최근 다양한 사이버 범죄 위협이 증가하는 추세로 정보시스템을 대상으로 공격하는 사이버 공격에 대해 실시간 탐지 등 최전선에서 초동 대응을 해야 하는 보안관제의 중요성이 높아지고 있다. 보안관제센터, 사이버테러 대응센터, 침해 대응센터 등의 이름으로 기관의 관제인원들은 사이버 공격 예방을 위해 많은 노력을 하고 있다. 특히 침해사고 탐지를 위한 방법으로 네트워크 보안장비를 이용하거나 관제시스템을 활용하여 탐지를 하고 있지만 장비 위주의 단순한 패턴기반으로 관제를 하는 방법으로는 침해사고의 예방을 위한 방법으로는 부족하다. 그러므로 보안관제시스템은 지속적으로 고도화 되고 있으며 침해위협에 대한 예방활동으로 탐지방법에 대한 개발과 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 기존 침해사고 탐지 방법에 대한 문제점 개선을 위해 주요 구성 모듈의 침해사고 탐지 방법을 정의하고, 성능테스트를 통해 효율적인 보안 관제를 위한 방안을 제시하고 SIEM(Security Information Event Management)을 활용한 관제시스템 고도화를 통하여 효과적인 침해위협 탐지 방법을 연구하고자 한다.
본 논문에서는 SPA와 DPA 모두에 안전한 스칼라 레코딩 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 스칼라 레코딩을 이용한 전력분석공격의 대응방법으로써 음수 표현을 사용한 스칼라 레코딩 방법이다. 제안하는 방법은 각 digit에 대해 모두 동일한 패턴의 연산을 수행하도록 레코딩하여 SPA에 안전하다. 또한 랜덤수에 따라 랜덤한 레코딩 결과를 생성하도록 하여 DPA에 안전하다. 그리고 타원곡선 덧셈 연산이 digit의 부호에 대한 SPA에 안전하도록 사전연산 테이블과 변형한 타원곡선 덧셈 알고리즘을 적용한다. 제안하는 방법은 단독 사용으로 SPA와 DPA 모두에 안전하므로 보다 효율적인 안전성을 제공한다. 제안하는 방법을 사용하면 SPA와 DPA에 안전한 기존의 스칼라 레코딩에 비해 연산효율이 11% 이상 향상된다.
본 논문에서는 집적 영상 기술을 이용하여 한 번의 획득 과정을 통하여 물체의 3차원 공간정보를 저장한 후 저장된 정보를 이용하여 집속면(focusing plane)에 대응하는 디포커싱 영상을 구현하는 방법을 제안한다. 집속면에 대응하는 ${\delta}$-함수 배열과 기본영상의 콘볼루션 연산을 통하여 집속면에 대응하는 포커싱 및 디포커싱영상을 구현하였다. 디포커싱 정도는 집속면과 물체거리의 차이에 따라 상대적으로 달라짐을 관찰 할 수 있었다. 제안하는 방법에 대한 기초적인 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.
본 논문에서는 IPv6 기반 자동화된 공격 대응도구 알고리즘을 제안하였다. 현재는 IPv6에서 사용할 응용 프로그램 및 표준화에 초점을 두고 연구가 진행중에 있어 향후 IPv6의 보안에 대해서는 아직 연구가 미흡한 상태이다. 본 논문에서 제안한 방법은 IPv6에서 발생할 수 있는 공격과 기존 IPv4에서의 공격을 탐지하고 자동화된 대응방법을 통해 개인의 정보보호가 가능하다. 일반적으로 침입 탐지 시스템의 경우 탐지만 하기 때문에 피해는 계속 반복적이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 직시하고 조기에 연구함으로써 문제 해결방안을 제시하고자 한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 리눅스 기반에서 IPv6망을 구축하여 실험 하였다. 실험 결과, 제안한 알고리즘을 이용하여 효율적으로 공격을 검출할 수 있었다.
