사회가 민주화, 선진화되어감에 따라 합리적인 정책과정의 중요성이 강조되어 이른바, 증거기반 정책(evidence-based policy) 이 정책 분야에서의 중요한 화두로 떠오르게 되었다. 증거기반 정책, 그 중에서도 통계에 기반을 둔 정책에 관한 관심이 고조되고 있기는 하지만 구체적인 정책분야에서 통계가 어떻게 사용되고 있는지에 대한 구체적인 사례들이 소개된 것은 그다지 많지 않다. 본 연구의 목적은, 현재 국민은행이 작성하여 공표하는 주택가격지수가 구축, 발전되어 온 과정을 더듬으면서 구체적으로 통계가 어떻게 주택정책의 기반으로 활용되어 왔는지를 조명하는데 있다. 시기별 주택가격지수의 통계적 특징 및 문제점들을 지적하고, 이러한 문제점들이 개선되는 과정을 살펴본다. 아울러 주택가격지수가 구체적인 부동산 관련 정책과정에서 어떻게 활용 되는지를 소개한다.
스마트폰 사용이 활성화 되면서, Smishing(스미싱) 해킹 공격으로 인하여 피해 사고가 급증하고 있다. 2014년도 상반기에 Smishing을 이용한 해킹 공격은 사회공학적방법을 이용하여 지능적으로 진화하고 있다. 본 논문에서는 Smishing 사고가 발생하여 스마트폰 사용자가 해킹공격과 연계된 직접적인 금전적 피해와 개인정보 탈취 되는 과정을 분석한다. Smishing 사고를 당한 스마트폰에서 Mobile Forensic 분석을 통해 실제 사례를 실험실에서 연구 분석 한다. 스마트폰에서 Smishing 사고 증거를 Mobile Forensic 기술을 적용하여 증거를 추출하고, Mobile Forensic 보고서를 작성한다. 또한 Smishing을 예방할 수 있는 사용자에 대한 보안 방법을 연구한다. 본 연구를 통해 스마트폰 사용자가 안전하고 편리하게 사용할 수 있도록 하는 기초자료가 될 것이다.
기업 간에서 정보를 전달할 때, 중요한 정보를 숨기는 정보 보안 방법으로는 크게 워터마킹, 크립토그래피, 스테가노그래피 3가지가 있다. 워터마킹은 텍스트, 이미지와 같은 컨텐츠에 소유주만이 아는 마크를 사람의 육안이나 귀로는 구별할 수 없게 삽입하여 추후 소유주가 삽입한 마크를 추출함으로써 저작권 행사의 중요한 증거로 사용되는 방법이며, 스테가노그래피와 크립토그래피는 비슷하면서 다른 정보 보안 방법인데, 크립토그래피는 암호화 알고리즘을 작성하여 상대방이 이해할 수 없게끔 메시지를 작성하고 그 안에 비밀을 숨겨놓는 방식이며, 스테가노그래피는 정상적으로 보이는 컨텐츠 안에 메시지를 숨김으로써 겉으로 보기에 무해해 보이는 객체에 비밀 메시지를 은닉해 전달하는 방법으로 앞서 말한 워터마킹과는 다르게 조금 더 보안 쪽으로 치중되어 있는 방법이다. 본 논문에서는 정보 보안 방법으로 워터마킹과 스테가노그래피를 이용하는 정보 보안 알고리즘을 설계한다.
스마트폰의 빠른 확산과 웹 기술의 발전과 더불어 스마트폰을 통한 불법 콘텐츠 유출 가능성이 심화됨에 따라 스마트폰 포렌식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰 내 증거 데이터는 기존의 모바일 디바이스에서 제공되었던 문자메시지, 송수신 히스토리 정보 외에 이메일, 웹 검색 히스토리, 사용자 이동경로, 소셜 네트워크 클라이언트 파일도 중요한 기록 정보로 제공된다. 이에 본 연구에서는 스마트폰 내 저장되어 있는 불법 콘텐츠 사용 흔적을 추출하여 소셜 네트워크에서의 불법 콘텐츠 유통 상황을 대응하고자 한다.
엘리베이터 내의 흡연은 경범죄에 속하는 범죄 행위이다. 엘리베이터 내의 흡연은 커가는 우리 아이들과 약한 여성들에게 매우 치명적일 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 엘리베이터 내에서 이러한 범죄 행위인 흡연을 범하는 범죄자를 추출하고자 한다. 추출 방법은 변형된 컬러-X2-test를 이용하여 차이값을 추출하고, 이를 정규화 한다. 다음으로, 4-단계의 장면 전환 검출 알고리즘을 이용하여 연속적인 프레임들에서 장면 전환이 발생한 지점을 찾아 낸다. 마지막으로, 비디오에 저장된 대량의 영상에서 흡연 영상의 검색 및 추출을 위한 방법을 제시한다. 실험에서는 장면 전환 검출 과정과 검출 수와 검색 시간별 검색된 비디오의 수가 나타나 있다. 추출된 흡연 영상은 경찰서나 법원에 증거 자료로 제출하고자 한다.
