본 논문에서는 최근의 해킹사고에서 침입자는 피해시스템에서 자신의 IP주소 노출을 피하기 위하여 피해 시스템을 직접 공격하지 않고 Stepping stone(경유지)을 이용하여 우회 공격을 수행한다. 본 논문에서는 로그기반에서는 네트워크 감사 정책을 이용하고, TCP 기반에서는 CIS, AIAA 기법과 네트워크 기반에서는 Thumbprints Algorithm, Timing based Algorithm, TCP Sequence number를 이용한 알고리즘, Sleep Watermark Tracking 기법을 이용하여 역추적 시스템을 제시하였으며, 현 인터넷 망의 구성의 물리적 또는 논리적 복잡성이 크다는 단점을 보완하기 위해, 날로 발전하고 빠른 기술 개발 속도를 갖는 침입 기술에 대응하기위해 하나의 시스템에 하나의 모듈이 아닌 기존의 알고리즘을 이용해 효과적인 역추적 시스템을 제시 하려 한다.
하천의 이용과 관리적 측면에서 가장 빈번하게 발생하는 하도의 직선화, 홍수량의 변화, 하상굴착, 하폭의 확대 축소 및 횡단구조물 등은 중규모 스케일의 하천지형을 인위적으로 교란시키는 대표적인 사례이다. 따라서, 이러한 인위적 교란은 하천생태계의 기반인 하천의 물리적 구조를 크게 변화시키므로 하도지형의 응답방향을 규명할 필요가 있다. 하천 유역의 지형은 여러 가지 스케일의 지형단위가 조직화되어 있는 것이므로 대(大) 중(中) 소(小)의 3가지 스케일 지형단위로서 계(系, system)를 계층화하고, 작은 계층의 계(系)에서는 큰 계층의 계(系)를 고정적인 경계조건으로 하여, 그 내부의 여러 가지 특징이나 변화를 규정하는 주요 인자를 이용하여 분석해야 한다. 또한 대(大) 스케일은 유역스케일의 지형스케일이며, 하도의 수계망이나 하도종단형 형상 등이다. 중(中) 스케일은 segment에서 reach 스케일의 지형이며 사행형상, 하천 폭 등이다. 소(小)스케일은 수심의 10배 정도이하의 지형스케일이며, 소규모 하상파 등의 미지형(微地形)이다. 따라서, 본 연구에서는 남강과 황강을 대상하천으로 유량 조절과 유사공급이 차단되는 댐하류 및 골재채취와 같은 인위적 교란요인에 의한 중규모(segment scale) 하도지형의 변화와 응답방향을 조사, 분석하였다. 연구결과 유량 및 유사공급량의 변동의 크기에 따라 전체적인 하상저하와 더불어 사주와 소가 소멸되면서 여울과 소가 사라지는 현상이 동조하는 것으로 분석되었으며, 하상의 평탄화에 의하여 저수로의 폭이 넓어져 복열사주가 발달하면서 수심 및 유속의 다양성이 감소되는 것으로 분석되었다.
케이블 방송망에서 멀티-Gbps(Giga bit per second) 초고속 인터넷 서비스 제공을 위해 최근 북미에서 DOCSIS 3.1(Data over Cable Service Interface Specifications Version 3.1) 표준을 발표하였다. DOCSIS 3.1 은 최대 10Gbps 하향 데이터 전송과 최대 2Gbps 의 상향 데이터 전송을 목표로 한다. DOCSIS 3.1 이 이전 DOCSIS 표준들과 다른 점은 전송 효율을 높이기 위해 물리계층 전송 방식에 큰 변화를 주었다는 점이다. 기존 6MHz 대역폭의 단일 반송파 전송 방식에서 최대 192MHz 광역 채널의 다중 반송파 전송 방식으로 변경하였다. 또한 채널 오류정정 방식으로 BCH(Bose, Chaudhuri, and Hocquenghem)와 LDPC(Low Density Parity Check) 연접부호를 적용하여, 이로 인한 SNR 성능 이득 통해 4096-QAM 의 고차 변조를 지원한다. 본 논문에서는 최대 192MHz 의 광역 채널로 전송되는 약 2Gbps 의 전송 데이터에 대한 채널 오류 정정을 위해 고속의 LDPC 복호기 구현 방법을 제시한다.
