본 논문에서는 정보시스템 운영시 발생하는 사용자 취약성(Human Vulnerability) 문제의 심각성에 대해 알아보고 이를 개선하기 위한 교육 및 훈련 프로그램을 다루고 있는 기존 관련 연구들을 조사 분석 한다. 아울러 기존 연구에서 보완되어야 할 개선 요구사항 들을 도출하여 향후 효과적인 취약성 개선 프로그램 제공을 위한 가상머신에 기반한 보안 훈련장 시스템 아키텍쳐를 제안한다.
최근 AR기술을 접목한 UAV 기반 재난구조 시스템이 연구되고 있다. 일반적으로 실제 재난 현장과 유사한 환경에서 재난 구조 훈련을 진행하는 것은 높은 비용과 사고 위험이 야기된다. 본 논문에서는 AR 기술을 접목한 UAV 기반 재난구조 시스템의 운용을 구조요원이 저렴하고 안전하게 훈련할 수 있도록 VR 기술을 이용한 훈련 시뮬레이션 소프트웨어를 제안한다. 기존 시스템의 분석을 통하여 훈련을 가상화하기 위한 요구사항을 도출하고 Unreal Engine 및 Airsim API를 이용하여 제안하는 시뮬레이션 소프트웨어를 개발한다. 모의실험은 제안하는 시뮬레이션 소프트웨어가 기존 재난구조 플랫폼의 동작을 효과적으로 모의할 수 있음을 보여준다.
4차 산업혁명 시대에 가상현실 기술의 급속한 성장은 국방 분야에서도 ICT 융합과 더불어 군사훈련체계의 과학화를 가속 시키고 있다. 최근 육군에서는 사격장 소음문제에 따른 민원증가, 사격장 안전사고 예방, 그리고 훈련비용 절감과 같은 민감한 사안을 해결하기 위해 모의 사격훈련 시뮬레이터 연구개발이 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 사격훈련시뮬레이터의 기술적 한계점을 살펴보고 이를 극복하기 위해 훈련자 중심의 공간 동기화 기법과 미소각 근사 수정질점탄도모델을 제안한다. 자체 개발한 정밀사격 시뮬레이터 MARS(medium range assault rifle shooting simulator)에 조성된 혼합현실(mixed reality) 환경에서 반응조끼(haptic vest)를 착용한 훈련자는 가상적군과 양방향 교전간 실시간 피격을 경험할 뿐만 아니라 실제 탄도궤도가 적용된 정밀사격훈련을 수행하게 되어 훈련 결과에 따른 신뢰 높은 훈련평가를 받을 수 있게 되었다.
사판 훈련이란 모래와 석회로 만든 훈련장 모형을 이용하여 수행하는 실제 군사 작전에 대한 모의 훈련으로서 시간적, 공간적, 경제적인 제약을 극복할 수 있는 효과적인 훈련방식이다. 전통적인 사판 훈련은 모래와 석회로 만들어진 훈련장의 특성상 정확한 지형의 표현 및 보존이 어렵고 사실성이 떨어지며, 사판 내부에 많은 정보를 포함시킬 수 없는 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 증강현실의 관점에서 접근하며, 사실적으로 묘사된 가상의 사판 환경을 바탕으로 하는 효율적인 군사 훈련 브리핑 도구를 제안한다. 가상 전술지도를 통해서 학습자는 마커와 텐저블 인터페이스의 간단한 조작만으로 가상의 군사 훈련을 실감나게 수행할 수 있다. 뿐만 아니라 사판 내부에 포함된 실시간 상황 정보를 통해 보다 폭넓은 시각에서 전체적인 작전 상황에 대한 유기적인 판단이 가능하게 된다. 텐저블 인터페이스는 현실세계에 있는 사용자와 가상의 물체를 현실세계에 증강 시켜주는 시스템 간의 상호작용을 담당함으로써 사용자에게 직관적이고 다루기 쉬운 콘텐츠 저작 환경을 제공한다. 본 논문은 효과적인 군사 훈련을 위한 새로운 형태의 군사 훈련 브리핑 도구를 제안함으로써 군사 학습에 대한 효과를 증대시키고, 군사 훈련 내용을 추후 활용할 수 있는 콘텐츠로 제작이 가능함을 보였다. 이는 증강현실의 새로운 응용 가능성에 대한 제시라고 말할 수 있다.
증강현실 시스템이 엔터테인먼트, 쇼핑, 교육 및 훈련 등의 영역에서 널리 사용되고 있으며, 증강현실 기술의 점차 중요성이 커지고 있다. 증강현실 기술을 교육이나 훈련에 사용할 때 동일한 마커에 대해서도 작업 단계에 따라 다른 가상 객체를 표현할 수 있어야 한다. 또한 훈련 내용은 상황에 따라 달라지기 때문에 훈련 시나리오를 이용해서 기술할 필요가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 훈련 내용을 시나리오를 기반으로 작성할 수 있으며, 이를 증강현실 시스템과 연계할 수 있는 증강현실 시스템을 위한 시나리오 마크업 언어를 제안한다. 증강현실을 위한 시나리오 마크업 언어는 장면, 마커와 가상 객체를 연결하는 방법, 장비의 상태 혹은 센서 값을 파악하기 위한 방법, 조건에 따른 장면 이동 방법 등의 기능을 제공한다. 증강현실 시나리오 마크업 언어는 유연하게 증강현실 시스템의 사용 방법과 콘텐츠 사용의 유용성과 확장성을 높일 수 있다.
