방사선과의 상호작용에 의하여 섬광이 발생하는 무기형광체(inorganic fluor)인 cerium activated yttrium silicate(CAYS)를 폴리설폰 고분자막에 함침시킴으로써, 형광 용액의 도움 없이 방사능 오염도를 측정할 수 있는 새로운 측정막을 제조하였다. 막의 제조는 두 가지 공정으로 나누어진다. 우선 고분자와 용매의 균일한 1차 제막용액을 유리판 위에 제막 후 용매증발을 통해 폴리설폰 고분자막이 생성되도록 하였다. 고형화된 폴리설폰 필름 표면에 CAYS가 분산된 고분자 제막용액을 2차로 도포시킨 후, 비용매 욕조에 침지시키는 상전환 공정을 이용하거나 용매의 증발을 통한 유리화에 의해 2차 용액의 고형화를 유도함으로써 함침막을 제조하였다. 이렇게 제조된 막의 형상은 치밀한 구조를 지니는 고분자 지지체와 이에 완전히 고착된 CAYS함침막의 이중구조를 지니게되며, 지지체 부분은 막의 안정성을 2차 제막에서 생성된 부분은 기능성의 향상을 이룰 수 있는 구조적 특성을 지닌다. 제조된 함침막에 방사성핵종을 직접 도포하여 방사성핵종의 탐지 특성을 측정하였을 때 효율적인 탐지 특성을 지니는 것으로 확인되었다.
본 논문은 일상 생활스포츠의 일환으로 누구라도 쉽고 편하게 단거리 육상기록 측정을 할 수 있는 4레인 무선 구간기록 측정 시스템에 적용된 기술을 소개한다. 무선 육상경기 기록측정 시스템은 출발점의 스타트 버튼과 음성안내 스피커, 주자의 도착을 탐지하는 발판 스위치, 시작점과 도착점간의 지그비 통신, 구간기록을 계산하고 그 결과를 디스플레이하는 컨트롤보드 및 전광판 등으로 구성된다. 구간기록은 시작점의 스피커를 통한 레디-셋-고(총성) 음성 안내방송 시점과 결승점 발판 스위치의 주자 도착 탐지 시간의 차로 계산되며, 출발선의 지그비 통신노드는 시작스위치 탐지 시각을 자신의 내부시간을 기준으로 무선을 통하여 도착점의 통신노드로 전송하기 때문에 출발과 도착 통신노드간의 시간동기화가 구간기록 측정의 정밀도를 좌우한다. 이 논문에서 소개한 무선 구간 기록 측정 시스템은 10ms의 시간정밀도를 목표로 하고 있으며, 기존 전문 상용화시스템의 1ms의 시간정밀도와 다르게 일상 생활스포츠용으로 개발하여 비용이 상당히 저렴하며 기존의 수동 측정 방식을 사용한 경우보다 더 간편하게 기록 정보를 획득할 수 있다는 장점이 있다.
국내 외에서 산업제어시스템을 대상으로 한 사이버 위협이 증가하고 있다. 이에 따라 관련 연구와 협력이 활발히 진행되고 있다. 하지만 물리적인 망 분리와 경계선에 대한 보안을 강화에 치중하고 있어 내부에서 발생하는 위협에 대해서는 여전히 취약한 편이다. 왜냐하면, 가장 손쉽고 강력한 대응방법이 경계선 보안을 강화하는 것이며 내부의 보안을 강화하기 위한 솔루션들은 시스템의 가용성 문제로 인하여 적용이 쉽지 않기 때문이다. 특히, 산업제어시스템 전반에 걸쳐 레거시 시스템이 상당수 잔존하고 있어 취약점이 많이 존재하고 있다. 이러한 취약한 시스템들이 보안 프레임워크에 따라 새롭게 구축되지 않는 한 이에 대한 대응방안이 필요함에 따라 가용성을 고려한 보안 솔루션을 검증하고 활용방안을 제시하였다. Sysmon과 ELK를 이용하는 방법으로 보안 솔루션이 미구축된 산업제어시스템에서 탐지하기 어려운 사이버 위협을 탐지할 수 있다.