인터넷의 발달로 인하여 네트워크의 편익성을 느낀 세대가 무선네트워크의 실현을 재촉하고 있다. 그러나 무선네트워크에서의 보안은 모든 예상가능한 공격으로부터 시작되어야 하는데 특히 L1계층에서 L7계층까지 고려되어야 하겠다. 유선에 비하여 다양한 센서단말기와 보이지 않는 전파망을 이용한 침입등이 보안에 취약하다고 하겠다. 더욱이 무선네트워크는 센서네트워크라고 할만큼 밀접한 관계이므로 센서네트워크에도 적용이 되는 보안제안이 있어야 하겠다. 물리적계층, 네트워크계층, 응용계층에서의 보안제안을 알아보고 향후 무선네트워크의 보안 개발점을 논하고자 한다.
화학공장의 누출사고는 초기에 적절히 대응하지 못할 경우 화재 폭발과 같은 2차 3차의 복합재난사고로 확산될 위험성이 매우 높다. 이러한 이유로 누출사고 발생 초기에 누출이 발생한 지점을 신속히 파악하여 현장안전요원에게 알림으로써, 보다 체계적이고 효율적인 초기대응을 가능하게 하여, 사고피해를 완화시킬 수 있는 통합적인 누출사고 대응시스템 구축은 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는, 통합적인 누출사고 대응시스템 구축을 위한 선행연구로, 딥러닝 기반의 누출원추적 모델 개발을 제안한다. 여수에 위치한 실제 화학공장을 대상으로 누출사고 시나리오에 대한 Computational Fluid Dynamics (CFD) 시뮬레이션을 진행한 뒤, 화학공장 경계면에 배치된 각 센서별 위치에서의 농도, 풍향 그리고 풍속데이터를 추출하고, 센서 좌표를 추가하여 인공신경망을 학습시켰다. 학습된 모델은 40개의 누출후보군에 대해 학습에 사용되지 않은 상황들에서도 75.43%의 정확도로 누출이 일어난 지점을 실시간 예측해냄을 확인하였다. 또한 누출지점 예측이 일치하지 않은 경우도, 예측된 지점이 실제 누출이 일어난 지점과 물리적으로 매우 인접함을 확인함으로써 제안된 모델을 실제 현장에 적용할시 기대되는 효과는 더 클 것으로 판단하였다.
센서 네트워크는 인간이 접근하기 어려운 험난한 지역이나 광범위한 지역의 감시 및 경계 등의 임무를 수행하기 위한 목적으로 그 활용도는 상당히 크다. 본 논문에서는 감시정찰 센서네트워크에서 발생되는 가상의 데이터를 기반으로 네트워크 내의 중요 노드를 파악하고자 한다. 센서 노드로부터 전송되는 데이터는 센서의 측정 범위 내에서 임의로 정하였고, 이를 대상으로 주성분 분석 기법으로 중요한 노드들을 선정하였다. 중요 노드가 파악되면 해당 센서노드들에 대해 물리적으로 관리가 용이하게 되고, 문제 발생 시 보안 대책을 수립할 수 있다. 이것은 센서 네트 워크망에 대한 효용 및 수명과도 직결되며 비용 측면에서도 효과적이다.
