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함근수; 김기평; 정호진; 유성호
2018 / 대한법의학회지
장은진, 신승중
2021 / The International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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본 연구는 디지털 범죄의 지능화에 대응하여 효율적인 디지털 포렌식 기법의 필요성을 강조하며, 파일 시그니처 검사를 통해 헤더 및 푸터를 자동 계산하는 알고리즘을 제안합니다. 제안된 알고리즘은 파일 복구 과정에서 발생할 수 있는 계산 오류의 발생률을 줄여 효율적인 파일 복구를 가능하게 할 것으로 기대됩니다.
Forensic digital image processing : optimization of impression evidence
File system forensic analysis
실전 포렌식 증거 수집 : 리눅스 도구를 활용한 디지털 증거 수집
해커의 언어, 치명적 파이썬 : 해커, 포렌식 분석가, 침투 테스터, 보안 전문가를 위한 쿡북
디지털 포렌식 개론 =
개인정보 파기 개념과 실제
FTK를 이용한 컴퓨터 포렌식 : 실무에서 활용하는 포렌식 통합 분석
디지털 포렌식 실무
디지털 포렌식과 사고 대응 : 사이버 공격에 대응하는 현명한 방법
Machine learning forensics for law enforcement, security, and intelligence
IT가 구한 세상
디지털포렌식 이론 =
디지털포렌식 기술 =
컴퓨터 포렌식 수사 기법 : 디지털 포렌식 전문가의 강력한 수사 기법 및 사례 연구
(판례로 본) 디지털 증거법 : 사이버 수사 실무자와 디지털 포렌식 자격증 수험생을 위한
Digital evidence and computer crime : forensic science, computers and the Internet
Alternate data storage forensics
장지원; 방승규; 한재혁; 이상진 · 2017
정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템
신용학; 전준영; 김종성 · 2016
정보보호학회논문지
옥유빈, 이종우 · 2026
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
이관희, 이상진 · 2025
정보법학
정난; 박정흠 · 2024
디지털포렌식연구
이태림, 신상욱 · 2011
정보보호학회논문지
유환신 · 2016
한국정보기술학회논문지
남궁재웅; 홍일영; 박정흠; 이상진 · 2013
정보보호학회논문지
나기현; 심규선; 변준석; 김은수; 이중 · 2015
멀티미디어학회논문지
김진국, 박정흠, 이상진 · 2010
정보처리학회논문지C
김지윤; 김민수; 박우빈; 정두원 · 2024
정보보호학회논문지
전필 / 대학원
디지털포렌식 수행과정에서 암호화된 디지털 증거를 분석하기 위한 암호해독 방법을 다룬다. 그리고 법정에서 디지털 데이터가 증거로 채택되기 위해서는 증거의 무결성 유지가 요구되는데, 이 과목에서 이를 보장하는데 필요한 암호학적 도구를 강의한다. 또한 클라우드 컴퓨팅 환경이 마련되면서 새로운 기능을 가지는 암호 기술이 급격히 발전하고 있다. 이러한 미래 암호 기술을 구체적으로 살펴봄으로써 새로운 환경에서의 디지털포렌식을 대비할 수 있도록 한다.전필 / 대학원
디지털 증거수집과 디지털 증거분석에 동원되는 최신 컴퓨터 기술을 심도 있게 다룬다. 휘발성/비휘발성 저장매체의 디지털 증거물 처리과정, 증거물의 온전함을 확보하는 기술, 디지털 증거물과 그 처리 과정의 무결점을 확인하는 기술, 디지털 포렌식에 사용되는 모든 자동 도구들의 무결점 확보 기술, 방대한 디지털 자료에서 유의미한 정보를 도출하는 빅데이터 분석 기술, off-line및 on-line 디지털 자료 실시간 분석 기술 등을 실습을 통해 살펴본다. 그리고 디지털 포렌식 관련 현장의 전문가들을 초청하여 최신 기술들을 들어본다.전필 / 대학원