최근 우리나라에서 발생한 홍수 중 많은 관심을 불러일으킨 2010년 광화문 일대와 2011년 강남역 일대 홍수의 주요 원인은 하천관리를 통하여 대응해온 지금까지의 홍수와는 달리 도시의 우수배제 기능이 높은 강도의 강우에 대응하지 못한 것으로 분석되고 있다. 도시내부에서 발생한 이 같은 홍수는 도시의 기능에 심각한 영향을 줄 수 있으며, 거주민의 안전과도 밀접하게 연관된다. 본 연구에서는 도시의 기능과 거주민의 안전을 우선적으로 고려한 홍수 취약성평가 인자를 선정하고자 한다. 기존의 여러 홍수취약성 연구들에서는 취약성을 평가함에 있어 피해금액을 기준으로 적용하는 경우가 많이 있다. 장기적인 홍수대응, 완화 정책의 구상에 있어 예상되는 피해금액은 중요한 지표라고 볼 수 있다. 그러나 이 방법으로는 도시에서 발생 가능한 피해를 모두 반영하는데 한계가 있다. 도로, 지하철, 철도 등의 교통수단이 침수되는 경우, 피해회복을 위한 비용뿐만 아니라, 도시기능에 심각한 영향을 주어 도시의 생산성, 안정성에 막대한 피해를 남길 수 있다. 따라서 피해금액의 규모에 대한 접근만으로는 도시에서 발생한 홍수에 의해 피해를 받는 취약요인을 적극적으로 반영할 수 없다. 본 연구에서는 도시홍수 피해양상과 이에 대한 대응 방법 등 홍수의 물리적 위험성 뿐 아니라 홍수와 연관된 사회적인 요인들을 반영한 취약성 평가인자를 구성하기위하여 인자간의 인과관계 등을 고려하여 인자의 범위를 규정하고 델파이 설문조사와 문헌 연구를 통하여 전문가 의견을 수집, 분석하였다. 홍수취약성에 영향을 주는 요인들을 크게 3가지 그룹으로 정리하여 도시구조물, 거주민, 위험요인으로 구분하고 각 항목별로 영향인자을 선정하였다. 결정된 인자는 2011년 홍수피해가 발생한 도림천 유역에 적용하여 홍수취약성 평가를 수행하고자 한다.
본 논문에서는 깊이 변화에 강인한 스테레오 비디오의 변이 탐색 범위 추정 방법을 제안한다. 정확한 스테레오 비디오의 변이 탐색 범위는 3D 영상 분야에서 다양한 응용으로 사용되는 변이 지도를 보다 정확하게 추정하는데 도움이 된다. 기존의 변이 탐색 범위 추정 방법은 인접한 프레임 간의 변이 히스토그램의 유사도를 이용함으로써 보다 안정적인 변이 탐색 범위를 추정할 수 있었지만, 시간의 흐름에 따라 깊이가 변하는 부분에서는 상당히 취약한 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 기존 방법의 이러한 문제점을 개선한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 변이 히스토그램의 유사도뿐만 아니라 프레임 간의 시간적 유사도를 고려하며, 비디오의 장면 전환에 의한 급격한 깊이 변화 또한 고려한다. 이에 추가적으로 변이 히스토그램의 유사도를 계산하기 위해 기존의 방법과는 달리 히스토그램 확산 거리를 이용하였으며, 서로 다른 개수의 대응점을 가지고 있는 프레임간의 변이 히스토그램이 대응점의 개수에 영향을 받지 않고 균일한 중요도를 갖도록 하였다. 실험 결과로 기존 방법과 제안한 방법의 변이 탐색 범위 추정 결과를 비교하였으며, 비교한 결과는 제안한 방법이 기존 방법에 비해 스테레오 비디오의 깊이 변화에 강인함을 보여준다.
