본 연구에서는 일반대중들이 쉽게 접할 수 있는 뉴스 기사 데이터와 항만 연구자들의 인사이트가 반영된 국내 학술지 초록 데이터를 통하여 다양한 시각에서 항만안전에 대해 알아보고자 하였다. 본 연구의 의의는 방대한 양의 데이터가 쏟아지고 있는 현 시대에 맞는 새로운 방식인 온라인상의 빅데이터를 활용한 분석을 통해 새로운 시각에서의 항만안전과 관련된 위험요인을 탐색하고자 함에 있다. 본 연구에서는 파이썬을 활용한 NMF기반의 토픽모델링을 실시하여 데이터별 주요 토픽을 도출한 후 각 토픽에 대한 의미분석을 실시하였다. 뉴스 기사 데이터에서는 주로 항만안전 위험요인 중 자연적 요인, 환경적 요인이 도출되었고 학술지 초록 데이터에서는 보안적 요인, 기계적 요인, 인적요인, 환경적 요인, 자연적 요인이 도출되었다. 이를 통해 항만안전의 회복탄력성 강화 등 국내 항만의 안전강화전략 필요성, 항만안전에 대한 일반대중들의 시각을 넓히기 위한 안전의식개선 필요성, 항만산업 환경이 안전하고 전문화된 성숙한 항만으로 발전할 수 있는 정책적 차원과 인식적 차원의 연구를 진행할 필요성을 도출하였다. 결과적으로 일반대중들의 시각과 항만 연구자의 시각에서 두드러지게 나타나는 항만안전 위험요인을 탐구함으로써 국내 항만이 항만안전을 위해 개선해야할 주요 요인들을 밝혔고 항만의 안전성확보가 더욱 중요해지는 시점에서 기존의 항만에서 항만안전 문화를 가진 성숙된 항만으로 발전하기 위한 기초자료를 제공하였다.
딥러닝 모델이 컴퓨터 비전 분야에서 혁신적인 성과를 이루어내고 있으나, 적대적 예제에 취약하다는 문제가 지속적으로 제기되고 있다. 적대적 예제는 이미지에 미세한 노이즈를 주입하여 오분류를 유도하는 공격 방법으로서, 현실 세계에서의 딥러닝 모델 적용에 심각한 위협이 될 수 있다. 본 논문에서는 객체의 엣지를 강조하여 학습된 분류 모델과 기본 분류 모델 간 예측 값의 차이를 이용하여 적대적 예제를 탐지하는 모델을 제안한다. 객체의 엣지를 추출하여 학습에 반영하는 과정만으로 분류 모델의 강건성을 높일 수 있으며, 모델 간 예측값의 차이를 통하여 적대적 예제를 탐지하기 때문에 경제적이면서 효율적인 탐지가 가능하다. 실험 결과, 적대적 예제(eps={0.02, 0.05, 0.1, 0.2, 0.3})에 대한 일반 모델의 분류 정확도는 {49.9%, 29.84%, 18.46%, 4.95%, 3.36%}를 보인 반면, Canny 엣지 모델은 {82.58%, 65.96%, 46.71%, 24.94%, 13.41%}의 정확도를 보였고 다른 엣지 모델들도 이와 비슷한 수준의 정확도를 보여, 엣지 모델이 적대적 예제에 더 강건함을 확인할 수 있었다. 또한 모델 간 예측값의 차이를 이용한 적대적 예제 탐지 결과, 각 epsilon별 적대적 예제에 대하여 {85.47%, 84.64%, 91.44%, 95.47%, 87.61%}의 탐지율을 확인할 수 있었다. 본 연구가 관련 연구 분야 및 의료, 자율주행, 보안, 국방 등의 응용 산업 분야에서 딥러닝 모델의 신뢰성 제고에 기여할 것으로 기대한다.
