스마트폰은 주로 사용되고 있는 안드로이드 OS는 다양한 악성코드로 인해 금전적 피해, 데이터 유출 및 통제권한 상실 등과 같은 많은 피해를 당하고 있다. 침해 위협을 가중시키고 있는 모바일 악성코드 중 심각한 피해를 유발하는 커널 기반의 루팅(Rooting) 악성코드는 일반적인 탐지 방법으로는 찾아낼 수 없는 어려움이 있다. 본 논문에서는 커널 기반에서 동작하는 루팅(Rooting) 악성코드를 탐지하기 위한 방법을 제안한다. 스마트폰 어플리케이션이 실행될 때마다 생성되는 모든 프로세스의 UID를 확인하여 비정상적으로 사용자(User) 권한에서 관리자(Root) 권한으로 변환되는지를 확인하는 방법이다. 제안하는 방법을 활용하여 알려지지 않은 악성코드로 인한 안드로이드 OS의 피해를 최소화할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 세계적인 기상이변으로 이례적인 대설과 한파의 발생 빈도가 증가하고 있다. 이로 인해 대설피해 저감에 대한 연구가 진행되고 있으나, 우리나라는 시군구 별 과거 피해이력이 적고, 피해 발생지역과 관측소 간의 거리가 멀어 정확한 피해예측이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 대설피해에 영향을 미친다고 생각되는 인자들의 데이터를 수집한 뒤 랜덤포레스트 모형의 설명변수로 설정하여 추정되는 대설피해액을 범주형태로 예측하고자 하였다. 또한 설명변수 중 취약성 분석을 통해 도출된 취약성 지수를 설명변수로 이용함으로써 지역적 특색과 특성을 반영하였다. 지금은 과거 피해 자료의 부족, 비닐하우스 설계 기준의 변화 등으로 인해 예측 정확도가 높지 않지만, 피해가 발생한 지역의 정확한 기상자료가 확보되고, 변수로 사용한 데이터의 업데이트가 진행된다면 본 연구 결과의 정확도 향상과 재난 발생 전 피해규모 및 범위에 대한 신속한 예측을 통해 대비차원의 재난관리 대처능력이 향상될 것으로 기대된다.
시가지 범람 문제를 고려할 경우 침수심의 정량적인 수치계산에 의한 재해 위험을 평가하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 2002년 막대한 시가지 침수 피해를 경험한 바 있는 삼척시를 대상으로 범람 모의 계산에 의한 시가지 침수피해 평가를 수행하였다, 입력자료의 변환과정에서 생길 수 있는 에러를 줄이기 위해 시가지 조도계수, 표고, 건물의 점유율 등은 ArcGIS에서 바로 전산화하여 시가지 범람모형을 구축하였으며 계산된 침수심을 토대로 격자별로 피해액을 산정하였다 본 연구를 통하여 강우유출, 침수심 모의 계산, 피해액의 정량적 산정이라는 일연의 과정이 통합적으로 수행되어 향후 시가지 배수계획에 기여할 것으로 기대된다.
2011년 7월 27일 서울 지역에 내린 시간당 100mm가 넘는 집중호우로 우면산 일대에 산사태가 발생하였고, 그 결과 많은 인명과 재산 피해가 야기되었다. 이러한 토석류로 인한 피해를 저감하기 위한 여러 연구가 이루어진 바 있으나, 대부분의 연구는 연행작용에 대해서 고려하지 못하고 있거나, 인명과 재산 피해의 큰 비중을 차지하는 건물은 모의 분석에 제외되어 있다. 본 연구에서는 연행작용을 고려할 수 있는 Deb2D 모형을 이용하여 하류부에서 토석류의 유동을 건물의 유/무를 구분하여 분석하였다. 우면산 북측사면의 산사태 전 후의 항공 LiDAR DEM을 활용하여 DB를 확보하였고, 추가적으로 수치지형도를 통해 얻은 피해지역 건물들의 형상을 Deb2D 모형에 적용하여 실제 환경과 가까운 모의를 수행하였다. 이러한 자료들을 바탕으로 Deb2D 모형을 이용한 토석류 유동의 분석 및 모의실험을 진행하였고, 발생 지역의 정보가 부족하다는 점을 고려하여 지질특성에 따른 매개변수를 다양한 값으로 산정하여 토석류의 유동을 비교 분석하였다. 건물의 유/무에 따른 토석류 유동의 차이는 유역 하류부인 피해지역에서 모의실험을 통해 나타났다. 이러한 결과를 통하여 연행작용과 건물의 정보를 분석 모형에 추가함으로써 실질적인 인명과 재산 피해를 예측하고, 예방할 수 있을 것으로 기대된다.