물리적으로 연속된 도로에 하나의 위치를 특징 짖고, 특정화한 위치의 개별성을 보장받아 규칙적으로 주소를 부여하면 특정위치는 물론 주변위치도 추측 가능해진다. 그동안 도시화와 산업화로 인하여 도로의 입체화, 다각화, 고기능화가 진행하는 가운데, 도로관리제도는 광역에 걸친 다수의 기관들이 전문 분야와 공종별로 분할하고 있는 복잡한 모습을 하고 있다. 이는 시간이 지날수록 자유로운 의사소통과 기술공유, 집약된 의사결정 등을 어렵게 하고 다양한 문제를 드러내고 있어 더 이상 기존의 제도와 방식은 적합하지 않게 되었다. 따라서 본 연구는 도로관리상 최대 맹점이라 할 수 있는 도로상의 개별위치에 대한 정의 없이 경험에 의존하는 관리방식에서 탈피하여, 도로가 위치하고 있는 지번주소, 도로명 주소, 국가도로망체계 등의 도로주소정보를 코드화하여 이를 도로상에 규칙적으로 부여하는 방안을 제시하였다. 또한, 본 논문의 목적은 정보시대의 도로관리에 적합하도록 도로를 식별하고자 정의한 도로주소코드를 통해서 디지털 모델링에 적합한 표준화방안을 제시하는데 있다.
PCI Express는 고속 차동신호를 사용한 점대점(point-to-point) 프로토콜로 시스템 설계 시 Eye Diagram을 통한 신호의 손실(Loss)과 지터(Jitter) 분석이 필요하다. 특히 PCI Express Gen3 물리 신호는 8Gbps의 고속 직렬신호로 고속신호분석에 의한 시스템 설계가 반드시 요구된다. 본 논문은 PCI Express Gen3 서버 연결망 스위치카드 시스템 제작을 통하여 고속 직렬신호의 토폴로지 추출, 채널분석, 채널의 S-파라미터 추출 및 송수신 버퍼를 포함한 시스템의 신호분석 시뮬레이션을 다룬다. 채널의 손실을 보안하기 위해 수신단 Eye diagram 분석을 통하여 송신 버퍼의 이퀄라이저 파라미터를 조정하여 송신단 최적의 De-emphasis와 Preshoot 파라미터 값을 시뮬레이션을 통하여 찾고 있다.
최근 기후변화와 기상이변으로 예측하지 못한 수문현상의 변화가 나타나고 있으며, 자연재해에 대한 중요성과 인식이 바뀌고 있다. 이러한 자연재해는 과거의 장마와 같은 강우패턴이 아닌 게릴라성의 국지성 호우로 인해서 막대한 피해로 이어지고 있으며 예측 또한 어려운 실정이다. 단기유출 예측을 위해 사용되는 다양한 모형들 가운데 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)은 단기유출해석에 사용되며 국내에서 개발된 물리적 기반 모형이다. 본 연구에서는 남한강 하류인 청미천 유역을 대상으로 강우-유출 분석을 진행하였으며, 환경부의 11개 기상관측소의 자료를 이용한 티센망도 기반의 면적강우량으로 산정하였고 이를 GRM에 적용하였다. 공간자료는 국토지리정보원의 90M DEM(Digital Elevation Model), 농촌진흥청의 정밀토양도와 토심, 환경부 환경공간서비스의 대분류 토지이용도를 이용하였다. 또한, 검정을 위한 유량자료는 청미천유역내에 있는 청미천(원부교), 청미천(장호원교)의 유량관측소의 자료를 이용하였다. 분석결과는 게릴라성 호우사상에 대하여 GRM의 단기유출 예측은 NSE가 원부교에서 모두 0.8이 넘는 결과를 보였. 추후, GRM의 강우패턴별, 유역별대표매개수가 산정된다면 홍수방어를 위한 강우-유출 모형으로 매우 유용하게 활용될 것으로 판단된다.
본 연구는 풍력발전의 합리적인 운영 계획과 에너지 저장창치의 용량산정을 위한 풍력 발전량을 예측한다. 예측을 위해 물리적 접근법과 통계적 접근법을 결합하여 풍력 발전량의 예측 방법을 제시하고 풍력 발전의 요인을 분석하여 변수를 선정한다. 선정된 변수들의 과거 데이터를 수집하여 딥러닝을 이용해 풍력 발전량을 예측한다. 사용된 모델은 Bidirectional LSTM(:Long short term memory)과 CNN(:Convolution neural network) 알고리즘을 결합한 하이브리드 모델을 구성하였으며, 예측 성능 비교를 위해 MLP 알고리즘으로 이루어진 모델과 오차를 비교하여, 예측 성능을 평가하고 그 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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