본 논문에서는 경량화된 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하여 CAN(Controller Area Network) 버스 상의 공격을 탐지하는 효율적인 알고리즘을 제안하고, 이를 기반으로 하는 IDS(Intrusion Detection System)를 FPGA로 설계, 구현 및 검증하였다. 제안한 IDS는 기존의 CNN 기반 IDS에 비해 CAN 버스 상의 공격을 프레임 단위로 탐지할 수 있어서 정확하고 신속한 대응이 가능하다. 또한 제안한 IDS는 기존의 CNN 기반 IDS에 비해 컨볼루션 레이어를 하나만 사용하기 때문에 하드웨어를 크게 줄일 수 있다. 시뮬레이션 및 구현 결과는 제안된 IDS가 CAN 버스 상의 다양한 공격을 효과적으로 탐지한다는 것을 보여준다.
최근 인터넷 상에서 빈번하게 발생하는 내부 정보와 개인 정보 유출과 같은 보안 사고들은 보안을 고려하지 않고 개발된 웹 애플리케이션의 취약점을 이용하는 방법으로 빈번하게 발생한다. 웹 애플리케이션의 공격들에 대한 탐지는 기존의 방화벽과 침입 탐지 시스템들의 공격 탐지 방법으로는 탐지가 불가능하며 서명기반의 침입 탐지 방법으로는 새로운 위협과 공격에 대한 탐지에 한계가 있다. 따라서 웹 애플리케이션 공격 탐지 방법에 대한 많은 연구들이 웹 트래픽 분석을 이동하는 비정상행위 기반 탐지 방법을 이용하고 있다. 비정상행위 탐지 방법을 사용하는 최근의 웹 방화벽에 관한 연구들은 웹 트래픽의 정확한 분석 방법, 패킷의 애플리케이션 페이로드 검사로 인한 성능 문제 개선, 그리고 다양한 네트워크 보안장비들의 도입으로 발생하는 통합관리 방법과 비용 문제 해결에 중점을 두고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 통합 위협 관리 시스템이 등장 하였으나 부족한 웹 보안 기능과 높은 도입 비용으로 최근의 애플리케이션 공격들에 대해 정확한 대응을 하지 못하고 있는 현실이다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 웹 클라이언트의 요청에 포함된 파라미터 값의 길이에 대한 실시간 분석을 이용하여 공격 가능성을 탐지하는 비정상행위 탐지방법을 제안하고, 애플리케이션 데이터 검사로 발생하는 성능 저하 문제를 해결할 수 있는 다중 계층 웹 필터를 적용한 웹 애플리케이션 방화벽 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 저가의 시스템이나 레거시 시스템에 적용 가능하도록 설계하여 추가적인 보안장비 도입으로 야기되는 비용 문제를 해결할 수 있도록 하였다.
지하공간 통합지도는 지하시설물, 지하구조물, 지반정보로 구성되어 있으며, 주기적으로 갱신이 발생하고 있다. 본 논문에서는 통합지도 갱신 속도를 단축하기 위해 변화된 지반정보만을 탐지 및 추출하는 시스템을 설계하고 이를 구현하였다. 변화 객체를 찾아내기 위해 신규 입력된 지도와 통합지도에 저장된 참조 지도에 포함된 모든 객체들을 비교하였다. 객체를 비교하여 결과를 생성하는 전체 과정을 기능별로 분류하였으므로, 구현된 시스템은 객체 비교기, 변화 객체 탐지기, 과거 데이터 관리기, 변화 객체 추출기, 변화 유형 분류기, 변화 객체 저장기 등의 모듈로 구성되었다. 구현된 시스템의 성능을 평가하는 지표로 변화 객체 탐지율 및 추출률을 사용한다. 개발된 컴포넌트를 평택시 시추공, 관정, 지층, 암상 등에 적용한 결과 각 레이어의 신규, 삭제, 변경(속성) 객체들을 각각 100% 탐지하였다. 또한, 지도를 비교할 때마다 참조 지도를 다운로드 받음으로써 참조 지도의 최신성이 보장되는 장점을 제공하였다. 추후, 현업에 적용하기 위해 다양한 데이터를 사용하여 개발된 결과의 안정성과 효율성을 확인하는 연구가 필요하다.