기후변화로 태풍, 집중호우 등의 발생빈도가 높아져 도시지역에서 홍수범람으로 인한 인명피해와 재산상의 손실이 반복되고 있으며, 이로 인한 사회기반시설에 대한 피해가 급증하고 있다. 따라서 이를 효과적으로 방어할 수 있는 구조적, 비구조적 내배수 홍수방어 대책의 수립이 시급한 실정이다. 도시유역에서의 침수피해는 내부배제 불량에 따른 내수침수가 대부분을 차지하고 있으며 효과적인 내수침수예측 및 홍수피해 저감을 위한 방재시스템 구축을 위해서는 내외수를 연계한 침수 예측 선진화 기술개발이 필요하다. 따라서 본 섹션에서는 레이더 및 위성 정보를 활용한 초단기 또는 단기 강우예측 기술개발, 하수관망 단순화 자동화 기술 개발, 베이지안 모형과 연계한 SWMM모형의 매개변수최적화, 내수침수 대응을 위한 동적의사결정 모형 등의 핵심기술을 통합한 내외수를 연계한 도시홍수예보시스템 개발내용과 실강우사상에 대한 적용성 검토 결과를 소개하고자 한다. 본 연구의 성과는 실시간 또는 예측강우분석을 통하여 돌발홍수로 인한 내수침수피해에 대한 골들타임을 확보하고 대피지구 선정 및 주민의 대피이동 정보제공 등 도시홍수로부터 발생하는 피해에 대한 최적화된 선제적 대응체계 구축에 활용도가 높을 것으로 기대된다.
2011년 동일본 대지진으로 발생된 지진해일로 인해 막대한 경제적 손실과 인명피해가 발생하였고, 2차적 사회적 피해가 지속되고 있다. 또한 국내에서도 최근 경주와 포항지역에서 지진이 발생하여 피해가 발생함에 따라 재난의 불확실성에 대한 대비의 중요성이 강조되고 있고, 과거 안전하다고 했던 재난에 대한 위험성에 대해 국민들의 관심이 증대되었다. 피해사례가 2차례 있는 지진해일의 경우도 동일본 대지진 이후로 전 세계적으로 해일에 대한 위험성이 재평가되고 있다. 지진해일은 해저에서 발생하는 지진에 의한 것으로 발생지점 및 강도 등을 예측하기가 쉽지 않으므로, 지진발생에 대한 가상 시나리오를 이용한 연구가 진행되고 있다. 가상 시나리오를 활용하여 현재까지 많은 침수예상도가 제작되었으나, 다양한 시나리오 대해서 검토되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 과학적 보간법을 이용하여 수치모형을 수행하지 않고 기수행된 연구 DB를 활용하여 지진해일 피해를 예측하는 기술을 개발하였다. 연구 DB는 국립재난안전연구원에서 수행된 지진해일 자료를 활용하였고, 전국단위를 기반으로 지진규모 7.0~9.0 내에 지진해일을 유발하는 지진에 대해 지진해일의 피해를 예측할 수 있는 기술을 개발하였다. 기술을 검증하기 위해 5개의 진원지에 대하여 과거 발생 지진규모부터 극한의 지진규모를 가정한 수치모의 결과와 본 연구의 결과를 비교하였다. 본 연구는 격자 1km인 광역모형의 모의결과를 활용하였으므로 실제로 해안지역의 침수양상의 정확도가 높지 않지만 향후 고정밀 공간해상도에 대하여 모의를 수행한다면 지진해일로 발생하는 범람 및 침수를 보다 정밀하게 예측할 수 있을 것이라 기대된다.
