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이우호,이해균 한국시각장애교육&재활학회 2010 시각장애연구 Vol.26 No.1
This study was done to make the English language learning for students with visual impairment successful by minimizing the degree of anxiety. To achieve the goal, in the research, students with visual impairment attending twelve middle schools and high schools throughout the nation except Jeju Island were surveyed and analyzed on their anxiety level of English class, English teachers, and English test, divided into the categories of their school, their gender, the degree of their visual acuity and their developmental period of visual impairment. To summarize the results of the investigation is as follows. For one thing, the anxiety level between middle school students and high school students with visual impairment shows little or no difference. Also, for the anxiety standard of students with visual impairment by the degree of visual acuity, totally-blind students and those with low vision suggest little or no gap. For the anxiety standard of students with visual impairment by gender, however, females indicate higher anxiety level than males do. In the case of the anxiety standard of students with visual impairment by developmental period of visual impairment, students with acquired, visual impairment reveal higher anxiety level than those with inherent, visual impairment, too. 본 연구는 시각장애학생들의 영어학습 불안수준을 분석·제거하여 이들에게 성공적 영어학습의 수행을 모색하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 전국 12개 시각장애학교에 재학 중인 중·고등부 172명의 시각장애학생들을 학교급별, 성별, 시력정도별, 발생시기별로 구분하여, 이들이 영어수업에 대해 느끼는 불안수준, 교사에 대해 느끼는 불안수준과 시험에 대해 느끼는 불안수준을 설문조사하여 분석하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 시각장애학생의 학교급별에 따른 영어 불안수준은 보통 수준이며 중‧고등부 학생 간에는 불안의 차이가 없었으며, 둘째, 시각장애학생의 성별에 따른 영어 불안수준은 보통 수준이며 여학생이 남학생보다 더 높았다. 셋째, 시각장애학생의 시력정도별에 따른 영어 불안수준은 보통 수준이며 맹학생과 저시력 학생 간에는 불안의 차이가 없었으며, 넷째, 시각장애학생의 장애 발생시기별에 따른 영어 불안수준은 보통 수준이며 후천성 시각장애학생이 선천성 시각장애학생보다 높게 나타났다. 이와 함께 후속연구로써 필요한 사안들을 제언에 제시했다.
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이우호,이해균 한국시각장애교육·재활학회 2010 시각장애연구 Vol.26 No.1
본 연구는 시각장애학생들의 영어학습 불안수준을 분석·제거하여 이들에게 성공적 영어학습의 수행을 모색하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 전국 12개 시각장애학교에 재학 중인 중․고등부 172명의 시각장애학생들을 학교급별, 성별, 시력정도별, 발생시기별로 구분하여, 이들이 영어수업에 대해 느끼는 불안수준, 교사에 대해 느끼는 불안수준과 시험에 대해 느끼는 불안수준을 설문조사하여 분석하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 시각장애학생의 학교급별에 따른 영어 불안수준은 보통 수준이며 중‧고등부 학생 간에는 불안의 차이가 없었으며, 둘째, 시각장애학생의 성별에 따른 영어 불안수준은 보통 수준이며 여학생이 남학생보다 더 높았다. 셋째, 시각장애학생의 시력정도별에 따른 영어 불안수준은 보통 수준이며 맹학생과 저시력 학생 간에는 불안의 차이가 없었으며, 넷째, 시각장애학생의 장애 발생시기별에 따른 영어 불안수준은 보통 수준이며 후천성 시각장애학생이 선천성 시각장애학생보다 높게 나타났다. 이와 함께 후속연구로써 필요한 사안들을 제언에 제시했다.
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임시파일 데이터 조작을 통한 아두이노 보드 공격 기법에 관한 연구
이우호,정현미,정기문 한국융합학회 2017 한국융합학회논문지 Vol.8 No.11
초연결사회를 지향하기 위해 발전하고 있는 사물인터넷(Internet of Things)은 아두이노 등의 OSHW (Open Source Hardware)를 기반으로 두고 있으며 다양한 소형 제품 등이 등장하고 있다. 이러한 사물인터넷은 저성능, 저메모리라는 한계로 인하여 강력한 보안 기술을 적용하기 어렵다는 심각한 정보보안 문제를 야기하고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷 기기로 주로 사용되는 아두이노의 응용프로그램이 호스트컴퓨터에서 컴파일과 로딩이 수행됨에 따라 발생할 수 있는 취약성을 분석하여 아두이노 보드의 센서로부터 입력되는 값을 공격자가 임의로 변경할 수 있는 새로운 공격 방법을 제안한다. 이러한 방법을 통해 아두이노 보드가 환경정보를 오인식하여 정상적인 동작이 불가능하게 할 수 있다. 이러한 공격 기법의 이해를 통해 안전한 개발환경 구축방안을 고려할 수 있으며 이러한 공격으로부터 대응할 수 있다. Internet of Things(IoT), which is developing for the hyper connection society, is based on OSHW (Open Source Hardware) such as Arduino and various small products are emerging. Because of the limitation of low performance and low memory, the IoT is causing serious information security problem that it is difficult to apply strong security technology. In this paper, we analyze the vulnerability that can occur as a result of compiling and loading the application program of Arduino on the host computer. And we propose a new attack method that allows an attacker to arbitrarily change the value input from the sensor of the arduino board. Such as a proposed attack method may cause the arduino board to misinterpret environmental information and render it inoperable. By understanding these attack techniques, it is possible to consider how to build a secure development environment and cope with these attacks.
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네트워크 데이터 정형화 기법을 통한 데이터 특성 기반 기계학습 모델 성능평가
이우호,노봉남,정기문 한국정보보호학회 2019 정보보호학회논문지 Vol.29 No.4
Recently Deep Learning technology, one of the fourth industrial revolution technologies, is used to identify the hiddenmeaning of network data that is difficult to detect in the security arena and to predict attacks. Property and quality analysisof data sources are required before selecting the deep learning algorithm to be used for intrusion detection. This is becauseit affects the detection method depending on the contamination of the data used for learning. Therefore, the characteristics ofthe data should be identified and the characteristics selected. In this paper, the characteristics of malware were analyzedusing network data set and the effect of each feature on performance was analyzed when the deep learning model wasapplied. The traffic classification experiment was conducted on the comparison of characteristics according to networkcharacteristics and 96.52% accuracy was classified based on the selected characteristics. 최근 4차 산업 혁명 기술 중 하나인 딥러닝(Deep Learning) 기술은 보안 분야에서는 탐지하기 어려운 네트워크데이터의 숨겨진 의미를 식별하고 공격을 예측하는 데 사용되고 있다. 침입탐지에 사용될 딥러닝 알고리즘을 선택하기 전에 데이터의 속성과 품질 분석이 필요하다. 학습에 사용되는 데이터의 오염여부에 따라 탐지 방법에 영향을 주기 때문이다. 따라서 데이터의 특징을 파악하고 특성을 선정해야 한다. 본 논문에서는 네트워크 데이터 셋을 이용하여악성코드의 단계적 특징을 분석하고 특성을 추출하여 딥러닝 모델을 적용하였을 때 각 특성이 성능에 미치는 영향을분석하였다. 네트워크 특징에 따른 특성들의 비교에 대한 트래픽 분류 실험을 진행하였으며 선정한 특성을 기반으로96.52% 정확도를 분류하였다.
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