정보보호는 외부 사이버공격으로부터의 보호와 더불어 내부자료 유출 위험요인을 사전에 식별하여 차단하는 것이 중요하다. 이를 위해 많은 기업과 기관에서는 자료(파일) 자체를 암호화해 외부로 유출 시 내용확인을 불가능하게 DRM(Digital Rights Management) 문서보안 솔루션과 전산장비의 USB포트 등 매체제어를 통해 데이터 유출방지를 위한 DLP(Data Loss Prevention) 솔루션을 대표적으로 운용하고 있다. 이와 같이 내부 자료유출 방지 노력이 중요한 시점에서 관리 사각지대에 놓일 수 있는 단독망 환경의 정보자산 식별과 매체제어와 같은 통제정책 운용이 요구된다. 본 연구에서는 내부 업무망에도 연결되지 않는 단독망 정보자산의 인증을 통해 해당 정보자산에 유일하게 적용되는 매체통제정책 생성-배포-적용 모델을 제시하였으며, 이를 위해 정보자산 획득 시 자동으로 등록되는 자산관리시스템 정보와 연계한 인증기법을 개발하여 정확한 정보자산 식별 및 유연한 매체통제가 가능한 시스템을 설계 및 구축하였다.

4차 산업혁명의 발전으로 네트워크가 급속히 확산되면서 사이버 보안 위협이 더욱 증가하고 있다. 기존의 시그니처 기반 네트워크 침입 탐지 시스템(NIDS)은 알려진 공격을 탐지하는 데 효과적이지만, APT와 같은 새로운 공격에는 한계가 있다. 또한, 지도 학습 기반 딥러닝 모델은 불균형 데이터 문제로 인해 정상 데이터에 편향된 결과를 낳을 위험이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 정상 데이터만을 학습하여 비정상 데이터를 탐지하는 단일 클래스 모델 기반의 네트워크 침입 탐지 방법을 제안한다. DeepSVDD와 MemAE 모델을 활용해 NSL-KDD 데이터 셋에서 제안하는 방법의 효율성을 검증하며, 지도 학습 모델과의 비교를 통해 제안된 방법이 실제 네트워크 침입 탐지 문제에서 더욱 효과적임을 확인한다.

가상화폐는 익명성과 탈중앙화 특성으로 인해 범죄에 악용될 가능성이 높으며, 이에 따라 효과적인 추적 기법의 개발이 요구된다. 공개출처정보는 공공 데이터, 소셜 미디어, 온라인 포럼 등 다양한 오픈 소스 데이터를 분석하여 범죄자의 신원 파악과 가상화폐 자금 흐름 추적에 유용한 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 공개출처정보의 활용 방안을 종합적으로 제시하고자 한다. 이를 위해 우선 가상화폐의 현황과 추세 및 관련 범죄 현황에 대해 살펴보고, 공개출처정보의 개념 및 방법에 대해 알아본다. 이후 가상화폐 관련 범죄의 추적 및 분석을 위한 공개출처정보의 5가지 방법과 7가지 프레임워크를 중점 분석하고, 공개출처정보 방법과 프레임워크를 적용하는 통합 기법을 제시한다.

인공지능 기술의 획기적인 발전은 교육 분야에 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 특히, ChatGPT와 같은 생성형 인공지능 모델은 자연스러운 대화 능력을 통해 자기주도적 프로그래밍 교육에서 큰 잠재력을 지니고 있다. 본 연구는 비SW전공생을 대상으로 ChatGPT를 활용한 스크래치 수업의 학습 효과를 분석하였다. ChatGPT 활용 분반과 비활용 분반으로 나누어 두 분반에 대해 동일한 평가와 ChatGPT 활용 분반의 설문 조사를 진행한 결과, ChatGPT의 활용이 학습 효과를 높이는 데 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 스크래치의 고급 기능과 알고리즘 이해와 같은 고난도 학습 영역에서 ChatGPT의 효용성이 높게 평가되었다. 본 연구는 ChatGPT와 같은 생성형 인공지능이 프로그래밍 교육에서 효과적인 도구로 활용될 가능성을 실증적으로 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

