국내 보안관제센터들의 현황을 검토하였으며, 보안관제 체계의 특징인 패턴기반 보안관제체계와 중앙집중형 보안관제 체계에 대한 분석과 장단점을 분석하였다. 또한 국내 보안관제 체계 발전방안에서는 기존 패턴 기반의 중앙집중형 관제 체계가 가지고 있는 문제점을 개선하기 위해 이상행위 탐지기반의 허니넷과 다크넷을 분석하여 이를 적용한 발전 방안을 기술하였다.
현재 해상교통관제는 VHF 음성 교신을 통해 관제사-선박 항해사간 상호 정보 교환을 하고 있다. 음성을 듣고 전자해도 상 선박 위치를 확인하여 교통 상황을 이해하고, 의사결정사항을 음성을 발화하여 전파하고 있다. 국영문 음성 교신 능력은 중요한 관제사의 자질이기도 하다. 자율운항선박이 출현하게 되면, 전통적인 방식의 선박 항해사-관제사간 교신체계는 변화할 수 밖에 없을 것으로 예상된다. 본 연구에서는 현존 선박과 자율운항선박이 공존하는 상황에서 VHF 기반의 관제 교신의 변화 필요성 및 적용 가능한 기술을 검토하였다. 사람과 기계가 공존하는 상황에서 상호 의사교환을 명확하게 하기 위해서 관제 교신 체계의 표준화 및 음성처리기술 도입이 이루어져야 할 것이다.
향후 변화될 해양 4차 산업시대에 대응하고 상호 정보 공유를 위해 외부 시스템과 연계할 수 있는 기반환경 마련이 필요한 바 관제센터에서 수집되는 정보를 활용하기 위해서는 관제정보 관리 및 공유 체계가 필요하다. 하지만 정보의 보존 기간이 짧고 접근에 제약이 많아 기술개발에 활용될 관제 정보의 빅데이터화가 어렵다. 또한 정보를 관제 센터 내 독립적으로 보관하고 있어 연구 개발 목적의 접근이 쉽지 않다. 본 연구에서는 민간 클라우드를 활용한 관제 정보 관리 및 공유 체계 방안을 살펴보았다.
해상교통관제센터에는 RADAR, AIS(Automatic Identification System), 기상센서, VHF(Very High Frequency) 등이 설치되어 운영되고 있으며, 해상교통관제사는 이를 활용하여 관제구역을 통항하는 선박의 동정을 관찰하고 정보를 제공하는 관제 업무를 수행한다. 이들 장비에서 생성되는 각종 관제 데이터는 해상교통 상황을 분석하기 위한 자료로 그 활용 가치가 매우 높지만, 시스템 제조사간 호환성 부족 또는 정책상의 문제로 인해 체계적으로 관리되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 해상교통관제센터에서 수집되는 관제 데이터를 효율적으로 수집, 저장, 관리할 수 있는 관제 빅데이터 체계를 개발하였다. 개발된 관제 빅데이터 체계는 체계 개발의 중요한 이슈 중 하나였던 운영 안정성을 확보하기 위해 마이크로서비스 아키텍처를 적용하였으며, 효율적인 실시간 운항 정보의 탐색을 위해 저장소를 이원화하여 체계 성능을 향상시킬 수 있었다. 구현된 체계는 실해역 데이터를 적용한 시범 운영을 통해 성능을 확인하고 추가적인 개선 사항을 파악하였으며, 실제 관제 환경에서의 활용 가능성을 검토하였다.
'21년 전국 20개 해상교통관제센터의 선박통항량, 교신량, 관제정보 제공 등 VTS 운영실적 분석 및 사고현황, 원인 분석을 통한 관제서비스 개선방안을 제시하고자 한다. 또한 해양사고 예방기능 강화를 위해 관제사 경험·직관에 의한 관제에서 빅데이터·인공지능(AI) 기반 첨단관제로의 전환, VTS 운영성과에 대한 공신력 확보 및 첨단관제 기술개발에 활용 등을 위한 VTS 통계관리체계 개산 방안에 대해서도 고찰해보았다.
본 연구는 철도안전관리체계 기술기준의 11.7 철도관제를 중심으로 철도교통관제사의 다양한 측면에서 업무를 이해하고 실무적 제언을 하고자 한 논문이다. 분석방법으로는 시스템다이내믹스의 소프트적 방법인 인과순환지도를 작성하여 11.7철도관제의 업무를 분석하였다. 그리고 4개 철도운영기관 별 11.7 철도관제를 비교분석 하여 운영기관 별 관제업무의 특징들을 비교하여 철도관제업무의 중요성과 향후 실무적 개선안을 제시하고자 하였다.
본 논문은 금융투자업계에 대한 보안관제 정책을 기준으로 업계가 공동이용 가능한 통합보안관제시스템이 구축 가능하도록 금융투자회사들이 구축 운용하고 있는 보안인프라를 비롯한 전산망의 보안관제를 위한 적용 기술과 운용체계 등을 조사하고, 이를 토대로 외부로부터 공격에 대비한 모니터링, 침입탐지 및 실시간 방어 등의 기능이 적절하게 수행되고 업계 차원의 종합적이고 체계적인 관리가 가능한 통합보안관제시스템 모델과 운영방안을 제시하고자 한다.
최근 ICT기술이 발전함에 따라 사이버공격 또한 지능화, 고도화 되고 있다. 이러한 사이버공격에 대응하기 위해서는 24시간 365일 보안관제체계를 유지해야 하며, 이를 위해 보안관제는 필수적인 교대근무를 해야 한다. 보안관제요원은 24시간동안 교대근무를 통해 사이버공격에 맞서 실시간으로 대응할 수 있어야 하나 2018년 근로기준법 개정에 따라 인력과 보안관제 근무체계에 영향을 주게 되었다. 따라서 본 논문에서는 주 52시간 근무시간 단축에 따른 효율적인 보안관제 근무체계를 제안한다.
IT 기술이 발전함에 따라 사이버 공격은 더욱더 지능화 대량화 되고 있다. 이로 인해 기존의 전통적인 보안 접근만으로는 모든 위협을 탐지하고 분석, 대응하기에는 한계에 이르렀다. 이를 해결하고자 사이버 보안관제에 머신러닝 기술을 적용하고자 하는 연구 및 사례가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 기존 보안관제 체계 및 문제점에 대해서 알아보고, 이를 해결하고자 적용된 머신러닝 기술 현황에 대해 조사하였다. 그리고 해당 기술이 보안관제에 성공적으로 적용되기 위해 고려해야 할 관리적 측면과 기술적 측면을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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