코로나 19 이후 도시 안전에 대한 관심이 높아지면서, 여러 기관에서 도시의 안전성을 평가하는 지표가 개발되어 활용되고 있다. 용산구는 2021년 사회안전지수 평가에서 1위로 선정되어 한국에서 가장 안전한 도시로 선정되었으나, 2022년 이태원 참사로 인해, 많은 인명 피해가 발생하기도 하였다. 이것은 도시의 안전을 평가하는 지표가 담지 못하는 영역이 있으며, 이에 대한 연구가 필요함을 의미한다. 본 연구의 목적은 국내·외 안전도시 모델을 살펴보고 이를 통해 각 모델의 차이점과 안전도시를 평가할 때 사용되는 지표를 검토하기 위한 것이다. 본 연구에서 11개 안전도시 모델을 수집하고 각 평가지표를 분석한 결과, 안전도시 모델은 세계보건기구의 국제 안전도시와 유엔재해경감기구의 국제안전도시와 같이 기관에서 인증을 하는 "프로그램 기반의 안전도시 모델"과, 기관별 안전 관련 평가지표의 점수에 의해서 안전도시 순위 및 등급이 결정되는 "점수기반의 안전도시 모델"로 분류할 수 있으며, 안전한 도시가 되기 위해서는 이 두 가지 모델이 상호 보완적으로 활용될 때 도시 안전을 위협하는 제반 요소를 전방위적으로 대응할 수 있음을 알 수 있었다. 안전에 대한 위협이 다양해짐을 고려해볼 때 안전도시를 평가할 때 디지털 보안, 보건 안전, 인프라 안전, 개인 안전, 환경 안전, 교통 안전, 화재 안전, 범죄 안전, 생활안전, 자살, 감염병 등을 종합적으로 고려하는 것이 타당하는 결론을 얻었다.
클라우드 마이그레이션 증가와 함께 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 보안 위협도 급증하고 있다. 이에 효율적인 사고조사를 수행하기 위한 로그 데이터 분석의 중요성이 강조되고 있다. 클라우드 환경에서는 서비스 다양성과 간편한 리소스 생성 등의 특성으로 인해 대량의 로그 데이터가 생성된다. 이로 인해 사고 발생 시 어떤 이벤트를 조사해야 하는지 판단하기 어렵고, 방대한 데이터를 모두 확인하려면 상당한 시간과 노력이 필요하다. 따라서 데이터를 효율적으로 조사하기 위한 분석체계가 필요하다. AWS(Amazon Web Services)의 로깅 서비스인 CloudTrail은 계정에서 발생한 모든 API 호출이벤트로그를 수집한다. 그러나 사고 발생 시 어떤 로그를 분석해야 하는지 판단하기 위한 인사이트 제공 역할은 부족하다. 본 논문에서는 Cloud Matrix와 이벤트 정보를 연계하여 사고 조사를 효율적으로 수행할 수 있도록하고, 이를 기반으로 사용자 행위 로그 이벤트의 발생 빈도 및 공격 정보를 동시에 확인할 수 있는 자동화 분석프레임 워크를 제안한다. 이를 통해 ATT&CK Framework를 기반으로 주요 이벤트를 식별하고, 사용자 행위를 효율적으로 파악함으로써 클라우드 사고 조사에 기여할 것으로 기대한다.
최근 정부 기관을 사칭한 가짜 QR(Quick Response)코드를 이용하여 개인정보와 금융정보를 탈취하는 QR코드와 스미싱을 결합한 '큐싱(Qshing)' 공격이 증가하는 추세이다. 특히, 이 공격 방식은 사용자가 단지 QR코드를 인식하는 것만으로 스미싱 페이지에 연결되거나 악성 소프트웨어를 다운로드하게 만들어 피해자가 자신이 공격당했는지조차 인지하기 어려운 특징이 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘을 활용해 QR 코드 내 URL의 악성도를 파악하는 분류 기술을 개발하고, 기존의 QR 코드 리더기와 결합하는 방식에 관해 연구를 진행하였다. 이를 위해 QR코드 내 악성 URL 128,587개, 정상 URL 428,102개로부터 프로토콜, 파라미터 등 각종 특징 35개를 추출하여 데이터셋을 구축한 후, AutoML을 이용하여 최적의 알고리즘과 하이퍼파라미터를 도출한 결과, 약 87.37%의 정확도를 보였다. 이후 기존 QR코드 리더기와 학습한 분류 모델의 결합을 설계하여 큐싱 공격에 대응할 수 있는 서비스를 구현하였다. 결론적으로, QR코드 내 악성 URL 분류 모델에 최적화된 알고리즘을 도출하고, 기존 QR코드 리더기에 결합하는 방식이 큐싱 공격의 대응 방안 중 하나임을 확인하였다.