트랜스포머 모델의 핵심 요소인 토크나이저는 숫자 형태의 데이터를 제대로 이해하지 못한다. 따라서 패킷 페이로드를 문장처럼 학습하여 실제 네트워크에서 동작 가능한 트랜스포머 기반의 침입탐지 모델을 구축하기 위해서는 16진수 형태의 패킷 페이로드를 문자 형태로 변환하는 것이 필요하다. 이러한 문제 인식 하에 본 연구에서는 3종의 문자 인코딩 방식을 적용하여 패킷 페이로드를 숫자 및 문자 형태로 변환한 후 트랜스포머 모델에 학습시키면서 모델의 탐지성능이 어떻게 달라지는지를 분석하였다. 성능 분석 실험을 위한 데이터세트는 UNSW-NB15 데이터세트에 포함된 PCAP 파일에서 패킷 페이로드를 추출하여 구성하였으며, 학습 모델은 RoBERTa를 사용하였다. 실험 결과, ISO-8859-1 인코딩이 이진분류 및 다중분류에서 가장 우수한 성능을 달성하는 것으로 확인되었으며, 토큰의 수를 512개로 설정하고 최대 에포크를 15회로 증가한 경우에 다중분류 정확도가 88.77%까지 향상되었다.

블록체인 기술의 기반으로 만들어진 가상자산 사업자 및 가상자산을 운영사는 사이버위협과 내부인원을 통한 지갑탈취, 고객의 개인키 탈취, 부정 거래를 위한 가상자산 전송 서명과 같은 거래 리스크가 있다, 이러한 위협으로부터 안전하게 운영될 수 있도록 ISMS-P라는 인증을 통해 보안성을 검증받고 있다. 본 연구는 가상자산 사업자 및 가상자산 운영사가 획득하고 있는 ISMS-P 인증 외 가상자산 사업자 및 운영사에 특화된 ISO TR 23576에서 제시하는 리스크를 분석하고 가상자산 사업자점검용 ISMS-P와 ISO TR 23576의 세부 점검사항을 중심으로 중요도를 분석하고자 한다. 이를 기반으로 상위 주요 리스크에 대해 가상자산 사업자를 위한 내부 보안통제 업무 프로세스를 제안하여 실무담당자들이 효율적인 보안통제 업무를 수행하고자 한다.

이 논문은 SRAM PUF(Static Random Access Memory Physically Unclonable Function)의 가속 노화 시험 절차를 제안한다. PUF는 반도체 공정 편차를 이용한 반도체 지문 역할을 하는 하드웨어 보안 기술이다. 따라서, SRAM PUF의 반도체 칩의 노화에 따른 안전성과 안정성 확인이 매우 중요한데, 가속 노화 시험은 반도체 10년 생애주기를 모사하여 반도체 10년 사용 후 PUF 특성을 예측할 수 있도록 도와준다. 온도와 전압을 운영 환경보다 높게 설정하여, 10년간의 노화를 약 9일만에 재현할 수 있는 가속 수명 시험 방법을 제안한다, 이를 통하여 SRAM PUF의 특성 평가를 정량적으로 확인할 수 있다. 이 연구는 SRAM PUF 기반 시스템의 설계 및 유지 보수 시험 기술 발전에 기여할 것으로 기대한다.

에너지 발전소 등을 포함한 주요 기반시설을 공격 대상으로 하는 공격자들은 지능적이고 정교화된 공격을 수행하는 동시에, 목표에 달성할 때까지 공격 흔적을 은닉한다. 특히 실제 물리적 환경과 연결되어 있는 사이버 물리 시스템의 운영 데이터를 조작하는 것은 사람의 안전에 직접적으로 영향을 줄 수 있다. 사이버 물리 시스템의 특성에 따라 일반적인 정보 기술 환경에서의 이상 식별 및 탐지 방법과는 차별적인 접근법이 필요하다. 이에 본 연구에서는 사이버 물리 시스템의 특성을 고려하기 위하여 재귀적 필터링을 수행하고, 악의적으로 조작된 운영 데이터를 식별하기 위한 엔트로피 기반의 접근법이 통합된 방법론을 제안한다. 공개된 산업제어시스템 보안 데이터셋을 기반으로 합성한 데이터에 제안하는 방법론을 적용한 결과, 조작된 운영 데이터를 효과적으로 식별할 수 있음을 검증하였다.