자연언어에서 유사어의 처리는 사람과 컴퓨터간의 의사소통에 적지 않은 장애가 되어왔고, 이는 사용자의 임의적 단어사용에 기반을 두고 있는 웹 2.0 애플리케이션, 특히 소셜태깅 분야에 있어서 그 장애의 정도가 더 심각해질 수 있다. 본 연구는 한 대표적인 웹 2.0 애플리케이션에서 자동 유사어 추출에 관한 문제를 다루고 있다. 더 구체적으로, 가장 널리 사용되는 소셜북마킹 애플리케이션인 딜리셔스를 기반으로, 유사태그를 추출하는 방법(FolkSim)을 제시하고자 한다. 제시한 방법의 평가를 위하여, 문서유사도의 측정을 위해서 쓰여진 고전적 벡터모델에 의거한 유사태그를 추출하는 방법(CosSim)과 그 결과들을 서로 비교분석하여 보았다. 몇 가지 면에서 FolkSim가 더 나은 결과 산출해내는 증거들이 관찰되어졌다. 또한, FolkSim 방법에 의한 유사태그가 만들어지지 않는 경우에 대비하여, 그 대안 또한 제시하고 있다.
휴대폰 사용이 포화상태에 이르고, 최근 iPhone을 비롯한 Smart Phone의 사용이 급격히 증가하고 있다. 현재 휴대폰에서 포렌식 자료 추출하는 방법은 SYN, JTAG, Revolving 세가지 방법이 있다. 하지만 휴대폰과 Smart Phone의 기술과 사용방법의 차이로 인하여 포렌식 자료 추출 방법도 달라야 한다. 따라서 본 논문에서는 Smart Phone에서의 포렌식 자료 추출 방법을 연구하고자 한다. Smart Phone에서는 많이 사용되는 Google Android와 Windows Mobile Smart Phone의 분석을 위하여 스펙과 O.S. 분석, 데이터 분석을 한다. 또한 Google Android와 Windows Mobile Smart Phone의 포렌식 자료를 추출하여 증거자료를 생성한다. 본 연구를 통하여 실험된 기술 연구는 모바일 Smart Phone 포렌식 기술 발전에 기여할 것이다.
본 연구는 사용자가 USB에 내장된 스크립트를 실행하여 실시간으로 활성 및 비활성 데이터를 수집하는 라이브 포렌식 도구의 개발에 관한 것이다. 이 도구는 컴퓨터에 USB를 삽입하고 특정 스크립트를 실행하여 중요한 디지털 증거물을 추출하고 분석하는 기능을 제공한다. 도구는 Linux와 Windows 운영 체제용 32비트 및 64비트 버전으로 제작되었으며, 대량의 데이터 처리 시간과 저장 공간 문제를 해결하여 필요한 특정 데이터만 신속하게 추출할 수 있는 효율적인 방법을 제공한다. 이 도구는 활성 데이터와 비활성 데이터를 수집하며, 활성 데이터에는 레지스터, 네트워크 정보, 프로세스 정보, 사용자 정보 등이 포함되며, 비활성 데이터에는 메타데이터, 시스템 설정 정보, 로그 파일 등이 포함된다. 이 연구에서는 라이브 포렌식 도구의 사용 방법과 수집된 결과, 데이터 분석 방법, 그로 인한 보안 이점에 대해 다루고 있다.
본 연구를 통하여 블랙커런트 추출물의 섭취가 제 2형 당뇨동물 모델인 db/db 마우스에서 혈당 개선 및 사구체 확장, 신장 섬유증, 염증을 억제하여 당뇨병성 신병증을 개선했다는 것을 입증했다. 제 2형 당뇨병 db/db 마우스에서 블랙커런트 추출물의 섭취가 인슐린 저항성 및 신장 기능 장애와 같은 당뇨병 관련 대사 장애를 개선하고, 당뇨병성 신병증에 있어 신장 염증 및 신장 섬유증을 현저하게 약화시켰다는 것을 보여주었다. 결론적으로, 이러한 연구 결과는 블랙커런트 추출물이 신장 섬유증, 염증 및 이에 따른 당뇨병성 신병증의 예방에 중요한 역할을 할 수 있다는 증거를 제공한다. 따라서 당뇨병 관련 신기능 장애에 대한 블랙커런트 추출물의 보호 역할은 당뇨병성 신병증 개선 건강성 식품 개발에 대한 새로운 통찰력을 제공 할 수 있다.
본 논문에서는 디지털 신호처리기법을 기초로 한 열처리된 스테인레스 스틸의 그레인 크기에 대한 결정 방법을 제안하였다. 이 방법은 여러 개의 특징 파라메터들, 차분절대평균값, 분산, 평균주파수, 자귀회귀모델계수 그리고, 선형켑스트럼 계수를 이용하여 증거축적방법을 통해 수행한다. 각각의 특징파라메터는 열처리된 금속에 초음파를 발사하여 돌아온 반사신호를 가지고 추출된다. 실험 결과로서 몇 개의 특징파라메터만 가지고는 열처리된 금속의 그레인 크기를 정확하게 결정할 수 없음을 확인하였다. 열처리된 금속의 그레인 크기에 대한 결정은 기준 파라메터로부터 측정한 거리를 이용한 증거축적방법을 사용하였으며, 퍼지매핑함수를 도입하여 이를 응용하였다. 본 논문의 실험을 위해 다양한 그레인 크기를 가진 열처리된 스테인레스 스틸 금속을 사용하였으며, 이러한 실험결과로부터 본 논문에서 제안한 방법이 지금까지 발표된 그레인 크기 결정방법보다 효과적임을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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