 대학에 관련학과(Criminal Justice)가 설치되어 있으며, 범죄와 관련한 다양한 영역에서 180여개의 과목을 가르치고 있다. 미국 대학의 시큐리티 학문적 경향은 법률과 교정 분야(Law, Justice and Corrections)가 21.6%로서 가장 많은 비중을 차지하고 있었고, 다음으로 형사사법과 소송 분야(Criminal Justice and Procedures)가 20.5%를 차지하여, 법률분야가 총 42.1%로서 전체 중 절대적 비중을 차지하고 있었다. 즉, 미국 대학의 시큐리티 학문적 경향은 법률분야(형사법)에 거의 치중되어 있었다. 또한, 10개 이상의 대학에서 사용하고 있는 공통 교과목의 명칭을 살펴보면, Introduction to Criminal Justice(18개 대학), Criminal Law(18개 대학), Criminology(16개 대학), Criminal Procedures(16개 대학), Research Methods in Criminal Justice(16개 대학), Criminal Investigation(12개 대학), Juvenile Justice(10개 대학), Terrorism(10개 대학), Ethical Issues in Criminal Justice(10개 대학) 등의 9개 과목이다. 미국 대학의 학문적 경향은 범죄예방의 방법을 실정법을 통해서 강구하고 교정을 통해서 찾고 있다는 점이다. 또한, 범죄환경을 제공하는 사회적 배경 또는 사회현상의 중요성에 대해서도 사회과학 분야(Social Science) 의 커리큘럼을 통해 교육이 이루어지고 있었다.
본 연구의 목적은 전쟁이론 관점에서의 COVID-19를 분석하고, 이를 극복할 수 있는 방안을 모색하는 것이다. 전쟁이 국제적인 상황에 따라 그 패러다임과 국가 위기관리 시스템을 변화시키는 것과 마찬가지로 최근의 COVID-19도 언택트 문화를 특성으로 하는 New Normal의 시대를 야기하고 있다. COVID-19와 관련된 학술적 연구가 주로 의학, 관광, 경제적인 분야에 초점이 맞추어졌지만, 군사학이나 전쟁이론 측면에서의 연구는 미진한 형편이다. COVID-19가 국가의 생명과 재산상에 막대한 위협을 주고 있기 때문에 전쟁이론 측면에서 COVID-19를 극복해야 할 적으로 간주 할 수 있으며, 전쟁이론 중에 전쟁의 속성과 양상, 승리요인 측면에서 현 COVID-19 상황에 대해 분석이 이루어진다. 정석적 분석 및 설문을 통한 정량적 결과 COVID-19는 전쟁의 속성 및 양상 측면에서 실제 전쟁과 매우 유사한 점이 존재하기 때문에 과거 전쟁의 승리요인을 바탕으로 COVID-19의 효과적인 극복 방안을 도출할 수 있다. 또한 분석적계층과정(AHP)을 통한 극복요인의 우선순위를 분석한 결과 명확한 목표와 동맹관계 확립이 COVID-19를 성공적으로 극복하기 위한 우선 시 되어야 함을 알 수 있다.
본 연구는 인공지능서비스가 확대되면서 개인정보의 처리 및 보호에 관한 안전성이 요구되어짐에 따라, 우리나라가 추진해야 할 개인정보보호 개선사항을 도출하고자 하였다. 이를 위해서 문헌조사를 통해서 자료 수집 및 분석을 기반으로 하였으며, 자율주행자동차, 의료/헬스케어, 에너지, 금융, 유통/물류, 법률자문, 홈비서 등 주요 인공지능서비스를 중심으로 개인정보 이슈사항 및 각 서비스에 적합한 개인정보보호기준을 도출하였다. 또한, 인공지능서비스에서의 개인정보보호에 관한 법제적 기준과 처리과정의 기준을 중심으로 주요국가의 추진사례를 검토하였고, 이를 중심으로 국내에 적용하여 개선방안으로 제시하였다. 이와 관련하여, 법제적 기준에서는 인공지능서비스 확대에 따른 개인정보보호 법률의 재정비, 인공지능서비스의 개발 및 제공에서의 책임과 원칙 준수, 인공지능서비스로 인한 개인정보침해 및 보안위협 등으로부터의 위험관리체계 운영 등이 요구된다. 처리과정의 기준에서는 첫째, 전처리 및 정제에 관해서 데이터셋 참조모델 표준화, 데이터셋 품질관리, AI애플이케이션의 자발적 라벨링이 필요하며, 둘째, 알고리즘 개발 및 활용에서는 알고리즘의 명확한 범위규정과 그에 대한 규제를 마련하여 적용할 필요가 있다. 특히, 국내의 안전한 인공지능서비스를 제공하기 위해서는 비식별조치 외에 우리나라에 적합한 개인정보보호 개선과제로 적용해 나가야 할 것이다. 따라서, 본 연구를 바탕으로 향후 인공지능서비스에서의 개인정보보호를 위한 프레임워크를 도출하는 연구를 하고자 한다.
