컴퓨팅 기술의 발전과 데이터를 저장할 수 있는 클라우드 환경, 그리고 스마트폰의 보급으로 인하여 많은 데이터가 생산되는 환경에서 인공지능 기술이 발전되고 있다. 이러한 인공지능 기술 중에서 딥뉴럴네트워크는 이미지 인식, 이미지 분류 등에서 탁월한 성능을 제공하고 있다. 기존에는 이러한 딥뉴럴네트워크를 이용하여 산불 및 화재 예방을 위한 이미지 탐지에 대해 많은 연구가 있었지만 흡연 탐지에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 한편 군 부대에서는 각종 시설에 대한 감시체계를 CCTV를 통해 구축하고 있는데 화재, 폭발사고 예방을 위해 탄약고 주변에서의 흡연이나 금연구역에서의 흡연을 CCTV로 탐지하는 것이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지하는 방법에 대한 성능 분석을 하였으며 활성화함수, 학습률 등 실험적으로 최적화된 수치를 반영하여 흡연사진과 비흡연사진을 두 가지 경우로 탐지하는 것을 하였다. 실험 데이터로는 인터넷 상에 공개되어 있는 흡연 및 비흡연 사진을 크롤링하여 데이터를 구축하였으며, 실험은 머신러닝 라이브러리를 이용하였다. 실험결과로 학습률 0.004로 최적화 알고리즘 Adam을 사용하였을 때, 93%의 accuracy와 92%의 F1-score를 갖는 것을 볼 수 있었다. 또한 이로써 이미지의 연속인 CCTV 영상도 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지할 수 있음을 알 수 있었다.
무선센서네트워크는 해양환경, 군사시설 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 활용은 센서 데이터를 기반으로 이루어지기 때문에 센서 데이터는 굉장히 중요하다. 무선센서네트워크에서의 통신은 주위 환경에 매우 민감하게 영향을 받기 때문에 통신장애가 발생할 확률이 높다. 특히 수중통신의 경우 좁은 대역폭과 느린 전송 속도, 주변 환경의 잡음 등으로 인해 전파통신에 비해 통신장애는 더 빈번하게 발생한다. 통신장애가 발생하면 센서 데이터 전달과정에서 데이터가 손실될 수 있고, 이는 화재감지 시스템과 같이 실시간성이 중요한 분야에서는 큰 피해를 입을 수 있다. 이를 위해 센서 데이터의 저장 및 압축을 위한 연구를 진행하였지만 이를 위한 프레임워크가 존재하지 않아 그 실현에 어려움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 센서 데이터의 손실 감소를 위한 프레임워크를 제안하고 성능을 분석하였다. 분석 결과, 프레임워크를 적용하지 않은 경우에는 통신장애 발생 후 t 시간이 경과함에 따라 T/t(T는 통신장애 발생 시 데이터 저장에서 메모리가 full 상태가 되는 시간)의 복구율 감소를 보인다. 게다가, T 시간 이후의 센서 데이터는 모두 복구가 불가능한 오류에 해당한다. 그러나, 제안한 프레임워크를 적용한 경우는 100%의 데이터 복구율과 2~6%의 복구 후 데이터 오차율을 보인다.
산업제어시스템(ICS, Industrial Control System)은 산업 분야 제어 공정에 대한 감시와 제어를 수행하는 시스템을 말하며 수도, 전력, 가스 등 기반시설에서 응용되고 있다. 최근 ICS에 대해 Brutal Kangaroo, Emotional Simian, stuxnet 3.0 등 사이버공격이 지속적으로 증가하고 있고 이와 같은 보안위험은 인명피해나 막대한 금전적 손실을 초래한다. ICS에 대한 공격 방법 중 제어계층에 대한 공격은 제어명령을 조작해 현장장치계층의 장치를 오작동하게 하는 것이다. 따라서, 본 논문에서는 이에 대한 대응으로 산업제어시스템에서 제어계층과 현장장치 계층사이에 SDN을 적용해서 제어명령의 정상 여부를 판별하는 메커니즘을 제안하고 가상의 제어시스템을 구성해 시뮬레이션 결과를 소개한다.