이 연구의 목적은 주거침입피해에 영향을 미치는 요인을 탐색하는데 있다. 이에 주거침입 피해 실태를 구체적으로 살펴보고 인구사회학적 특성 및 일상적 생활양식과 주거침입 피해경험 간의 관계 및 영향력을 살펴본다. 또한 일상활동 생활양식이론에 기초하여 근접성과 노출, 보호능력 요인으로 주거침입 피해를 설명한다. 연구대상은 전국의 4,710가구로, 제8차 전국범죄피해조사(KCVS)자료를 이차데이터로서 활용하였고, 연구목적 달성을 위해 위계적 로지스틱 회귀분석방법을 이용하였다. 연구결과 근접성 및 보호능력 차원에서 피해를 설명할 수 있었으며 이는 범죄와의 근접성이 높을수록, 물리적 보호능력 수준이 높을수록 주거침입 피해 가능성은 감소한다고 볼 수 있었다. 하지만 이차데이터의 특성상 측정변수를 근사변인으로 설명함으로써 이론적 모형을 명확하게 반영하지 못했다는 한계를 갖는다. 향후 연구에서는 주거침입 피해유발요인 명확하게 측정하여 보다 실질적인 침입피해 예방정책이 마련되기를 기대한다.
사이버 침해공격은 단순히 사이버 공간에만 피해를 주는 것이 아니라, IoT/CPS와 연결되면서 실생활에 큰 피해를 줄 수 있는 중요한 문제로 대두되었다. 이러한 사이버 침해공격의 대부분은 악성코드를 사용하고 있으며, 점차 지능화된 형태로 발전하고 있다. 이에 대응하고자 다양한 악성코드 분석기술이 출현해왔으며, 최근의 연구들은 대부분 머신러닝을 이용하여 기존에 진행했던 Pattern, Heuristic 기반의 한계들을 보완하려 노력하고 있다. 본 논문에서는 머신러닝을 이용한 악성코드 분석기술의 동향을 기술하였다. 특히, 머신러닝을 이용한 악성코드 분석 목적을 7개로 분류하였고, 악성코드 분석에 핵심이 되는 Key Feature들에 대해 소개하였다. 본 논문을 통해, 다양한 악성코드 분석 방법에 있어 새로운 Approach로 연결되는 계기가 되기를 기대한다.
정보화의 빠른 진전과 더불어 정보화의 역기능 역시 비례하여 확산되고 있으며 그 피해는 막대한 것으로 추정되고 있다. 하지만 현재까지 개인정보 유출의 피해규모에 대한 연구와 자료가 미흡한 실정이기 때문에 이로 인한 국가적 피해규모를 계량화하는 작업에 많은 현실적 어려움이 존재하고 있다. 만약 피해액의 규모를 제대로 산출하여 보안정책 수립에 참고한다면 경제적으로나 사회적으로 미치는 사고 영향의 심각성을 정확히 파악할 수 있으며, 결과적으로 유출사고 대응에 필요한 기업 그리고 정부의 노력과 비용의 크기~에 대한 의사결정을 할 수 있기 때문에 체계적인 경제적 피해규모를 파악하는 일은 매우 필요한 과제라고 판단된다. 이에 본 연구는 일본 네트워크 보안협회 등 해외 유수 연구들의 방법론과 새로운 접근법들을 참고하여, 개인정보 유출사고의 피해실태를 파악하기 위한 정보의 수집과 이의 정량적 분석의 개념적 틀을 제시하고자 한다. 또한 비교적 데이터가 부족한 국내의 환경에서도 정책적 지표로서 의미 있는 피해액을 측정함으로써 개인정보 유출 피해를 막기 위한 다양한 정책기획의 기반자료로 활용될 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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