본 논문은 기존에 개발된 개인정보 라이프 사이클 모델을 정리 및 분석 후 이러한 개인정보 라이프 사이클 모델이 인공지능 학습에 적용 가능한지를 살펴보았다. 검토 결과 기존의 개인정보 라이프 사이클은 인공지능 학습의 적용에 일부 한계가 있음을 발견했다. 따라서 본 논문에서는 인공지능 학습에 적합한 개인정보 라이프 사이클을 제시했다. 새로운 개인정보 라이프 사이클은 수집-학습-보유-생성·추론-차단·재학습·삭제 단계로 구성했다. 새로운 모델 제시에 따라 현행 개인정보 보호법 조항과 일치 여부를 검토 후 향후 법령 개정 방향을 제시했다. 본 논문은 인공지능 학습과 개인정보 보호의 영역에서의 체계적 접근 가능성을 높였다는 측면에서 의의가 있다.

미래 전장의 전쟁수행 역량은 AICBMS(AI, Cloud, Bigdata, Mobile, Security)라 일컫는 4차 산업혁명의 차세대 기술을 적용하여 혁신적인 국방력을 확보할 수 있는가에 달려 있다 해도 과언이 아니다. 또한, 미래의 군 작전환경은 네트워크를 기반으로 모든 무기체계가 하나의 통합된 정보통신망 내에서 실시간으로 전장정보를 상호공유하며 작전을 수행하게 되는 네트워크 중심전(NCW)으로 급변하고, 유·무인 복합전투체계 운용범위로 확대되고 있다. 특히, 초고속, 초연결성을 책임지는 통신 네트워크는 여러 전투 요소를 연결하고 정보의 원활한 유통을 위해 높은 생존성과 다계층(국방 모바일, 위성, M/W, 유선) 네트워크 기반의 전력 운용의 효율성을 요구한다. 이러한 관점에서 본 연구는 제원이 고정된 기존의 단일매체, 단일경로 전송과는 달리, 가용한 통신 유무선 인프라 다매체를 동시 사용하여 통신량 폭주시 부하분산과 RNN(Recurrent Neural Networks) 알고리즘을 이용한 인공지능 기반의 전송기술로 다매체다중경로(MMMP-Multi-Media Multi-Path) 적응적 네트워크 기술 개발하는 것이다.

프로그래밍 언어 교육은 컴퓨터의 기본적인 동작 원리를 학습하는데 도움을 주고, 논리적 사고력과 같은 여러 가지 문제 해결력을 길러주기 때문에 2015년도부터 초, 중, 고등학교 교육과정에 SW를 포함시켰다. 프로그래밍 언어는 다양하지만 그 중에서 C언어는 구성의 단순성, 하드웨어의 효율성, 오랜 역사가 있다는 장점으로 인해 다양한 분야에서 사용 중이다. 그러나 보안에 관련된 오류는 C언어를 사용할 때 매우 치명적이다. C언어의 보안 오류는 운영체제에서 문제를 발생시키고, 걷잡을 수 없이 확산되어 큰 피해를 입힐 수 있다. 따라서 본 논문에서는 C언어의 메모리 취약성 중 버퍼 오버플로우, 포인터 오류, 포맷 스트링, 정수 오버플로우 등 주요네 가지 에러를 선정하고, 이들의 특징을 분석하여 오류 검출 및 수정 방법을 제시하는 '메모리 취약성 오류 검출 및 자동 수정' 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘을 통해 C언어 메모리 취약성의 심각한 오류와 피해가 줄어드는 것에 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.