의료 센터에서 데이터 분석과 스마트폰 어플리케이션 권한을 부여함으로써 사물 인터넷 (IoT)은 환자 중심의 의료 관찰과 관리에서 대혁변을 일으킬 것이다. 네트워크 연결은 개인 의료 서비스에서 IoT 의학 장치로 부터 건강을 관찰하는 스마트폰으로부터 진료받는 사람들의 건강 정보를 모으기 위한 기본 요구사항이다. 스마트폰에 설치된 IoT 환경은 매우 효과적이고 이것은 사회 기반 시설을 필요로 하지 않는다. 본 논문은 ECG 캡처링에 영향을 주지 않기 위해 스마트폰이 개인 IoT 아키텍처를 효율적으로 사용하는 것을 보여준다. 적응 IoT 의료 장치 관문은 클라우드 구성에 관한 대용량을 가진 개인 의료 서비스에 사용된다. 이 접근법에서, 스마트폰 카메라는 개인 ECG 파형을 추출하기 위해 사용된 이미지 기술을 기반으로 하고, 그것을 IoT 아키텍처를 사용한 대용량 저장 연결에 근거한 클라우드로 보낸다. 정교해진 알고리즘은 스마트폰이나 테블릿 카메라로 부터 찍힌 얼굴이미지로 부터 효율적인 ECG 등록을 직접 가능할 수 있는 여지를 준다. 이 심도있는 기술은 아마 적절한 기능 강화들이 소개된 후에 개인 의료 서비스를 관찰하는데 있어서 특별한 가치를 가질 것이다.
집중 원격감시 제어 또는 감시제어 데이터 수집 시스템인 SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition) 는 기존의 국지적인 산업용 네트워크 기반의 제어시스템이 정보통신 기술의 발전으로 광역화되면서 전력, 가스, 상하수도, 교통시스템 등 주요 기반시설에 적용되어 분산제어와 공정제어 시스템으로 사용되고 있다. SCADA 시스템의 중요성과 사고시 미치는 파급효과를 고려하여 구성 장치 및 통신 설비들에 대한 사이버 보안(cyber security) 인식이 점차 높아지고 있으며, SCADA 시스템의 취약성 분석과 보안성 확보에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 현장에서 운용중인 상용 SCADA 시스템의 계층구조와 통신 사양 및 규약을 고려하여 보안성 평가를 위한 테스트베드를 제안하고자 한다. 특히 계측 제어 명령을 수행하는 RTU, IED와 같은 단말 장치의 직렬통신 구간에서 보안성 평가를 수행하기 위한 물리적 접속과 평가 절차를 제시하였다.
급속한 인터넷 기술의 발전으로 기업이나 기관에서의 업무 처리는 인터넷 기반 기술에 의존하고 있다. 또한 주요 정보통신 시설의 네트워크 의존도와 결합도가 증가함에 따라 시스템내의 취약성을 대상으로 하는 침해 행위와 같은 사이버 보안 사고의 수가 크게 증가하고 있다. 이에 따라 개인정보는 물론 컴퓨터 자원들의 침해와 관련된 피해 파급 (damage propagation)에 관한 연구가 요구된다. 그러나 기존의 제안된 모델들은 위험 관리 측면의 방법론적인 접근이거나, 바이러스 (virus) 나 웹 (worm) 같은 특정 위협 (threats) 에 대해서만 적용할 수 있는 연구가 진행되어 왔다. 따라서 본 논문에서는 과거의 위협 발생 데이타를 근거로 하여 전체 시스템이 가지고 있는 다양한 위협들에 대해 적용 가능한 마코프 프로세스 (markov process) 에 기반한 피해 파급 모델을 제시한다. 이를 통하여 각 위협별 발생 확률 및 발생 빈도를 예측할 수 있다.
