시스템 및 네트워크에 설치/운용되는 의료자산보호 솔루션 중 네트워크 접근통제 시스템은 내부 네트워크에 접근하는 정보통신 디바이스의 안전성을 검증한 후 자원을 사용하게 하는 프로세스를 제공한다. 그러나 인가된 정보통신 디바이스의 위장 및 허가된 사용자의 이석 시간을 이용한 비인가 사용 등으로 내부 네트워크에 대한 의료 정보절취 위협은 여전히 존재하고 있고, 장시간 운영되는 정보통신 디바이스의 경우는 사용자가 인지하지 못하는 시간대에 악성코드 감염에 의한 외부 네트워크 임의 접속 및 의료 정보유출도 발생할 수 있기 때문에 이러한 위협을 차단하기 위한 보안 대책이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 의료 정보유출 방지를 위해 현행 네트워크 접근통제 시스템을 개선하여 적용한 네트워크 이중 접근통제 모델을 제시한다. 제안한 네트워크 이중 접근통제 모델은 사용자가 실제 조직 내부에 위치하고 있어 인가된 정보통신 디바이스를 활용하는 때에만 내부 네트워크 접속을 허용한다. 그러므로 비인가자의 내부 네트워크 접근을 차단하고, 허가된 사용자 부재 시의 불필요한 외부 인터넷 접속을 차단함으로써 의료 정보를 보호할 수 있는 안전한 의료자산 환경을 제공한다.
개인정보보호법의 시행은 의료기관에서 의료자산에 대한 보안이 중요시 되고 있으며 이를 위한 얼굴인식은 가장 흥미롭지만 다양한 문제점을 가지고 있는 요소 중의 하나이다. 얼굴인식은 얼굴 영상의 변화하는 요인인 포즈, 조명, 표정과 크기의 변화요소를 포함하고 있다. 이와 같은 변화 요인 중에서 빛의 위치와 방향의 변화요인이 가장 큰 어려움중의 하나이다. 이와 같은 단점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 의료자산 보호를 위한 CCTV 관제에서 얼굴인식을 위하여 가보웨이블릿의 계수의 분석, 커널 선정, 특징점, 커널크기와 같은 요소를 분석하였다. 제안된 방법은 분석으로 구성되어있다. 첫 번째 분석은 이미지로부터 커널을 선정하기 위한 것이며, 두 번째 분석은 커널 크기에 대한 계수 분석이다. 마지막으로 입력 영상의 크기에 따른 가보커널 크기의 변화에 대한 측정이다. 실험을 통하여 도출된 계수를 이용하여 얼굴인식을 수행하였으며, 평균 97.3%라는 인식 결과를 도출하였다. 제안하는 방법을 개발하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다. 따라서 얼굴인식에서 서비스의 만족도와 질을 향상시켰다.
카네기멜론 대학의 SEI(Software Engineering Institute)는 개인 의료 정보의 보안을 규정한 HIPP A(Health Insurance Portability and Accountability Act)의 조항을 미 국방부(DoD)가 제청하면서 직면하게 된 보안 준수의 난항을 해결하기 위해서 TATRC(Telemedicine and Advanced Technology Research Center)와 공동으로 자산 식별 및 정보보호 위험평가를 위한 방법론인 OCTAVE를 개발하였다. 이후 조직의 운영 과정에서 발생하는 위험의 내성을 높이기 위한 질적 위험평가 기준이 개발되었으며 이를 통해 조직의 중요한 자산 및 잠재적 위협과 취약점을 식별하는 위험평가 방법으로 발전하였고, 2005년에는 100명이하의 소규모 조직에 적합한 OCTAVE-S가 발표되었다. 오늘날 급변하고 있는 IT 환경에서 기존의 OCTAVE 보다 간소화되고 최적화된 위험평가 프로세스를 제공하기 위해서 2007년에 OCTAVE Allegro 프레임워크가 개발되었다. 본고에서는 기존의 OCTAVE 방법론의 주요 특정을 살펴보고, 정보자산 중심의 OCTAVE Allegro 위험 평가 방법론을 소개한다.
IT(Information Technology) 기술이 고도화됨에 따라 금융 분야에서는 스마트 컨트랙트에 기반하여 자산을 거래할 수 있는 DeFi(Decentralized Finance)가 발전하고 있다. 또한, 다양한 IoT(Internet of Things) 기기들로 구성된 융합환경이 상호 연결되며 IoBE(Internet of Blended Environment)가 조성되고 있다. IoBE의 구성요소 중 의료융합환경인 디지털 헬스케어는 스마트 의료 기기를 통해 진료서비스를 제공한다. 최근에는 디지털 헬스케어 내 자산 거래 수단으로 DeFi를 활용하기 위한 연구가 진행되고 있다. 그러나, 디지털 헬스케어 서비스에 DeFi가 활용될 수 있음에 따라 DeFi 내 보안 위협이 전파될 수 있다. 전파된 보안 위협은 DeFi에서의 디지털 화폐 탈취뿐만 아니라, 디지털 헬스케어 내민감 정보 탈취, 서비스 거부 공격 등 복합 위협으로 이어질 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 DeFi의 취약점을 분석하고 이를 기반으로 디지털 헬스케어에서 발생 가능한 공격 시나리오를 도출한다.