2017년 새로운 형태의 아키텍처인 트랜스포머(Transformer)가 발표되면서 언어모델에도 많은 변화가 있었다. 특히 대형 언어 모델인 LLM(Large language model)의 발전으로 검색이나 챗봇(Chatbot)과 같은 생성형 AI 서비스가 다양한 업무 영역에 활용되고 있다. 하지만 개인정보 유출과 같은 보안 이슈나 거짓 정보를 생성하는 할루시네이션(Hallucination)과 같은 신뢰성 문제가 발생하면서 이러한 서비스의 실효성에 대한 우려의 목소리도 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 우려에도 불구하고 생성형 AI를 업무 영역에 활용하고 있는 빈도가 점점 증가하고 있는 요인에 대해서 분석하고자 하였다. 이를 위해 LLM 기반의 생성형 AI 응답 데이터 품질에 영향을 미치는 8가지 요인을 도출하고 유효 표본 195개를 대상으로 이러한 요인들이 업무 활용 만족도에 미치는 영향을 실증 분석하였다. 분석결과 전문성, 접근성, 다양성, 편리성이 지속적 사용의도에 유의한 영향을, 보안성, 안정성, 신뢰성 등이 부분적으로 유의한 영향을, 완전성이 부정적 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 본 연구에서는 응답 데이터 품질에 대한 수요자의 인식이 업무 활용 만족도에 어떠한 영향을 미치는지 학문적으로 규명하고, 이러한 서비스에 대한 수요자 중심의 의미 있는 실무적 시사점을 제시하는데 그 목적이 있다.

본 연구는 대학에서 발생하는 연구개발 결과물 유출 사고를 예방하고, 대학의 연구보안 체계를 강화하기 위한 방안을 모색하기 위해 수행되었다. 이를 위해 부산·경남지역 대학의 연구보안 담당자를 대상으로 연구보안에 대한 인식과 요구사항을 조사하였으며, 이를 바탕으로 대학의 연구보안 활성화를 위한 정책 방안을 제시하였다. 연구 결과, 대학의 연구보안 활성화를 위해서는 연구보안 전문인력 양성, 연구보안 전담조직 구성, 교육 프로그램 개발 및 이수 의무화, 대학의 체계적인 연구보안 인프라 구축을 위한 정부 지원 확대 등의 정책이 필요하다는 결론을 도출하였다. 다만, 연구의 범위가 부산·경남지역 대학에 한정되어 표본 수가 적다는 한계가 있었다. 따라서 향후에는 연구의 범위를 확대하고, 대학의 연구보안 체계를 더욱 체계적으로 구축하는 방안을 모색할 필요가 있다.

IP 카메라는 사용자의 위치와 상관없이 실시간으로 영상을 시청할 수 있다. 이러한 장점으로 가정에서는 영유아, 반려동물, 노인의 상태 등을 모니터링하는데 사용되고, 기업에서는 데이터센터나 창고와 같이 보안 구역의 물리적 보안 통제 및 감시의 목적으로 널리 사용되고 있다. 그러나 적절한 보안기술이 적용되지 않은 IP 카메라는 악의적인 공격자에 의해 영상 정보를 감청당할 수 있다. 본 연구에서 무차별 대입 공격과 같이 IP 카메라의 여러 가지 보안 취약점을 가지고 해킹 공격이 수행 가능함을 보인다. 이에 따라 IP 카메라의 취약점에 대응하는 아키텍쳐를 제시하여 IP 카메라의 보안성을 강화하기 위해 할 수 있는 방안을 제안하고 보안성 검증 및 가용성 평가를 통해 제안 기법이 안전하고 효과적으로 IP 카메라의 영상 정보 암호화와 사용자 인증을 제공할 수 있음을 보였다.

IT 기술이 발전하고 많은 기업들이 보안 솔루션을 채택함에 따라 해킹 위협과 보안 위협이 증가하고 있음에도 불구하고 사이버 공격과 위협은 여전히 수년간 지속되고 있다. APT 공격은 특정 대상을 선택하여 지속적으로 공격하는 기법으로 지능적이고 지속적인 공격을 의미한다. APT 공격의 위협은 수년간 APT를 수행하기 위해 전자 네트워크를 통해 가능한 모든 수단을 사용한다. 제로데이 공격, 악성코드 유포, 사회공학적 기법 등이 수행되며 일부는 직접 기업에 침입하기도 한다. 이러한 기법들은 이미 2000년부터 시행되고 있으며 특히 사회공학적 기법의 경우 보이스피싱에서도 유사하게 사용되고 있다. 따라서 APT 공격에 대한 대응방안 연구가 필요하다. 본 연구는 한국을 대상으로 한국어 기반의 APT 그룹들의 공격사례들을 분석하고 APT 공격그룹을 분석하기 위한 올바른 인텔리전스 사용 방법을 제시한다.