지금까지 스마트폰 문자 메시지와 관련한 연구는 보안 및 프라이버시 우려 측면에서 제한적으로 이루어져 왔다. 그러나 기업들이 소비자를 대상으로 프로모션 메시지를 전달할 때 어떤 메시지가 효과적인지 규명하는 시도는 많지 않았다. 본 연구는 스마트폰의 메시지 신뢰도를 저하하는 신호를 정교화 가능성 모델에 적용하여 분석하였다. 메시지의 신호는 내용 상의 신호와 수신자가 세심한 검토 없이 의사결정을 하도록 하는 누설 신호(맞춤법 및 특수문자, 축약 링크, 신뢰할 수 없는 발신자 등)로 나눌 수 있다. 이 중 내용 상의 신호에 조절효과를 주는 요소는 맥락화로 메시지가 자신과 상관있다고 느끼는 정도(관여도)이다. 메시지의 신호가 스마트폰 사용자의 메시지 신뢰도에 주는 영향을 검증하기 위해 모바일에서 쿠폰발행 메시지를 받는 시나리오를 바탕으로 166명 대상의 서베이 실험을 진행하였다. 분석 결과, 누설 신호는 유의한 수준으로 신뢰도에 부정적 영향을 주었고, 내용 상의 결함은 근소한 수준에서 부정적 영향을 주었다. 주목할 점은 고맥락화 메시지에 내용 상의 결함이 있으면 유의한 수준으로 신뢰도에 부정적 영향을 주었으나, 저맥락화된 메시지의 경우에는 신뢰도에 영향을 주지 않았으며, 메시지에 누설 신호가 있으면 맥락화 정도와 상관없이 신뢰도가 저하되었다는 것이다. 이는 기업들이 모바일을 통한 프로모션을 진행할 때 관여도가 높은 상품을 골라 고객 맞춤형으로 문자 메시지를 작성하고, 메시지에는 내용 상의 결함이 없도록 하는 것이 중요하다는 시사점을 제공한다.
정보통신기술의 발전과 함께 인터넷 상에서 유통되는 디지털 정보의 양과 범위가 급격히 증가하고 있다. 주목할 점은 개인정보의 가치가 광범위하게 인식되면서 의도치 않은 유출과 그에 따른 프라이버시 침해와 같은 부작용 역시 빠르게 증가하고 있다는 것이다. 이러한 개인정보 침해로 인한 정보주체의 피해를 구제하기 위해 전세계 각국은 법률적으로 개인정보 자기결정권을 구체화하고 있으나 실제 현장에서 행사되는 경우는 매우 드문 것으로 나타나고 있다. 특히, 일반적 형태의 개인정보에 비해 개인의 신체 및 건강, 진료 등에 대한 민감한 정보를 담고 있는 개인의료정보의 경우, 보안사고 발생 시 더 많은 경제사회적 문제를 가져올 수 있음에도 개인의료정보에 대한 자기결정권 행사는 충분히 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 기존 연구에서 보호와 관련된 개인의 의도 및 행동을 설명하기 위한 이론적 프레임워크로 활용되어 온 보호동기이론을 기반으로 개인의료정보의 자기결정권 행사 의도에 영향을 미치는 요인을 살펴보았다. 설문조사를 통해 수집된 200건의 데이터에 대한 실증분석 결과, 위협평가(위협에 대한 지각된 취약성, 지각된 심각성)와 대처평가(지각된 반응 효율성)가 개인의료정보의 자기결정권 행사 의도에 유의한 영향을 미치고 있는 것으로 나타났으며, 개인이 평소 갖고 있는 개인의료정보 제공에 대한 우려 역시 개인의료정보의 자기결정권 행사 의도에 유의한 영향을 주고 있는 것으로 나타났다. 도출된 결과와 관련된 이론적, 실무적 시사점과 본 연구의 한계점 및 향후 연구방향을 제시하였다.
데이터의 가치에 대한 인식이 높아지면서 데이터를 관리, 보존, 활용하는 데 있어서 데이터 리포지토리의 역할이 점점 더 중요해지고 있다. 본 연구에서는 CoreTrustSeal(CTS) 인증 획득을 한 리포지토리의 신청서를 비교분석하여, 데이터 리포지토리의 신뢰성을 높이는 방법을 조사한다. 데이터 리포지토리에 대한 신뢰는 데이터 보호뿐만 아니라 리포지토리와 이해관계자 간의 신뢰를 구축하고 유지하는 데에도 중요하며, 이는 결과적으로 데이터 보존 및 활용에 대한 연구자의 결정에 영향을 미친다. 먼저, 본 연구에서는 신뢰할 수 있는 데이터 리포지토리에 대한 국제 인증인 CTS를 조사하여 리포지토리의 신뢰성과 효율성에 미치는 영향을 분석한다. 그리고 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 운영하는 국내 최초 CTS 인증 리포지토리인 DataON을 사례로 CTS 인증을 획득한 4개 리포지토리를 비교 분석한다. 여기에는 DataON, NASA의 PO.DAAC, 제네바 대학의 Yareta 및 독일의 DARIAH-DE 리포지토리가 포함된다. 본 연구에서는 이러한 리포지토리가 CTS가 정한 필수 요구 사항을 어떻게 충족하는지 조사하고, 데이터 리포지토리의 신뢰성을 향상시키기 위한 전략을 제안한다. 주요 조사 결과에 따르면, CTS 인증을 획득하려면 데이터 리포지토리는 조직 인프라, 디지털 객체 관리 및 기술 측면에서 정책, 시스템, 자원 관리 등을 체계적이고 효율적으로 수행하고 있고, 이를 CTS인증서에 명확하게 서술하고 근거를 보여주어야 한다. 본 연구는 투명한 데이터 프로세스, 강력한 데이터 품질 보증, 향상된 접근성 및 유용성, 지속 가능성, 보안 조치, 법적 및 윤리적 표준 준수의 중요성을 강조한다. 이러한 전략을 구현함으로써 데이터 저장소는 신뢰성과 효율성을 향상시킬 수 있으며 궁극적으로 과학 분야에서 더 폭넓은 데이터 공유 및 활용을 촉진할 수 있다.