디지털 포렌식 기술의 입문과정으로서, 디지털포렌식의 절차, 디지털포렌식 기술 동향과 역사, 디지털포렌식 기술의 위기와 대응방안을 살펴본다. 즉, 디지털 데이터의 삭제, 암호화, 은닉에 대응하는 컴퓨터 시스템 및 소프트웨어 도구 기술, 디지털 증거물 데이터 처리과정의 무결점을 보장하는 기술, 디지털 증거물의 온전함을 보장하는 기술 등을 살펴본다.전선 / 대학원
기록학의 연구 및 실천에 필요한 전산의 기초적 지식을 교육한다. 기록의 작성과 보존 및 활용에서 컴퓨터 활용이 가지는 사회적 의미와 실무적 가치를 분석하고, 컴퓨터 시스템의 개요 및 하드웨어, 소프트웨어, 운영체제를 이해할 수 있는 기초 지식을 습득하게 한 후, 현재 공공 부문에서 널리 사용하고 있는 응용소프트웨어의 기초적 사용법, 효과적 이용 방법 등을 체계적으로 교육한다.전필 / 대학원
디지털포렌식의 대상인 디지털 증거는 디지털 문서 및 데이터로 구성된다. 이러한 증거는 위장, 암호화 등의 방법을 활용하여 기기에 저장되기 때문에 이의 분석을 위해서는 암호학에 관한 지식이 요구된다. 따라서 이 과목에서는 기초 정수론, 이산수학, 확률론 등 현대 암호학의 이해에 필요한 수학이론을 먼저 소개한 뒤 정보보호와 암호론의 기본 개념과 다양한 기존의 암호체계의 암호화 및 복호화 알고리즘, 복잡도와 안전성, 장단점 등을 강의한다. 구체적으로 대칭키 암호, 공개키 암호, 해쉬함수, 전자서명 등을 다룬다.전선 / 대학원
‘임상법학’은 학생이 학내에 개설된 리걸클리닉이나 법률상담센터 또는 학외의 변호사사무실 등에서 실제 사건의 의뢰인 면담, 사실관계 및 증거자료의 정리, 법률정보의 조사, 문제해결 방법에 대한 의견서 등 법문서의 작성 등 과정을 담당 교원이나 변호사의 지도 하에 실제로 주도적으로 수행함으로써 경험을 통하여 분쟁을 효율적으로 해결할 수 있는 지식 및 능력을 키우는 것을 목표로 한다. ‘임상법학 1’은 민사사건을 다루는 임상실습과목에 해당한다. ‘임상법학 1’에서는 민사·상사 사건에 대한 법률정보의 조사와 더불어 소장, 준비서면, 의견서 등의 작성이 다루어진다.전선 / 학사
데이터 마이닝은 대용량 데이터에서 유용한 패턴을 찾기 위한 이론과 기법을 의미한다. 본 과목에서는 데이터 마이닝을 위한 주요 알고리즘 및 이론(유사 아이템 검색, 빈발 패턴 검색, 링크 분석, 데이터 스트림 마이닝, 클러스터링, 그래프 마이닝 등)을 다룬다.전선 / 대학원
최근에는 미분방정식들의 해를 구하기 위해서 해석적인 방법을 사용하는 대신, 컴퓨터에 의한 수치계산에 의해 해를 구하는 방법을 많이 사용하고 있다. 수치해석 방법으로서는 유한요소법(Finite Element Method : FEM)은 그 다양한 분야에의 적용이 수월하고 매우 높은 정확도를 보장하기 때문에 전기 기기를 비롯한 각종 전기공학 분야에 널리 응용되어 왔으며 지금도 그 응용 범위가 점차적으로 확대되고 있는 추세이다. 이에 유한요소법에 대한 교과목을 개발하여 강의함으로써 유한요소법에 대한 체계적인 지식을 전달하며 나아가 전기 유한요소법을 완전히 이해하고 활용할 수 있는 공학도들을 양성하는 것이 목적이다.전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.전필 / 대학원
소송의 증거에서 디지털증거가 차지하는 비중이 급속도로 증가되고 있고, 이에 따라 증거법도 디지털증거의 확대를 뒤쫓고 있다. 디지털증거는 전통적인 증거에 비하여 개인과 기업의 정보를 광범위하게 침해할 위험이 매우 높다. 이에 증거의 필요성과 정보의 침해 사이에 어떻게 조화를 이루는 것이 헌법적인 정당성을 갖추는 것인가가 매우 중요한 법적 문제로 떠오른다. 이 강좌는 정보보호에 관한 법리와 실무를 함께 다룬다전선 / 대학원
머신러닝 등 빅데이터를 활용한 인공지능 기술의 급속한 발전 및 사회 각 분야로의 파급에 따라 그에 관한 법 시스템 및 규제 전반에 대한 논의의 필요성이 급격하게 증가하고 있음. 데이터 및 인공지능 기술 및 방법론 개관, 데이터 및 인공지능과 관련된 법제도 개관, 로보틱스 및 자율주행차와 관련된 규제 및 책임제도 개관, 데이터와 프라이버시, 데이터와 시장경쟁, 인공지능과 노동, 인공지능과 사회경제적 차별, 인공지능과 불법행위 책임, 인공지능 의사결정의 투명성 및 책임성(accountability), 설명가능/해석가능한 인공지능과 법적 책임 등.전필 / 대학원