본 연구는 미사일 헤드와 같은 돔형의 실린더형 ogive (Cylindrical Ogive)를 타원형 ogive(Elliptical Ogive)로 대치하여 지상의 레이다로부터 미사일의 탐지확률을 줄이는 연구이다. 미사일의 RCS(Radar Cross Section)를 계산하기 위해 GTD(Geometrical Theory of Diffraction)/UTD(Uniform GTD)를 사용하였다. 향후, 형상변경에 따른 미사일 헤드의 공기역학(aerodynamics)적인 타당성 검토가 이루어져야 한다.
본 논문은 AHP의사결정 기법의 계층적 분석과 자산 및 부실채권에 대한 예측 평가르 수행하는 프레임워크를 설계하고 위험탐지 분석 시나리오 등을 통해 상황변화에 따른 모니터링에서 수집된 자료를 수집, 분석할 수 있는 포렌식 준비도 모형을 제안한다. 제안하는 시스템은 기업에서 운영하고 있는 기존의 레거시 시스템과 연계하여 자산 및 부실예측평가 항목을 다양한 속성에 따라 그룹화하고 분석을 수행함으로써 기업의 자산과 리스크를 보다 효율적이고 안정적으로 관리할 수 있으며, 부실 자산에 대한 관리와 회수를 통해 기업 경쟁력 및 수익률을 향상시킬 수 있다. 또한 포렌식 준비도와 분석 모니터링을 활용하여 민사 및 형사 소송 등의 기업 간 분쟁에 대하여 수집된 증거자료를 제공할 수 있으며, 민원발생과 기타 사고를 예방하고 처리비용을 줄일 수 있다.
본 논문은 도로에서의 객체탐지를 위한 딥러닝(deep learning) 데이터셋을 자동으로 생성, 분류하는 시스템을 제안한다. 시스템의 작동 과정은 크게 두 가지이다. 먼저 딥러닝을 활용하여 촬영된 영상에 존재하는 객체를 검출한다. 이때, 실시간으로 하는 방법과 레코딩된 영상을 다루는 방법 두 가지가 있다. 다음으로 검출된 객체 중 예측 값(scroe)가 임계치 이상인 객체의 위치와 종류를 파일로 저장한다. 이 시스템은 차량 전방 카메라 위치에 장착된 웹캠을 이용해 영상을 취득하고 임베디드 보드인 TX2 board를 이용해 데이터 셋을 생성한다. 매트랩의 image labeler app과 비교를 통해 보다 적은 시간비용으로 데이터셋을 생성해 냄을 확인하였다.
최근 COVID-19 팬데믹 시대 도래로 ICT 기술 기반의 지능화된 사회실현에 대한 관심이 높아지고 있지만, 사이버 위협의 다변화로 그 범위와 피해 또한 확대되고 있다. 특히, 개인의 민감 데이터뿐만 아니라, 산업체와 공공기관의 사이버 위험성 및 노출은 심각한 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 정보보호 분야에서의 위협행위 등을 탐지, 분석, 대응할 수 있는 교육 프로그램 개발과 전문 인력양성을 위한 사이버 레인지의 국내·외 기술 동향을 살펴보고자 한다. 마지막으로, 더욱 지능화되고 발전하는 사이버 위협으로부터 이를 방지하고 대응하기 위한 사이버 레인지의 발전 방향을 논하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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