향후 도래할 유비쿼터스 환경에서 USN(Ubiquitous Sensor Network)은 홈네트워크, 텔레매틱스, RFID 서비스 등의 기본 인프라를 형성할 것이다. 무선망 기반의 USN은 다양한 정보보호 취약성을 내재하고 있어, USN 기반으로 제공되는 지능화 서비스에서 이용자들이 경험하는 위협은 현재의 정보화 역기능보다 훨씬 심각하게 대두될 것으로 우려된다. 미래에는 실생활에 관련된 위협이 증가하면서 이용자들이 보안 및 프라이버시이슈에 대해 더욱 민감해 질 것이다. 그러므로 이러한 이용자들에 보안 및 프라이버시에 대한 만족할 만한 수준의 제도적, 기술적 대안을 제시하지 못하면 USN의 활용화가 지연되고 관련 서비스의 확산 자체가 무산될 가능성도 배제할 수 없다. 따라서 USN이 사회기반 인프라로 뿌리내리기 위해서는 이용자 보호를 위한 적절한 정보보호 대응마련이 필수적인 요건이라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 USN의 적용확산으로 발생할 수 있는 정보보호 위협요소를 분석해보고, 이에 대한 핵심적인 정보보호 요구사항을 도출하고자 한다.
u-방재City는 첨단 IT 인프라를 기반으로 유비쿼터스기술과 단위서비스를 활용하여 시민이 안전하고 편안하게 생활할 수 있도록 재난으로부터의 피해를 최소화한 도시이며, u-방재City 서비스란 도시의 지능화된 기반시설과 정보통신망을 활용하여 재난상황을 상시 모니터링하고, 이를 통해 재난의 사전 예방과 상황 발생 시 신속한 대응이 가능하도록 하는 서비스로 정의된다. 이러한 u-방재City 서비스는 지역간 서비스간 상호 운용성 확보가 매우 중요하며 국가재난관리의 큰 틀 내에서 추진되어야 하는데, 이를 위해서는 지역의 재난발생 특성과 서비스 수요 및 인프라 여건 등을 종합적으로 조사 분석하여 서비스 모델을 개발하여야 한다. 본연구는 u-방재City 서비스의 체계적인 개발과 효율적인 운영을 위해 지역의 재난발생 특성과 재난관리 업무현황, 서비스 제공을 위한 인프라 여건, 서비스 수요 및 요구사항 등을 조사 분석하고, 이를 토대로 u-방재City 서비스 개발 및 운영 방향을 제시함을 목적으로 한다.
세계적으로 최대 산업은 의료 산업이며 노령화와 웰빙 수요 확대로 인해 미래 먹거리인 의료 산업의 경쟁 전략 검토가 필요하다. 급속한 ICT 융합 보급에 따른 의료 기관 간의 경쟁력을 확보하고, 의료 산업을 통해 발생하는 데이터의 빅데이터화 및 인공지능의 결합으로 지능의료의 역량 증대에 따른 디지털 헬스케어의 지능화 수준을 연구하여 미래 의료 분야의 의료 최적화 모델 구축하기 위한 대응 방안을 모색하고자 한다.
주요 정보통신기반 시설에 대한 분산화되고 지능화되는 침해 행위 및 위협이 급속도록 증가하고 있다. 따라서 여러 보안 제품을 연동하여 해커의 침입 탐지, 차단, 대응 및 역 추적을 위한 통합 보안 관리의 필요성이 대두되고 있다. 그러나 통합 보안 관리의 특성상 다양한 보안 제품에서 전송된 이벤트와 침입 경보의 양이 많아 분석이 어려워 서버에 부담이 되고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하고자 보호 도메인 정보를 초기에 에이전트에 설정하여 침입경보 중복 발생을 감소시켰다. 도메인 정보를 이용한 침입경보 감소 기법은 개발중인 통합 보안 관리 시스템과 침입경보 연관성 연구를 위해 사용된다.
오늘날 각종 스캐너와 같은 취약점 분석 도구들의 보급 확대로 인해 정보시설, 개인 호스트들의 침입 사례가 급증하고 있는 실정이다. 더욱이, 스캔 공격 형태 또한 나날이 그 기법이 지능화되고 있어 기존의 시스템으로는 탐지와 대응에 어려움이 가중되고 있다. 따라서 본 논문에서는 보안 도구에 사용되고 있는 스캐닝 도구 NSAT을 제시한다. NSAT의 구조를 통해 스캐닝 기술을 분석하고, 이에 기능을 보완하여 다양한 플랫폼에의 적용 방안을 제안한다.