IT융합 트렌드에 의해, 많은 산업 분야에서는 필요한 IoT 기술을 개발하고 있다. 특히 대용량 베터리와 모바일 통신 기술발전으로, IoT는 스마트 팜이나 스마트 환경, 에너지 등을 포함한 다양한 분야로 확대될 수 있었다. 이러한 서비스들은 서비스 유지 시간 확보를 위해 목표한 기능에만 집중하며, 상대적으로 전력 소모가 많은 보안 기술 도입에 소극적이다. IoT 서비스의 IoT 단말의 취약한 보안 환경은 안정적인 서비스 제공에는 부적절하다. 안전한 IoT 서비스 제공을 위해서는, 베터리 전력 소모를 고려한 보안 기술이 요구된다. 본 연구에서는 IoT 서비스에 대한 다양한 보안 요구사항 중, 전력 소모를 최소화하는 IoT 단말 인증 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 Diffie-Hellman 알고리즘 기반의 단말 인증 기능으로, 전송 구간에서 인증 정보가 유출되더라도 해당 단말을 위장할 수 없는 장점이 있다. 또 제안하는 인증 기술 실효성을 검증하기 위해 ID/PW 기반 인증 기술과 베터리 전력 소모율을 비교 검증한 결과, 본 연구에서 제안하는 인증 기술이 상대적으로 적은 전력을 소모하는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 제안하는 단말 인증 기술이나 이를 준용한 인증 기술을 IoT 단말에 적용한다면, 더 안전한 IoT 보안 환경을 확보할 수 있을 것으로 예상된다.

최근 기술유출 등의 보안위험이 지속적으로 발생함에 따라 연구보안의 중요성이 대두되고 있다. 특히 국가연구개발의 실질적 보안관리 활동 수행을 위한 현장 중점적 지침이 부족한 상황이다. 따라서 본 연구는 중요도에 따라 국가연구개발과제에 등급을 부여하고 등급별로 연구보안 관리지침을 설계함으로써 과제 수행 인력들이 연구보안 활동을 효율적이고 간편하게 할 수 있도록 하였다. 먼저, 국가연구개발과제의 등급체계를 중요도에 따라 세 단계로 구분하고 연구보안 관리항목 관련 선행연구 분석을 통해 연구보안 관리지침 후보군을 간략화하여 도출하였다. 다음으로, 초점집단 인터뷰(Focus Group Interview)를 통해 등급체계와 관리지침 후보군에 대한 타당성을 검증하고 등급별 연구보안 관리지침을 마련하였다. 본 연구는 향후 연구보안 정책에 학술적으로 기여하고 현장 연구보안 관리체계 수립에 도움이 될 것으로 기대한다.

AI와 IoT의 발전으로 사이버 보안 위협은 급격히 증가하고 있다. 사이버 공격의 수단과 목적이 진화함에 따라 대학도 모든 주요 산업과 마찬가지로 심각한 사이버 보안 문제에 직면하고 있는 상황이다. 대학은 학생들의 개인정보, 연구 데이터, 지적 재산 등 방대한 양의 민감한 정보를 보유하고 있어 사이버 위협의 주요 대상이 된다. 이에 본 논문에서는 대학의 기관장과 정책 입안자들이 사이버 보안 태세를 강화하는데 도움이 되는 제도 및 기술적 관점에서의 사이버 보안 전략을 제시하고자 한다. 연구에서는 지금까지의 사이버 공격 흐름을 통해 동향을 검토하고, 랜섬웨어 및 AI 기반 맬웨어와 같은 고도화된 위협 증가에 대응하기 위해 거버넌스, 정책 개발, 위험 관리 및 FIDO와 AI 기반 기술적 보안 시스템 구축을 제시한다.

