• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권1호
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• pp.23-34
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• 2022

네트워크 기술의 발달로 그 적용 영역 또한 다양해지면서 다양한 목적의 프로토콜이 개발되고 트래픽의 양이 폭발적으로 증가하게 되었다. 따라서 기존의 전통적인 스위칭, 라우팅 방식으로는 네트워크 관리자가 망의 안정성과 보안 기준을 충족하기 어렵다. 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 이러한 문제를 해결하기 위해 제시된 새로운 네트워킹 패러다임이다. SDN은 네트워크 동작을 프로그래밍하여 효율적으로 네트워크를 관리할 수 있도록 한다. 이는 네트워크 관리자가 다양한 여러 양상의 공격에 대해서 유연한 대응을 할 수 있는 장점을 가진다. 본 논문에서는 SDN의 이러한 특성을 활용하여 SDN 구성 요소인 컨트롤러와 스위치를 통해 공격 정보를 수집하고 이를 기반으로 공격을 탐지하는 위협 레벨 관리 모듈, 공격 탐지 모듈, 패킷 통계 모듈, 플로우 규칙 생성기를 설계하여 프로그래밍하고 허니팟을 적용하여 지능형 공격자의 서비스 거부 공격(DoS)을 차단하는 방법을 제시한다. 제안 시스템에서 공격 패킷은 수정 가능한 플로우 규칙에 의해 허니팟으로 빠르게 전달될 수 있도록 하였으며, 공격 패킷을 전달받은 허니팟은 이를 기반으로 지능적 공격의 패턴을 분석하도록 하였다. 분석 결과에 따라 지능적 공격에 대응할 수 있도록 공격 탐지 모듈과 위협 레벨 관리 모듈을 조정한다. 제안 시스템을 실제로 구현하고 공격 패턴 및 공격 수준을 다양화한 지능적 공격을 수행하고 기존 시스템과 비교하여 공격 탐지율을 확인함으로써 제안 시스템의 성능과 실현 가능성을 보였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.77-89
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• 2020

최근 주택시장의 경향을 반영하여 도시형 타운하우스의 개발이 지역에 따라 다양한 형태로 이루어지고 있는 실정이다. 그러나 생활주택으로서의 특성과 소비자들의 니즈를 잘못 판단하여 도시생활에 적합하지 않거나 무분별한 지역개발의 산물로 전락하는 등 많은 시행착오를 거듭하고 있다는 점은 매우 안타까운 일이 아닐 수 없다. 도시형 타운하우스의 장점은 사생활 침해나 가구 간 소음문제가 없으며, 개별정원과 주차공간의 확충, 접지성 확보, 개성 있는 내·외부 계획을 할 수 있다는 점이다. 또한 방범, 방재, 보안 등 공동관리 효율성, 출입문 분리를 통한 연속벽 건축, 중앙광장, 공원 등 공용공간 계획 등의 공동주택 측면의 장점도 갖추고 있어서 도시형 주거유형으로 발전할 수 있는 가능성은 매우 높다고 본다. 따라서, 본 연구에서는 도시 생활공간에 적합한 주택상품개발을 위한 기본 방향을 구축하여 도시형 타운하우스의 역할을 극대화하는데 그 목적이 있으며, 생활주택으로서의 공간적 요소와 기능적 요소 및 재료활용을 파악하여 소비자의 니즈에 부합하는 도시형 타운하우스의 주택상품개발을 위한 가이드라인을 제시하고자 한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권6호
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• pp.554-561
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• 2022