최근 블록체인 기술의 적용 범위가 전 산업으로 확대되고 있으며, 고부가가치 정보와 디지털 자산이 블록체인 분산 데이터베이스에 저장되고 관리되면서 블록체인을 대상으로 하는 보안 위협이 급격히 증가하고 있다. 특히 가용성 저하 공격, 분산 서비스 거부 공격, 비정상 거래, 악의적 거래, 51% 공격과 같이 블록체인을 대상으로 한 공격 기법이 고도화되고 피해 규모가 커지고 있다. 블록체인은 금융, 물류, 의료, 인증 등 전 산업 분야에 활용될 가능성이 높아지고 있어서 블록체인 네트워크 보안 위협을 신속하고 정확하게 탐지하는 기술에 대한 연구가 요구된다. 본 논문에서는 블록체인 네트워크 보안 위협에 대해 분석하고, 주요 위협 탐지 기술과 최신 동향을 분석한다.
본 연구는 재가복지서비스에 대한 질적 평가의 일환으로서, 사회복지관 부설 재가복지봉사센터의 서비스를 받는 재가복지 대상자를 조사대상으로 하여 재가복지대상자의 특성과 서비스 내용, 서비스 만족도, 그리고 이들 간의 상관관계를 조사함으로써 현행 재가복지사업의 문제점을 보다 심층적으로 분석하려는 것이다. 본 논문의 분석결과, 현행 재가복지서비스에 대한 대상자의 만족도 점수는 5점 척도에서 상위 $1.62{\sim}2.56$점에 위치함으로써 긍정적 평가와 부정적 평가가 모두 가능하였지만, 방문 빈도에 관한 불만이 있음을 확인할 수 있었다. 또한 현행 재가복지서비스가 대상자의 욕구 중심으로 이루어지고 있는지에 대한 의문을 갖게 하였는데, 대상자의 욕구와는 관계없이 가사서비스가 주로 제공되고 있어서 건강이 나쁜 대상자라도 의료서비스보다는 가사서비스를 더 많이 받고 있었고, 일상생활 수행능력상의 장애와 서비스간의 괴리도 심각하게 나타났다. 특히 복지 선진국과는 달리, 우리의 재가복지서비스는 건강이 나쁜 대상자, 그리고 일상생활 수행능력상의 장애를 가지는 대상자의 의료욕구를 충분히 충족시키지 못함으로써 건강이 나쁜 대상자일수록 재가 복지서비스가 도움을 주지 못한다고 생각하는 것으로 나타났다. 또한 자산조사를 자격요건으로 하는 생활보호대상자를 가장 중요한 대상자 선정기준으로 삼고 있을 뿐, 욕구조사가 거의 이루어지고 있지 못하다는 것을 보여주었다.
스마트폰을 기반으로 한 앱은 병원의 의료 서비스, 은행 및 카드사의 금융서비스, 기업 및 가정의 유비쿼터스 기술 등 다양한 영역에 활용되고 있다. 이러한 서비스 환경에서 외부인에 의한 스마트폰의 불법적인 노출은 공 사적 정보의 유출을 포함한 자산의 손실이 발생한다. 이를 위한 보호 기법으로 비밀키 및 패턴 인식 기술, 정적인 단일 영상인증 기법이 적용되고 있으나 정적인 킷값의 유출 또는사진과같은영상을활용하여접근이가능하다는문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 위험요소 및 문제로부터 스마트폰을 보호하기 위한 기술로 사용자 얼굴 인증 기술을 제안한다. 제안 기술은 사용자의 얼굴 동영상의 키 프레임을 실시간으로 추출하여 사용자를 인증하고 스마트폰의 접근을 제어한다. 인증 정보는 다수의 키 프레임으로 구성되며, 영상의 화소 및 휘도의 DC 값을 활용한 유사도 판별 알고리즘으로 사용자의 접근을 통제한다.
화재감지기는 화재를 조기에 감지하여 관계인에 통보함으로써 자산보호 및 인명안전에 중요한 역할을 한다. 따라서 화재를 조기에 탐지할 수 있는 성능과 비화재보를 발생하지 않는 신뢰성이 중요하다. 최근 공동주택 오피스텔 숙박시설 노유자시설 의료시설 등과 같이 취침, 숙박, 입원 등 이와 유사한 용도로 사용되는 거실에는 조기화재 감지를 위한 연기감지기를 설치하도록 국가 화재안전기준이 개정되어 연기감지기의 적용이 증가되고 있다. 반면 현재 비화재보를 예방하기 위한 연구가 부족하다. 본 연구는 아날로그 광전식 연기감지기의 순간적으로 발생되는 먼지 등으로 인해 발생되는 비화재보를 예방하기 위한 알고리즘 개선과 감지기의 자기보상기능을 통해 감지기의 오염과 화재신호를 구분할 수 있도록 개선하였다. 본 연구를 통해 최근 수요가 증가하는 아날로그 광전식 연기감지기의 비화재보 개선으로 제품의 신뢰성을 확보하여 비화재보로 인한 경제적 손실을 예방할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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