운전자 보조 시스템을 통한 차량의 전자적인 제어를 위하여, 최근 차량에 탑재된 전자 제어 장치 (ECU; Electronic Control Unit)의 개수가 급증하고 있다. ECU는 효율적인 통신을 위해서 차량용 내부 네트워크인 CAN(Controller Area Network)을 이용한다. 하지만 CAN은 기밀성, 무결성, 접근 제어, 인증과 같은 보안 메커니즘이 고려되지 않은 상태로 설계되었기 때문에, 공격자가 네트워크에 쉽게 접근하여 메시지를 도청하거나 주입할 수 있다. 악의적인 메시지 주입은 차량 운전자 및 동승자의 안전에 심각한 피해를 안길 수 있기에, 최근에는 주입된 메시지를 식별하기 위한 침입 탐지 시스템(IDS; Intrusion Detection System)에 대한 연구가 발전해왔다. 특히 최근에는 AI(Artificial Intelligence) 기술을 이용한 IDS가 다수 제안되었다. 그러나 제안되는 기법들은 특정 공격 데이터셋에 한하여 평가되며, 각 기법에 대한 탐지 성능이 공정하게 평가되었는지를 확인하기 위한 평가 프레임워크가 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 machine learning/deep learning에 기반하여 제안된 차랑용 IDS 5가지를 선정하고, 기존에 공개된 데이터셋을 이용하여 제안된 기법들에 대한 비교 및 평가를 진행한다. 공격 데이터셋에는 CAN의 대표적인 4가지 공격 유형이 포함되어 있으며, 추가적으로 본 논문에서는 메시지 주기 유형을 활용한 공격 유형을 제안하고 해당 공격에 대한 탐지 성능을 평가한다.
본 연구의 목적은 4차산업혁명 시대의 빅데이터 분석 기술을 활용한 충청도 복지정책 변화와 중요성을 분석하고 사회적 약자를 포함한 모든 세대의 안정적 복지정책을 제안하였다. 충청도 정책 관련 빅데이터를 파이선으로 코딩하여 시각화분석 결과를 토대로 안정적인 정부 정책을 제안한다. 연구 결과 충청도 정부 정책의 키워드는 지역, 사회, 정부 및 지원, 교육, 여성 등의 순으로 확인되었으며, 지역 건강정책과 사회 복지 향상을 중심으로 복지 정책을 강화해야 한다. 향후 연구 방향은 해외사례를 비교하고, 전국적인 복지정책의 안정적인 영향에 관한 정책 제안이 필요할 것이다.
자율주행 자동차 시장 규모 및 기술이 급속도로 성장하고 있음에도 불구하고, 전문가 교육을 위한 높은 하드웨어 비용 때문에 실제로 이 기술을 실험하기 위한 집단 교육 플랫폼의 필요성이 높아졌다. 이에 따라 우리는 자율주행에 사용되는 센서와 액츄에이터, 그리고 자율주행 알고리즘 학습을 위한 1/5 크기의 하드웨어를 포함한 교육 플랫폼을 설계했다. 이 교육 프로그램은 온라인 강의와 실습으로 구성되며, 각각의 모듈은 로봇 운영체제(ROS)를 활용한 C언어로 개발되었다. 이 교육 플랫폼은 언제 어디서나 접근 가능한 온라인 형식으로 제공되므로, 학생들은 이론과 실습을 통해 자율주행 분야의 전문가로 성장할 수 있는 기회를 얻게 되고 혁신과 경쟁력 강화에 기여할 것으로 기대된다.
In the field of information security management systems, one of the representative certifications in Korea is ISMS-P certification, and internationally, ISO/IEC 27001 certification is recognized. When companies acquire both ISMS-P (or ISMS) and ISO/IEC 27001 certifications, budget and manpower are duplicated in similar areas. Therefore, it is necessary for the company to choose and invest in a certification that is suitable for its conditions. This paper proposes a strategy for obtaining information security management system certification that is suitable for the characteristics of the company, allowing for effective information security management based on the company's conditions. To achieve this, data were collected from the Ministry of Science and ICT's Information Security Disclosure System (ISDS), the Korea Internet & Security Agency (KISA), and the Financial Supervisory Service's Data Analysis, Retrieval and Transfer System (DART), and Probit regression analysis was conducted. During the Probit regression analysis, the relationships between seven independent variables and five cases of ISMS-P (or ISMS) acquisition, ISMS-P acquisition, ISMS acquisition, ISO/IEC 27001 acquisition, and both ISMS-P (or ISMS) and ISO/IEC 27001 acquisition were analyzed. The analysis results revealed the relationship between company characteristics, including industry, and certification acquisition in the ISMS field. Through this, strategies for certification acquisition based on company types could be suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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