자율운항선박 관련 기술개발이 전 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 그러나, 통신, 사이버 보안, 긴급대처능력 등 기술적으로 해결되지 못한 문제들이 아직 많이 남아있기 때문에, 자율운항선박이 상용화되기까지는 많은 시간이 필요할 것으로 예상된다. 이 연구에서는 기술적으로 완전하지 않은 자율운항선박의 대체 방안으로 한 척의 리더 선박과 여러 척의 추종 선박을 하나의 그룹으로 묶어 항해하는 선박 그룹항해시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 리더 선박이 항행을 개시하면 추종 선박은 리더 선박의 항행 경로를 자율적으로 추종하며, 경로 추종을 위해 PD 제어를 적용하였다. 또한, 각 선박들은 충돌방지를 위해 안전거리를 유지하면서 일직선 형태로 항해한다. 선박 간의 안전거리유지는 속력 제어를 통해 구현된다. 선박 그룹항해시스템의 유효성을 검증하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션에 사용된 선박은 관련 데이터가 공개되어 있는 KVLCC2의 L-7 모델이며, 선박조종운동에는 일본조선학회에서 제안한 MMG standard method를 사용하였다. 시뮬레이션 결과, 리더 선박은 미리 정해진 항로를 따라 항해하였으며, 추종 선박은 리더 선박의 경로를 따라 항해하였다. 세 척의 선박은 시뮬레이션 중 일직선 형태를 유지하였으며, 선박 간 안전거리를 유지하는 것으로 나타났다. 이 연구에서 제안하는 선박 그룹항해시스템은 자율운항선박의 문제점들을 해소하는 항행시스템으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.1-13
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• 2022

정보통신 환경의 발전으로 인하여 군사 시설의 환경 또한 많은 발전이 이루어지고 있다. 이에 비례하여 사이버 위협도 증가하고 있으며, 특히 기존 시그니처 기반 사이버 방어체계로는 막는 것이 어려운 APT 공격들이 군사 시설 및 국가 기반 시설을 대상으로 빈번하게 이루어지고 있다. 적절한 대응을 위해 공격그룹을 알아내는 것은 중요한 일이지만, 안티 포렌식 등의 방법을 이용해 은밀하게 이루어지는 사이버 공격의 특성상 공격 그룹을 식별하는 것은 매우 어려운 일이다. 과거에는 공격이 탐지된 후, 수집된 다량의 증거들을 바탕으로 보안 전문가가 긴 시간 동안 고도의 분석을 수행해야 공격그룹에 대한 실마리를 겨우 잡을 수 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 탐지 후 짧은 시간 내에 공격그룹을 분류해낼 수 있는 자동화 기법을 제안하였다. APT 공격의 경우 일반적인 사이버 공격 대비 공격 횟수가 적고 알려진 데이터도 많지 않으며, 시그니처 기반의 사이버 방어 기법을 우회하도록 설계가 되어있으므로, 우회가 어려운 공격 모델 기반의 탐지 기법을 기반으로 알고리즘을 개발하였다. 공격 모델로는 사이버 공격의 많은 부분을 모델링한 MITRE ATT&CK®을 사용하였다. 공격 기술의 범용성을 고려하여 영향성 점수를 설계하고 이를 바탕으로 그룹 유사도 점수를 제안하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 Top-5 정확도 기준 72.62%의 확률로 공격 그룹을 분류함을 알 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.257-270
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• 2022

본 논문에서는 AI 엣지 디바이스를 이용한 스마트 팩토리 위험도 개선시스템 및 위험도 개선방법을 설계한다. 스마트 팩토리 위험도 개선시스템은 AI 엣지 디바이스를 이용하여 스마트 팩토리에서 작업자의 작업수행 과정을 수집, 분석, 예방 및 신속 대처하고, 작업자의 작업 수행시 불량률을 개선하면서 작업시 발생 가능한 위험을 저감할 수 있다. 특히 작업자 이미지 정보, 작업자 생체정보, 장비 구동 정보 및 제조된 제품의 품질정보에 기초하여 위험도 이상 조건을 설정할 수 있고, 효율적이고 정확도 높은 작업이 되도록 위험도 개선이 가능하다. 또한 스마트 팩토리 내부의 카메라 및 IoT 센서 등에서 수집된 데이터는 모두 클라우드로 보내지 않고 AI 엣지 디바이스에서 처리하고, 필요한 데이터만 클라우드 등으로 전송할 수 있으므로 처리 속도가 빠르고, 보안에 관한 문제가 적다는 장점이 있다. 추가적으로 AI 엣지 디바이스를 사용함으로써 클라우드로 데이터 전송량이 감소하여 데이터 통신비 및 데이터 전송 대역폭을 확보하는 비용이 절감되는 장점이 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권8호
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• pp.355-364
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• 2023