지금까지의 재난대책이 대응 및 복구에 초점이 맞춰져 있었다면, 앞으로는 첨단시스템을 이용해서 재해경감 체제를 갖추기 위해서 다양한 노력이 시도되고 있고 이를 위한 연구와 프로젝트가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 긴급구조 시스템의 지능화 핵심인 분산 에이전트의 동작에 관한 방법론을 제시하고자 한다. 분산 에이전트중의 하나인 Broker를 긴급구조 시스템의 중심으로 내세워 자치적인 프로세스를 이용해 상황을 인지하고 그에 따라 최적의 신속하고 합리적인 서비스가 사용자에게 제공되도록 서비스 제공자들과 협상을 전개한다. 보다 효과적인 시스템 구현을 위하여 온톨로지를 이용한 상황인지와 협상 모델을 제시하고자 한다.
공격 방법의 다양화와 지능화에 대응하기 위해 침입탐지시스템(IDS)의 성능도 향상되고 있다. 특히, 데이터 마이닝 기반의 침입탐지시스템은 기존 침입탐지시스템의 많은 문제점을 개선시켰다. 그러나 데이터 마이닝에 기반한 침입탐지시스템의 탐지 정확도가 트레이닝 데이터(training data)에 포함된 속성(features)과 선택된 axis 및 reference 속성에 의해 결정됨에도 불구하고 현재의 데이터 마이닝 기반의 침입탐지시스템은 트레이닝 데이터에 포함된 고유의 속성만을 고려하기 때문에 탐지 정확도를 향상시키는 데는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 데이터 마이닝에 기반한 침입탐지시스템의 탐지 정확도를 향상시키기 위하여 기존 데이터 마이닝 기반의 침입탐지시스템이 고려했던 고유의 속성 외에 침입과 밀접하게 관련되고 axis및 reference속성으로도 사용될 수 있는 새로운 속성을 제안한다.
4차 산업혁명으로 자율화·지능화됨에 따라 육·해상의 교통수단에 ICT 기술을 활용한 자율운행차 자율운항선박 등 신기술 및 서비스 개발이 점차 확대되고 있다. 본 연구에서는 해상분야의 자율운항선박 자율주행에 필요한 기술 도출을 위한 방법으로 육상분야의 자율주행차량의 핵심기술인 센서기술과 AI기술에 대해 알아보고 비교 분석하고자 한다. 자율주행차 주행을 위한 기술개발은 센서와 정밀도로정보(지도) 2트랙으로 개발이 진행되고 있으나, 최근 센서 오류 등으로 인한 사고발생이 잦아 정밀도로정보(지도) 중요성이 증가하고 있어 정밀도로 정보 구축을 서두르고 있다. 반면 자율운항선박의 경우 충돌회피 기술, 최적항로 개발, 정보보안 등 기술개발이 이루어지고 있으나 AI용 수로정보에 한 대비는 진행되고 있지 않고 있다. 따라서, 자율운항선박의 안전한 자율주행을 위한 방법으로 AI 알고리즘 연산과정에서 기계적으로 이용 가능하고 목적에 적합한 수로정보 구축이 필요하며 우리나라 선박의 안전운항을 위해 국가차원에서 수로정보 수집 및 생산을 담당해야 하므로 국가에서 주도하에 연구개발이 진행되어야 할 것이다.
지속되는 기후변화에 의한 풍수해의 발생 빈도와 강도가 증가함에 따라 풍수해 등 극한 기상현상이 지역 및 상황에 따라 재난으로 이어지는 위험성이 높아지고 있어 기상정보 사용자 및 환경에 따라 서로 다른 기상정보의 중요성과 필요성이 급증하고 있다. 이와 같은 수요를 맞추고자 기상 재난에 의한 피해 위험 지역 거주 주민과 재난 현장에서 재난에 대응하는 방재 관계기관 등 특정 사용자의 요구와 필요에 특화된 맞춤형 기상긴급정보를 다양한 매체의 특성에 맞게 즉각적으로 생성하여 전달하기 위한 기상긴급정보전달시스템이 개발되고 있으며 인공지능을 활용한 긴급성의 식별과 정보 생성 방안이 연구되고 있다.
스마트팩토리는 기존 제조산업과 ICT(Information & Communication Technology)가 융합된 지능형 공장이다. 이는 직접적인 제조공정 과정이 수행되는 OT(Operational Technology) 영역(0~3계층)과 전사업무 관리를 수행하는 IT(Information Technology) 영역(4~5계층)으로 구분되며, 각 영역과 계층이 연결되어 제조·물류·유통 과정의 자동화 및 지능화를 제공한다. 그러나 각 영역과 계층이 연결됨에 따라 보안위협 벡터가 증가하고 있으며, 다영역·다계층 환경인 스마트팩토리에 적합한 대응체계 연구를 위해 영역별 보안위협 관련 데이터를 통합하여 처리 및 관리하는 아키텍처 연구가 필요한 실정이다. 이에 따라 본 논문에서는 스마트팩토리 환경 내 IT 및 OT 영역 장치를 식별하고 보안위협 관련 데이터 통합 처리 및 관리를 위한 아키텍처를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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