화학공장에서 사고를 예방하려는 많은 연구가 수행되었음에도 불구하고 지속적으로 사고가 발생하고 있다. 이러한 사고들은 규모가 크고, 초동 대응의 결과에 따라 인명, 재산 피해 규모가 달라진다. 따라서 사고 발생 이후 피해를 최소화하기 위한 사고대응 가이드라인이 필요하다. 본 연구에서는 기존에 존재하던 사고대응 가이드라인 작성법과 국내 법령 등에서 제시하는 가이드라인의 요구사항에 대하여 조사하고, 기존 사고대응 가이드라인 작성 방법에 BCP 기법을 적용하여, 가이드라인의 개발을 위한 구성 요소, 대응단계, 개선 절차 등을 제시하였다.
최근 기후 변화로 인한 산림재난(산불, 산사태) 발생 확률이 상승하고 있으나, 산림재난 대응을 위한 정보 제공 시스템은 통합된 접근을 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 신속한 대응을 위해 필수적인 재난정보를 일원화된 시스템으로 제공하고자 기초적인 설계안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 산림재난 플랫폼 설계를 위한 필수 구성요소를 조사하고, 사례검토를 통해 신속한 대응과 정보 제공이 가능한 플랫폼 가시화 방법 및 자료구축 방법 등을 연구하고 결과를 제시하였다. 이에 국내외 산림재난 대응 플랫폼은 공간 정보를 활용하여 대상지역의 위치별 정보를 제공하는 것으로 확인되었으며, 산림재난 대응 플랫폼을 설계하기 위한 구성요소로는 대상지역에 대한 기후정보를 포함한 산림재난 빅데이터 구축, 재난 단계별 산림재난 통합진단 요소 기술, 그리고 재난지역 맞춤형 안전 케어 서비스 설계가 필요하다는 결론을 도출하였다.
본 논문에서는 제약되지 않은 카메라에서 얻어진 회전과 크기 변화를 가진 영상들을 특징 기반의 보로노이 거리 매칭 방법을 이용하여 고속으로 합성 하는 기법에 관해 기술한다. 기존의 특징점 기반 매칭 기법들이 사람의 개입에 의해 영상을 정합하거나, 크기나 회전 변화를 고려하지 않은 형태의 영상들을 처리하는 것과 달리 회전이나 크기변화요소가 포함된 입력영상들을 사람의 개입이 없이 자동으로 정확한 중첩영역을 빠르게 검색하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 우선 영상내의 특징 점들의 위상 정보와 특징 점들 사이의 거리 정보를 가지는 보로노이 거리 정합법을 통해 대응점을 구하고, 찾아진 대응 쌍들을 이용하여 2차원 투영의 초기 변환행렬을 구한다. 다음으로 비선형 이승오차 최적화 알고리즘을 이용하여 최적의 변환 행렬을 구한 후, 마지막으로 구해진 변환 행렬을 이용하여 영상을 합성한다. 실험결과를 통해 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 보인다.
점진적 움직임 기반 구조(Incremental Structure from Motion)는 다양한 시점에서 촬영한 영상들을 하나 씩 점진적으로 추가하여 3차원 장면을 복원하는 방법이다. 3차원 구조 복원에 사용되는 영상 켤레들 중에는 불필요한 켤레들도 충분히 포함되어 있으므로 복원된 구조의 불안정성과 불필요한 영상 켤레 처리로 인한 성능 손실이 발생할 수 있다. 이 논문은 상대적으로 불필요한 영상 켤레를 입력 영상 집합에 맞게 적응적으로 제거하는 방법을 제안한다. 대응점 탐색 단계에서 기하학적 검증작업 전후로 총 두 번의 영상 켤레 제거가 실행되며, 통계적인 방법 및 기하학적으로 검증된 대응점 비율을 이용하여 문턱치를 결정한다. 실험 결과 3차원 복원 결과에 지장을 주지 않으면서 복원에 필요한 영상 켤레 개수를 효과적으로 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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