소송의 증거에서 디지털증거가 차지하는 비중이 급속도로 증가되고 있고, 이에 따라 증거법도 디지털증거의 확대를 뒤쫓고 있다. 이 강좌는 증거법의 기본이론과 실무를 검토한 다음 디지털증거에 특유한 법적인 문제를 다룬다. 특히 후자와 관련하여서는 디지털증거의 특징을 살펴본 다음, 디지털증거의 수집(압수,수색 포함), 증거능력, 증거조사에 대한 현행 법제(입법 및 판례)와 실무를 검토하고 제도의 발전방향을 함께 논의한다.전선 / 대학원
데이터 마이닝은 빅 데이터를 분석하기 위한 핵심 도구로서 많은 관심을 받고 있다. 특히 컴퓨터 공학 측면에서 고급 데이터 마이닝 알고리즘 및 분석 플랫폼을 설계하고 구현하는 기술을 학습하는 것은 최근 넘쳐나는 빅 데이터에서 실행 가능한 지식을 추출하는데 핵심적인 역할을 한다. 본 과목에서는 빅 데이터를 분석하기 위한 컴퓨터 공학 기반 고급 기술, 알고리즘, 핵심 플랫폼을 다룬다. 또한 초 대용량 데이터, 초고속 데이터 등을 효과적으로 분석하는 기법을 학습한다.전선 / 대학원
컴퓨터 기술의 발전과 함께 과거 사람의 눈과 판단에만 의지하던 조직형태학적인 진단에서 보다 객관적이고 정밀한 결과를 얻을 수 있는 화상분석법이 적용되고 있는 데 이 같은 화상분석장치의 기본적인 구조를 이해하고 그 실제적인 적용을 연구해 본다.교양 / 학사
본 강좌는 AI와 머신러닝의 기초 개념을 이해하고, 이를 실제 데이터에 적용하여 예측 및 분류 문제를 해결하는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 기초적인 데이터 처리 방법부터 머신러닝과 딥러닝 모델에 이르기까지 다양한 주제를 다루며, Pandas, Scikit-learn, PyTorch 등의 라이브러리를 사용하여 데이터를 처리하고 모델을 구현한다. 또한, TV 광고 데이터를 활용한 매출 예측, 신용카드 연체 예측 등 실생활 문제를 다루어 AI 기술이 실질적으로 활용되는 사례를 제공하며, 학생들이 데이터를 통해 실제로 문제를 해결하는 과정에서 얻는 성취감을 높이고자 한다.전선 / 학사
컴퓨터를 활용하여 문제를 해결할 시 그 활용이 필수적인 기본적인 자료 구조에 대해 가르친다. 배열, linked list, stack, queue, priority queue, search tree, hash table, balanced search tree 등의 자료구조의 구성, 활용 방법 및 효율성을 강의한다. Python 기반의 숙제를 통해 수강생이 직접 각 자료구조를 구현/활용할 수 있는 능력을 배양한다.전선 / 대학원
컴퓨터를 이용한 자료 분석으로 진단능을 향상시키는 방법을 개발하기 위한 연구 및 실험을 시행한다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 대학원
경제법에 대한 기본적인 이해를 전제로 하여 경제법의 중요분야(예컨대 독점규제법, 중소기업법, 소비자보호법, 물가규제법, 개별 산업규제법 등)에 대하여 구체적인 사례를 중심으로 경제법의 실제적인 기능과 그 문제점을 파악하도록 한다.전필 / 대학원
오늘날 정보기술(IT)은 조직의 전략과 운영 상 목표를 달성하는 핵심 요소가 되었다. 이러하여 대부분의 조직에서는 구성원들이 IT에 대해 최소한의 기본적인 지식을 갖추고 있기를 기대한다. 이 강좌는 정보시스템에 대한 기본적인 개념과 원리 전달을 목표로 구성된 종합 입문 과정이다. 입문 과정으로서 이 강좌는 특정한 내용을 깊게 다루는 것보다 다양한 주제를 폭넓게 다루는 데에 중점을 둘 것이다. 수업 중 다루게 될 주제에는 정보시스템의 기본 개념, IT의 전략적 역할, IT와 관련된 조직상의 변화 관리, 지식 경영, 기업 시스템, 인터넷 응용 기술, 시스템 개발 방법론, 신기술 등이 있다. 이와 더불어 경영 사례 연구 및 토론은 IT 환경에서 당면하게 될 구체적인 관리 문제를 다루는 데에 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.