최근 지능화된 사이버 위협이 지속적으로 증가함에 따라 기존의 패턴 혹은 시그니처 기반의 침입 탐지 방식은 새로운 유형의 사이버 공격을 탐지하는데 어려움이 있다. 따라서 데이터 학습 기반 인공지능 기술을 적용한 이상 징후 탐지 방법에 관한 연구가 증가하고 있다. 또한 지도학습 기반 이상 탐지 방식은 학습을 위해 레이블 된 이용 가능한 충분한 데이터를 필요로 하기 때문에 실제 환경에서 사용하기에는 어려움이 있다. 최근에는 정상 데이터로 학습하고 데이터 자체에서 패턴을 찾아 이상 징후를 탐지하는 비지도 학습 기반의 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러므로 본 연구는 시퀀스 로그 데이터로부터 유용한 시퀀스 정보를 보존하는 잠재 벡터(Latent Vector)를 추출하고, 추출된 잠재 벡터를 사용하여 이상 탐지 학습 모델을 개발하는데 있다. 각 시퀀스의 특성들에 대응하는 밀집 벡터 표현을 생성하기 위하여 Word2Vec을 사용하였으며, 밀집 벡터로 표현된 시퀀스 데이터로부터 잠재 벡터를 추출하기 위하여 비지도 방식의 오토인코더(Autoencoder)를 사용하였다. 개발된 오토인코더 모델은 시퀀스 데이터에 적합한 순환신경망 GRU(Gated Recurrent Unit) 기반의 잡음 제거 오토인코더, GRU 네트워크의 제한적인 단기 기억문제를 해결하기 위한 1차원 합성곱 신경망 기반의 오토인코더 및 GRU와 1차원 합성곱을 결합한 오토인코더를 사용하였다. 실험에 사용된 데이터는 시계열 기반의 NGIDS(Next Generation IDS Dataset) 데이터이며, 실험 결과 GRU 기반의 오토인코더나, 1차원 합성곱 기반의 오토인코더를 사용한 모델보다 GRU와 1차원 합성곱을 결합한 오토인코더가 훈련 데이터로부터 유용한 잠재 패턴을 추출하기 위한 학습 시간적 측면에서 효율적이었고 이상 탐지 성능 변동의 폭이 더 작은 안정된 성능을 보였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.151-159
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• 2010

인터넷은 이제 일상생활에서 떼어놓을 수 없는 생활의 일부가 되었다. 그러나 인터넷은 애초에 보안의 개념 없이 만들어졌기 때문에 악의적인 사용자가 네트워크를 통해 시스템에 침투하여 시스템을 마비시키거나 개인정보를 탈취하는 문제들이 커다란 사회적 이슈가 되고 있다. 또한 최근 평범한 일반 사람들도 네트워크 공격 툴 사용으로 인한 DoS 공격이 가능해짐에 따라 인터넷 환경에서 큰 위협을 주고 있다. 그러므로 효율적이고 강력한 공격 탐지 시스템이 인터넷 환경에서 매우 중요하게 되었다. 그러나 이러한 공격을 완벽하게 막아내는 것은 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 DoS 공격의 탐지를 위한 알고리즘을 제안하고, 이를 이용한 공격탐지도구를 제시한다. 먼저 정상상태에서의 학습단계를 거쳐서, 학습된 임계치 허용량, 각 포트로 유입되는 패킷의 개수, 중간값 그리고 각 포트별 평균사용률을 계산하고, 이 값을 바탕으로 공격탐지가 이루어지는 3단계 판별 방법을 제안하였다. 제안한 방법에 맞는 공격 탐지 도구를 제작하여 실험을 하였으며, 그 결과 각 포트별 평균사용률과 단위 시간당 패킷량 중간값의 차이와 학습된 임계치 허용량의 비교는 공격 탐지에 효율적임을 알 수 있다. 또한 네트워크 데이터를 들여다 볼 필요 없이, 패킷의 개수만을 이용하여 공격을 탐지함으로써 간단히 구현할 수 있음을 알 수 있다.