본 연구에서는 자율 주행을 위한 지능형 교통 시스템(ITS)을 최적화하는 데 있어 엣지 컴퓨팅의 혁신적인 잠재력을 연구하였다. 방대한 양의 데이터를 로컬에서 실시간으로 처리하는 엣지 컴퓨팅의 능력은 신속한 의사 결정 및 향상된 안전 조치를 포함하여 자율주행차의 중요한 요구 사항을 해결하는 데 필수 요소이다. 엣지 컴퓨팅과 기존 ITS 인프라의 통합을 탐구하고, 현지화된 데이터 처리가 대기 시간을 크게 줄여 자율주행차의 반응성을 향상시키는 방법을 강조한다. 실시간 교통 관리, 충돌 방지 시스템 및 동적 경로 최적화를 지원하는 강력한 프레임워크를 집합적으로 형성하는 엣지서버, 센서 및 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신 기술의 배포를 검토한다. 또한 본 연구는 보안, 데이터 통합, 시스템 확장성 등 ITS에서 엣지 컴퓨팅을 구현하는 데 있어 가장 중요한 과제를 다루며 잠재적인 솔루션과 향후 연구 방향에 대한 통찰력을 제공한다. 이 논문은 완전 자율 주행이라는 비전을 실현하는 데 있어 엣지 컴퓨팅의 중추적인 역할을 강조하고, 보다 안전하고 효율적이며 지속 가능한 교통 시스템을 달성하는 데 기여하는 논문이다.
세계 공항 산업은 코로나19 팬데믹에 대응하여 방역과 여객 안전을 위한 4차 산업혁명 기술 기반 시스템을 적극적으로 도입하고 있고, 공항 인프라와 자원을 활용한 테스트베드 구축과 사전 검증이 활발히 이루어지고 있다. 최근 사례들을 분석해 보면 공항 이용객의 여행 패턴을 변화시키고 공항 서비스에 대한 요구도 다양화되고 있음에도 불구하고, 대부분의 테스트베드 구축 연구는 여전히 공급자 중심에 초점을 맞추고 있으며 작업의 우선순위 결정도 의사 결정권자의 주관적 판단에 의존하는 경향이 있다. 본 연구는 공항산업 혁신을 주도하는 최초 진출 기업(First Mover)으로 도약을 위한 실무적인 방안을 모색하기 위해 다양한 고객 서비스 요구와 변화를 반영한 서비스 관점의 테스트베드 구축을 위한 과제 선정과 우선순위를 도출하였다. 계층화 분석법 등을 활용한 연구 결과는 접근 교통 및 주차 서비스(29.2%), 보안 검색 서비스(23.4%), 출국 서비스(21.8%) 순으로 우선순위가 도출되었으며, 이러한 분석 결과는 공항 산업에서 테스트베드 구축의 혁신성이 중요한 요소임을 보여주고 있다. 특히, 스마트 주차와 UAM 교통 테스트베드 구축은 공항을 기술 혁신의 중심지로 강화시키는 데 도움이 될 뿐만 아니라 기업, 연구기관, 정부와의 협력을 촉진하며 새로운 기술과 서비스를 시험 및 개발할 수 있는 환경을 제공할 수 있는 토대가 될 수 있다. 본 연구를 통해 산출된 결과물과 시사점들은 국내·외 공항 실무자들이 테스트베드를 구축하고 전략을 수립하는 데 유용한 가이드라인이 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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