본 논문에서는 기기 간 직접(device-to-device) 통신 시스템에서 근접한 디바이스의 모바일 어플리케이션 및 서비스를 발견하기 위한 디스커버리 프로토콜을 제안한다. 기기 간 직접통신 기술을 기반으로 모바일 소셜네트워크, 모바일 마케팅 등의 근접 기반 어플리케이션을 실현할 수 있다. 이를 위해 우선적으로 주변에 있는 수많은 디바이스에서 원하는 어플리케이션을 찾아내는 디스커버리 프로토콜의 설계가 필수적이다. 기반 시설이 없는 에드혹 망에서 디스커버리 프로토콜을 구현하기 위해서는 디바이스 내부의 어플리케이션 정보를 축약해서 디스커버리 코드를 생성하고 이를 주기적으로 방송하는 방법을 쓸 수 있다. 본 논문에서는 해시함수 및 블룸필터(Bloom filter)를 이용하여 디스커버리 프로토콜을 설계하고 이의 성능을 수학적으로 분석한다.
최근에 이르러 평균수명의 증가로 인한 독거 노인층이 점점 증가하고 있으며, 독거노인은 외부의 침입이나 갑작스런 건강상의 문제로 위험에 처해질 가능성이 매우 높다. 따라서 독거노인의 의료 복지에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 본 연구에서는 인터넷 기반시설이 취약한 환경에서도 독거노인의 의료 복지에 용이하게 적용할 수 있는 활동량 및 생체신호 모니터링 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 저 전력으로 동작하는 ZigBee 무선센서 네트워크와 PSTN(Public Switched Telephone Network) 전화망의 결합 시스템으로 구성되었으며, 일상생활 속에서 무구속적인 U-헬스케어 개념으로 활동량과 혈압 등의 생존 정보를 병원 및 보호자에게 전송할 수 있다. 또한 본 연구 결과는 미래의 독거노인 원격진료 시스템으로 확장하여 적용 될 수 있다.
도시의 확장 및 인구 증가로 사회기반시설물 들의 대형화, 복잡화, 노령화가 진행되고 있다. 사회기반시설을 효율적으로 관리하고 유지비용을 절약하기 위해, 정보통신기술과 건설기술을 융합한 스마트 도시관리 기술의 필요성이 증대되고 있다. 이에 본 연구에서는 센서기술, BIM의 3차원 모델을 기반으로 한 교량 관리 시스템을 제안하여, 현행 교량 시설물 관리 시스템이 가지는 운영체계의 미흡과 정보관리의 객관성, 일관성 및 확장성의 문제를 해결하고자 하였다. 또한, 제안한 시스템의 요소기술인 센서 네트워크 기술, BIM 기술과 표준정보체계 현황을 조사하여 스마트 교량 관리시스템을 개발하기 위한 요구사항을 도출하였으며, 활용 시나리오를 제시하여 향후 개발 방향에 대해 논의하였다. 본 연구는 향후 교량 중심의 스마트 시설물 유지관리 시스템의 개발 프레임워크 구축을 위한 기초자료로써 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
코로나19로 인하여 기존의 제조 시설에 많은 패러다임의 변화와 비대면 서비스의 확대가 전 세계적으로 가속화되고 있다. 대표적인 기술이 디지털 트윈기술이다. 이러한 디지털 트윈기술은 과거에 개념적으로만 존재하던 것이 최근 5G 기반의 네트워크가 구성되며 실현 가능해졌다. 이에 본 논문은 이러한 패러다임의 변화에 맞추어 USB 공정 일부를 실제 사물 객체와 가상현실 기반의 USB 공정과정을 표준 연동구조인 OPC UA 통신을 기반으로 디지털 트윈이 가능하도록 설계하고 구현하였으며, 이때, 가상세계에 실제 사물의 물리적 특성을 같이 반영하여 이를 실제 사물과 실시간으로 동기화한 시뮬레이션이 가능하도록 하였다. 향후 이는 다양한 산업 분야에 적용 가능하며, 의사결정을 위한 비용 절감 및 위험한 사고로부터 예방이 가능할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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