지금까지 전범위 시뮬레이터에 의해 이루어진 원자력 및 화력발전소에서의 운전원교육은 실제 발전소 주제어실과 유사한 상황을 전개한다는 장점을 가지고 있으나, 주요 계통 및 기기에 대한 설명을 위해서는 교과서를 공유하거나, 강사의 지식을 칠판에 서술하는 방법으로만 진행되어 왔다. 전력연구원은 이러한 교육을 상당부분 강의실 컴퓨터를 이용하여 수행할 수 있다는데 착안하여 강의실용 가상발전소 교육훈련 시스템(VRPLANT)을 개발하였다. VRPLANT는 3차원 웹(Web) 기술을 적용하여 발전소 건물, 건물내의 주요기기 등을 3차원 가상공간에서 구축하여 Navigation할 수 있도록 하였으며, 주요기기에 대해서는 엔지니어링 데이터베이스가 연동되어 있어서 이동 중에 특정 기기를 선택하면 P&ID, 논리도면, 기술설명서 등을 참조해 볼 수 있도록 개발하였다. 또한 기기들은 모니터상에서 분해 및 조립이 가능하여 기기의 형태, 내부구조 및 동작원리 등을 용이하게 이해할 수 있도록 하였다.
최근 ICT 기술이 발전함에 따라 많은 편리함과 경제적 등 이점이 증대함과 동시에 각종 침해사고, 관리 미숙 및 부주의로 생기는 손실 또한 증가하는 추세다. 또한 침해 대응 실무자의 역량강화를 위하여 실제 시스템에서 실습하기는 어렵다. 본 논문에서 사물인터넷 (IoT) 장비들을 봇넷으로 구성한 Mirai 공격 사례를 바탕으로 가상 시스템을 통해 공격 및 방어 훈련 시스템을 구현하였다.
본 연구는 가상현실을 이용하여 교통사고 후 경험하게 되는 불안감 및 공포감과 같은 심리적인 후유장애에 대한 치료 프로그램을 개발하기 위한 예비연구로 수행되었다. 가상현실을 통한 교통사고 후유장애 프로그램의 핵심내용이 되는 운전주행 시나리오의 효과를 검증하고, 이완훈련 등의 불안감소 훈련의 효과를 피험자를 통해 검증해 보았다. 총 8명의 피험자(정상인 7명, 교통사고 환자 1명)를 대상으로 세 가지 주행상황 시나리오를 제시하고, 이후 이완훈련을 실시하였다. 그 결과 이완훈련 후 유의미한 불안감소 효과가 나타났다. 하지만 각각의 주행상황에 따라서 불안이 증가되는 경향성은 나타났으나 통계적으로 유의미한 수준에 이르지는 못하였다. 이를 종합하여 볼 때, 주로 정상인을 대상으로 한 연구임에도 불안유발 경향성이 나타난 점은 고무적이나 교통사고자를 대상으로 한 경험적인 증명이 필요하며, 가상현실을 이용한 이완훈련은 효과적인 것으로 판명되었다.
플랜트 안전훈련을 가상환경 하에서 진행하는 시스템을 구축하였을 때 고려해야 하는 시스템 구성요소와 구현 방법을 플랜트 특징에 따라서 구분하였다. VR기반의 안전훈련 시스템을 구성할 때 플랜트 특징에 따라서 필요한 구성요소가 다를 수 있으며, 대상 플랜트에 따라서 구축하는 기본적인 시스템 구성요소를 제시하였다. 제시하는 시스템의 구성을 뒷받침하기 위해서 비교적 간단한 설비인 도시가스 정압기 안전훈련 시스템을 구현하였고, 보다 복잡하고 큰 규모의 플랜트를 설명하기 위해서 석유화학 플랜트의 안전훈련 시스템 구현을 예로 들었다. 이를 통해서 적용하고자 하는 플랜트에서 적절한 VR 기반 플랜트 안전훈련 시스템 구성의 가이드라인을 제시한다.
사이버 침해사고 대응 능력을 갖춘 전문가의 양성을 위해 여러 기관에서 사이버 훈련장을 구축하여 사이버 방호 전략을 갖춘 보안 전문가를 양성하고 있지만, 기존 시스템에서는 가상훈련 시스템 내 자원의 한계, 시나리오기반의 실습 콘텐츠 개발 및 운영, 비용적인 문제 등에 있어서 어려움을 겪는다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 각 조직에 맞는 IT 인프라 환경에 대한 유사한 변이 환경을 제공하여 사이버 공방 훈련자가 다양한 경험을 축적할 수 있도록 하는 가상 인프라 변이 생성 프레임워크를 제안한다. 실험 및 평가를 위해 기존의 컨테이너를 IaC(Infrastructure-as-Code) 환경의 컨테이너로 전환하고 코드 내 변이할 수 있는 요소들을 데이터로 추출하여 자연어 처리 모델인 Word2Vec에 학습시켜 구성 데이터를 변이하여 새로운 코드를 생성하고 새로운 컨테이너환경을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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