미래전은 첨단정보통신기술 발전을 바탕으로 우주를 포함한 다영역전으로 전개될 것으로 예상된다. 미국, 러시아, 중국, 일본 등 우주선진국들은 선진우주기술을 바탕으로 우주군을 창설하여 미래 우주전에 대비하고, 민간 기업 및 다른 국가와의 협력을 강화하고 있다. 한국군은 각 군별로 우주전을 준비하고 있지만, 통합적 전략과 기술수준에서 상대적으로 초보 단계이다. 우주선진국뿐만 아니라 북한도 우주의 군사화를 위한 투자를 확대하고 있는 상황에서 한국군도 미래 우주전을 대비하기 위한 종합계획을 수립하고 전문 조직을 갖추어야 한다. 본 논문에서는 한국군의 우주전 대비 현황을 살펴보고 우주억제와 감시 역량 발전을 중심으로 우주전 및 우주사이버보안 전담조직 설립, 국내외 협력강화, 연구개발 및 전문인력 양성, 훈련체계 재구축 등의 우주전 전략을 제안한다.

군 경계지역에 피아식별 분류는 중요한 이슈 중에 하나이다. 군 경계지역에 나타날 수 있는 인원으로 북한군, 미군, 한국군, 일반인으로 구성하였고 현재 cctv를 통해 확인하고 있지만, 이를 더욱 효율적이고 체계적으로 구분하기 위해 North Korean Army, South Korean Army, American Army, People의 4진분류로 구분해 전이학습을 통해 학습시켰다. 파이토치 머신러닝 라이브러리를 사용하였고, 데이터셋은 구글에 공유된 각 항목에 해당하는 이미지들을 크롤링하여 활용하였다. 실험결과는 98.75%의 정확도로 각 항목을 구분하는 것을 볼 수 있다. 향후 이미지를 넘어서 동영상이나 음성 인식을 추가해 더욱 체계적이고 구체적으로 구분할 수 있는 연구가 지속될 수 있을 것이다.

최근 북·러관계는 러시아-우크라이나 전쟁을 계기로 변곡점을 맞이하였으며, 향후 군사적·지정학적 차원에서 한반도와 동아시아 안보환경에 큰 영향을 미칠 것으로 판단된다. 2023년 9월 김정은 조선로동당 총비서의 러시아 방문과 2024년 6월 러시아의 푸틴 대통령의 방북을 계기로 '북·러 포괄적 전략 동반자 협정'이 체결되었다. 북·러 관계의 발전적 변화는 향후 한반도와 동아시아 지역의 안보환경에 큰 파장을 초래할 것으로 전망된다. 북한과 러시아가 자동군사개입으로 해석될 수 있는 조항을 명문화하며 준군사동맹을 형성함에 따라 현재 진행중인 우크라이나 전쟁에 대한 북한의 군수지원 정당성이 확보되었고, 향후 한반도 문제에 대해 러시아가 군사적으로 개입할 수 있는 실체적 근거가 마련되었다. 또한 양국 간 방위능력을 강화하기 위한 목적으로 공동조치를 실행하기 위한 제도적 장치가 마련됨으로써 러시아의 군사기술이 북한에 이전될 수 있는 가능성도 커졌다. 러시아가 유엔 안보리 상임이사국의 지위를 이용하여 국제사회의 대북제재를 무력화하고 대규모 경제지원을 단행할 경우 북한은 국제적 고립을 탈피함과 동시에 전략적 자율성을 강화하게 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 북·러 관계의 역사적 변화과정을 살펴보고, 2024년 6월 북·러 정상회담 이후 체결된 '포괄적 전략 동반자 협정'의 주요 내용과 함의를 고찰하였다.