• 디자인융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.37-52
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• 2016

본 연구는 스마트 홈 서비스의 잠재적 초기 수용자로서 1인 가구를 선정하여, 1인 가구의 채택 가능성을 높일 수 있는 기능적 우선순위를 제안하는 것에 목적을 둔다. 스마트 홈 서비스는 그 가치에 비해 확산이 매우 더디며, 특히 국내 스마트 홈 관련 시장의 경우 도입기에 정체되어있다. 이 문제를 해결하고자 혁신 확산 이론을 적용하였으며, 채택의 가능성을 높이기 위해 자신이 아니면 따로 가정을 관리할 가족 구성원이 없는 1인 가구를 스마트 홈 서비스의 잠재적 초기 수용자로 선정하여 설문을 통해 우선순위의 근거를 찾고자 하였다. 설문은 다음과 같이 구성된다. 1인 가구에 대한 이론적 고찰을 통해 대표적 특징을 꼽아 이에 따른 측정 문항을 선행연구를 토대로 재구성하였다. 이 후 스마트 홈 서비스의 개념 및 현황을 살펴보고, 대표 사례들을 분석하여 스마트 홈 서비스 기능들을 선정한 후 이에 혁신 확산이론에 대한 선행연구를 참고하여 선정된 인지된 혁신 특성 3 요소를 적용하여 측정 문항을 구성하였다. 총 62개의 응답을 분석한 결과, 현저히 낮은 값을 띄는 기능을 제외하여 다음과 같이 구성된 우선순위를 제안한다. [스마트 알람 - 에너지 소비 모니터링 - 자동 온·오프 타이머 - 내부컨디션 모니터링 - 그룹제어 - 보안 카메라 모니터링 - 원격제어 - 스케줄링/규칙설정] 이와 같이 구성된 기능적 우선순위는 1인 가구에게 가치 있는 서비스를 제공하기 위한 기초자료로서 역할을 할 것이며, 스마트 홈 서비스의 채택률을 높이는 출발점으로서의 의의를 가진다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.269-273
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• 2023

호주군은 1899년 제2차 보어전쟁에 참전한 이후, 제1·2차 세계대전, 6·25전쟁, 베트남 전쟁 등에 참전하였다. 호주군은 전쟁의 장기화로 나타난 군인의 사회적 인지도 하락과 지속적인 병력 부족 현상을 극복하기 위해 여성인력의 지위와 역할을 지속 확장하였다. 제2차 보어전쟁 간 의료지원으로 시작한 여성인력의 역할은 제2차 세계대전 시기 통신, 정비, 운전, 비밀문서 관리, 레이더 감시 등 전투 지원 임무로 확대되었다. 베트남 전쟁 이후 각 군 참모총장은 여성의 군 참여 확대를 위한 위원회를 설치하고 여성이 아닌 군인으로 인정하는 정책을 시행했다. 전쟁과 평화유지 활동에서 여성인력의 활약은 2014년, 특수부대를 포함한 모든 전투 직위가 여성에게 개방되는 계기가 되었고, 각 군은 2030년까지 여성 비율을 증가하는 계획을 수립하였다. 우리나라 역시 최근 지속되는 저출산문제로 인구절벽과 병력 가용자원 부족 문제가 대두되고 있는바 본 연구를 통해 호주군의 여성인력 활용의 역사와 현재의 모습을 통해 우리 군이 나아가야 할 방향에 대한 시사점을 도출하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.67-76
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• 2023

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.