최근 4차 산업혁명 기술이 국방분야에 적용이 가속화되고 있다. 이로 인해 지휘통제체계를 비롯한 무기체계 및 전력지원체계에 대한 정보통신기술의 적용 또한 가속화하고 있다. 정보통신기술이 적용되는 무기체계 및 전력지원체계에 대한 가장 큰 위협은 전자기펄스(EMP, Electromagnetic Pulse) 공격이다. EMP 공격은 핵폭발에 의한 공격과 EMP 폭탄 등에 의한 공격 등으로 구분할 수 있다. 북한은 지속적으로 핵 개발을 추진해 오고 있으며, EMP 폭탄의 개발 능력을 보유하고 있는 것으로 평가받고 있다. 이는 한국군이 최첨단 무기 및 전력지원체계를 운용하기 위해서는 북한의 핵 및 비핵 EMP 공격에 대비가 필수적인 요소임을 의미한다. 그러나 한국군에서 EMP 공격에 대비하기 위한 기준은 건축물의 EMP 방호설계 기준을 제시하는 전자파 방호시설 설계기준 외에는 없는 실정이다. 즉 증가하는 최첨단 무기체계 및 전력지원체계 장비들을 EMP 공격으로부터 방호하기 위한 방호성능의 적용 기준 마련을 위한 법·제도의 적용과 이와 관련한 연구 등은 이루어지지 않고 있다. 이에 본 논문에서는 EMP 방호성능 기준과 법·제도 분석을 통해 군사시설 및 장비에 적용이 필요한 EMP 방호성능 기준 정립 및 법·제도 개선 방안을 제시한다.

세계 인구의 급속한 고령화는 노인 인구의 신체적, 인지적, 사회적 쇠퇴를 동반하며 공중 보건 시스템에 중요한 도전을 제기하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 기존 접근법은 신체 활동, 정신적 참여, 사회적 연결성의 중요성을 강조하지만, 이동성 문제와 자원 제약으로 인해 제한적일 수 있다. 디지털피트니스 기술은 웨어러블 기기, 모바일 애플리케이션, 가상현실 플랫폼, 인공지능 기반 피드백 시스템 등 혁신적인 솔루션을 통해 노인의 신체적, 정신적, 사회적 웰빙을 개선할 수 있는 잠재력을 보여준다. 본 연구는 디지털피트니스 기술의 최신 동향을 분석하고, 효과적인 웰에이징을 위해 필요한 전략을 제시하였다. 기술 접근성을 향상시키기 위한 저렴한 기기 보급과 사용자 친화적인 인터페이스 개발, 개인화된 피트니스 프로그램의 필요성, 노인의 지속적인 참여를 유도하는 사회적 상호작용 강화 및 게임화 요소 도입, 그리고 개인정보 보호와 윤리적 문제 해결방안을 제시하였다. 이러한 요소들이 효과적으로 구현될 경우, 디지털피트니스 기술은 노인의 건강과 웰빙을 증진시키는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 향후 연구와 정책 개발에서는 이러한 전략을 반영하여 디지털피트니스 기술의 활용을 극대화하고, 노인의 전반적인 삶의 질을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것이다.

본 연구는 물리보안기업에 근무하는 보안담당자를 대상으로 전략적 인적자원관리가 조직유효성 및 기업성과에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 물리보안관련 기업에 종사하는 130여 보안담당자를 대상으로 2024년 4월 15부터 5월 17일까지 설문조사를 수행하였다. 설문내용에서 변수를 "전략적 인적자원관리, 조직유효성, 기업성과"로 나누어 작성하였다. 분석결과, 연구가설 중에서 "전략적 인적자원관리 ⇨ 조직유효성, 조직유효성 ⇨ 기업성과, 전략적 인적자원관리 ⇨ 기업성과"이 모두 채택되었다. 보안기업의 성과를 높이기 위해서는 조직유효성을 향상시켜야 하고, 이를 위해 기업 내 전략적 인적자원관리를 개선시키기 위한 노력이 유지되어야 할 것이다. 향후 전략적 인적자원관리를 향상시키기 위해서는, 신입직원이 갖추어야할 직무기술에 관한 제반사항을 제시하고 현장에 투입되기 전 실무에 관한 훈련기회를 충분히 제공해 주어야 한다.